数据集说明

C/C++序列重构问题

（该同学进班时有几名同学，说明该同学第几个到的）根据这些记录，重构学生进入教室的顺序。约束条件•1≤≤105•1≤≤•≠(≠)•输入中的所有值均为整数。
*TQK*·2025-01-18 13:52

3DUnet实现3D医学影像的有效分割

3DUnet实现3D医学影像的有效分割1.配置代码环境2.配置数据集以及模型文件3.训练4.预测1.配置代码环境这里介绍一个很好的开源项目，git为：https://github.com/ellisdg
Andrew_Xzw·2025-01-18 13:49

华为OD机试E卷 --机器人活动区域--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

说明:1)网格左上角坐标为(0,0)，右下角坐标为(m-1,n-1)2）机器人只能
飞码创造者·2025-01-18 13:19

SDL2：Android APP编译使用 -- SDL2多媒体库使用音频实例

3.1AndroidStudio环境准备：3.2构建AndroidAPP（1）方式一：快速构建APK工程（2）方式二：自定义APK工程（3）方式三：CMake构建APK工程3.3android-project项目文件说明
XiaoJ1234567·2025-01-18 13:46

PyInstaller 构建的 Windows EXE 因多处理而失败

以下是一个详细的步骤，说明如何
潮易·2025-01-18 12:41

EOF分析在Python中的利器：eofs库使用指南

它特别适合处理大型时空数据集，通过高
潘妙霞·2025-01-18 11:34

C语言结构体漫谈：从平凡中见不平凡

本文目录引言正文《1》结构体的两种声明一、结构体的定义二、全局结构体变量三、局部结构体变量四、匿名结构体与全局/局部变量《2》typedef对结构体类型进行重命名一、基本语法二、作用与优势三、示例说明《
就爱学编程·2025-01-18 10:57

Kubernetes Service负载均衡机制

从服务iP到Pod的负载均衡机制，则是由每个Node上的kube-proxy负责实现的，本节对kube-proxy的代理模式，会话保持机制和基于拓扑感知的服务路由机制（EndpointSlices）进行说明
蓝颜～岁月·2025-01-18 09:52

Python模块 —— re正则表达式

字符2.2预定义字符集（可以写在字符集[...]中）2.3数量词（用在字符或（...）之后）2.4边界匹配（不消耗待匹配字符串中的字符）2.5逻辑、分组2.6特殊构造（不作为分组）2.7正则表达式相关说明三
julong187·2025-01-18 08:15

Chapter 3-14. Detecting Congestion in Fibre Channel Fabrics

计数器有以下参数：Countername:Thenameofthecounterwhichdescribesitsfunction.说明计数器功能的
mounter625·2025-01-18 07:30

让iPhone自带浏览器Safari能自动播放Video视频的办法

原以为在标签上加入“autoplay”属性就能自动播放了，没想到会受到浏览器的安全限制，会阻止视频的自动播放，具体说明可查看：https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs
夏日米米茶·2025-01-18 05:21

Node.js Express与MongoDB博客系统开发实战

项目强调了Node.js的异步I/O和事件驱动特性，以及MongoDB处理大规模、复杂数据集的能力，适合进行毕业设计等综合性开发任务。1.Node.js技术介绍与应用Node.
凯二七·2025-01-18 05:19

华为OD机试2024年E卷-最长连续交替方波信号[200分]（ Java | Python3 | C++ | C语言 | JsNode | Go）实现100%通过率

题目描述输入一串方波信号，求取最长的完全连续交替方波信号，并将其输出，如果有相同长度的交替方波信号，输出任一即可，方波信号高位用1标识，低位用0标识如图：说明：一个完整的信号一定以0开始然后以0结尾，即
梅花C·2025-01-18 05:18

Node包管理工具超详细

1.npm的安装node.js在安装的时候会自动安装npm，所以如果你已经安装了node.js，就可以直接使用npm可以通过npm-v查看版本号，如果显示版本说明安装成功了，反之安装失败C:\Users
Taichi呀·2025-01-18 04:44

DuckDB-Wasm 库详解

1.DuckDB简介DuckDB是一个开源的列存储数据库，专注于在线分析处理（OLAP），特别适合处理中小型数据集。
maply·2025-01-18 04:40

[Linux性能调优] 磁盘I/O队列调度策略

傻瓜化说明简单地说，对于磁盘I/O，Linux提供了cfq,deadline和noop三种调度策略cfq:这个名字是CompleteFairnessQueueing的缩写，它是一个复杂的调度策略，按进程创建多个队列
Linux小凯·2025-01-18 04:09

c语言一维数组

一、一维数组的定义类型说明符数组名[常量表达式];（一）类型说明符---数据类型基本数据类型中整型int/short/long/longlong浮点型float/double字符型char其它的数据类型
磨十三·2025-01-18 03:05

