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C语言
进阶——通讯录模拟实现
文化苦旅》目录一、前言二、正文1.大体框架2.界面显示3.创建通讯录4.初始化通讯录5.增加联系人6.显示联系人7.删除联系人8.查找联系人9.修改联系人10.排序联系人三、结语一、前言在上一章的结构体的
学习
中
_麦麦_
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2025-01-18 02:26
C语言进阶
c语言
算法
开发语言
单片机实物成品-005 水质监测系统(代码+硬件+论文)
水质监测系统(水温+TDS(水质)+PH+浑浊度+蜂鸣器+灯光+自动模式+手动模式+wifi传输控制+送小程序源码)本项目以软硬件结合开发的方式,选择
C语言
作为硬件开发技术,以STM32单片机作为核心控制板
学个单片机
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2025-01-18 02:26
单片机实物成品
单片机
嵌入式硬件
单片机实物成品-012 酒精监测
项目介绍本项目以软硬件结合的方式,选择
C语言
作为程序硬件编码语言,以STM32单片机作为核心控制板,在数据传输节点上连接酒精传感器对酒精浓度进行实时检测,且对高浓度酒精采取强制干预和紧急预警,并将数据通过蓝牙无线通信技术传输至上位机
学个单片机
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2025-01-18 02:55
单片机实物成品
单片机
嵌入式硬件
课程设计
基于深度
学习
的人脸表情识别系统:YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集
引言随着人工智能的飞速发展,深度
学习
技术已广泛应用于各个领域,尤其是在计算机视觉领域。
2025年数学建模美赛
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2025-01-18 02:25
深度学习
YOLO
ui
分类
人工智能
基于YOLOv8深度
学习
的人脸年龄检测识别系统
引言随着人工智能和计算机视觉的飞速发展,人脸分析技术在年龄检测领域取得了显著进展。人脸年龄检测系统在安全监控、广告推荐、健康监测等领域有广泛应用。本文将基于YOLOv8目标检测模型和UI界面,开发一个完整的人脸年龄检测识别系统。我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计,并附上完整代码。目录引言系统架构设计数据准备公开人脸年龄数据集数据标注格式数据目录结构模型训练YOLOv8环
2025年数学建模美赛
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2025-01-18 02:24
YOLO
深度学习
人工智能
ui
数据挖掘
分类
基于深度
学习
的人脸表情识别系统(YOLOv10+UI界面+数据集)
在本篇博客中,我们将详细介绍如何构建一个基于深度
学习
的人脸表情识别系统。该系统主要由三部分组成:YOLOv10(深度
学习
模型)进行表情识别、UI界面展示识别结果以及数据集的准备和训练过程。
2025年数学建模美赛
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2025-01-18 02:24
深度学习
YOLO
ui
计算机视觉
人工智能
目标跟踪
基于深度
学习
的人脸表情识别系统:YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现
深度
学习
的快速发展,使得高效、准确的人脸表情识别成为可能。通过利用卷积神经网络(CNN)和目标检测技术,可以实现实时、精准的人脸表情识别。本文将基于YOLOv8构建一个完整的人脸表情识别系统。
2025年数学建模美赛
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2025-01-18 02:24
深度学习
YOLO
ui
人工智能
代码
分频器code
理论
学习
数字电路中时钟占有非常重要的地位。时间的计算都依靠时钟信号作为基本单元。
一条九漏鱼
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2025-01-18 02:24
verilog开发实战指南
fpga开发
我的秋招总结
我的秋招总结个人背景双非本,985硕,科班准备情况以求职为目的
学习
Java的时间大概一年。八股,一开始主要是看B站黑马的八股文课程,背JavaGuide和小林coding还有面试鸭。
今天不coding
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2025-01-18 02:23
秋招
秋招总结
大厂
秋招建议
秋招准备
爬虫scrapy框架进阶-CrawlSpider, Rule
文章适合于所有的相关人士进行
学习
各位看官看完了之后不要立刻转身呀期待三连关注小小博主加收藏⚓️小小博主回关快会给你意想不到的惊喜呀⚓️文章目录scrapy中加入CrawlSpider️创建项目️提取器和规则
吃猫的鱼python
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2025-01-18 02:53
爬虫
python
数据挖掘
scrapy
【机器
学习
】从零开始,用线性代数解锁智能时代的钥匙!
