等雨停​（2024-09-17 23:26 触景而作）

原创 已于 2024-09-18 17:51:23 修改 · 191 阅读 · 0 ·
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#诗歌

于 2024-09-18 17:50:57 首次发布

雷鸣闪电、闪电雷鸣，

常平站外倾盆大雨、大雨倾盆；

公交避雨棚下有人等车、有人等人，

唯独我只等雨停！

李燚
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AI与交通行业结合：架构师如何设计智能停车场系统架构？
AI天才研究院
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信息不对称：驾驶员无法提前知道停车场是否有空位，导致盲目驶入空间利用率低：传统停车场平均利用率通常低于60%运营效率低下：人工收费、人工引导，人力成本高，错误率高用户体验差：寻找车位耗时，支付流程繁琐，出入拥堵管理困难：车位监控难，违规停车处理难，安防漏洞多数据价值未挖掘：缺乏有效的数据分析，无法优化运营策略这些痛点不仅影响了用户体验，也限制了停车场的商业价值。智能停车场系统通过AI和物联网技术的应用，能够从根本上解决这些问题。智能停车场系统。
大数据推荐系统在旅游行业的应用案例分享
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你有没有过这样的体验？打开旅游APP想找周末出行方案，首页立刻弹出“符合你偏好的古镇民宿+非遗体验”套餐；或者在搜索“三亚亲子游”后，APP不仅推荐了带儿童乐园的酒店，还附上了“住客常订的周边亲子景点”清单。这些“懂你的推荐”，背后是大数据推荐系统在扮演“私人旅行顾问”的角色。本文将从底层逻辑到实战案例如何用“用户画像”勾勒你的“旅行DNA”？推荐算法是怎样“猜中”你没说出口的需求？携程、飞猪等平台的推荐系统究竟藏着哪些“小心机”？
四月嗅花 - 江湖一剑客
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世间最好的默契，并非有人懂你的言外之意，而是有人懂你的欲言又止。 依然是这片土地 春天的时候生长嫩黄的油菜花 结出饱满的油菜籽 榨成菜籽 夏天的时候生长碧绿水稻 结出饱满的稻谷 加出晶莹剔透的大米 依然这片绿草地 映衬远山蜿蜒起伏 电线杆儿零落交错 云朵静静地躺在天空 安睡 傍晚安好 春天的时候 我记录过一片油菜花地的 生长老去的过程 夏天来了 我遇到...
中国景点介绍：大雁塔・大唐芙蓉园（西安的盛唐印记与文旅双璧）
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西安城南的大雁塔与大唐芙蓉园，是承载盛唐记忆的文旅双璧。大雁塔为唐代佛教建筑杰作，因玄奘西行取经译经而建，存经像舍利，历经修缮保留至今。其四方楼阁式砖塔结构展现高超工艺，“雁塔题名” 传统与文人题咏赋予深厚文化内涵，是凝固的历史丰碑。大唐芙蓉园以唐代皇家芙蓉园为原型重建，复刻盛唐园林风貌，紫云楼、曲江池等景观独具韵味。让游客全方位感受盛唐气度与魅力，推动传统文化在当代焕新。
现代风水学：从入门到精通
Yuner2000的博客
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山形水势的吉凶判断（如"玉带环腰"、"反弓煞"）风水禁忌的心理机制（如"横梁压顶"的压迫感分析）中外风水观念对比（如中国风水与西方建筑心理学）植物选择与气场优化（如松柏、竹子的象征意义）风水中的生态智慧（如"背山面水"的生态效益）风水在海外建筑中的应用（如新加坡"风水楼"）风水的定义与核心思想（天人合一、藏风聚气）建筑朝向与日照关系（坐北朝南的科学依据）水体与气场的互动（池塘、喷泉的合理布置）高层建筑的风水调整（穿堂风、光煞化解）南北风水差异（气候与建筑风格的影响）商业综合体的动线规划（聚气与导流）
AVM 全景式监控影像系统：原理、应用与未来
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AVM 系统针对驾驶中侧方停车、会车等 “老大难” 问题，以多摄像头协同消除传统后视镜盲区。它由硬件采集、数据处理、图像输出模块构成，通过四步机制工作：4 个鱼眼摄像头分工采集图像，经同步校正消除时间与视角差，再借特征匹配和融合算法拼接成 360 度全景图，最后按场景输出个性化视图。应用上，除辅助停车，还能应对复杂路况，并与其他安全系统协同。未来将向多摄像头高分辨率、动态智能分析、多场景服务发展，已逐渐下放至家用车，为驾驶者带来安全与便利，提升驾驶体验。
WebGL: BabylonJS开发教程
YunWisdom
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当第一个三角形在像素屏幕上亮起时，人类便开启了一场永不满足的视觉革命。如今，你的浏览器标签页里正沉睡着一个未被点燃的宇宙——只需几行JavaScript代码，就能让星辰诞生、让机械运转、让魔法在指尖流转。《WebGL: BabylonJS开发教程》不是又一本枯燥的API手册，而是一把铸造三维世界的数字刻刀，带您从"画方块"的学徒，成长为能构建元宇宙的造物主。
WebGL开发：前端3D入门指南
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当第一个三角形在像素屏幕上亮起时，人类便开启了一场永不满足的视觉革命。如今，你的浏览器标签页里正沉睡着一个未被点燃的宇宙——只需几行JavaScript代码，就能让星辰诞生、让机械运转、让魔法在指尖流转。本书不是又一本枯燥的API手册，而是一把铸造三维世界的数字刻刀，带您从"画方块"的学徒，成长为能构建元宇宙的造物主。
现代英语：从入门到精通（上卷）
