正方2010年5月工作记录

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#工作 #2010

本文记录了5月份对多家高校的人事系统需求调研过程，包括基本信息管理、工资管理、职称评审等模块的需求确认，以及相关BUG的分析与讨论。

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5月4日:公司上班，上午向赵小平了解理工人事系统的进展和前段时间的需求调研情况,下午参与讨论徐州空军学院后续开发事宜

5月5日:公司上班，和黄伟讨论分析徐州人员岗位动态评估系统中的BUG，并讨论相关修改方案

5月6日:浙江经济人事需求调研，浙江理工人事需求调研（基本信息管理模块需求确认，工资管理和职称评审）

5月7日:浙江中医药大学需求调研

 

5月10日：浙江科技学院需求调研，主要和沈老师讨论了下，人事系统的首页问题，下午回公司和人事组就此问题进行了讨论

5月11日：浙江理工需求分析,确认工资和职称评审，以及考勤后期需求进度安排,并签字确认.

5月12日：浙江中医药大学需求调研

5月13日：福建师大人事需求讨论

5月14日：浙江中医药大学需求调研

 

5月17日：浙江理工需求调研

5月18日：浙江理工需求调研

5月19日：在公司和浙江科技学院沈老师讨论工资管理模块需求

5月20日：浙江理工职称评审调研及考考勤模块需求确认

5月21日：上午浙江中医药大学需求调研，下午理工职称评审需求整理

 

