水都不能一次过,非常非常的郁闷。。。
回来重写一遍代码就过了。。。
什么人品这是。。。。
排序,相除。
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码龄19年
水都不能一次过,非常非常的郁闷。。。
回来重写一遍代码就过了。。。
什么人品这是。。。。
排序,相除。
YOLO26算法皮革表面缺陷检测+训练好的模型+124张数据集+pyqt可视化界面.zip
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[颜色(color), 切(cut), 折叠(fold), 胶水(glue), 好的(good), 戳(poke)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 68 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.7582** mAP50-95 | 0.4306 Precision | 0.6226 Recall | 0.6520 train/box_loss | 0.8731 train/cls_loss | 2.3543 val/box_loss | 1.3709 val/cls_loss | 3.9767 【训练过程分析】 从一开始的配置就定下了基调,训练配置包括了 yolo26n 模型、100 个 epoch,学习率初始设为 0.01,输入尺寸定为 640x640,批次大小为 24。这组配置在开始阶段表现得不错,模型刚开始训练时的 loss 降低得很快,这表明模型能够迅速从数据中吸收信息。但到了中后期,loss 曲线变得愈发平缓,从第 50 个 epoch 开始,即使我增加了学习率衰减的频率,仍然感到曲线在挣扎,像是陷入了平台期。这期间模型的收敛节奏明显减缓,似乎有些“停滞不前”的迹象。到了最后,模型确实收敛了,但在第 68 个 epoch 时 mAP50 获得了 0.7582 的值,这是一个不错的成绩,但与理想值相比仍有提升空间。... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
FOJ--1685--跑跑卡丁车--解题报告
http://acm.fzu.edu.cn/problem.php?pid=1685分析:我们知道,最长的路程当然要陪最好的加速器,这样才能最大幅度的加快速度。于是将2组数据排序后,在将2组数据一个一个相除,当加速器没有后在加上本身的就可以了代码如下: #include void paixu(double s[1001],int len){ int i,j,max; f
视频编码压缩11111
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FZU 1685 跑跑卡丁车
跑跑卡丁车Time Limit:1sMemory limit:32MAccepted Submit:214Total Submit:586 cigam在宿舍闲着没事,又玩起了跑跑卡丁车,为了到达终点,他需要通过m段路,在通过每段路时,他可以利用加速器来加快速度,每段路最多只能使用一个加速器,假设一个加速器的加速效
两相交错并联Boost电路仿真模型(Simulink仿真实现)
内容概要:本文详细介绍了基于Simulink平台构建的两相交错并联Boost电路的仿真模型,系统阐述了该拓扑结构在提升系统效率、降低输出电流纹波以及改善动态响应特性方面的技术优势。文中涵盖了主电路架构设计、双闭环控制策略(电压环与电流环)的实现原理、关键参数(如电感、电容、开关频率)的选取依据,并通过仿真结果验证了控制方案的有效性与稳定性。该模型突出展示了多相交错技术在功率变换器中的应用价值,有助于深入理解现代电力电子系统的设计思路与优化方法,适用于新能源发电、储能系统及高效率DC-DC变换器的研发场景。; 适合人群:具备电力电子技术基础理论知识和Simulink仿真操作经验的电气工程、自动化、能源动力等相关专业的本科高年级学生、研究生,以及从事电源变换器设计与开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握两相交错并联Boost电路的工作机理及其在减小输入/输出电流纹波中的作用;② 学习并实践双闭环反馈控制策略的设计与调试方法;③ 利用仿真模型开展控制器参数优化,提升系统的稳态精度与抗扰动能力,为后续硬件原型开发提供理论支撑与设计参考。; 阅读建议:建议读者结合仿真模型逐步操作,重点关注交错控制时序、占空比分配、电感电流交错现象及环路补偿设计,对照理论分析进行波形观测与参数调整,深化对多相并联拓扑动态特性的理解,并将其迁移应用于实际工程问题中。
Ubuntu操作系统等保测评指南
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并查集