【机器
学习
】从零开始,用线性代数解锁智能时代的钥匙!文章目录【机器
学习
】从零开始,用线性代数解锁智能时代的钥匙!引言在这个数据驱动的时代,机器
学习
已经成为解锁智能科技的关键。
eclipsercp
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2025-01-18 01:21
工具
毕业设计
python
机器学习
线性代数
人工智能
《我的编程之旅:起点与展望》
这种好奇心驱使我踏上了编程
学习
之路,希望能够深入了解这个充满魅力与挑战的世界,并且有朝一日能够用代码创造出有价值的东西。
dmz521521_aa
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2025-01-18 01:51
c++
python
Python
学习
(十七)——re类与正则表达式
re.match()匹配尝试在字符串的起始处应用该模式,返回一个匹配对象,如果没有找到匹配项,则返回一个对象。re.match().start()返回子串匹配组的开始索引printre.match('Hello','Hello,World!').start()输出:0re.match().end()返回子串匹配组的结束索引printre.match('Hello','Hello,World!').
阿卡蒂奥
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2025-01-18 01:19
Python
python
正则表达式
agentUniverse X 浙大太乙平台,开源共建招募令来啦,3万奖金等你拿!
agentUniverse正式上线浙大太乙开源平台(https://www.taiyi.top),现发起有奖招募令,邀请大家
一起
参与到开源共建中来,见证AI应用落地的每一步。
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2025-01-18 01:06
人工智能机器学习chatgpt
《CPython Internals》阅读笔记:p1-p19
《CPythonInternals》
学习
第1天,p1-p19总结,总计19页。一、技术总结无。
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2025-01-18 01:33
python
《解锁数据新动能:数据标注工具与AI模型训练平台的无缝对接热潮》
为何集成如此关键数据标注是为数据赋予标签,使其能被人工智能模型理解和
学习
的过程。训练平台则是利用这些标注好的数据来构建和优化模型。
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2025-01-18 01:32
人工智能深度学习
《数据质量:人工智能模型的成败关键》
如果数据中存在错误、偏差或噪声,模型就会
学习
到这些错误信息,从而导致预测结果不准确。例如在医疗诊断模型中,若患者的症状数据记录错误,模型可能会给出错误的诊断建议。数据完整性的影响:不完整的数据会使模
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2025-01-18 01:31
人工智能深度学习
踏上 C++ 编程之旅:开篇之作
它诞生于上世纪80年代,由BjarneStroustrup博士开发,最初是为了给
C语言
添加面向对象的特性,后来逐渐发
珹洺
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2025-01-18 01:46
#
C++
C++分栏
c++
开发语言
python常用库
学习
四——subprocess
目录前言1、subprocess.run()(1)函数参数列表(2)函数的参数含义(3)使用示例2、subprocess.Popen(1)函数参数列表(2)函数参数含义(3)使用示例3、常见的subprocess.Popen类方法(1)Popen.poll()(2)Popen.communicate(input=None,timeout=None)(3)Popen.send_signal(sign
木头人123。
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2025-01-18 00:44
python库学习
python
面对 this 指向丢失,尤雨溪在 Vuex 源码中是怎么处理的
我倾力持续组织了3年多每周大家
一起
学习
200行左右的源码共读活动,感兴趣的可以点此扫码加我微信ruochuan02参与。
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2025-01-18 00:57
每次启动项目的服务,电脑竟然乖乖的帮我打开了浏览器,100行源码揭秘!
我倾力持续组织了3年多每周大家
一起
学习
200行左右的源码共读活动,感兴趣的可以点此扫码加我微信ruochuan02参与。
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2025-01-18 00:27
【机器
学习
】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量
主要来自周志华《机器
学习
》一书,数学推导主要来自简书博主“形式运算”的原创博客,包含自己的理解。有任何的书写错误、排版错误、概念错误等,希望大家包含指正。由于字数限制,分成五篇博客。
不牌不改
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2025-01-18 00:43
【机器学习】
聚类
机器学习
算法
用pygame制作的一个简单控制方块移动
今天
学习
了一下pygame的简单用法,想用pygame制作一个小游戏,但受制于能力尚不完善,只能从基础做起。
come-昂-
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2025-01-18 00:43
python
pygame
Taro 源码揭秘:4. 每次 npm run dev:weapp 开发小程序,build 编译打包是如何实现的?
我倾力持续组织了3年多每周大家
一起
学习
200行左右的源码共读活动,感兴趣的可以点此扫码加我微信ruochuan02参与。
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2025-01-18 00:26
iqueryable怎么进行操作_C# 数据操作系列 - 16 SqlSugar 完结篇(最后的精华)
接下来让我们
一起
来看看还有哪些有意思的内容。1.不同寻常的查询之前介绍了针对单个表的查询,同样也是相对简单的查询模式。虽然开发完全够用,但是难免会遇到一些特殊的情况。
weixin_39929961
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2025-01-18 00:41
AI大模型应用架构(ALLMA)白皮书解读
一、AI大模型应用架构(ALLMA)的内涵AI大模型应用架构(ALLMA)是一种基于深度
学习
的人工智能应用架构,旨在通过大规模无标注数据预训练、指令微调
百度_开发者中心
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2025-01-18 00:41
人工智能
大模型
数据库
自然语言处理
网络安全工程师能赚多少钱一个月?_银行网络安全工程师工资多少?
