图扑可视化点亮智慧城市垃圾分类新未来

最新推荐文章于 2025-05-25 10:56:15 发布
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文章标签： 智慧城市 大数据 人工智能 javascript 可视化 数字孪生 垃圾分类
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图扑基于 HT 开发的智慧城市废弃物可视化管理系统，通过智能感知与三维可视化技术，构建全流程数字化监管平台。系统实现固体废物从源头投放到终端处置的全程可视化追踪，提供智能收运路径规划与资源回收管理方案，助力城市环境治理向智能化、精细化转型。​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​

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利用ChatGPT编写Excel公式，对比讯飞星火与ChatGPT对Excel公式的回答
Pancras Wen的博客
05-20 1805
对于不熟悉Excel公式的人来说，编写复杂的公式可能会很困难。这时，ChatGPT就可以帮助我们解决这个问题。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （396）-- 算法导论25.2 1题
福大大架构师每日一题
11-21 7110
DkDk。
如何通过简单几个技巧，提升文心一言的回复质量
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05-11 598
尽管聊天看似简单，但要提出一个优质的问题，准确表达需求，确实需要一定的文字功底。同时，我们还需要对AI的特性有所了解，明白其语句理解的逻辑。因此，这一部分我们将重点总结一些常见的提问技巧，以帮助大家更快速、更有效地利用AI
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （38）-- 算法导论5.4 2题
福大大架构师每日一题
06-11 1549
这是一个典型的鸽巢原理（Pigeonhole Principle）问题。假设每次投球时，每个箱子有1/b的概率被选中。我们设投球次数为x。我们首先考虑，在前x-1次投球中，没有任何一个箱子中有两个球的概率。我们可以将这个概率表示为：这个概率表示在前x-1次投球中，每个箱子最多只有一个球的概率。因为每次投球时，每个箱子有1/b的概率被选中，所以前x-1次投球中，每个箱子最多只有一个球的概率是(b-1)/b × (1/b) × … × (1/b) = (b-1)/b^(x-1)。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （42）-- 算法导论5.4 6题
福大大架构师每日一题
06-15 1884
这是一个典型的概率问题。首先，我们可以通过简单的计算来理解问题的背景。假设我们有n个球和n个箱子，每个球被投人到箱子里的概率是相等的，即每个箱子有1/n的概率被选中。现在我们来回答问题。1.空箱子的数目期望是多少？我们可以用全概率公式来解决这个问题。首先，考虑只有一个球的情况。在这种情况下，我们可以得到n个箱子中的一个，因此空箱子的期望是n-1。接下来，考虑有两个球的情况。在这种情况下，我们可以得到2个箱子中的一个，因此空箱子的期望是n-2。以此类推，在有k个球的情况下，空箱子的期望是n-k。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （40）-- 算法导论5.4 4题
福大大架构师每日一题
06-13 1万+
为了解决这个问题，我们需要先计算出所有可能的生日组合数，然后计算出其中生日相同的组合数。已知需要邀请的人数为：23人根据组合数公式，可计算出所有可能的生日组合数：根据生日相同的组合数公式，可计算出其中生日相同的组合数：所以，需要邀请2.4676925e+22人才能让其中3人的生日很可能相同。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （43）-- 算法导论5.4 7题
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06-20 1万+
在 n 次硬币的公平抛掷中，每个硬币正、反面朝上的概率均为 1/2。让我们考虑一个事件 A，其表示在 n 次抛掷中不出现比连续 lgn 更长的连续正面特征序列。事件的 A 对立事件 B 由出现比连续 lgn 更长的连续正面特征序列组成。根据德布鲁因下界，在 n 次硬币的公平抛掷中，出现比连续 lgn 更长的连续正面特征序列的概率的下界为 1/2^lgn。因此，事件 B 的概率的下界为 1/2^lgn。因此，事件 A 的概率为 1 - 1/2^lgn。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （41）-- 算法导论5.4 5题
福大大架构师每日一题
06-14 1万+
