P1089 [NOIP 2004 提高组] 津津的储蓄计划 python
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津津的储蓄计划解析[代码]
本文详细解析了洛谷题目P1089 [NOIP 2004 提高组] 津津的储蓄计划。题目描述津津每月月初获得300元零花钱,她需要根据预算管理资金,并在月末将整百的钱存入妈妈那里,年末获得20%的利息。文章提供了题目描述、输入输出格式及样例,并给出了思路分析和代码实现。代码通过循环处理12个月的预算,实时计算津津手中的余额,判断是否会出现资金不足的情况,并在年末计算总金额。输入样例展示了两种不同情况,输出结果分别为-7和1580,分别对应资金不足的月份和年末总金额。
基于SpringBoot+Vue的果蔬产品助农销售系统的设计与实现(代码+数据库+LW)
摘要 在数字经济与乡村振兴深度融合的背景下,针对果蔬产品助农销售中存在的信息不对称、销售渠道单一、管理粗放及资金监管不足等痛点,为畅通果蔬产销对接、提升助农工作的规范化与数字化水平,研究设计并实现了一款果蔬产品助农销售系统。研究采用前后端分离的B/S架构,以SpringBoot为后端核心框架、Vue.js为前端开发框架,搭配MySQL数据库搭建系统技术架构;通过技术、经济、操作三维度可行性分析与功能需求分析,划分管理员、农商、消费者三大用户角色,运用UML建模梳理业务流程,完成系统模块化设计与数据库逻辑结构搭建,最终通过黑盒测试验证系统功能有效性。系统实现了管理端、农商端、消费者端三大子系统的功能整合,涵盖农商信息管理、助农项目全生命周期管控、果蔬商城运营、助农资金闭环监管、商品销售与订单跟踪等核心功能,各模块运行稳定、数据交互准确,可有效满足果蔬助农销售的实际业务需求。该系统为果蔬产品助农销售提供了数字化解决方案,实现了助农业务的信息化管理,为农业数字化转型提供了技术支撑,同时系统在数据安全、功能维度等方面仍有优化空间,可通过后续迭代进一步提升实用性。 关键词 果蔬产品;助农销售系统;SpringBoot
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详细的城市道路工程图集
城市道路—道路工程 城市道路—排水工程 城市道路—照明工程 城市道路—交通工程
YOLO26算法车内驾驶发短信目标检测+训练好的模型+3043张数据集+pyqt可视化界面.zip
数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[手机(phone), 安全带(safe), 发短信(texting)] · 训练集:2436 张 · 验证集:396 张 · 测试集:211 张 · 总计:3043 张 该数据集聚焦于车内驾驶场景中驾驶员发短信行为的精准检测,通过高质量图像数据有效支持智能驾驶安全系统开发,为减少分心驾驶风险提供关键数据支撑,具有显著的交通安全提升价值。该数据集的训练集、验证集和测试集分别为2436张、396张和211张,总计3043张,分布比例科学合理,充分保障了模型训练的充分性与验证评估的可靠性,为算法性能优化奠定坚实基础。该数据集的标注工作严格遵循规范标准,标注框精准覆盖目标... 【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 38 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9857** mAP50-95 | 0.8639 Precision | 0.9524 Recall | 0.9703 train/box_loss | 0.6076 train/cls_loss | 0.6777 val/box_loss | 0.5284 val/cls_loss | 0.2758 【训练过程分析】 38 轮训练后 mAP50 达到 0.9857,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.8639,和 mAP50 差距仅 0.12,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9524、Recal...
高校如何利用科创智能体实现服务极简化?智能体在成果转化中有哪些应用场景?.docx
科易网基于40亿+科创知识图谱数据库,深度探索AI技术在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,研究科技创新领域的AI+数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
西门子电气3RT101.SLDPRT_二次接线元件_SolidWorks.rar
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YOLO26算法电子产品仓库电池目标检测+训练好的模型+2349张数据集+pyqt可视化界面.zip
下方展示数据集可视化效果,供参考。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[电池(batterys)] · 训练集:2349 张 · 验证集:0 张 · 测试集:0 张 · 总计:2349 张 该数据集聚焦于电子产品仓库环境,旨在提供高精度的电池检测能力,为库存管理和自动化分拣系统提供可靠的数据支持,具有显著的行业应用价值。数据集通过真实场景的图像采集,精准捕捉各类电池的形态特征,有效支撑了智能仓储领域的技术发展需求。 该数据集包含2349张训练图像,无验证集和测试集,这种分布设计确保了模型在特定场景下的深度训练,为后续模型优化奠定了坚实基础,充分满足了专用场景下模型训练的资源集中性要求... 【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 72 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9927** mAP50-95 | 0.9701 Precision | 0.9831 Recall | 0.9929 train/box_loss | 0.1162 train/cls_loss | 0.0959 val/box_loss | 0.2173 val/cls_loss | 0.0975 【训练过程分析】 72 轮训练后 mAP50 达到 0.9927,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9701,和 mAP50 差距仅 0.02,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9831、Recall 0.9929,精召双高,模型对电池的检...
