比较烦

于 2008-09-04 20:55:55 发布
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身心疲惫！！
lifeng830710
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华为OD机试 - 快递员的烦恼 - 动态规划（Java 2024 D卷 200分）
学Java，找哪吒
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动态规划是一种算法设计技术，用于解决具有重叠子问题和最优子结构的问题。
小烦_超级模块8.0源码_无密码
04-21
易语言超级模块是用的比较广泛的，这里，为大家带来超级模块8.0 源码。内附模块知识库，100%满足你的编码、排版需求，绝对实用。如果有需要就拿去吧！ 压缩包内容: 超级模块8.0源码[飘云阁-无密码].7z 超级模块8.0...
最近比较烦作文.doc
01-25
【标题】：“最近比较烦作文.doc”这篇文档的标签为“范文”，暗示它是一篇示例性的写作，可能用于教学或学习写作技巧的用途。文章通过一个小学生的视角，描绘了他在学校生活中遇到的各种烦恼，展现了青少年面对日常...
小烦内存搜索工具内存工具
01-16
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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
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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
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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
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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
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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。
光纤通信光脉冲传输性能数值仿真：基于分步傅里叶方法的NLSE求解及脉冲形状对比分析（论文复现含详细代码及解释）
08-20
内容概要：该论文探讨了光纤通信中光脉冲传输性能的数值仿真方法，重点研究了光脉冲在光纤中传输时受到色散、损耗和非线性效应的影响。文章采用分步傅里叶方法求解非线性薛定谔方程（NLSE），并对高斯脉冲、超高斯脉冲和双曲正割脉冲三种常见光脉冲的传输演化进行了仿真分析。结果显示，双曲正割脉冲在相同的传输条件下具有最佳的抗色散和非线性能力。此外，论文还通过改变群速度色散（GVD）和非线性系数等参数，进一步分析了不同条件对光脉冲传输性能的影响，并提出了脉冲选择策略和系统设计建议。最后，通过性能评估指标对三种脉冲的传输性能进行了量化分析，验证了分步傅里叶方法的有效性，并为光纤通信系统的优化设计提供了指导。 适合人群：从事光纤通信领域研究的技术人员、研究生以及对光脉冲传输感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：①理解光脉冲在光纤中传输时所受的色散、损耗和非线性效应的影响；②掌握分步傅里叶方法求解非线性薛定谔方程的具体步骤；③评估不同脉冲形状在光纤中的传输性能，选择合适的脉冲类型和优化系统参数；④为实际工程应用提供理论依据和技术支持。 其他说明：论文不仅提供了详细的仿真代码和结果分析，还通过扩展仿真展示了不同参数对光脉冲传输性能的影响，有助于读者更全面地理解光脉冲传输的物理机制和工程应用前景。
P1678 烦恼的高考志愿
03-24
### P1678 高考志愿填报 算法分析 高考志愿填报是一个典型的多条件约束优化问题，其核心在于如何根据考生的成绩、院校录取分数线以及个人偏好等因素来推荐最优的志愿组合。此类问题可以通过多种算法解决，常见的方法包括贪心算法、动态规划以及启发式搜索等。 以下是针对该问题的一种可能实现方式： #### 贪心算法实现 贪心算法是一种简单有效的策略，在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择，从而希望获得全局最优解。对于高考志愿填报问题，可以按照以下思路构建解决方案： 1. **输入数据准备** 输入数据通常包括以下几个部分： - 考生分数 `score` 和省份排名 `rank`。 - 各高校历年最低投档线及其对应的位次信息。 - 学校和专业的优先级权重（由用户定义）。 2. **排序规则** 将所有学校按往年录取难度降序排列，同时考虑用户的个性化偏好因素[^1]。 3. **匹配逻辑** 基于考生的实际成绩与学校的录取门槛进行逐一比较，筛选出符合条件的目标院校集合。 4. **输出结果** 返回一份合理的志愿表单供参考决策之用。 下面是具体的 Python 实现代码示例： ```python def greedy_algorithm(score, schools): """ 使用贪心算法为考生提供高考志愿建议 参数: score (int): 考生总分 schools (list of dict): 所有备选学校的列表， 每个字典包含 'name', 'min_score' 等键值 返回: list: 推荐的学校名单 """ recommended_schools = [] # 对学校按 min_score 进行降序排序 sorted_schools = sorted(schools, key=lambda x: x['min_score'], reverse=True) for school in sorted_schools: if score >= school['min_score']: recommended_schools.append(school) return recommended_schools[:10] # 取前十个作为最终推荐 # 示例调用 schools_data = [ {"name": "清华大学", "min_score": 690}, {"name": "北京大学", "min_score": 685}, ... ] student_score = 680 result = greedy_algorithm(student_score, schools_data) print(result) ``` 上述代码片段展示了基本框架结构，实际应用时还需要加入更多细节考量，比如地区差异调整系数、风险规避机制等等。 --- ### 动态规划求解方案概述 如果考虑到更复杂的情况——例如允许跨批次报考或者存在调剂选项，则适合采用动态规划的方法建模并解答。这种方法能够更好地平衡成功率与满意度之间的关系，但计算量相对较大，需权衡效率与精度的关系。 ---
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