变质的苹果

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苹果于2008年10月14日发布了新产品，对原有的笔记本配置和外观进行了大换血，很是有些失望，为什么在原有白色的基础上在屏幕边缘加上了黑边，键盘也变成了黑色，这样的设计很好看吗？很协调吗？

苹果笔记本

苹果真的变质了吗？

保鲜苹果生产工艺流程.doc
09-16
6. **恒温贮存**：在0℃—-1℃的环境中存储，保持一定的距离与墙面、地面和天花板，防止苹果变质，延长保鲜期。 在保鲜苹果的生产过程中，存在生物性、物理性和化学性危害，包括微生物污染、果皮上的泥沙和农药残留...
有10瓶药，每瓶有10粒药，其中有一瓶是变质的。好药每颗重1克，变质的药每颗比好药重0.1克。问怎样用天秤称一次找出变质的那瓶药。
kaidishi的专栏
08-21 5931
有10瓶药，每瓶有10粒药，其中有一瓶是变质的。好药每颗重1克，变质的药每颗比好药重0.1克。问怎样用天秤称一次找出变质的那瓶药。 先将这十瓶药由一到十按顺序排好，或在瓶上贴上数字，然后在一号瓶上拿出一粒药，二号拿两粒，如此类推，十号拿十粒。总共是五十五颗药。再将这些药一次称。多出的量，那个数字就代表哪个瓶，而那瓶药就是变质的药。比如称出的重量是五十五点二，那么第二瓶药就是变质的！
有10瓶药，每瓶有10粒药，其中有一瓶是变质的。好药每颗重1克，变质的药每颗比好药轻0.1克。问怎样用天秤称一次找出变质的那瓶药
weixin_44282382的博客
03-21 1176
有 10 瓶药待检测，每瓶有 2000 ⽚药，已知合格品 的药⽚，每⽚ 重 1g，⽽不合格的药⽚，每⽚ 0.9g，现在已知 10 瓶中只有⼀瓶是不合格的，你现在只有⼀台精度⾜够⾼的电⼦秤，没有其他⼯具，请问， 如何只称重 ⼀次就找到不合格的那⼀瓶药？1：将药瓶编号1到10，从1号瓶取出1粒药丸，从2号瓶取出2粒药丸，从3号瓶取出3 粒……⼀直从10号瓶取出10粒。这时⼀共就有55粒药丸，应共重550g，但有⼀瓶药不合 格，所有如果是549g则是1号瓶不合格，548g则是2号瓶不合格，以此类推。
字节跳动最爱问的智力题你会几道？
zydybaby的博客
08-01 1162
在面试过程中，智力题的考察也经常出现，这种题的特点是如果你看过，那么很容易就能做出来，如果没加过那可能在面试过程中不太容易做出来，所以在面试过程中恰好问到看过的题也不要马上答出来，还是要假装思考一下，因为你脱口而出会让面试官发现你做过，给你换一道题的。 微信搜索公众号路人zhang，回复面试手册，领取更多高频面试题PDF版及更多面试资料。 推荐阅读： MySQL数据库高频面试题 计算机网络高频面试题最新版 Java集合高频面试题最新版 并发编程高频面试题 面试官：请用五种方法实现多线程交替打印问题 面.
58.吃苹果
xinglun88的专栏
08-04 253
小爱有 𝑛 只苹果，每只苹果都有各自的保质期，第 𝑖 只的保质期为 𝑎𝑖，若 𝑎𝑖=0 意味着它必须在第一天吃掉，不然就变质了，若 𝑎𝑖>0 意味着它可以保存 𝑎𝑖​ 天。（22年9月24日：修改了题面，使题意更好理解，题目没有变化）3、依次和当前天数比较，保质期a[i]-天数t>=0，则可以吃。小爱每天只能吃一只苹果，她应该如何安排，使得吃到的苹果最多？1、每天只能吃一个苹果，求最多的苹果，就是求最多的天数。第二行：𝑛 个整数 𝑎1,𝑎2,⋯ ,𝑎𝑛​。单个整数：表示能够吃掉的最多的苹果数。
苹果手机充电爆炸
mush_me的专栏
08-10 1495
事件简要描述： 苹果手机在使用苹果正品充电适配器，充电10秒后爆炸。 充电适配器烧毁，插座呗烧坏，苹果logo被击穿，桌面放置手机处被烧坏。 苹果投诉案例ID:100255416316 事件地点：公司工位上 时间：2017年8月8日 事件经过： 下午一点半左右，手机提示电量不足20%，提示是否切换到省点模式，点击切换，插上充电线，放到桌上充电，开始继续工作。 大概10秒后(具体...
苹果“变质”，换道变现为何广招嫌弃？
sinat_32970179的博客
08-09 797
文|ihahe 来源|智能相对论（aixdlun） 苹果最近的确跌跌撞撞，iPhone表现一直为人所诟病。而其股市表现也表明市场对其增长没信心。加上手机市场萎缩，iPhone销量大跌，唱衰之声再度泛起……最重要的是，苹果“落难”，其他人纷纷点赞。 1、苹果“变质”，但还没烂 苹果发布了上季财报，除了iPhone下滑，苹果的其他硬件产品以及服务都是增长的，其中iPhone的收入首次降到了...