Cadence的学习与应用
从零开始的Cadence学习资料,希望对大家有帮助。
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当 CAD 缺失对应字体时,图纸文字会显示异常,出现乱码、问号。将下载好的字体文件复制到 AutoCAD 的 Fonts 文件夹中,即可恢复正常显示。
高校科研院所如何利用大数据和人工智能技术进行科技成果转化?.docx
科易网基于40亿+科创知识图谱数据库,深度探索AI技术在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,研究科技创新领域的AI+数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
DEM坡度制作及问题解决
打开链接下载源码: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 H5项目常见问题及注意事项 Meta基础知识: H5页面窗口自动调整到设备宽度,并禁止用户缩放页面 H5空白页基本meta标签 PC端基础meta标签 页面缓存设置 其他meta标签 常见问题: 移动端如何定义字体font-family 打电话发短信写邮件怎么实现 移动端touch事件(区分webkit和winphone) 移动端click屏幕产生200-300ms的延时响应 Rentina显示屏原理及设计方案 点击元素产生背景或边框怎么去掉 美化表单元素 移动端字体单位font-size选择px还是rem 超实用的CSS样式 取消input在ios下,输入的时候英文首字母的默认大写 手机拍照和上传图片 屏幕旋转的事件和样式 audio元素和video元素在ios和andriod中无法自动播放 重力感应事件 微信浏览器用户调整字体大小后页面矬了,怎么阻止用户调整 定位的坑 播放视频不全屏 JS判断设备 JS判断微信浏览器 android 2.3 bug android 4.x bug 消除transition闪屏 开启硬件加速 渲染优化 腾讯方案 常用的移动端框架 zepto.js - 官网 - 中文网 - 浏览器检测 - tap事件
【高速接口技术】基于SRIS的PCIe时钟架构优化:支持独立扩频时钟的电缆传输系统设计
内容概要:本文介绍了PCI Express系统中SRIS(Separate RefClk Independent SSC)的技术定义、优势与设计挑战。SRIS通过分离参考时钟并独立应用扩频时钟(SSC),解决了传统共同时钟架构在电缆连接应用中存在的电磁干扰(EMI)和布线复杂度问题。文章详细阐述了时钟在时域与频域的特性、EMI成因及SSC的工作原理,并对比了不同PCIe时钟架构(如共同时钟、数据时钟、独立参考时钟等)的特点。SRIS支持无需传输参考时钟的系统设计,适用于音视频编辑、数据中心互联、医疗成像等多种外部连接场景,有助于减小电路板面积、降低成本和提升系统灵活性。但实现SRIS需对接收端进行改进,包括增加弹性缓冲深度、调整CDR带宽以及采用二阶CDR以跟踪累积相位偏移。; 适合人群:从事高速接口设计、PCIe系统开发或EMI优化的硬件工程师、IC设计人员及通信领域技术人员,具备一定信号完整性与时钟设计基础者为佳。; 使用场景及目标:①理解SRIS如何在不传递参考时钟的情况下实现稳定通信;②掌握在PCIe系统中应用SSC降低EMI的设计方法;③评估现有PHY是否支持SRIS并指导新系统的兼容性设计; 阅读建议:此资源侧重于技术原理与工程实现细节,建议结合PCIe Base Specification及相关物理层设计资料同步学习,重点关注SKP有序集频率调整、CDR结构变化和测试要求部分,以便全面掌握SRIS的系统影响与设计要点。
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WorldX 会为你构筑一个完整的虚拟世界
一句话生成一个AI自主驱动的世界. One sentence creates an AI-driven world — generate maps, characters, and watch stories emerge on their own.
YOLO26算法工业车间激光斑点目标检测+训练好的模型+2410张数据集+pyqt可视化界面.zip
下拉可见数据集可视化效果示意。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[激光斑点(laser spot)] · 训练集:2052 张 · 验证集:255 张 · 测试集:103 张 · 总计:2410 张 该数据集聚焦于工业制造环境中激光加工或检测过程中的关键视觉特征,通过高精度成像捕捉激光在不同材质表面形成的光斑形态。数据集真实还原了工业生产线上典型场景下的光照条件与背景干扰,为自动化质量控制、设备状态监测等任务提供了高质量的视觉依据,具有显著的工程应用价值。... 【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 48 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9354** mAP50-95 | 0.6202 Precision | 0.9160 Recall | 0.9028 train/box_loss | 1.2275 train/cls_loss | 0.4357 val/box_loss | 1.2552 val/cls_loss | 0.4539 【训练过程分析】 48 轮训练后 mAP50 达到 0.9354,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6202,和 mAP50 差距 0.32,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9160、Recall 0.9028,精召双高,模型对激光斑点的检测能力强。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖激光斑点,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 增强难...
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