Q3.7 Create a data structures to hold dogs and cats.(待续)

VLOOKUP_fixed.py 立即下载

Q: An animal shelter holds only dogs and cats, and operates on a strictly "first in, first out" basis. People must adopt either the "oldest" (based on arrival time) of all animals at the shelter, or they can select whether they would prefer a dog or a cat (and will receive the oldest animal of that type). They cannot select which specific animal they would like. Create the data structures to maintain this system and implement operations such as enqueue, dequeueAny, dequeueDog and dequeueCat. You may use the built-in L inkedL ist data structure.

A: 因为要保存cat和dog,以及其共同体,所以利用虚函数效果更好一些。

首先定义一个新的基本数据结构用来保存动物的名字和入住的顺序。并且用两个链表,分别用来继续dog和cat的数据。

enqueue:设定其order, 再将其加入相应的链表当中

dequeueAny:根据dog和cat第一个数据的顺序,判断返回哪一个数据

YOLO26算法心电图十二导联目标检测+训练好的模型+368张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[导联I(I), 导联II(II), 导联III(III), 胸导联V1(V1), 胸导联V2(V2), 胸导联V3(V3), 胸导联V4(V4), 胸导联V5(V5), 胸导联V6(V6), 加压肢体导联aVF(aVF), 加压肢体导联aVL(aVL), 加压肢体导联aVR(aVR)] · 训练集:313 张 · 验证集:37 张 · 测试集:18 张 · 总计:368 张 该数据集聚焦于临床心电图信号的精准识别与定位,其核心检测目标为标准12导联心电图中的各个独立导联波形区域,涵盖肢体导联(I、II、III)与加压肢体导联(aVR、aVL、aVF),以及胸前导联(V1至V6),适用于心电图自动分析系统中对各导联位置的快速准确标注与分类。数据采集场景真实还原了医院心电图室或急诊监护环境下的标准心电图记录纸,波形清晰、基线稳定,具有高度临床参考价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 57 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9708** mAP50-95 | 0.6344 Precision | 0.8990 Recall | 0.9191 train/box_loss | 1.2231 train/cls_loss | 0.9703 val/box_loss | 1.2779 val/cls_loss | 0.... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

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