基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶
学习
资源包网络安全工程师的月薪取决于多种因素,包括他们的经验、技能、学历、所在地区和行业的需求等。
网络安全小林
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2025-01-18 00:10
web安全
网络
安全
系统安全
计算机网络
Web APP 阶段性综述
WebAPP阶段性综述当前,WebAPP主要应用于电脑端,常被用于部署数据分析、机器
学习
及深度
学习
等高算力需求的任务。在医学与生物信息学领域,WebAPP扮演着重要角色。
预测模型的开发与应用研究
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2025-01-18 00:09
APP
construction
web
app
小白
学习
Java第七天
一、单表PRIMARYKEY主键,不能重复,唯一确定一条记录(unique+notnull)表中的任何列都可以作为主键,只要它满足一下条件:1、任意两行都不具有相同的主键值2、每一行都必须具有一个主键值(主键列不允许空置NULL)3、主键列中的值不允许修改或更新主键值不能重用(如果某行从表中删除,它的主键不能赋给以后的新行)AUTOINCREMENT自动增长varchar(10)char(10)区
qq_57406169
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2025-01-17 23:38
学习
java
数据库
视觉SLAM
学习
打卡【8-1】-视觉里程计·直接法
视觉SLAM
学习
打卡【8-1】-视觉里程计·直接法一、光流法(1)前提(实际中较难满足)(2)理论推导(3)附:超定方程求解二、直接法(1)理论
肝帝永垂不朽
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2025-01-17 23:38
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SLAM
计算机视觉
opencv
c++
C++设计模式
学习
文章目录1.什么是设计模式2.设计模式分类2.1创建型模式2.2结构型模式2.3行为型模式3.设计模式七大原则(OOP原则)3.1开闭原则3.2里氏替换原则3.3依赖倒置原则3.4单一职责原则3.5接口隔离原则3.6迪米特法则3.7合成复用原则4.常用设计模式例子4.1工厂模式4.2单例模式4.3策略模式4.4适配器模式4.5模板方法模式4.6外观模式4.7桥接模式4.8代理模式5.总结参考文献1
痛&快乐着
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2025-01-17 23:08
C++学习
设计模式
c++
设计模式
Time-LLM :超越了现有时间序列预测模型的
学习
器
算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务
学习
福安德信息科技
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2025-01-17 23:38
AI预测
大模型
学习
人工智能
python
大模型
时序预测
PSNR、SSIM等图像质量评估指标详解
简介:个人
学习
分享,如有错误,欢迎批评指正。一、PSNR(PeakSignal-to-NoiseRatio)峰值信噪比1.定义PSNR是一种用于衡量两幅图像之间差异的客观指标。
ballball~~
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2025-01-17 23:05
CV
cv
图像处理
图像质量评估指标
蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation)详解
简介:个人
学习
分享,如有错误,欢迎批评指正。历史背景蒙特卡洛模拟的名称来源于摩纳哥的蒙特卡洛赌场,因其依赖于随机性和概率,与赌博中的随机过程有相似之处。
ballball~~
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2025-01-17 23:04
算法
蒙特卡洛模拟
算法
机器学习
【
C语言
】内存函数详解与模拟实现
文章目录拓展:Ⅰ.memcpy--内存拷贝1、函数介绍与使用2、模拟实现Ⅱ.memmove--内存拷贝1、函数介绍与使用(与memcpy函数的区别)2、模拟实现Ⅲ.memcmp--内存比较1、函数介绍与使用2、模拟实现Ⅳ.memset--内存设置1、函数介绍与使用2、模拟实现拓展:符号扩展是指将有符号类型的值转换为更宽的类型时,如果符号位为1,则在更高位填充1,以保持符号不变。例如,将signed
利刃大大
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2025-01-17 23:04
C语言
c语言
开发语言
c语言
输出函数详解
C语言
中常用的输出函数主要包含以下几类,分别用于不同的输出场景:1.printf——标准输出到屏幕intprintf(constchar*format,...)