并查集 (Union-Find Sets)并查集:(union-find sets)是一种简单的用途广泛的集合. 并查集是若干个不相交集合,能够实现较快的合并和判断元素所在集合的操作,应用很多。一般采取树形结构来存储并查集,并利用一个rank数组来存储集合的深度下界,在查找操作时进行路径压缩使后续的查找操作加速。这样优化实现的并查集,空间复杂度为O(N),建立一个集合的时间复杂度为O(1),N次合
Ubuntu22.04通过DKMS包安装Intel WiFi系列适配器(网卡驱动)
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01背包问题动态规划详解
动态规划是用空间换时间的一种方法的抽象。其关键是发现子问题和记录其结果。然后利用这些结果减轻运算量。比如01背包问题。/* 一个旅行者有一个最多能用M公斤的背包,现在有N件物品,它们的重量分别是W1,W2,...,Wn,它们的价值分别为P1,P2,...,Pn.若每种物品只有一件求旅行者能获得最大总价值。输入格式:M,NW1,P1W2,P2......输出格式: X */因为背包最
普通人也能看懂的Transformer源代码解释(PyTorch)
Transformer源代码解释之PyTorch篇 章节 词嵌入 位置编码 多头注意力 搭建Transformer 在这里插入图片描述 词嵌入 Transformer本质上是一种Encoder,以翻译任务为例,原始数据集是以两种语言组成一行的,在应用时,应是Encoder输入源语言序列,Decoder里面输入需要被转换的语言序列(训练时)。一个文本常有许多序列组成,常见操作为将序列进行一些预处理(如词切分等)变成列表,一个序列的列表的元素通常为词表中不可切分的最小词,整个文本就是一个大列表,元素为一个一
通过 MATLAB/Simulink + Simscape Battery,构建了锂电池老化模型与容量衰减仿真系统
本文基于MATLAB/Simulink平台,构建锂电池老化模型与容量衰减仿真系统,研究储能电池健康管理技术。通过搭建电化学-老化耦合模型,模拟循环和日历老化机制,分析温度、充放电倍率、DOD等因素对电池寿命的影响。系统实现了SOH在线估计和RUL预测功能,仿真了标准日历老化、高倍率循环和峰谷套利等典型工况下的电池衰减行为。结果表明:高温和深充放会显著加速电池老化,而精准的SOH管理可提升储能系统经济性30%以上。文章还探讨了数字孪生、机器学习等高级优化方向,为储能系统长周期运营提供技术支撑。
功能强大的大数模板
#include #include #include //允许生成1120位(二进制)的中间结果#define BI_MAXLEN 105#define DEC 10#define HEX 16class CBigInt{public://大数在0x100000000进制下的长度 unsigned m_nLength;//用数组记录
【DRAM存储器六十二】DDR5介绍--引脚和基本功能简介
详述DDR5与DDR4的引脚区别和DDR5基本功能
直线的交点公式
n条直线互不平行且无三线共点的最多交点数max=1+2+……(n-1)=n(n-1)/2
道家学派创始人老子,对 SAP ABAP 这门编程语言的客观评价
SAP HANA 之引入,使 ABAP 于处理大数据,云计算等新兴领域,展现新的生命力,如老吾老以及人之老,幼吾幼以及人之幼,扩展其在信息技术领域的应用,以涵养更广之需。ABAP 能以数据为基,流转于系统之中,如道法自然,顺应企业之生态,助之以高效运转,减少冗杂,简化管理,使企之运营,如小国寡民,无为而治。然 ABAP 如老树盘根,更替不易,面对新兴技术,如云计算、大数据等,其更新之速,未能与时俱进。如水之于渊,柔而能胜刚,ABAP 之发展,顺时而动,应需而变,其在编程领域,犹如道之于万物,渐不可或缺矣。
SpringBoot 教程:SpringBoot多种方式实现静态Html页面跳转
本教程介绍了 Spring Boot 中实现静态 Html 页面跳转的常用方法,包括重定向跳转、直接返回 ModelAndView 对象以及使用 Thymeleaf 模板引擎。如果你的项目中使用了 Thymeleaf 模板引擎,那么可以利用它来实现静态页面的跳转。对于静态的 Html 页面,我们可以使用多种方式来实现跳转功能。重定向是一种常见的页面跳转方式,它通过发送 HTTP 重定向响应头来告知浏览器跳转到指定的页面。在 Spring Boot 中,我们可以将视图名称设置为静态页面的路径。
动态规划的两个经典问题--01背包
"学动态规划要从经典问题开始" --By lrj 答应了小Q要写这个的.......哎...... 先说那个什么01背包..... 为什么叫背包呢?因为这些问题的原型是说有很多东西,每个东西都有体积,也有价值,你要去春游,要选一些东西放到背包里.问题是要怎么选才能在总体积不超过背包的体积的前提下,让