Dexie.js内存管理技巧：在大型数据集操作中避免浏览器崩溃

Dexie.js内存管理技巧：避免浏览器崩溃在使用Dexie.js操作大型数据集时，如果不注意内存管理，可能会导致浏览器内存溢出（OOM，OutofMemory）或崩溃。
maply·2025-01-18 03:04

python图片分析中央气象台降水量预报_全国天气降水量预报图数据接口

version=v8&appid=&appsecret=请求参数说明：参数名必选类型说明备注(示例
周美灵是我大姐头·2025-01-18 03:02

【0x001E】HCI_Write_Inquiry_Scan_Activity详解

目录一、命令概述二、命令格式和参数说明2.1.HCI_Write_Inquiry_Scan_Activity命令格式2.2.参数说明2.2.1.Inquiry_Scan_Interval2.2.2.Inquiry_Scan_Window2.3
byte轻骑兵·2025-01-18 02:31

基于物联网的智能垃圾桶系统设计与实现-设计说明书

设计摘要：本设计是基于物联网的智能垃圾桶，旨在有效解决垃圾分类与垃圾清理的问题。该智能垃圾桶采用了多种传感器模块，如压力传感器模块、GPS定位模块、人体红外模块以及超声波测距模块等，以实现对垃圾桶内垃圾重量、位置、高度以及人体通过情况的实时监测和数据采集。同时，该智能垃圾桶还配备了电机模块，可以模拟垃圾桶的开盖和关闭，当垃圾桶装满时不会自动打开，而是当有人靠近时才会自动开启，并通过语音播报告知人们
黄油味椭圆·2025-01-18 02:59

linux环境下安装erlang、Rabbitmq

1.安装erlang说明：erlang是(otp_src_20.1.tar.gz版本)。
alone00·2025-01-18 02:57

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。人脸识别和表情识别是其中的一个重要应用，能够在多种场景下提供重要的信息，例如安全监控、情感分析、智能客服、健康监测等。在人脸表情识别任务中，准确识别人脸的情感状态（如高兴、愤怒、悲伤等）是一个极具挑战性的任务。随着YOLO系列算法的不断进步，YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的推出大大提高了目标检测的精度
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:25

基于YOLOv8深度学习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·2025-01-18 02:24

基于深度学习的人脸表情识别系统（YOLOv10+UI界面+数据集）

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·2025-01-18 02:24

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

系统集成了数据集准备、YOLOv8模型训练、实时推理以及基于PyQt5的图形用户界面（UI）。通过本文，你将学习如何实现一
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

华为OD- 构成正方形的数量-2024年OD（E卷）

用例输入3132431输出0（3个点不足以构成正方形）说明无输入40012312-1输出1说明无解题思路：给定一组二维平面上的
蜗牛快快快快跑·2025-01-18 02:22

华为OD机试E卷 - 构成正方形的数量（Java & Python& JS & C++ & C ）

示例1输入3132431输出0说明（3个点不足以构成正
算法大师·2025-01-18 01:20

Python酷库之旅-第三方库Pandas(117)

目录一、用法精讲516、pandas.DataFrame.add_suffix方法516-1、语法516-2、参数516-3、功能516-4、返回值516-5、说明516-6、用法516-6-1、数据准备
神奇夜光杯·2025-01-18 01:46

传统数据湖和数据仓库的“中心化瓶颈”

以下是具体表现：1.单点瓶颈（SinglePointBottleneck）传统数据湖/仓库通常由中心化的数据平台团队负责，所有的数据集成、清洗、建模和治理工作都集中在这一个团队中，导致：工作负载过重：数据平台团队需要处理所有领域的数据需求
PersistDZ·2025-01-18 00:45

【Nail it】ROS1 & ROS2 通信（ros2/ros1_bridge）

情况说明：目标是实现ros2容器和ros1主机的通信，可以起一个ros1容器作为桥梁（若是在一个主机同时包含ros1&ros2，配置更加方便）.1.起一个noetic的容器dockerrun-it--networkhost
肝帝永垂不朽·2025-01-17 23:08

c语言输出函数详解

：可变参数，根据格式控制字符串中的格式说明符提供相应的数据。返回值：成功时返回输出的字符总数；失败时返回负值。常用格式说明符格式符说明示例输出%d有符号十进制整数printf("%d",-10);
半桶水专家·2025-01-17 23:33

