校园跑腿小程序怎么赚钱

初入大学的创业课 是很多同学详细了解到的创业的第一步 所以大学也是许多同学创业的起点,也是一个门槛较低的领域,一群志同道合的同学,创业课的老师,充足的时间,以及每个学校都提供的大学生创业基金,在这些前提下,创业是相对来说较为容易的,疫情当下,其他的创业计划比如校外这些都是没有可行性的 所以发展校内就成为一个热门的创业点,而对于大学生来说,校园跑腿是一个需求大,而且利润空间很大的一个项目,所以今天给大家讲解的是怎么做校园跑腿平台,这个平台项目可行性多高,以及程序大体结构和功能,希望可以给一些想创业的同学提供一些灵感,

项目可行性

高校的学生不比社会人士,除了学习考试的压力比较大之外,空闲的时间都是很多的,可以打打零工,做做兼职,但是疫情影响,大多学校都处于封校的状态,想做校外兼职的同学只能暂时搁浅,所以发展校内也是一个很好的机会,并且当代大学生大多比较宅,在寝室打游戏,刷抖音,追剧,现在冬天要到了,能在周末足不出户就能吃到饭,拿到快递当然对懒人来说是一种福音。所以,花几块钱让同学跑个腿办事还是很方便的,另外,平台是建立在高校同学圈里的,大家都是同学,可信度也比较高,跑腿,二手买卖交易东西也比较方便,校园里就能交易了。到后期发展起来之后也可以联合校内外商家入驻,互利共赢。而且,平台同时也给愿意跑腿的同学提供了一个赚零花钱的机会。

界面功能

为了方便,不用同学去下载就能使用,所以跑腿平台采用了小程序,同学扫个二维码或者微信搜索就可以进来方便快捷转发,一进去注册就能立马使用,页面主页功能清晰明了,食堂超市,寄取快递,万能任务,表白墙,二手市场,失物招领板块等,以及后台的订单,圈子,发文章等等。

紧贴学生生活

小程序中除了跑腿模块为学生提供便利以外,还有校园模块紧贴学生生活,二手市场是一种节约资源,优化资源的手段,闲置互换,用户可以省钱,也可以低价买好物,方便了同学也方便了自己,而失误招领板块就是为同学提供一个平台发布丢失和捡到的东西,这样可以增加丢失东西找到的可能性,减少不必要。

表白墙紧贴大学生 更能容易找到心仪的人,扩大自己的交友圈,认识一些朋友, 给大学生活增加色彩。

从上述内容可以看出来,校园跑腿程序上的功能非常受学生欢迎,再加上现在使用小程序的学生比较多,所以它的实施是很可行的

### 使用Transformer模型进行图像分类的方法 #### 方法概述 为了使Transformer能够应用于图像分类任务,一种有效的方式是将图像分割成固定大小的小块(patches),这些小块被线性映射为向量,并加上位置编码以保留空间信息[^2]。 #### 数据预处理 在准备输入数据的过程中,原始图片会被切分成多个不重叠的patch。假设一张尺寸为\(H \times W\)的RGB图像是要处理的对象,则可以按照设定好的宽度和高度参数来划分该图像。例如,对于分辨率为\(224\times 224\)像素的图像,如果选择每边切成16个部分的话,那么最终会得到\((224/16)^2=196\)个小方格作为单独的特征表示单元。之后,每一个这样的补丁都会通过一个简单的全连接层转换成为维度固定的嵌入向量。 ```python import torch from torchvision import transforms def preprocess_image(image_path, patch_size=16): transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), # 假设目标分辨率是224x224 transforms.ToTensor(), ]) image = Image.open(image_path).convert('RGB') tensor = transform(image) patches = [] for i in range(tensor.shape[-2] // patch_size): # 高度方向上的循环 row_patches = [] for j in range(tensor.shape[-1] // patch_size): # 宽度方向上的循环 patch = tensor[:, :, i*patch_size:(i+1)*patch_size, j*patch_size:(j+1)*patch_size].flatten() row_patches.append(patch) patches.extend(row_patches) return torch.stack(patches) ``` #### 构建Transformer架构 构建Vision Transformer (ViT),通常包括以下几个组成部分: - **Patch Embedding Layer**: 将每个图像块转化为低维向量; - **Positional Encoding Layer**: 添加绝对或相对位置信息给上述获得的向量序列; - **Multiple Layers of Self-Attention and Feed Forward Networks**: 多层自注意机制与前馈神经网络交替堆叠而成的核心模块; 最后,在顶层附加一个全局平均池化层(Global Average Pooling)以及一个多类别Softmax回归器用于预测类标签。 ```python class VisionTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000, embed_dim=768, depth=12, num_heads=12, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop_rate=0.): super().__init__() self.patch_embed = PatchEmbed(embed_dim=embed_dim) self.pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, self.patch_embed.num_patches + 1, embed_dim)) self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, embed_dim)) dpr = [drop_rate for _ in range(depth)] self.blocks = nn.Sequential(*[ Block( dim=embed_dim, num_heads=num_heads, mlp_ratio=mlp_ratio, qkv_bias=qkv_bias, drop=dpr[i], ) for i in range(depth)]) self.norm = nn.LayerNorm(embed_dim) self.head = nn.Linear(embed_dim, num_classes) def forward(self, x): B = x.shape[0] cls_tokens = self.cls_token.expand(B, -1, -1) x = self.patch_embed(x) x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1) x += self.pos_embed x = self.blocks(x) x = self.norm(x) return self.head(x[:, 0]) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值