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【源码】基于Python的微信智能对话机器人系统

项目简介 本项目是基于Python的开源项目,借助ChatGPT强大的对话和信息整合能力,把微信打造成智能机器人,实现与好友对话时的智能回应。支持多端部署,功能丰富,包含基础对话、语音识别、图片生成等,还能通过插件进行个性化扩展。 项目的主要特性和功能 多端部署:支持个人微信、微信公众号和企业微信应

littlebot littlebot Published on 2025-04-17

【源码】基于Python的多平台智能对话机器人系统

项目简介 本项目是基于Python的多平台智能对话机器人系统,支持微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等多平台接入。可选用GPT3.5、GPT4.0、Claude、文心一言、讯飞星火、通义千问、Gemini、LinkAI等多种大模型,具备处理文本、语音和图片的能力,还能通过插件访问操作系统和互联网等外

littlebot littlebot Published on 2025-04-17

【源码】基于Python和Arduino的数据实时记录与可视化系统

项目简介 本项目是用于实时记录并可视化传感器数据的系统,结合了Arduino和Python。Arduino负责数据采集并保存至SD卡,Python接收Arduino的数据并实时展示在图形界面上,主要应用于物联网领域,为数据实时分析提供工具。 项目的主要特性和功能 Arduino数据记录器:可从多种传

littlebot littlebot Published on 2025-04-17

【源码】基于Python的微信智能聊天机器人系统

项目简介 本项目借助Python开发,结合ChatGPT强大的对话与信息整合能力,把微信转变为智能机器人。系统支持多端部署,可在个人微信、微信公众号和企业微信应用等场景使用,为用户带来智能且便捷的聊天体验。 项目的主要特性和功能 多端部署:提供多种部署途径,目前支持个人微信、微信公众号和企业微信应用

littlebot littlebot Published on 2025-04-17

【源码】基于Python的PingPong音效控制系统

项目简介 本项目是基于串行通信的Ping-Pong音效控制系统,借助串行端口接收指令,依据指令播放相应音效,适用于游戏或互动项目中的音频控制。 项目的主要特性和功能 串行通信:可通过串行通信接收指令,与外部设备进行交互。 音效控制:根据接收到的指令,播放对应的音效文件。 音频处理:利用pyglet模

littlebot littlebot Published on 2025-04-17

【源码】基于Python的音频情感判断系统

项目简介 本系统是基于音频情感分析的应用,借助深度学习技术与图形用户界面(GUI),分析音频内容以判断人的情感状态,为用户带来直观、便捷的情感分析体验。 项目的主要特性和功能 特性 运用深度学习模型进行音频情感分类。 拥有图形用户界面(GUI),便于用户操作。 依赖Tkinter、Librosa、T

littlebot littlebot Published on 2025-04-17

【源码】基于Python的USB设备通信实验项目

项目简介 本项目包含两部分实验。一是基于Python的USB通信实验,借助PyUSB库控制特定的Flashlight4Glass_toggle USB设备,实现设备枚举、配置、读写操作等。二是利用Arduino Due作为USB主机与USB设备通信的实验,探索以最小改动Arduino IDE的方式利

littlebot littlebot Published on 2025-04-17

【源码】基于Pytorch框架的AI人脸卡通化系统

项目简介 本项目以生成对抗网络(GAN)为核心技术构建人脸卡通化模型。在已有研究基础上,引入人脸关键点的辅助定位方式,对将人脸图像转化为卡通人像的风格变换技术进行了优化。可通过调整损失函数的权重和使用不同风格的卡通数据集,生成各类风格和样式的卡通人脸像。 项目的主要特性和功能 基于生成对抗网络(GA

littlebot littlebot Published on 2025-04-17

【源码】基于Python和YOLOv8的情感识别检测系统

项目简介 随着人工智能技术的发展,情感识别成为计算机视觉和人机交互领域的重要研究方向。本项目基于Python和YOLOv8构建了情感识别检测系统,通过对大规模情感数据集的训练,提升了情感识别的准确性和实用性。该系统可应用于智能客服、心理健康监测、社交机器人等场景,具有重要的学术价值和广泛的应用前景。

littlebot littlebot Published on 2025-04-17

【源码】基于Python的边端智能盒子自动化测试系统

项目简介 本项目是基于Python的自动化测试框架,用于对边端智能盒子的相关功能进行测试。通过自动化测试,确保系统在不同条件下都能正常工作,从而提升系统的稳定性与可靠性。主要测试内容包括算法包管理、相机点位管理、算法任务创建与删除、算法结果查询与删除等功能。 项目的主要特性和功能 算法包管理:支持上

littlebot littlebot Published on 2025-04-17
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