Ubuntu环境部署Kubernetes

环境说明：IPHOSTNAMEUSERDockerversionkubeletversionkubeadmversionkubectlversioncalicoversiondashboardversionOS192.168.100.10masterdeployv20.10.11v1.23.0v1.23.0v1.23.0v3.21.2v2.4.0Ubuntu20.04.3server192.168
沫殇-MS·2025-01-17 23:28

UI Automation 中所有Patterns

所有支持的自动化模式以下是UIAutomation中所有标准的自动化模式及其简要说明：InvokePattern用途：用于执
听我俩天·2025-01-17 22:26

Pandas数据预处理：处理缺失值 - 插值法

首先，我们需要导入Pandas库并加载包含缺失值的数据集。假设我们有一个名为df的数据框
代码艺术巧匠·2025-01-17 22:26

Python Pandas中的高级数据插值方法

大家好，在数据分析过程中，缺失值是一个常见的问题，尤其是在处理真实世界的数据集时，缺失值的存在可能会对分析结果产生较大的影响。
python慕遥·2025-01-17 22:20

winform应用新建wpf控件后发生的初始化问题

问题描述严重性代码说明项目文件行禁止显示状态错误未知的生成错误“因为没有预加载，所以无法解析程序集“Microsoft.EntityFrameworkCore,Version=1.1.6.0,Culture
小何程序员·2025-01-17 21:48

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_39700394·2025-01-17 21:45

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】

基线模型Seq2Seq在加入Attention、Copying等机制后,能够在ATIS、GeoQuery数据集上达到84%的精确匹配,但是在WikiSQL数据集上只能达到23.3%的精确匹配,37.0%
u013250861·2025-01-17 21:43

损失函数BinaryCrossentropy例子说明

官方说明书的例子其实特别简单明了，y_true=[[0.,1.],[0.,0.]]y_pred=[[0.6,
小林书店副编集·2025-01-17 21:43

http和https 所有的请求头信息

这些头部字段多种多样，用于说明请求的各个方面，如客户端信息、请求的内容类型、缓存策略等。
java我跟你拼了·2025-01-17 21:12

【AI系统】混合并行

混合并行不仅能提高计算效率，还能在有限的硬件资源下处理更大的模型和数据集。在深度学习中，数据并行和模型并行各自有其适用的场景和局限性。
ZOMI酱·2025-01-17 20:05

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

鸢尾花数据集是一个著名的机器学习数据集，包含三种类别的花朵：Setosa、Versicolor和Virginica，每种类别由四个特征描述：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。什么是机器学习？
精通代码大仙·2025-01-17 20:05

10 大中文医学数据集汇总：涵盖神农中医药、中医药古籍、医学推理、医学问答……

医疗人工智能的快速发展离不开高质量数据集的支持。从疾病诊断到药物研发，再到个性化医疗，数据集在推动机器视觉、大模型等应用于医学领域中发挥着不可或缺的作用。
·2025-01-17 20:22

计算机组成原理(计算机系统3)--实验三：取指和指令译码设计

三、实验环境硬件：桌面PC软件：LinuxChisel开发环境四、实验步骤及说明1）设计译码电路：输入位32bit的一个机器字，按照课本MIPS指令格式，完成ad
起床悠悠·2025-01-17 20:04

计算机组成原理(计算机系统3)--实验一:WinMIPS64模拟器实验

二、实验内容按照下面的实验步骤及说明，完成相关操作记录实验过程的截图：1）下载WinMIPS64；运行样例代码并观察软件各个观察窗口的内容和作用，掌握软件的使用方法。
起床悠悠·2025-01-17 20:34

text2sql框架-DB-GPT使用总结

1.说明DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架官方地址是：https://www.yuque.com/eosphoros/dbgpt-docs/2.项目下载使用源码安装DB-GPT，DB-GPT
adrninistrat0r·2025-01-17 20:33

用Python在Excel工作表中创建数据透视表

当面对大量复杂的数据集时，为了更高效地总结、分析和展示数据，创建数据透视表成为一种不可或缺的方法。
·2025-01-17 20:17

FLASK 上传文件

HTMLformenctype="multipart/form-data"编码类型说明application/x-www-form-urlencoded表单数据编码为名称/值对。这是标准编码格式。
飞行codes·2025-01-17 20:29

交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节

本文将详细介绍这两种损失函数的区别和联系，并通过具体的代码示例来说明它们的实现细节。交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）常用于多类分类问题，即每个样本只能属于一个类别，但总类别数量较多。
专业发呆业余科研·2025-01-17 19:56
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