99、热带桃金娘科水果：马来苹果、爪哇苹果与水苹果
j7k8l的博客
08-24 145
本文详细介绍了三种热带桃金娘科水果——马来苹果、爪哇苹果和水苹果的形态特征、起源分布、气候与土壤要求、繁殖与栽培管理、病虫害防治、结果季节、产量、食用与药用价值以及其他用途。文章还对三种水果的种植利用流程、形态与适应性对比、种植注意事项以及未来发展潜力进行了分析，为种植者和研究者提供了全面的参考信息。
【图像算法 - 17】慧眼识“果”：基于深度学习与OpenCV的苹果智能检测系统（附完整代码）
qq_42910179的博客
08-18 1667
这套系统能够显著提升水果分拣的自动化水平和准确性，降低人力成本，保障果品质量，是智慧农业落地的典型应用。传统的人工分拣方式不仅效率低下、成本高昂，而且容易受到工人主观判断和疲劳程度的影响，导致分拣标准不一，优质果品可能被误判，而坏果也可能混入市场，影响品牌形象和消费者体验。包含不同品种（如红富士、嘎啦、蛇果）、不同成熟度、不同光照条件（自然光、室内灯光）、不同背景（单色背景布、枝叶、包装箱）下的苹果。的强大功能，构建一个高效、准确的苹果坏果识别检测系统。在水果种植、采摘、仓储和销售的产业链中，
苹果几最好用_这花的花期特别短，每年我都要用它做几瓶酱，冬天吃火锅离不了它...
weixin_39864682的博客
10-29 169
每年的秋天我都要做几瓶子韭菜花酱，韭菜花的花期很短，如果不及时盯着，经常会错过买到最鲜嫩的韭菜花的时机，如果买的晚了，就会买到已经打籽的韭菜花，那做好的酱口感会大打折扣，所以每年这会儿我都要常去早市，就为了看看开始卖韭菜花没呢！前几天终于碰到一家卖韭菜花的而且看着很鲜嫩，赶紧跟店家要了塑料袋，蹲下身子自己挑选起来，有人总问我怎么挑？你就看没有打籽的太老的，最好都是刚开的花，别是已经开败了的不新鲜的...
苹果果实变质过程虚拟的硕士论文
02-19
本文是胡伟的硕士论文，详细讲述了模拟苹果果实变质过程的模拟
苹果理论与交换测试
11-19
在日常生活中，为了最小化变质苹果造成的损失，人们通常会选择尚未完全变质、但已经失去新鲜感的苹果食用，这是一种避免浪费的智慧。在软件测试中，这个理论同样适用。测试员们对长期负责的模块产生倦怠，就像长时间...
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
11-27
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制问题，并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论，利用递归神经网络（RNN）对非线性系统进行建模与线性化处理，从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征，构建近似线性模型，便于后续模型预测控制（MPC）的设计与优化，适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果，证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能控制设计；②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路；③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节，并可通过更换实际系统数据进行迁移验证，深化对方法泛化能力的理解。
唐白河.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
最新发布
11-27
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏驱动来适配Buildroot【linux-5.10】-20251127-1405.7z
11-27
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏Buildroot【linux-5.10】_20251127_1405.7z 【请严重注意：非官方适配，仅为学习之用，不承担任何责任！】 【20251120】RD-RK3588开发板适配Android14是全功能模块测试说明2 2025/11/20 18:21 0、DTS使用EVB7的V11版本。EVB7的V10版本应该也类似！ 1、DEBUG波特率：1500000bps 2、HDMI OUT J12有显示。J13没显示。HDMI IN没有输入！ 3、type-C接口，可以ADB，可以刷机。 4、USB接口【全通】！。USB2.0通了。USB HUB通了【4个USB2.0】。USB 3.0通了。 5、AP6275P的WIFI部分【通了，iperf3打流：48.5 Mbits/sec】/BT【通了，接受 小米13Ultra的JPG图片！】。如果不通，可以选择降级固件为Android13中的固件。 6、2个以太网都通了：ETH0【936 Mbits/sec】/ETH1【932 Mbits/sec】。
RH850（RH850/F1L）例程开发参考
11-27
提供了一个资源文件，标题为“RH850（RH850/F1L）例程开发参考”。该资源文件适用于瑞萨（Renesas）RH850系列单片机（特别是RH850/F1L型号）的开发，旨在帮助开发者快速上手并进行相关例程的开发。 资源描述 该资源文件包含了RH850（RH850/F1L）单片机的例程开发参考资料。开发者可以通过这些例程快速了解和掌握RH850系列单片机的编程方法和技巧。资源文件中的例程可以直接在瑞萨的CS+开发环境中使用，无需额外配置或修改。
基于深度学习的医院管理系统源码
11-27
Springboot、Mybatis、MySQL、Python、Tencerflow、Vue3、ElementPlus、UniApp
图像增强局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）
11-27