半桶水专家
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2025-01-17 23:33
c/c++进阶
c语言
今日总结 2025-01-16
一、
学习
概况今日围绕uni-app项目展开深入
学习
,主要聚焦于项目搭建环节,涉及网络请求、状态管理以及用户登录功能的实现,旨在构建一个功能完备的应用基础框架。
谢道韫689
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2025-01-17 23:01
杂谈
学习
Python pandas离散化方法优化与应用实例
离散化可以将复杂的连续数据转化为更直观的区间,帮助快速发现数据分布规律,并且在机器
学习
中,
python慕遥
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2025-01-17 23:29
Python数据分析
Pandas
数据科学
python
pandas
机器学习
Pandas数据预处理:处理缺失值 - 插值法
Pandas数据预处理:处理缺失值-插值法在数据分析和机器
学习
任务中,处理缺失值是一个常见的挑战。缺失值可能由于多种原因而产生,例如数据采集过程中的错误、设备故障或者用户不完整的输入。
代码艺术巧匠
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2025-01-17 22:26
pandas
Python
气象海洋水文领域Python机器
学习
及深度
学习
实践应用能力提升
Python是功能强大、免费、开源,实现面向对象的编程语言,能够在不同操作系统和平台使用,简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库,还有丰富的第三方库,Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文
AAIshangyanxiu
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2025-01-17 22:55
农林生态遥感
编程算法统计语言
大气科学
python
机器学习
深度学习
记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP(糖尿病Cox预测模型)的过程
记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP(糖尿病Cox预测模型)的构建过程LLM代表的是大语言模型,API代表的是机器
学习
模型,LLM+API是说将机器
学习
模型以API的形式引入到LLM,让机器
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模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的
预测模型的开发与应用研究
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2025-01-17 22:20
APP
construction
web
app
分布式系统架构4:容错设计模式
这是小卷对分布式系统架构
学习
的第4篇文章,虽然知道大家都不喜欢看纯技术文章,写了也没多少阅读量,但是为了个人要成长,小卷最近每天都会更新分布式的文章1.概念容错策略,指的是“面对故障,我们该做些什么”;
卷福同学
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2025-01-17 22:50
分布式
架构
设计模式
分布式
Python如何批量提取Word文档中的表格内容并保存到Excel?详细教程与示例代码
今天我们
一起
来
q446687967
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2025-01-17 22:50
python
python
word
excel
【昇思25天
学习
打卡营打卡指南-第一天】基本介绍与快速入门
昇思MindSpore介绍昇思MindSpore是一个全场景深度
学习
框架,旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。
JeffDingAI
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2025-01-17 21:49
MindSpore
学习
如何实现集群部署
集群部署是指将多个计算节点(通常是服务器)组合在
一起
,形成一个协同工作的系统,以提供更高的性能、可用性和可靠性。集群部署广泛应用于各种场景,如Web服务、数据库、大数据处理等。
DaXiongJoker
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2025-01-17 21:49
持续部署
nginx
java
# [Unity] 使用控制运动开发简单的小游戏
在本教程中,我们将
学习
如何通过控制物体的位置来制作简单的小游戏,特别是使用Transform组件来控制物体的移动。
踏雪无痕老爷子
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2025-01-17 21:46
VR和Unity游戏开发
unity
游戏引擎
python训练模型损失值6000多_机器
学习
中的 7 大损失函数实战总结(附Python演练)...
介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器
学习
模型,并准备好将它交付给客户。但是,你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型?
weixin_39700394
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2025-01-17 21:45
2011寒假-数据库
学习
笔记
第一课:数据库类型1.1平面文件适用于:1,数值小且简单2,数值不经常变化3,希望能够使用简单的文本编辑器来更改数值4,希望保存以前数值的简单历史清单,5,希望使用工具快速比较两个文件例如:INI文件(initialization)1.2关系数据库适用于:l需要在不同的表之间执行复杂的查询和连接.l需要执行数据有效性验证,如在其他表中检验相关行的存在.l需要为特定的数据有效性验证,如在其他表中检验
weixin_33967071
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2025-01-17 21:14
数据库
设计模式
人工智能
NLP-语义解析(Text2SQL):技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化
学习
、图网络】
目前关于NL2SQL技术路线的发展主要包含以下几种:Seq2Seq方法:在深度
学习
的研究背景下,很多研究人员将Text-to-SQL看作一个类似神经机器翻译的任务,主要采取Seq2Seq的模型框架。
u013250861
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2025-01-17 21:43
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自然语言处理
人工智能
PyTorch 中的 expand 操作详解:用法、原理与技巧
在使用PyTorch进行深度
学习
时,张量形状与广播机制常常是让初学者感到困惑的地方。我们需要时常面对多维张量,并在批量、通道、空间位置等多个维度之间做运算。
专业发呆业余科研
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2025-01-17 21:09
深度模型底层原理
pytorch
人工智能
python
深度学习
机器学习
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