抄送列表

NowCoder每天要处理许多邮件,但他并不是在收件人列表中,有时候只是被抄送。他认为这些抄送的邮件重要性比自己在收件人列表里的邮件低,因此他要过滤掉这些次要的邮件,优先处理重要的邮件。
现在给你一串抄送列表,请你判断目标用户是否在抄送列表中。

输入有多组数据,每组数据有两行。
第一行抄送列表,姓名之间用一个逗号隔开。如果姓名中包含空格或逗号,则姓名包含在双引号里。总长度不超过512个字符。
第二行只包含一个姓名,是待查找的用户的名字(姓名要完全匹配)。长度不超过16个字符。

如果第二行的名字出现在收件人列表中,则输出“Ignore”,表示这封邮件不重要;否则,输出“Important!”,表示这封邮件需要被优先处理。

思路: 用一个vector存储输入的收件人列表 注意需要去掉名字中的"" 把名字尾插到vector中,再用string name调用find在vector中找是否有一致的名字。

#include<iostream>
#include<string>
#include<vector>
#include<algorithm>
using namespace std;
int main()
{
	string namelist;
	string name;
	while (getline(cin, namelist))
	{
		getline(cin, name);
		vector<string> str;
		for (size_t i = 0; i < namelist.size(); ++i)
		{
			if (namelist[i] == '\"')//名字中有""的情况
			{
				str.push_back(namelist.substr(i + 1, namelist.find('\"', i + 1) - i - 1));//给vector中尾插去除""的名字
				i = namelist.find('\"', i + 1) + 1;
			}
			else//名字中无""的情况
			{
				if (namelist.find(',', i) == namelist.npos)//最后一个末尾名字 其后没有,字符
				{
					str.push_back(namelist.substr(i, namelist.size() - i));
					i = namelist.size();
				}
				else//中间都有,隔开的名字
				{
					str.push_back(namelist.substr(i, namelist.find(',', i) - i));//需要把,一起尾插进去隔开 防止前后名字重复
					i = namelist.find(',', i);
				}
			}
		}
		if (find(str.begin(), str.end(), name) != str.end())
			cout << "Ignore" << endl;
		else
			cout << "Important!" << endl;
	}
	return 0;
}

在这里插入图片描述

航拍图像多类别实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:航拍图像多类别实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:1283张图片 验证集:416张图片 总计:1699张航拍图片 • 训练集:1283张图片 • 验证集:416张图片 • 总计:1699张航拍图片 • 分类类别: 桥梁(Bridge) 田径场(GroundTrackField) 港口(Harbor) 直升机(Helicopter) 大型车辆(LargeVehicle) 环岛(Roundabout) 小型车辆(SmallVehicle) 足球场(Soccerballfield) 游泳池(Swimmingpool) 棒球场(baseballdiamond) 篮球场(basketballcourt) 飞机(plane) 船只(ship) 储罐(storagetank) 网球场(tennis_court) • 桥梁(Bridge) • 田径场(GroundTrackField) • 港口(Harbor) • 直升机(Helicopter) • 大型车辆(LargeVehicle) • 环岛(Roundabout) • 小型车辆(SmallVehicle) • 足球场(Soccerballfield) • 游泳池(Swimmingpool) • 棒球场(baseballdiamond) • 篮球场(basketballcourt) • 飞机(plane) • 船只(ship) • 储罐(storagetank) • 网球场(tennis_court) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:航拍图像数据。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割航拍图像中各种物体的AI模型,用于地理信息系统、环境监测等。 • 城市
内容概要:本文详细介绍了一个基于YOLO系列模型(YOLOv5/YOLOv8/YOLOv10)的车祸检测与事故报警系统的设计与实现,适用于毕业设计项目。文章从项目背景出发,阐述了传统人工监控的局限性和智能车祸检测的社会价值,随后对比分析了YOLO不同版本的特点,指导读者根据需求选择合适的模型。接着,系统明确了核心功能目标,包括车祸识别、实时报警、多场景适配和可视化界面开发。在技术实现部分,文章讲解了数据集获取与标注方法、数据增强策略、模型训练与评估流程,并提供了完整的代码示例,涵盖环境搭建、训练指令、推理测试以及基于Tkinter的图形界面开发,实现了视频加载、实时检测与弹窗报警功能。最后,文章总结了项目的全流程实践意义,并展望了未来在智慧城市、车联网等方向的扩展潜力。; 适合人群:计算机相关专业本科毕业生,具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,正在进行毕业设计的学生;; 使用场景及目标:①完成一个具有实际社会价值的毕设项目,展示从数据处理到模型部署的全流程能力;②掌握YOLO目标检测模型的应用与优化技巧;③开发具备实时检测与报警功能的交通监控系统,用于答辩演示或科研展示; 阅读建议:建议按照“背景—数据—模型—界面—总结”的顺序逐步实践,结合提供的代码链接进行动手操作,在训练模型时注意调整参数以适应本地硬件条件,同时可在基础上拓展更多功能如短信报警、多摄像头接入等以提升项目创新性。
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