在大小为n的集合中，一个k字符串构成一个k排列的概率是1/k!，这是由于排列的总数是k!，而每个字符串被选中的概率是相等的，因此每个字符串构成一个排列的概率是1/k!。这个问题和生日悖论有一些相似之处。生日悖论是指，在一个有n个人的群体中，存在两个人生日相同的概率大于50%的最小群体大小。这个概率也和集合中元素个数的阶乘有关，因此在大小为n的集合中，一个k字符串构成一个k排列的概率和生日悖论的概率有一些相似之处。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （39）-- 算法导论5.4 3题
福大大架构师每日一题
06-12 561
在生日悖论的分析中，要求各人生日彼此独立是非常重要的。这是因为，如果各人生日不是独立的，而是存在一定的相关性，那么就会影响到概率的计算，从而影响到生日悖论的分析结果。具体来说，如果各人生日不是彼此独立，而是有一定的相关性，那么在计算至少有两个人生日相同的概率时，就需要考虑这些相关性。例如，如果各个人生日之间的相关性符合某种特定的模式，比如生日在一年中分布比较均匀，那么生日悖论的分析结果就会比较接近真实值。但是如果各个人生日之间的相关性不符合这种模式，那么生日悖论的分析结果就会存在较大的误差。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （242）-- 算法导论17.4 1题
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04-22 9780
动态开地址散列表（也称为哈希表或哈希映射）是一种常见的数据结构，用于存储键值对，并通过键进行高效查找。开地址散列表通过哈希函数将键映射到数组的索引，并在该索引位置存储相应的值。当两个或多个键哈希到同一个索引时，就需要使用某种冲突解决策略，如线性探测、二次探测或双重哈希。为什么装载因子达到一个严格小于 1 的值 a 时就认为表满？装载因子是散列表中存储的元素数量与散列表大小（即数组的长度）的比率。当装载因子过高时，冲突的概率会显著增加，导致查找和插入操作的效率降低。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （303）-- 算法导论22.2 1题
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07-15 8730
广度优先搜索是一种用于图的遍历算法，它从源节点开始，访问所有与源节点相邻的节点，然后再继续访问这些相邻节点的相邻节点，以此类推。在BFS中，我们通常使用队列来存储待访问的节点，并使用两个数组d和π来记录每个节点的距离（从源节点到该节点的最短路径长度）和前驱节点。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （266）-- 算法导论20.2 1题
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05-24 9109
首先，让我们明确一下 PROTO-vEB-MAXIMUM 和 PROTO-vEB-PREDECESSOR 这两个过程是在介绍van Emde Boas树（简称vEB树）数据结构时使用的。vEB树是一种用于支持快速查找、插入、删除和一系列集合操作的数据结构。PROTO-vEB-MAXIMUM 过程通常用于查找给定集合中最大的元素（如果存在的话）。PROTO-vEB-PREDECESSOR 过程则用于查找给定元素的前一个元素（如果存在的话）。以下是这两个过程的伪代码：伪代码Go语言实现。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （241）-- 算法导论17.3 7题
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04-20 9594
为了设计满足要求的数据结构，我们可以采用一个平衡二叉搜索树（如 AVL 树、红黑树）和一个优先队列（最小堆）。平衡二叉搜索树可以保持元素有序，方便查找中位数和删除元素，而优先队列可以高效地完成删除最大一半元素的操作。请注意，上述代码省略了平衡操作，因为实现一个完整的平衡二叉搜索树（如AVL树或红黑树）会非常复杂，并且超出此示例的范围。在实际应用中，你应当使用现成的平衡二叉搜索树库来避免手动维护平衡。此外，函数中，我们通过中序遍历找到中位数，然后遍历删除大于中位数的元素，同时将它们放入最小堆中。
JVM——垃圾回收
2301_81283571的博客
05-23 1027
本文详细介绍了Java垃圾回收机制的核心概念和实现方法。首先，文章解释了如何判断对象可以回收，包括引用计数法和可达性分析算法，并介绍了四种引用类型：强引用、软引用、弱引用和虚引用。接着，文章探讨了三种垃圾回收算法：标记清除、标记整理和标记复制，并分析了它们的优缺点。随后，文章介绍了分代垃圾回收机制，将堆内存划分为新生代和老年代，并详细描述了MinorGC的流程。此外，文章还介绍了六种常见的垃圾回收器，包括串行、并行和并发的垃圾回收器，并重点分析了CMS和G1垃圾回收器的工作原理和优缺点。最后，文章提供了垃圾