8、内存交织技术详解
本文详细解析了内存交织技术的基本原理、工作机制及实现方式,探讨了其在提升内存访问速度和系统性能中的关键作用。文章还分析了内存交织的优缺点、实际应用场景以及与其他优化技术的结合应用,并提出了未来发展的可能方向,为理解与运用该技术提供了全面参考。
【字符串最小(大)表示法+KMP求循环节】hdoj 3374 String Problem
首先用 字符串最小(大)表示法 解决第一个问题然后用 KMP求循环节 解决第二个问题 #include #include #define NUM 1000005void getnext(char str[],int next[]) { next[0] = -1; int i=0; int j=-1; in
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
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Prim算法实现(详细伪码)
S集存放最小生成树的顶点。lowcost[j] :j->s集的最小权值closest[j]: j在S集中的邻接顶点T集合:存放最短路struct enode{ int weight;//边权 int u,v;//相关联的2点}; 实现要点:1.找出lowcost中的最小值(j->s集的最小权)2.选取(j,closest[j])[(v-s)-
汉书HE8,好用的汇编代码编写工具
汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
【第一个线段树+第一个Java程序!】hdoj 1754 I Hate It
Java代码。。。。。纠结了好久。。。。 import java.io.*;import java.util.*;class Tree { public Tree L, R; public int ValueL, ValueR; public int maxscore;};public class Main { static int score[]
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
重温最大流经验之巧用int 3下断点调试程序 and 快速定位死循环
重写做大流。。。。虽然以前做过了,,,但是又复习了一遍。在做的过程中,Flow数组意外的改变了(程序中没有改变它),弄的我很郁闷。后来想到了一种调试方法。由于出错的地方是在n次循环之后,要想单步调试会死人的。VC又没有提供内存数据下断点的功能。(OD就好很多) 所以我们只能手动在程序中添加__asm int 3来作为断点。比如出错地方是在i循环100次的时候,那么我
【动态规划】HDOJ 1257 最少拦截系统
此题首先想到的是用DP多次求长非递增子串,然后把找出来的最长串从数组里面删除,继续查找,直到找完为止。但是这样找到得解未必是最优解,因为可能出现多个长度相等得最长非递增字串。默认的是删除第一串。这样得到的解就不一定是最优的了。 那么后来baidu后发现只要找到最长非递减字串就可以达到目的。应该求最长 不降 子序列。这样的长度才是 最少需要的 套数,因为这个序列中的任何两个导弹都不能
数据结构与算法实验题 11.1 堆箱子问题
数据结构与算法实验题 11.1 堆箱子问题★ 问题描述 :ACM 小组要搬实验室了! ACM 小组的组员决定把实验室中的物品先放入N(1<=N<=30000) 个箱子,然后把这些箱子叠放成几堆。由于每个箱子里放的都是易碎物品,因此,要求每个箱子的上面不能堆过多的箱子。现在, ACM 队员准备请你写一个程序,来快速得出某个箱子的下面有几个箱子。★ 实验任务:ACM 队员对
A^B mod C的分治思想
A^B mod C假设01.使用最原始的方法是把A^B先求出来,最后mod C求出值。但是这种方法效率低,时间复杂度为O(b)而且a^b必须小于n才不会溢出。具有很大的局限性。 2.改进方法一:假设A>C,那么存在A^B mod C = (A mod C)^(B mod C)这种情况用在A>C的情况下非常适用,但是当A所以最坏的情况下,还是需要a^b必须小于n才不会
大数乘法
自己写的一个大数乘法,效率还行~~ #include #include #define DIGIT 2 //num length of a array unit#define MAXDIGIT 100 //10^DIGIT, max-1 of a array unit#define MAX 1000 //Max of array#define LL long //typ
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