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1 转账到异地收手续费
2 我不知道你是什么银行卡的,我例举一下常见的银行
中国农业银行 金穗借记卡 同城跨行转帐 按交易金额的1%,最低1元,最高50元。异地同行转帐 省内异地同行:转账支出按交易金额的5‰、最低10元、最高50元,转账存入按交易金额的5‰、最低1元、最高40元;跨省异地同行:转账支出按交易金额的5‰、最低10元、最高60元,转账存入按交易金额的5‰、最低1元、最高50元;异地跨行转帐 按交易金额的1%,最低1元,最高50元。
中国银行 长城电子借记卡 目前做不了这些业务。
中国建设银行 龙卡储蓄卡(含生肖卡) 目前只能异地同行转帐每笔交易金额的0.5%,最低2元,最高50元。
招商银行一卡通同城跨行转帐 0元。异地同行转帐 按转帐金额的0.5%收取手续费,最低5元。异地跨行转帐交易金额的1%,最低10元,最高50元。
交通银行 太平洋借记卡 同城跨行转帐交易金额的1%,最高50元。 异地同行转帐 交易金额的万分之五,最低10元,最高50元。异地跨行转帐 交易金额的1%,最高50元。
上海浦东发展银行东方借记卡 同城跨行转帐 异地同行转帐 异地跨行转帐 目前全免费。
华夏银行 华夏卡 同城跨行转帐0元 异地同行转帐 每笔交易金额的0.1%,最高10元。异地跨行转帐 不能做。
中国光大银行 阳光卡 同城跨行转帐 0元。异地同行转帐按交易金额的0.5%收取手续费,最低2元,最高20元 。异地跨行转帐 不能做。 民生借记卡 中国民生银行 同城跨行转帐 、异地同行转帐 目前免费。异地跨行转帐 1万元以下收5.5元,1万元至10万元收10.5元;10万元至50万元收15.5元,50万元至100万元收20.5元。
中信实业银行 中信借记卡 同城跨行转帐 交易金额的1%,最低1元,最高50元。异地同行转帐 交易金额的0.5%,最低1元,最高200元。异地跨行转帐 交易金额的1%(最低1元,最高50元)+2元。
兴业银行 兴业卡 同城跨行转帐0元。 异地同行转帐 按金额的1‰收取,最高不超过人民币20元,不足人民币1元按1元收取(福建省内分行间暂不收取)。异地跨行转帐 按存款金额1% 收取,最低1元,最高50元。
深圳发展银行深圳发展银行借记卡 同城跨行转帐 1元。异地同行转帐交易金额的0.5%,最低5元,最高50元。 异地跨行1万元以下收5元,1万元至10万元收10元,10万元至50万元收15元,50万元至100万元收20元,100万元以上收交易金额的0.002%,最高200元。
广东发展银行 新理财通卡 同城跨行转帐 转出金额在1万元(含)以内的,按每笔3元收取;1万元―5万元(含),按每笔5元收取;5万元―10万元(含),按每笔8元收取;10万元以上的,按每笔10元收取;异地同行转帐 目前办不了。异地跨行转帐 转出金额在5000元(含)以内的,收1%,最低不少于5元;5000元―5万元(含),收50元;5万元以上,收60元。
3 不收手续费就是本地同行转账了,异地通过支付宝也可以,不过提现需要3天至一个星期时间!
分析的很好了

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一个针对电力系统连锁故障传播路径的N-k多阶段双层优化及故障场景筛选模型,旨在提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与稳定性。该模型结合了多阶段动态响应与双层优化架构,能够有效模拟连锁故障的传播过程,并通过优化算法筛选出关键故障场景,进而支撑系统风险评估与预防控制策略制定。文中提供了基于Matlab的代码实现,便于科研人员复现顶级EI期刊研究成果,深入理解电力系统可靠性分析的核心算法与建模方法。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力系统安全分析的工程技术人员,尤其适合致力于高水平论文复现与创新研究的用户。; 使用场景及目标:①复现电力系统连锁故障分析领域的顶级EI论文模型;②开展N-k故障场景筛选、多阶段优化建模、双层规划算法设计等相关课题研究;③提升在电力系统可靠性、韧性评估与预防控制方面的科研能力。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注双层优化结构与故障传播路径建模的实现细节,同时参考文中提及的YALMIP工具包和网盘资源进行实践调试,以加深对算法逻辑与工程应用的理解。
【单磁铁磁场】【两个相斥磁铁】【两个相吸磁铁】【磁场分布 3d】(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“单磁铁磁场”、“两个相斥磁铁”、“两个相吸磁铁”的磁场分布3D可视化展开,提供了基于Matlab的代码实现方案,用于科研仿真与教学演示。通过建立磁偶极子模型,计算并绘制不同磁铁组合下的三维磁场分布图,帮助理解磁场的空间特性与相互作用机制。文档还提及多个相关科研主题和技术应用场景,涵盖电磁场仿真、电力系统、路径规划、优化算法等领域,体现了Matlab在多学科科研仿真中的广泛应用。重点在于通过编程手段实现磁场的可视化与定量分析,适用于需要电磁场建模与仿真的研究工作。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适用于从事电磁场仿真、电力系统、自动化控制等相关领域的研究人员;工作年限1-5年内的研究生或工程师尤为适合。; 使用场景及目标:①用于教学实验中磁场分布的三维可视化展示;②支持科研项目中对磁体间相互作用的建模与仿真分析;③为电磁设备设计、磁场传感器布局等工程问题提供仿真依据;④作为学习Matlab在电磁场计算中应用的实践案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的代码逐行调试运行,理解磁场建模的数学原理与Matlab实现细节,同时可参考文中提到的其他仿真案例进行拓展学习,提升综合仿真能力。注意区分不同磁铁配置下的边界条件设置,确保仿真结果的准确性。
