基于YOLOv8的猪的生活行为识别项目｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！
在现代养殖业中，如何高效、准确地监测猪的生活行为，是提升生产效率与健康管理的关键。借助深度学习与计算机视觉，本项目基于 YOLOv8 目标检测模型，结合 PyQt5 可视化界面，实现了对猪只 饮水、进食、休息、无行为状态 等 12 种行为的自动识别与可视化展示。
项目开箱即用，支持 图片、文件夹、视频、实时摄像头 多种输入方式，并配套完整的训练流程、部署教程和源码数据集，方便二次开发与快速落地。
1688图片搜索API技术内幕：从特征提取到向量匹配的完整实现路径
1688图片搜索相似商品API基于计算机视觉技术，支持通过图片查找同款或相似商品，适用于电商选品与供应链管理。API采用RESTful设计，支持JPG/PNG格式，返回含商品ID、标题、价格、销量等JSON数据，提供Python调用示例。前往体验：c0b.cc/R4rbK2
公募REITs公告PDF文档处理项目
本项目是一个专门用于处理基础设施公募REITs（Real Estate Investment Trusts）公告PDF文件的完整RAG数据处理管道，也适用于其他公告PDF文件，应用多模态大模型，可高效提升文本提取内容。系统能够自动化地将PDF公告文档转换为结构化数据，能够检测表格、实现跨页表格拼接，并将表格内容还原为便于检索的文本信息。并构建向量数据库和 Elasticsearch 以支持智能检索与问答系统。
基于YOLOv8的鸟类智能识别系统设计与实现
鸟类是生态系统中非常重要的物种，对生物多样性保护和生态研究具有重要意义。
传统的鸟类识别需要人工观察与分类，不仅效率低，而且容易受限于专家经验。
随着深度学习的发展，基于 YOLOv8 的鸟类检测系统 能够在自然场景中高效、准确地完成多物种识别，为生态监测、科研和教育提供有力工具。