周末，教研室

最新推荐文章于 2024-08-06 12:15:36 发布
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听孔庆东评说金庸小说，提到韦小宝是天下第一不会不开心之人，风流才子、正人君子常难成功，而市井小流氓韦小宝却飞黄腾达。探讨正人君子身上缺少的东西，认为金庸借此探讨知识分子丧失的锐气和朝气。

听孔庆东的金庸小说评说，

曰：“韦小宝为天下第一不会不开心的人， 

天鹅肉经常被癞蛤蟆吃了”

风流才子，正人君子，往往无法成功，而韦小宝所谓下三市井小流氓，却飞黄腾达。

个中理由是什么？正人君子身上缺少了什么东西。

“礼失，而求诸野”，金庸也许正是通过这样的写作方式，探讨我们知识分子身上丧失的锐气和朝气...

技术人员的一点产品思维思考
AI天才研究院
09-26 796
作为一线的开发人员，大家是不是都经历过和产品吵得不可开交的经历，甚至最后谁也无法说服谁，只能将问题上升。最后由老板出面解决，而大多数情况下老板还真能够以某种方法去解决，并且是一个双方都能接受的方案。这个时候可能大部分同学会认为是老板的权威，地位导致了这一结果。其实这很不准确（可能有一部分原因但绝对不是主要原因）其实更多的是各个老板们有比一线开发更强的产品力，能够听懂对方的诉求和抓住矛盾点并且给出解决方案。
XXX陶瓷工厂的进销存管理系统的设计与实现毕业设计中期检查表.doc
12-30
陶瓷工厂的进销存管理系统是一类专门针对陶瓷制造行业的物资管理软件，它帮助陶瓷工厂高效地管理进货、销售以及...指导教师和相关教研室将会对毕业设计（论文）进行抽查，并给出具体意见，保证学生的工作能够顺利完成。
计算机专业教研成绩,计算机教学教研组年终工作总结
weixin_36322275的博客
06-25 189
计算机教学教研组年终工作总结计算机教学教研组年终工作总结(一)一年来，计算机教研组在学校领导的关怀指导下，根据学期初制定的学期工作计划，牢牢把握教学、统考(高考)、服务这三项重点工作，努力营造良好教科研氛围，扎实开展教育教学研究工作，并取得了一定成绩。现将一学期来的情况总结如下：一、努力营造良好的教科研氛围。现在我组共有5位成员，加上李云玉教师，我们计算机办现共有6人，形成了“和谐、向上、务实、有...
无所事事的周末
weixin_30820077的博客
11-28 115
按理说，晚上睡得很早，早上应该起得早。不幸的是，酒精已经渗入身体，身体多个部位都不舒服。 早上起的是很迟的，已经到了上午十点钟，起来后并没有做什么事情，和舍友一起去食堂，顺道取了快递，是碧根果，感恩节，女朋友送的食品。中午去教研室，渡过了一段很漫长的时间，周末的时候就是这样，平常工作日是放松的事情，到了假期，做起来就不是一件让人放松的事情。坚持到下午两点多，就回到宿舍，然后现在想起来一片空白。 ...
计算机专业教学总结,计算机教研组教学工作总结
weixin_30334411的博客
06-27 259
计算机教研组教学工作总结日子如同白驹过隙，不经意间，我们的工作又将告一段落了，回顾过去的教学，我们的收获和感动是弥足珍贵的，先准备一份教学总结吧。那么什么样的教学总结才是好的教学总结呢？下面是小编帮大家整理的计算机教研组教学工作总结范文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。计算机教研组教学工作总结1一年来，计算机教研组在学校领导的关怀指导下，根据学期初制定的学期工作计划，牢牢把握教学、统考...
周末小记
weixin_34128501的博客
11-20 110
上个周末安排的满满的呵，都没有好好休息的时间，呵呵。周六去参加了一个本科同学的婚礼，很难得，也是自己参加的第一个婚礼；新娘很漂亮，新郎也很帅；整个过程都是非常喜庆热闹。对于我们这一群他的同学来说，这次婚礼给我们提供了一个很好的聚会的机会，一桌十几个人一起吃饭、聊天，自从毕业之后，好像从来都没有这么齐过呵，见面了感觉很亲切、感觉很好。酒席上难免要喝酒，自己这次竟然...
关于周末的流水帐
GBBU的专栏
10-18 1473
 让我以流水帐开始我的Blog之路吧！不需要隆重的礼仪，否则如坐针毡。    周六是十点才睁开眼的，那是经历了很长时间每天深夜2点休息后最好的一次。然后把由于国庆放假积攒了8天的衣服洗刷了晾出去，顺便在天台上抽了一只白沙。 我的早晨从这里开始了。然后背着包把可怜吧唧的工资存进附近的银行，照例吃了5块大洋的快餐。回来后一头扎进网络，看看无忌有没有掐架的，顺便到优快云上溜了一通，水园人气还是那样，还
【老张的程序人生】我命由我不由天：我的计算机教师中级岗之旅
老张的博客
08-06 3524
这意味着我需要学习许多全新的知识，但我相信，只要有决心和毅力，没有什么是不可能的。然而，作为计算机专业的我，虽然手握中级职称证，但深知在竞争激烈的学校中，想要真正成为一名中级教师并非易事。毕业后，由于准备的不充分，我只考上了初级教师岗，但我并没有因此放弃。然而，就在面试前两天，一场突如其来的车祸，如同晴天霹雳，彻底击碎了我的梦想。不仅额部头皮裂开了，缝了数十针，而且直到现在，头顶还有地方是木的，脸上也留了疤。在21年的春天，当我顺利通过省会教师中级岗的笔试面试时，我以为那是命运对我努力的最好回馈。
西安邮电大学【活动】
小心星的博客
07-20 1672
西安邮电大学【活动】
程序员行业大洗牌？！
Java笔记虾
04-11 419
