一百天

最新推荐文章于 2025-09-15 19:53:05 发布

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#人生旅程

开始了自我磨练的一百天的计划了,这个时间是对自己的一个很好的自我完善的机会.

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python来咯！第一天一分钱，第二天两分钱，你丈母娘真会算

刘先生倒了u的博客

11-16

3579

第1天给丈母娘1分钱，第2天给2分钱，第3天是4分钱，以此类推，给前一天的2倍，给一个月就行。偶然看到这道题，闲着无聊就用python把他搞了一下。来看看你的账单，一个月也就1000个w而已。第x天给多少钱，共给多少钱,一算吓一跳。

100天计划！

纯洁的微笑

10-09

2699

如果你想通过100天学习来掌握一门新的编程语言，请一定要看完这篇文章。为什么要学习 Python 呢？其实很早之前就用 Python 写过简单的爬虫，爬个网站数据或者图片什么的，确实挺好玩。但是一直没有去系统的学习过 Python，所以也就一直有点执念。另外从我自己的感受来看，人类已经不能阻止 Python 的发展了。 2017年，据澎湃新闻消息，山东省在其最新出版的小学信息技术...

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骑士一百天下载安装 MC JAVA

Yuyang_Leo的博客

09-15

2220

想玩 B 站“骑士一百天”，直接去视频简介拿整合包→ 解压 → 双击启动 → 进存档开生存。别再到处搜单个 Mod，跟着 UP 主一键包，10 分钟就能变身假面骑士，硬刚 100 天！

ksd文件怎么导入存档_高考恋爱一百天存档修改说明

weixin_29421409的博客

01-14

1万+

《高考恋爱一百天》由于结局数量的庞大，有兴趣的小伙伴可以直接利用修改存档的方法得到全部结局，这里带来存档修改说明。在savedata文件夹下面有个叫datasu.ksd的文件，用记事本打开之后就能看见自己选择的分支路线，各种详细数据，(const) %["autotrail_base031032903a_start" => 41,"autotrail_first_start" => 2...

五年了，我在优快云的两个一百万。

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html在一起100天纪念代码

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05-22

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和对象已经在一起一周年了，如何用网页给ta一个爱的惊喜呢，可以使用我这套模板。本文完整项目需要进链接扫码下载—>>>情侣相爱100天纪念模板里面有详细的使用说明，修改完后直接把整个项目压缩打包发给ta，让ta用浏览器打开即可看到效果了。首页效果：中间可以是你们的照片，旁边分别是恋爱历程、爱的誓言、时光沙漏、爱的映像、祝福我们、絮叨絮叨。当然这些都是可以更改的。恋爱历程：爱的誓言：时光沙漏：这个时间是会一直走动的，在一起的时间可以更改。爱的映像：这里放你们的照片

JS Date对象计算100天以后的时间

weixin_45030716的博客

06-02

2408

核心：setDate(); 由此可见我们就可以直接： <script> // 获取当前时间 var date = new Date(); date.setDate(date.getDate()+100); document.write("100天后"+date.toLocaleString()); </script> ...

100天以前是几月几号

HAI6545的博客

12-23

4687

// 100天以前是几月几号 var date = new Date() // 计算100天以前必须从现在开始算起 - 获取当前时间对象 // 向前移动100天 - 能进行减法运算的，只有数字，需要将时间日期对象转成时间戳 var time = date.getTime() // 进行减法运算 var yiqian = time - 100*24*3600*1000 // 得到100天以前的时间戳 // 根据100天以前的时间戳设置一个时间日期对象 - 从中获取具体的月和日 var yiqianobj =.

《一百封情书》

AI天才研究院

12-22

9152

第一封：既见君子，云胡不喜。第二封：玲珑骰子安红豆，入骨相思君知否。第三封：世人谓我恋长安，其实只恋长安某。第四封：山有木兮木有枝，心悦君兮君不知。第五封：一往情深深几许，深山夕照深秋雨。第六封：长相思兮长相忆，短相思兮无穷极。第七封：早知如此绊人心，何如当初莫相识。第八封：朝暮不依长相思，白首不离长相守。第九封：来世你渡我，可愿？第十封...

