TopCoder SRM 281

SpringBoot+Vue+Mysql社区医院信息平台(源码+文档) SpringBoot+Vue+Mysql学生宿舍信息管理系统 WEB端软件项目(源码+文档) 项目包含:①完整源码(后端+管理后台+用户前台);②数据库脚本文件;③万字论文文档;④开题报告;⑤答辩PPT;⑥项目运行视频教程。 项目架构: B/S 架构、MVC 分层设计 技术栈: Java、MySQL、SpringBoot、MyBatis-Plus、Token 权限校验、管理后台 Vue+ElementUI+ECharts、用户前台 Layui+jQuery、Maven 构建。 一、角色设计 学生用户: 注册登录、浏览宿舍信息、查询宿舍安排、在线报修、缴费查询、失物招领、桶装水预订、评论交流、收藏等。 商家用户: 注册登录、桶装水品牌与商品信息维护、预订订单查看与处理。 维修人员: 注册登录、查看待处理报修、接单维修、填写报修处理结果与进度反馈。 管理员: 学生管理、班级管理、宿舍信息管理、宿舍安排管理、报修处理管理、缴费信息管理、卫生检查与文明宿舍管理、失物招领管理、桶装水与商家管理、维修人员管理、公告资讯与轮播图管理等。 二、前台功能模块(学生端) 1. 首页展示:轮播图、宿舍公告、最新动态推荐、常用服务快速入口 2. 宿舍信息模块:宿舍列表、楼栋与房间条件筛选、宿舍详情查看、我的宿舍安排查询 3. 在线报修模块:在线提交宿舍设施报修申请、上传故障描述、查看报修进度与维修处理结果 4. 缴费模块:水电等缴费记录查询、缴费状态查看 5. 卫生检查与文明宿舍:宿舍卫生检查结果公示、文明宿舍展示 6. 失物招领模块:失物信息发布、招领信息发布、详情查看、评论互动 7. 桶装水预订:桶装水品牌与商品浏览、在线预订、我的预订记录查询 8. 假期留宿:假期留校申请提交、申请记录查询 9. 评论与收藏:信息评论、查看他人评论、评论回复互动、收藏感兴趣的内容 10. 个人中心... 立即下载

SRM 281 - Problem Set & Analysis by lovro can be see here.

The following is my solution, all programs are pass system test.

The Problems

IntegerGenerator

This following is my algorithm :

->    decide if string current is "valid input", and put it into a vector<int> cur

->    sort allowed

->    for i = cur.end() to cur.begin() i--

            find element  E in allowed which is the smallest number larger than cur[i] and let cur[i] = E

            let elements after pos i in cur = allow[0] (smaillest number in allowed)

-> if the cur is the largest number in allowed which has length cur.lenght() then

        let return number ret.length = cur.length+1 and ret = smallest number with length cur.length+1

string IntegerGenerator::nextInteger(vector <int> allowed, string current)
 {
     vector<int> allow = allowed;
     vector<int> cur;
     int i,j,k;
     int num;
     if(current[0]=='0') return "INVALID INPUT";
     for(i=0;i<current.size();i++){
         num = current[i] - '0';
         if(std::find(allow.begin(),allow.end(),num)!=allow.end()){
             cur.push_back(num);
         }
         else{
             return "INVALID INPUT";
         }
     }
     std::sort(allow.begin(),allow.end());
     bool find = false;
     for(i=cur.size()-1;i>=0;i--){
         find = false;
         for(j=0;j<allow.size();j++){
             if(allow[j]>cur[i]){
                 find = true;
                 cur[i] = allow[j];
                 for(k=i+1;k<cur.size();k++) cur[k] = allow[0];
                 break;
             }
         }
         if(find) break;
     }
     char *result = new char[cur.size()+4];
     memset(result,0,cur.size()+4);
     string ret;
     if(find){
         for(i=0;i<cur.size();i++){
             result[i] = cur[i]+'0';
         }
         ret = result;
         return ret;
     }
     else{
         if(allow[0]!=0){
             for(i=0;i<cur.size()+1;i++){
                 result[i] = allow[0]+'0';
             }
             ret = result;
             return ret;
         }else{
             result[0] = allow[1]+'0';
             for(i=1;i<cur.size()+1;i++){
                 result[i] = '0';
             }
             ret = result;
             return ret;
         }
     }
 }

BinarySearchable

        If a number E in vector<int> sequence is binarysearchable, it must satisfy two rules:

        -> all numbers in the left of E must < E

        -> all numbers in the right of E must > E

int BinarySearchable::howMany(vector <int> sequence)
 {
     int i,j;
     int k = 0;
     bool left =true;
     bool right = true;
     for(i=0;i<sequence.size();i++){
         left = true;
         for(j=0;j<i;j++){
             if(sequence[j]>sequence[i]){
                 left = false;
                 break;
             }
         }
         right = true;
         for(j=i+1;j<sequence.size();j++){
             if(sequence[i]>sequence[j]){
                 right = false;
                 break;
             }
         }
         if(left&&right) k++;
     }
     return k;
 }

YOLOv8作物病害检测实战源码 这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。 立即下载

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