高薪编程岗一直是码农们梦寐以求的职业，想想中高阶工程师的年薪，熬夜早起都有了积极性。▲信息源于知乎但是随着越来越多的人才涌入，程序员圈的内卷和薪资倒挂也很严重。很多资深猿猿们技术迭代跟不上，年龄越大职场越不占优势，甚至还要随时面临HR的“优化通知”。就技术层面而言，由于简单易上手的脚本语言受到追捧、低代码工具的流行，拥有自主设计能力的研发工程师越来越少，这就导致高级程序员...
精选资源
基于计算机视觉实现停车场空位识别附matlab代码.zip
05-17
1.版本：matlab2019a，不会运行可私信 2.领域：【图像检测-车位检测】 3.内容：基于计算机视觉实现停车场空位识别附matlab代码.zip 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用
教学执行部门第一次内部审核实施方案.pdf
03-26
1. 教学工作：关注教研室课程建设、教学大纲制定、卓越教师实验班及特色班实施、教学改革机制建设、实践教学环节执行、实验室开放、学生技能训练、教案、教学周历执行、试卷复查、日常巡教巡考、新进教师指导帮扶、...
高雅艺术进校园和公共艺术教育探索.doc
09-21
3. **学科保障**：整合艺术教育资源，通过艺术系、教研室等提高艺术活动的质量。 4. **人才保障**：建立专兼职教师队伍，指导艺术活动，并将其纳入教师考核。 5. **后勤保障**：提供充足的经费和场地支持，确保...
【机械故障诊断】基于VMD-SVM的信号分解与分类预测： 项目介绍 MATLAB实现基于VMD-SVM变分模态分解（VMD）结合支持向量机（SVM）进行故障诊断分类预测（含模型描述及部分示例代码）
最新发布
12-27
内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB实现的VMD-SVM联合模型，用于机械设备的故障诊断与分类预测。该方法结合变分模态分解（VMD）和支持向量机（SVM），首先利用VMD对原始振动信号等工业监测数据进行自适应分解，提取具有物理意义的本征模态分量，有效分离噪声与关键故障特征；随后通过时频域特征提取与PCA降维，构建高判别性特征集，并输入优化后的SVM分类器实现多类别、非线性故障的精准识别。项目涵盖完整的模型架构、参数优化策略及应对工程挑战的解决方案，并提供了部分MATLAB代码示例，支持实时预测、可视化展示与系统集成。; 适合人群：具备一定信号处理与机器学习基础，从事工业故障诊断、智能运维、智能制造等相关领域的科研人员、工程技术人员及研究生；熟悉MATLAB编程者更佳； 使用场景及目标：①解决复杂工况下设备故障信号的特征提取与分类难题；②实现旋转机械、电力设备等多类型装备的智能健康监测与预测性维护；③构建高鲁棒性、可扩展的故障诊断系统； 阅读建议：建议结合文中提供的代码示例与完整程序（含GUI设计）进行实践操作，重点关注VMD参数调优、特征构造与SVM多分类实现过程，同时可拓展至迁移学习与边缘部署以提升工程应用价值。
MySQL GROUP BY报错解决[可运行源码]
12-27
文章详细介绍了在MySQL使用GROUP BY时遇到的常见报错“Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column”的解决方法。作者首先解释了报错的原因，即从MySQL 5.7.5开始默认启用了ONLY_FULL_GROUP_BY模式，导致某些SQL语句失效。接着，作者提供了具体的解决步骤：通过查看数据库配置确认sql_mode包含ONLY_FULL_GROUP_BY，然后修改MySQL配置文件，移除该模式或添加其他兼容模式。最后，作者通过重启MySQL服务验证配置生效，成功解决了问题。整个过程清晰明了，适合遇到类似问题的开发者参考。
传送带损坏与对象检测数据集_20251118_004430.zip
12-27
传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称：传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量： 训练集：645张图片 验证集：185张图片 测试集：92张图片 总计：922张工业监控图片 • 训练集：645张图片 • 验证集：185张图片 • 测试集：92张图片 • 总计：922张工业监控图片 • 分类类别： Hole（孔洞）：传送带表面的孔洞损坏。 Human（人类）：工作区域中的人类，用于安全监控。 Other Objects（其他对象）：非预期对象，可能引起故障。 Puncture（刺穿）：传送带被刺穿的损坏。 Roller（滚筒）：传送带滚筒部件。 Tear（撕裂）：传送带撕裂损坏。 impact damage（冲击损坏）：由于冲击导致的损坏。 patch work（修补工作）：已修补的区域。 • Hole（孔洞）：传送带表面的孔洞损坏。 • Human（人类）：工作区域中的人类，用于安全监控。 • Other Objects（其他对象）：非预期对象，可能引起故障。 • Puncture（刺穿）：传送带被刺穿的损坏。 • Roller（滚筒）：传送带滚筒部件。 • Tear（撕裂）：传送带撕裂损坏。 • impact damage（冲击损坏）：由于冲击导致的损坏。 • patch work（修补工作）：已修补的区域。 • 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据格式：图像数据来源于工业监控系统，适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发：用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型，实现实时监控和预防性维护，减少停机时间。 • 安全监控应用：识别人类和其他对象，提升工业环境的安全性，避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究，促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训：可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据，帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖：包含8个关键类别，涵盖多种损坏类型和对象，确保模型能够处理各种实际工业场景，提升泛化能力。 • 精准的标注质量：采用YOLO格式，边界框标注准确，由专业标注人员完成，保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性：兼容主流深度学习框架（如YOLO、TensorFlow、PyTorch），可直接用于目标检测任务，并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值：专注于工业传送带系统的实际需求，帮助提升生产效率、降低维护成本，并增强工作场所安全，具有较高的实际应用价值。
管理系统实战项目：从零构建基础教程
12-27
本实战项目旨在帮助读者从零开始，逐步掌握管理系统的构建过程。我们将涵盖从需求分析、系统设计、数据库搭建、核心功能开发到系统测试与部署的全过程。通过本教程，你将深入了解管理系统的基础知识和实战技能。
Docker基本使用命令[代码]
12-27
本文详细介绍了Docker的基本使用命令，包括帮助命令、镜像命令和容器命令。帮助命令部分涵盖了docker version、docker info和docker --help的使用方法，用于查看Docker的版本信息、系统信息和帮助手册。镜像命令部分包括搜索镜像（docker search）、拉取镜像（docker pull）、查看镜像（docker images）和删除镜像（docker rmi）等操作。容器命令部分则详细讲解了启动容器（docker run）、查看容器（docker ps）、退出容器（exit或ctrl+p+q）、进入容器（docker exec/attach）、启动/重启/停止容器（docker start/restart/stop/kill）、删除容器（docker rm）、查看容器日志（docker logs）、查看容器进程（docker top）、查看容器内部细节（docker inspect）、拷贝文件（docker cp）以及查看容器资源占用情况（docker stats）等操作。这些命令为Docker的日常使用提供了全面的指导。
垃圾废弃物目标检测数据集_20251118_143436.zip
12-27
一、基础信息 • 数据集名称：垃圾废弃物目标检测数据集 • 图片数量： 训练集：1124张图片 验证集：375张图片 总计：1499张图片 • 训练集：1124张图片 • 验证集：375张图片 • 总计：1499张图片 • 分类类别：包含60多个垃圾和废弃物类别，如气溶胶、铝泡罩包装、电池、破碎玻璃、卡片泡罩包装、香烟、透明塑料瓶、瓦楞纸箱、薯片袋、一次性食品容器、一次性塑料杯、饮料罐、饮料纸盒、鸡蛋盒、泡沫杯、泡沫食品容器、食品罐、食物垃圾、垃圾袋、玻璃瓶、玻璃杯、玻璃罐、杂志纸、餐盒、金属瓶盖、金属盖、普通纸、其他纸箱、其他塑料、其他塑料瓶、其他塑料容器、其他塑料杯、其他塑料包装、纸袋、纸杯、纸吸管、披萨盒、塑料瓶盖、塑料薄膜、塑料手套、塑料盖、塑料吸管、塑料餐具、聚丙烯袋、拉环、绳子、废金属、鞋子、一次性购物袋、六罐环、涂抹管、可挤压管、泡沫塑料片、纸巾、厕纸管、特百惠、未标记垃圾、包装纸等。 • 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据格式：图片来源于实际场景，细节清晰。 二、适用场景 • 垃圾自动分类系统开发：数据集支持目标检测任务，帮助构建能够自动识别和分类垃圾物品的AI模型，用于智能垃圾桶或回收系统，提升废弃物管理效率。 • 环保应用研发：集成至环保和废弃物管理应用，提供实时垃圾识别功能，促进回收和环境保护，支持可持续发展倡议。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉与环保领域的交叉研究，助力发表垃圾识别和AI技术相关学术论文，推动技术创新。 • 教育与培训：可用于学校或培训机构，作为垃圾分类和AI目标检测教学的重要资源，培养环保意识和技术能力。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性：每张图片经过准确标注，确保边界框定位精确；包含多种垃圾类别，覆盖常见废弃物，提升模型的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO等），可直接用于目标检测任务，并支持扩展到其他视觉任务，如分类或分割。 • 实际应用价值：专注于垃圾识别，为环保、废弃物管理和回收提供重要数据支撑，有助于减少污染和促进循环经济。
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