Kettle实战100篇(天)

八一菜刀的专栏

10-04

1万+

在数据仓库技术中,ETL是必不可少,Kettle作为ETL的经典工具,已经得到广大ETL工程师的喜爱,甚至连开发工程师在使用ETL过程中,优先考虑的也是Kettle 目前国内关于Kettle的资料很少,本着学习的态度,在使用和学习Kettle的过程中,将整个学习过程整理成博客,分享给大家,一方面是希望能对Kettle的使用有一个更深入的了解,另外也同大家一起来学习这款优秀的ETL工具.记录下自己的...

Python一百天教程

08-31

Python快速入门，一百天全栈教程附视频练习题还有赠品

宝宝一百天感言（共合辑）

08-19

宝宝一百天感言（共合辑）

python一百天：从小白到大师的进阶之路

BinSTD的博客

07-02

1931

当编程小白问怎么自学的时候，他其实是缺一套课程入门。当编程熟手问怎么自学的时候，他其实是缺几个项目练手。当编程大佬问怎么自学的时候，他其实是缺一点深度知识。当所有人还在问怎么自学Python，学起来大概要多久的时候，GitHub上的巨佬骆昊大哥(ID：jackfrued)已经帮你铺好了从“新手到大师”的百天进阶之路。不管是小白、熟手还是大佬都能学到东西。而且百天不是概指，是真的只要一百天。从全方位熟悉Python语言，到Python的进阶用法，再到天南地北难易皆有的实战攻略：只要沿着这条百日成神

基于YOWOv2的实时视频动作检测系统实现（Python源码+预训练模型+UCF24数据集）

11-28

本项目基于YOWOv2架构开发，提供完整的视频动作识别解决方案，包含Python实现代码、预训练模型参数及训练流程。系统采用UCF24数据集进行验证，所有功能模块均通过严格测试，运行稳定性得到充分保障。该资源主要面向计算机相关领域的在校师生及行业从业者，涵盖计算机科学、信息安全、数据科学、人工智能、通信工程、物联网等专业方向。项目设计兼顾教学价值与实践意义，既适合初学者系统掌握动作检测技术原理，也可作为毕业设计、课程实践、科研立项的参考案例。对于具备编程基础的研究者，本系统支持深度定制开发，允许在现有架构上扩展功能模块或调整检测逻辑。项目文件解压后需注意：存储路径及文件夹名称应使用英文字符，避免因编码问题导致程序异常。技术交流可通过指定渠道进行。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

地方管理部门如何借助企业创新数智空间加速体系化核心优势？.docx

11-28

聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。

【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat时序分析：研究区边界内首末影像提取与时间戳获取方法

11-28

内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台对指定区域内的Landsat 9卫星影像进行时间序列分析。通过定义一个矩形地理区域（aoi），加载“LANDSAT/LC09/C02/T1_TOA”地表反射率数据集，并筛选出覆盖该区域的所有影像。随后，通过对影像集合按时间排序，提取了时间序列中的第一幅和最后一幅影像，并获取其对应的时间戳信息，用于分析影像数据的时间跨度。整个过程展示了GEE中常用的空间筛选、时间排序与属性提取的基本操作方法。; 适合人群：具备基本遥感知识和JavaScript编程基础，从事地理信息系统（GIS）、环境监测、土地利用等相关领域的科研人员或技术人员；使用场景及目标：①掌握在GEE中加载和筛选Landsat 9影像的方法；②学习如何提取影像集合的时间范围信息，为后续时序分析提供基础；③应用于区域生态环境变化、地表覆盖动态监测等研究；阅读建议：建议结合GEE代码编辑器实际运行代码，理解每一步的操作逻辑，尤其是filterBounds、sort方法的使用以及ee.Date()对时间的处理方式，便于拓展到其他传感器数据或更大范围的研究区域。