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本书的编写理念与目标：精选3000个高频核心词汇，通过系统分类与丰富例句，帮助学习者高效掌握英语词汇，提升听说读写综合能力。 本书特色： 科学分类：根据词汇功能、主题和语境进行归类，便于系统学习。 实用例句：每个词汇均配有至少一个实用例句，展示其在真实语境中的用法。 深度拓展：部分词汇提供同义词、反义词、派生词及常见搭配，拓展学习广度。 学习策略：提供词根词缀、联想记忆、语境学习等多种记忆方法指导。
BabylonJS：前端3D开发的入门指南
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当第一个三角形在像素屏幕上亮起时，人类便开启了一场永不满足的视觉革命。如今，你的浏览器标签页里正沉睡着一个未被点燃的宇宙——只需几行JavaScript代码，就能让星辰诞生、让机械运转、让魔法在指尖流转。本书不是又一本枯燥的API手册，而是一把铸造三维世界的数字刻刀，带您从"画方块"的学徒，成长为能构建元宇宙的造物主。
51c自动驾驶~合集42
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现有激光雷达语义分割的SOTA方法通常包含专门为机械旋转激光雷达设计的归纳偏置。这限制了模型在其他类型激光雷达技术中的通用性，并使超参数调整变得更加复杂。为了解决这些问题，上海交通大学团队提出了一种通用的框架SFPNet，用稀疏焦点机制代替窗口注意力机制，以适应市场上流行的各种类型的激光雷达。SFPNet能够提取多层上下文信息，并使用门控机制动态聚合不同层次的信息。作者还提出了一种针对工业机器人应用场景的新型混合固态激光雷达语义分割数据集S.MID。
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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野火IM PC 客户端，支持Windows、MacOS，Linux，支持国产操作系统和国产CPU
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根据原作 https://pan.quark.cn/s/0ed355622f0f 的源码改编 野火IM解决方案 野火IM是专业级即时通讯和实时音视频整体解决方案，由北京野火无限网络科技有限公司维护和支持。 主要特性有：私有部署安全可靠，性能强大，功能齐全，全平台支持，开源率高，部署运维简单，二次开发友好，方便与第三方系统对接或者嵌入现有系统中。 详细情况请参考在线文档。 主要包括一下项目： 野火IM Vue Electron Demo，演示如何将野火IM的能力集成到Vue Electron项目。 前置说明 本项目所使用的是需要付费的，价格请参考费用详情 支持试用，具体请看试用说明 本项目默认只能连接到官方服务，购买或申请试用之后，替换，即可连到自行部署的服务 分支说明 ：基于开发，是未来的开发重心 ：基于开发，进入维护模式，不再开发新功能，鉴于已经终止支持且不再维护，建议客户升级到版本 环境依赖 mac系统 最新版本的Xcode nodejs v18.19.0 npm v10.2.3 python 2.7.x git npm install -g node-gyp@8.3.0 windows系统 nodejs v18.19.0 python 2.7.x git npm 6.14.15 npm install --global --vs2019 --production windows-build-tools 本步安装windows开发环境的安装内容较多，如果网络情况不好可能需要等较长时间，选择早上网络较好时安装是个好的选择 或参考手动安装 windows-build-tools进行安装 npm install -g node-gyp@8.3.0 linux系统 nodej...
采用薄层法（TLM）的半解析模型预测铁路响应.zip
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
机组组合基于Benders分解算法解决混合整数规划问题-机组组合问题（Matlab代码实现）
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【机组组合】基于Benders分解算法解决混合整数规划问题——机组组合问题（Matlab代码实现）
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下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 智慧教室 课堂专注度及考试作弊系统、课堂动态点名，情绪识别、表情识别和人脸识别结合 推荐使用下方的扩展项目，我们提供了完整的部署流程和权重链接。 PyQt Demo（推荐） Java 版本 前后端系统（推荐） 课堂专注度分析 课堂专注度+表情识别 正面专注度 作弊检测 关键点计算方法 转头(probe)+低头(peep)+传递物品(passing) 正面作弊动作 侧面的传递物品识别 侧面作弊动作 逻辑回归关键点 image-20210620223428871 下载权重 Halpe dataset (136 keypoints) 放到detection_system/checkpoints Human-ReID based tracking (Recommended) Currently the best performance tracking model. Paper coming soon. Getting started Download human reid model and place it into . Then simply run alphapose with additional flag You can try different person reid model by modifing and in . If you want to train your own reid model, please refer to this project Yolo Detector Download the object detection model manua...