《算法笔记》11.8小节——动态规划专题-＞总结 问题 E: 最大子矩阵
2401_88085478的博客
05-21 411
再后面的若干行中，依次（首先从左到右给出第一行的N个整数，再从左到右给出第二行的N个整数……）给出矩阵中的N2个整数，整数之间由空白字符分隔（空格或者空行）已知矩阵的大小定义为矩阵中所有元素的和。给定一个矩阵，你的任务是找到最大的非空(大小至少是1 * 1)子矩阵。输入是一个N * N的矩阵。输入的第一行给出N (0 < N <= 100)测试数据可能有多组，对于每组测试数据，输出最大子矩阵的大小。已知矩阵中整数的范围都在[-127, 127]比如，如下4 * 4的矩阵。这个子矩阵的大小是15。
每日算法刷题计划day13 5.22:leetcode不定长滑动窗口最短/最小1道题+求子数组个数越长越合法2道题，用时1h
2301_80044595的博客
05-22 903
但是最后两个测试点会超时，因为n很大情况下，子数组不存在满足条件，left要在内部while循环sum>target成立条件下才能右移，会出现right和left交替右移的情况，耗时很长。:题目说的最大元素指整个 nums 数组的最大值，不是子数组的最大值。4.保持left和right的右移，要映射到数组上才取余n，而不是让left和right加1就取余n，会导致算长度变复杂。:题目说的最大元素指整个 nums 数组的最大值，不是子数组的最大值。(窗口条件)的子数组，并返回满足这一条件的子数组的。
2022 睿抗机器人开发者大赛CAIP-编程技能赛-本科组（国赛）解题报告 | 珂学家
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2022 RoboCom世界机器人开发者大赛本科组（国赛）的解题报告
美团2025年校招笔试真题手撕教程（三）
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大摆王的博客
05-25 400
小基拿到了一个数组，他每次操作会将除了第 xxx 个元素的其余元素翻倍，一共操作了 qqq 次。请你帮小基计算操作结束后所有元素之和。由于答案过大，请对 109+710^9+7109+7 取模。
基于音频Transformer与动作单元的多模态情绪识别算法设计与实现（在RAVDESS数据集上的应用）
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摘要：情感识别技术在医学、自动驾驶等多个领域的广泛应用，正吸引着研究界的持续关注。本研究提出了一种融合语音情感识别（SER）与面部情感识别（FER）的自动情绪识别系统。实验结果显示，通过附加多层感知器进行整体微调时取得最佳准确率，验证了迁移学习相较于从头训练更具鲁棒性，且预训练知识有助于任务适应。在FER方面，通过提取视频动作单元对比静态模型与顺序模型的性能差异，发现两者差异较小。错误分析表明，视觉系统可通过高情绪负载帧检测器进行优化，这为视频情感识别方法研究提供了新思路。
chatgpt-on-wechat 文心一言
02-21
### 如何在微信中集成和使用 ChatGPT 或百度的文心一言服务 目前，官方并没有直接支持通过微信内置浏览器访问 ChatGPT 的网页版[^1]。然而，对于希望在微信环境中体验类似功能的用户来说，存在几种替代方案： #### 使用第三方小程序或公众号 一些开发者创建了专门的小程序或微信公众账号来间接接入这些AI服务平台。例如，“通义千问”已经上线了微信小程序版本，允许用户更便捷地与其交互。 #### 浏览器内嵌方式 如果想要尝试像文心一言这样的国内产品，在微信内部打开其官方网站也是可行的方法之一。只需点击下方链接即可进入相应页面： - 文心一言：[https://yiyan.baidu.com/](https://yiyan.baidu.com/) 需要注意的是，由于网络环境的不同以及各平台政策的变化，具体可用性和稳定性可能会有所差异。建议定期关注目标平台最新公告获取最准确的信息。 ```python # 示例代码用于说明如何通过Python脚本调用API接口（仅作概念展示） import requests def get_response_from_api(prompt, api_url="http://example.com/api"): response = requests.post(api_url, json={"message": prompt}) return response.json() prompt_text = "你好" result = get_response_from_api(prompt_text) print(result['reply']) ``` 此段代码展示了理论上可以通过编程手段实现与某些开放API对接的方式，但实际上要在微信生态里做到这一点还需要遵循特定的安全指引和技术文档指导[^2]。
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