大数据领域数据仓库在教育行业的应用模式
AI天才研究院
04-22 1003
数据孤岛问题：教务系统（如正方）、学生管理系统（如青果）、在线学习平台（如超星学习通）、校园卡系统等独立运行，数据格式、存储标准不统一；分析深度不足：传统BI工具仅支持基础报表（如出勤率统计），难以挖掘数据间的关联规律（如“某课程缺勤率与期末挂科率的相关性”）；决策支持滞后：教育管理决策依赖人工经验，缺乏实时、可量化的数据分析支撑（如教师教学质量动态评估）。本文聚焦“数据仓库”这一核心技术，探讨其在教育行业的应用模式，覆盖从数据整合到价值输出的全生命周期，范围包括K12、高等教育、职业教育等细分领域。
SAM 2:分割图像和视频中的任何内容
AI浩
09-08 1943
我们提出了“Segment Anything Model 2”（SAM 2），这是一种基础模型，旨在解决图像和视频中的可提示视觉分割问题。我们构建了一个数据引擎，该引擎通过用户交互改进模型和数据，以收集迄今为止最大的视频分割数据集。我们的模型采用带有流式内存的简单变换器架构，适用于实时视频处理。使用我们的数据进行训练的SAM 2在广泛的任务中表现出色。在视频分割方面，我们观察到比先前方法更高的准确性，同时所需的交互次数减少了3倍。
noip刷题记录
一位有梦想的OI选手的博客
12-27 2248
学着hzwer大佬，也搞了一个刷题记录，希望明年的noip能够狗进省一 2018年12月 bfs：丢失的牛 dp：[USACO08FEB]修路Making the Grade 堆优化的dijkstra或spfa或双端队列：电路维修 双倍经验：[BalticOI 2011 Day1]Switch the Lamp On 状压dp+滚动数组：[NOI2001]炮兵阵地 分层图...
【专升本计算机】经典Office 2003专升本复习题（Word、Excel、PowerPoint）
「 刘一哥与GIS的故事」
09-04 2770
经典Office 2003专升本复习题（Word、Excel、PowerPoint） 一、Word 2003 1. 启动 Word 是指： 将 Word 从硬盘中调入主存执行 2. 菜单栏： 文件（ F ）、编辑（ E ）、视图（ V ）、插入（ I ）、格式（ O ）、工具（ T ）、表格（ A ）、窗口（ W ）、帮主（ H ） 3. 菜单的打开： 鼠标单机、 Alt+ 菜单后字母 4. 标尺： 水平、垂直 （页面视图、打印预览时才会显示在工作区左侧） 5. 视图方...
刷题记录（自己看的习题本）
H0pe__的博客
09-15 799
【代码】刷题记录。
hadoop搭建细节超全
08-20
Hadoop超细节搭建，可以看看
Notepad++批量转UTF-8脚本
08-20
Notepad++批量转UTF-8脚本
Java-ssm423基于ssm框架的智能停车系统+vue-MySQL+开发环境（代码完整可运行）.zip
08-20
本项目是基于Java-ssm423框架开发的智能停车系统，结合Vue前端技术和MySQL数据库，旨在解决传统停车场管理效率低下、信息不透明等问题。系统主要功能包括车位实时监控、预约停车、在线支付、用户信息管理以及管理员后台操作等，通过智能化手段提升停车体验和管理效率。项目采用SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）框架作为后端基础，利用Vue框架构建用户友好的前端界面，MySQL数据库负责数据存储与处理，开发环境配置完整，代码结构清晰，可直接运行。该系统通过整合现代技术手段，实现了停车资源的优化配置和便捷管理，适用于各类停车场场景。毕设项目源码常年开发定制更新，希望对需要的同学有帮助。
内蒙古大学计算机视觉课程实验一任务内容概述
08-20
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/c4888a611f17 内蒙古大学计算机视觉课程实验一任务内容概述（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
2025年高处作业吊篮安装拆卸工应知应会考试题库(含答案) .pdf
08-20
2025年高处作业吊篮安装拆卸工应知应会考试题库(含答案) .pdf
基于Python+Selenium的招聘信息智能采集与分析系统_毕业论文和答辩稿.zip
08-20
基于Python+Selenium的招聘信息智能采集与分析系统_毕业论文和答辩稿.zip
由于未提供具体的计算机视觉相关文章原文，无法精准改写 以下为基于常见计算机视觉文章主题生成的示例（均符合不少于 12 字且围绕核心主题），供参考：
最新发布
08-20
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A：计算机视觉，作为人工智能领域的关键分支，致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力，从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基，后续逐步探索三维信息提取，与人工智能结合，又经历数学理论深化、机器学习兴起，直至当下深度学习引领浪潮。如今，图像生成和合成技术不断发展，让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后，卷积神经网络成为核心工具，能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程，首先是图像获取，用相机等设备捕获视觉信息并数字化；接着进行预处理，通过滤波、去噪等操作提升图像质量；然后进入关键的特征提取和描述环节，提炼图像关键信息；之后利用这些信息训练模型，学习视觉模式和规律；最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中，计算机视觉用途极为广泛。在安防领域，能进行人脸识别、目标跟踪，保障公共安全；在自动驾驶领域，帮助车辆识别道路、行人、交通标志，实现安全行驶；在医疗领域，辅助医生分析医学影像，进行疾病诊断；在工业领域，用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过，计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险，虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此，各界积极研究检测技术，以应对这一问题。随着技术持续进步，计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用，进一步改变人们的生活和工作方式 。
Java-ssm308青海大学昆仑学院学生档案管理系统的设计-MySQL+开发环境（代码完整可运行）.zip
08-20
本项目是基于Java-ssm308框架开发的青海大学昆仑学院学生档案管理系统，采用MySQL数据库进行数据存储和管理。系统主要功能包括学生信息录入、档案查询、信息修改、权限管理以及数据统计等，旨在实现学生档案的电子化管理，提高工作效率和数据的准确性。开发环境采用IntelliJ IDEA，结合SSM（Spring、SpringMVC、MyBatis）框架，实现了前后端分离的设计模式，确保系统的稳定性和可扩展性。项目通过模块化设计，将学生档案管理流程进行规范化处理，支持多角色操作，满足不同用户的需求。系统的开发目的在于解决传统纸质档案管理中存在的效率低下、易出错等问题，为学校提供便捷、高效的学生档案管理解决方案。毕设项目源码常年开发定制更新，希望对需要的同学有帮助。
python毕业论文基于人脸识别的智慧医疗预约挂号平台.docx
08-20
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计算机视觉识别技术现场演示展示
08-20
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/58bccbf45448 计算机视觉识别技术现场演示展示（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
Screenshot_20250820_200832_com.xunmeng.pinduoduo.jpg
08-20
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【数智化建模】案例分析视角下的多模型融合与可解释性：美赛电动汽车充电站布局优化及动态文档写作
08-20
内容概要：本文档《案例分析视角下的数智化建模：从编程实现到美赛教程的高阶文档写作》围绕案例分析展开，构建了“数据→模型→解释→报告”的闭环流程。核心技巧涵盖多模型对比（如Stacking融合XGBoost、LSTM和ARIMA），可解释性分析（如SHAP值分析特征重要性），以及使用Markdown+Pandoc实现动态报告。文档详细解析了2024年美赛ICM Problem D的应用场景——优化城市电动汽车充电站布局，旨在最小化充电站建设成本并满足95%的充电需求。通过Julia进行大规模路网数据预处理，Python实现遗传算法优化布局，并利用SHAP值解释模型结果，最后以动态文档的形式呈现最终报告。 适合人群：具有一定编程基础，对数学建模、数据分析和优化算法感兴趣的高校学生或研究人员。 使用场景及目标：① 学习如何将多模型融合应用于实际问题解决；② 掌握基于SHAP值的模型解释方法；③ 实践从数据处理到模型构建再到结果解释的完整流程；④ 利用Markdown+Pandoc生成自动化更新的动态文档。 阅读建议：此文档不仅提供了详细的代码实现，还注重模型选择、优化算法及结果解释的内容分析，建议读者在学习过程中结合具体代码实践，并尝试调整参数以加深理解。
天津地区计算机视觉相关作业任务
08-20
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/bb5b8249b662 天津地区计算机视觉相关作业任务（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
无线通信基于OTFS-NOMA系统的双域资源分配优化：高速与低速用户共存场景下的系统总速率最大化（论文复现含详细代码及解释）
08-20
内容概要：该论文研究了高速用户(HSU)和低速用户(LSU)共存场景下的资源分配问题，提出了一种基于双域多用户OTFS-NOMA系统的资源分配优化方法。该系统将HSU分配至DD域、LSU分配至TF域，通过联合优化子载波分配和功率分配来最大化系统总速率。具体实现包括信号转换、信道建模、接收信号处理和SINR分析。子载波分配使用Jonker-Volgenant算法，功率分配使用注水算法，交替优化直至收敛。仿真结果显示该方案在系统总速率方面优于传统OFDMA方案。; 适合人群：通信工程领域的研究人员、研究生以及对无线通信系统资源分配优化感兴趣的工程师。; 使用场景及目标：①适用于高速和低速用户共存的无线通信场景；②目标是通过优化子载波和功率分配，提高系统的总传输速率；③可用于评估OTFS-NOMA系统相对于传统OFDMA系统的性能优势。; 其他说明：该研究提供了详细的数学模型和算法实现，代码模块化设计便于理解和扩展。读者可以通过调整系统参数进行更多仿真实验，深入理解双域OTFS-NOMA系统的特性和优势。
HTML5实现3D正方体动态旋转效果
在深入分析文件信息之前，我们首先需要理解文件标题中所提到的“HTML5 3D正方体旋转动画”所涉及的核心知识点，以及相关技术细节。HTML5是第五代超文本标记语言，它的特点是支持各种多媒体内容，而不仅仅是文本。...
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