题目名称：游戏用户连续登录及付费行为分析​​ ​​业务背景​​： 某游戏公司希望分析玩家在春节活动期间的活跃及付费行为。活动期间（1月24日-1月30日）设计了连续登录奖励机制：玩家若连续登录3天及以上，且在第三天产生充值行为，则触发额外奖励。现需要统计满足条件的用户数及其总充值金额。 ​​数据表结构​​： -- 用户登录表（login_logs） user_id BIGINT -- 用户ID login_date STRING -- 登录日期（格式：'yyyy-MM-dd'） -- 充值表（recharge_records） user_id BIGINT -- 用户ID pay_time STRING -- 充值时间（格式：'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'） amount DOUBLE -- 充值金额 ​​需求描述​​： 统计活动期间连续登录≥3天的用户数量 这些用户在连续登录的第三天（即连续登录的起始日期+2天）产生的总充值金额 输出字段：用户数(user_cnt)、总充值金额(total_amount) ​​示例数据​​： -- login_logs 1001, 2024-01-24 1001, 2024-01-25 1001, 2024-01-26 -- 连续3天（符合条件） 1002, 2024-01-24 1002, 2024-01-25 1002, 2024-01-27 -- 不连续（中间断1天） -- recharge_records 1001, 2024-01-26 20:30:00, 648.0 -- 第三天充值（计入统计） 1001, 2024-01-25 15:00:00, 30.0 -- 第二天充值（不计入） ​​期望输出​​： user_cnt total_amount 1 648.0
11-05
假设存在两个表：`login_records` 表存储用户的登录记录，包含 `user_id`（用户ID）和 `login_date`（登录日期）字段；`recharge_records` 表存储用户的充值记录，包含 `user_id`（用户ID）、`recharge_date`（充值日期）和 `recharge_amount`（充值金额）字段。 以下是实现统计春节活动（1月24日 - 1月30日）连续登录≥3天用户数及连续登录第三天总充值金额的 SQL 代码： ```sql -- 使用公共表表达式 (CTE) 来筛选出春节活动期间的登录记录 WITH filtered_login AS ( SELECT user_id, login_date FROM login_records WHERE login_date BETWEEN '2024-01-24' AND '2024-01-30' ), -- 为每个用户的登录记录分配一个连续登录组 grouped_login AS ( SELECT user_id, login_date, -- 通过日期减去行号来创建连续登录组 login_date - ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS grp FROM filtered_login ), -- 统计每个用户的连续登录天数 consecutive_days AS ( SELECT user_id, MIN(login_date) AS start_date, MAX(login_date) AS end_date, COUNT(*) AS consecutive_count FROM grouped_login GROUP BY user_id, grp HAVING COUNT(*) >= 3 ), -- 找出连续登录第三天的日期 third_day_login AS ( SELECT user_id, start_date + INTERVAL 2 DAY AS third_day FROM consecutive_days ) -- 统计连续登录≥3天的用户数量和这些用户在连续登录第三天的总充值金额 SELECT COUNT(DISTINCT user_id) AS users_count, SUM(recharge_amount) AS total_recharge FROM third_day_login JOIN recharge_records ON third_day_login.user_id = recharge_records.user_id AND third_day_login.third_day = recharge_records.recharge_date; ``` ### 代码解释： 1. **filtered_login**：筛选出春节活动期间（1月24日 - 1月30日）的登录记录。 2. **grouped_login**：为每个用户的登录记录分配一个连续登录组，通过日期减去行号来实现。 3. **consecutive_days**：统计每个用户的连续登录天数，筛选出连续登录天数≥3天的记录。 4. **third_day_login**：找出连续登录第三天的日期。 5. **主查询**：统计连续登录≥3天的用户数量和这些用户在连续登录第三天的总充值金额。 ###
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