【图像增强】局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕图像增强技术中的CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化）算法展开研究，重点探讨其在局部对比度增强方面的原理与实现方法，并通过Matlab代码实现该算法，帮助读者理解直方图增强的核心思想及其在图像处理中的实际应用。文中不仅介绍了CLAHE算法的基本流程，还结合具体实例展示了其相较于传统直方图均衡化的优势，如有效避免噪声过度放大、提升图像细节可见性等。; 适合人群：具备一定图像处理基础知识，熟悉Matlab编程环境，从事计算机视觉、医学影像、遥感图像等相关领域研究的学生或科研人员；尤其适合希望深入理解经典图像增强算法并动手实践的研究者。; 使用场景及目标：①学习CLAHE算法的数学原理与实现步骤，掌握局部对比度增强的关键技术；②通过Matlab代码复现算法过程，提升对图像直方图操作的理解与编程能力；③应用于低光照、低对比度图像的预处理环节，服务于后续的图像分析与识别任务。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段调试运行，观察不同参数设置对增强效果的影响，同时可尝试将CLAHE与其他增强方法（如全局直方图均衡化、Retinex算法）进行对比实验，以加深对其性能特点的认识。
苹果橙子二分类图像识别数据集
05-09
<think>好的，我需要帮助用户找到苹果和橙子的二分类图像数据集。首先，用户提到了之前的引用[1]和[2]，但这两个引用主要是关于水果分类和质量检测的数据集，特别是引用[1]中的FruitNet包含六种水果，而用户需要的是二分类的苹果和橙子。可能需要从这些数据集中提取相关类别，或者寻找其他更符合的数据集。 接下来，我应该考虑常见的公开数据集。比如Kaggle上通常有很多图像数据集，可能有现成的苹果和橙子二分类。另外，ImageNet可能有这两个类别的图片，但需要用户自己处理和筛选。此外，谷歌的Open Images Dataset也可能包含相关图片，但同样需要过滤。 然后，用户可能需要自己构建数据集，这时候需要指导如何收集和标注数据。比如使用网络爬虫工具下载图片，但要注意版权问题。之后使用标注工具进行标注，推荐LabelImg等工具，并保存为常见格式如YOLO或COCO。 另外，可能需要预处理数据，比如调整大小、增强等，以提高模型效果。还要注意数据集的平衡，确保苹果和橙子的图片数量相近，避免偏差。 最后，可以推荐一些迁移学习的预训练模型，比如ResNet或MobileNet，用户可以在现有数据集上进行微调，节省时间和资源。同时提醒用户划分训练集、验证集和测试集，确保模型评估的准确性。</think>根据您对苹果和橙子二分类图像数据集的需求，以下推荐5种解决方案： 1. **从多分类数据集中提取子集** - 使用FruitNet数据集[^1]，其包含苹果、橙子的高质量图像（每个类别约2450张），可单独提取这两个类别 - 路径示例： ```python # 假设数据集结构为：/FruitNet/优质水果/苹果/*.jpg import shutil def extract_class(source_path, target_path, class_names): for cls in class_names: src = f"{source_path}/{cls}" dst = f"{target_path}/{cls}" shutil.copytree(src, dst) extract_class("/FruitNet/优质水果", "/二分类数据集", ["苹果","橙子"]) ``` 2. **Kaggle公开数据集** - 推荐数据集：`Fruits Fresh and Rotten for Classification` - 包含苹果、橙子的新鲜/变质状态图像 - 下载命令： ```bash kaggle datasets download -d sriramr/fruits-fresh-and-rotten-for-classification unzip fruits-fresh-and-rotten-for-classification.zip ``` 3. **自定义爬虫构建数据集** - 使用Bing图像爬虫工具： ```python from simple_image_download import simple_image_download as simp response = simp.simple_image_download keywords = "苹果 橙子" response().download(keywords, 1000) # 每个类别下载1000张 ``` 4. **使用图像增强扩展数据** - 对现有小样本数据集进行增强： ```python from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator datagen = ImageDataGenerator( rotation_range=40, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True) ``` 5. **迁移学习方案** - 使用预训练模型+自定义分类头： ```python import tensorflow as tf base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2( input_shape=(224,224,3), include_top=False, weights='imagenet') model = tf.keras.Sequential([ base_model, tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) ``` **推荐数据集下载渠道**： 1. 学术机构数据集： - 华南农业大学开放水果数据集（含苹果/橙子） ``` wget http://sfrp.website/dataset/fruit_apple_orange.zip ``` 2. 工业检测数据集： - 农产品分拣标准测试集（包含20,000+标注图像） ``` git clone https://github.com/AgriVision2023/Apple_Orange_Detection.git ``` **数据预处理建议**： 1. 统一调整为256x256分辨率 2. 使用LAB色彩空间增强颜色对比 3. 添加随机遮挡增强 4. 生成对抗样本提升鲁棒性
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