模拟电子线路课设：Multisim压控函数发生器

11-28

本课设项目对压控函数发生器进行了深入研究，使用Multisim10.0仿真软件作为平台进行仿真操作。通过此项目，我们熟悉了Multisim10.0的基本使用方法，并掌握了压控函数发生器的设计要素。该发生器主要包括直流电压产生电路、极性变换电路、三角波产生电路、反馈控制信号产生电路、正弦波产生电路和增益连续可调电压放大电路。最终设计出的压控函数发生器能够输出方波、三角波、正弦波，输出波形的频率可通过输入电压调节，且具备输出电压放大功能。设计要求设计的压控函数发生器需能产生方波、三角波、正弦波三种波形。根据设计指标和要求，详细分析各单元电路的设计过程，逐级设计单元电路，绘制单元电路原理图，分析主要元器件的选择依据。设计各单元电路的实现、调试、测试方案，并记录实验数据。完成单元电路测试，分析测试数据和输入、输出波形是否满足设计要求。根据系统设计框图逐级级联各单元电路。每增加一级电路，必须先测试并检验级联后的电路是否满足设计要求。若满足要求，方可继续级联下一级电路。注意事项请确保在仿真和设计过程中遵循所有实验室安全规范。仔细阅读Multisim10.0的用户手册，以充分理解软件的各项功能和使用方法。

基于人工智能的生物过程优化.docx

最新发布

11-28

基于人工智能行业解决方案，趋势分析

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法，用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪（Matlab代码实现）

11-28

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法，用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制（ILC）算法，用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出（SISO）离散时间系统的无人车路径跟踪问题，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型，通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态，利用迭代学习机制不断提升控制性能，从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例，涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域，展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制；②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路；③作为科研复现与算法验证的学习资源，推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注神经网络与ILC的结合机制，并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比，以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。

Python一百天

05-21

### Python 百天学习计划概述 Python 是一门功能强大且易于学习的编程语言，适合初学者入门以及专业人士深入研究。对于希望系统化掌握 Python 的学习者来说，“百天学习计划”是一种高效的学习方法。以下是针对 Python 学习者的综合建议： #### 初级阶段（第1-30天）初级阶段的目标是熟悉 Python 基础语法和核心概念。可以通过官方文档、在线课程或书籍来学习。 - **基础语法**：变量、数据类型、运算符、条件语句、循环结构等[^2]。 - **函数与模块**：定义函数、参数传递、返回值；了解标准库中的常用模块[^4]。 - **文件操作**：读写文件、异常处理[^1]。推荐资源： ```python def basic_function(x, y): """这是一个简单的加法函数""" try: result = x + y return result except TypeError as e: print(f"错误信息: {e}") ``` #### 中级阶段（第31-70天）中级阶段的重点在于实践项目并提升代码质量。这一阶段应注重解决实际问题的能力。 - **面向对象编程 (OOP)**：类与对象的概念、继承、封装、多态[^3]。 - **数据分析工具**：使用 Pandas 和 NumPy 进行数据清洗与分析[^1]。 - **Web 开发框架**：Flask 或 Django 的基本用法[^2]。示例代码展示如何利用 Pandas 处理 CSV 文件： ```python import pandas as pd data = pd.read_csv('example.csv') print(data.head()) ``` #### 高级阶段（第71-100天）高级阶段旨在探索更复杂的技术领域，并准备进入行业应用。 - **机器学习/人工智能**：Scikit-learn 库的基础模型训练[^3]。 - **图像处理**：借助 OpenCV 实现图片编辑功能。 - **性能优化**：理解 GIL(Global Interpreter Lock)，异步 I/O 编程。下面是一个简单的人脸检测例子： ```python import cv2 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') img = cv2.imread('people.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5) for (x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) cv2.imshow('Faces Detected', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```