一、基础信息 数据集名称:太阳能板实例分割数据集 图片数量:测试集131张图片 分类类别:太阳能板(solar-panel) 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标标注,适用于实例分割任务。 数据格式:PNG图片,来源于无人机拍摄视角。 二、适用场景 太阳能设施自动巡检系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割太阳能板的AI模型,用于无人机自动巡检和状态监控,提升太阳能电站的维护效率。 能源管理应用集成:可应用于太阳能发电站管理系统,实现实时太阳能板检测和轮廓分析,优化能源生产和设备管理。 计算机视觉学术研究:支持实例分割算法在可再生能源领域的性能评估与创新,促进AI技术与实际工业场景的结合。 教育与实践培训:作为高校或培训机构的实例分割教学资源,帮助学生和开发者掌握无人机视角下的物体分割技术。 三、数据集优势 精准的多边形标注:每张图片中的太阳能板均使用多边形坐标进行精细标注,确保轮廓定位准确,适用于高精度实例分割模型训练。 独特的无人机视角:数据全部来自无人机拍摄,涵盖多种角度和环境条件,增强模型在真实场景中的鲁棒性和泛化能力。 任务专用性强:专注于太阳能板实例分割,类别单一且数据一致,便于模型快速学习和优化,提高开发效率。 实用价值突出:直接服务于太阳能行业,支持自动化检测和维护系统的开发,降低人工成本,提升运营安全性和可靠性。
生活垃圾目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:生活垃圾目标检测数据集 图片数量: 训练集:1,262张图片 验证集:191张图片 测试集:20张图片 总计:1,473张图片 分类类别: 包括铝箔、电池、香烟、透明塑料瓶、衣物、瓦楞纸箱、化妆品、一次性塑料杯、饮料罐、鸡蛋盒、泡沫杯、食品罐、垃圾袋、一般垃圾、玻璃、玻璃瓶、玻璃杯、金属、金属瓶盖、口服液瓶、其他纸箱、其他塑料瓶、PVC管、纸制品、纸杯、纸包、塑料、塑料玩具、塑料袋、塑料盖、塑料吸管、泡沫塑料、未知物品、电池、金属罐、塑料盒、牙刷、玩具、一次性塑料餐盒、中药材、动物内脏、坚果壳、塑料泡沫、大骨棒、尿片、快递纸袋、易拉罐、木制品、树叶、棉被、玻璃制品、电线、矿泉水瓶、硬塑料、药品包装、金属制品、锂电池、食品塑料盒、香蕉皮、鱼、鸡骨头等常见生活垃圾类别。 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。 二、适用场景 智能垃圾分类系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类生活垃圾的AI模型,应用于智能垃圾桶、回收站等场景,提升垃圾分类效率。 环保与废弃物管理: 集成至环保监测系统,用于实时分析垃圾成分,辅助城市废弃物处理和资源回收决策。 零售与制造业应用: 支持消费品包装检测,优化产品设计和回收流程,促进可持续生产。 学术研究与教育: 适用于计算机视觉和环境保护交叉领域的研究,作为教学资源培养学生对目标检测和实际应用的理解。 三、数据集优势 类别多样性与实用性: 数据集覆盖广泛的生活垃圾类别,包括塑料、金属、纸制品、玻璃等常见物品,以及特殊类别如电池和药品包装,确保模型在真实场景中的泛化能力。 标注精确与任务适配: 采用YOLO格式标注,边界框定位准确,兼容主流深度学习框架,可直接用于目标检测模型训练和评估。 数据真实与覆盖全面: 图片来源于实际生活场景,包含多种物品形态和背景,增强模型对复杂环境的适应性和鲁棒性。 环保价值突出: 专注于生活垃圾的识别与分类,支持环保技术和智能系统开发,助力减少废弃物污染和促进循环经济。
03-25
### 关于 `None` 的定义与特性 在 Python 中,`None` 是一种特殊的数据类型 (`NoneType`) 表示“无”或“空”的状态[^2]。它是单例对象,在内存中只有一个实例。尽管它的行为类似于其他假值(Falsy Values),如 `False`、`0` 或空字符串 (`""`),但它本质上不同于这些值。 #### 特性 - **唯一性**:`None` 只有一个实例,因此可以安全地通过身份比较操作符 `is` 来判断一个变量是否为 `None`。 - **用途广泛**:通常用来表示函数未返回任何显式的值,或者作为可选参数的默认值。 - **不可调用方法**:由于 `None` 不是字符串或其他复杂数据结构的对象,所以无法像字符串那样调用诸如 `.strip()` 或 `.replace()` 这样的方法[^3]。 以下是验证 `None` 唯一性的代码示例: ```python a = None b = None print(a is b) # 输出 True ``` 需要注意的是,虽然 `None` 和空字符串 (`""`) 都会被视为假值,但在实际应用中它们的意义完全不同。例如,当需要区分“没有提供值”和“提供了空字符串”,则应分别使用 `None` 和 `""`。 ### ctypes.COMError 错误分析 如果遇到错误消息 `ctypes.COMError: (-2147201022, None, (None, None, None, 0, None))`,这表明 COM 接口调用失败,并且可能缺少有效的返回描述信息[^1]。这种情况下,建议检查以下几点: - 是否正确初始化了 COM 对象? - 调用的具体接口是否存在权限不足或输入参数非法的情况? #### 示例调试代码 下面展示如何捕获并处理此类异常: ```python import ctypes try: result = some_com_function() except ctypes.COMError as e: print(f"COM Error occurred: {e}") ```
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