一键难忘-CSDN博客

原创腾讯EdgeOne产品测评体验—基于EO新特性与传统CDN的对比以凸显EO绝对优势【以导航站为例】

在本文中，我们对腾讯的EdgeOne产品进行了深入的测评体验，通过与传统CDN的对比，凸显了EdgeOne的绝对优势。文章首先介绍了EdgeOne作为下一代CDN的概念，并详细阐述了其与传统CDN的显著区别，包括更广泛的全球覆盖、更高效的内容分发、更智能的安全防护等特点。站点加速可通过丰富的功能配置，如缓存优化，文件优化，网络优化等，帮助我们实现更高效、更稳定的内容分发，提升业务用户的体验满意度，从而增强网站、应用或其他在线服务的竞争力。在第二部分，我们以导航站为例，进行了EdgeOne特性的深度测试。

2024-04-15 12:11:16 25125 78

原创基于《2023腾讯云容器和函数计算技术实践精选集》—探索腾讯云TKE的Docker容器、Serverless和微服务优势

在Serverless的架构中，用户操作的是服务化的组件，如存储服务、授权服务等，这有助于缩短开发周期，降低开发难度，并避免了由基础设施产生的延迟。前沿的实践案例是案例集的另一大亮点。当开发者从创业阶段过渡到大型企业阶段，原来的 Serverless 模式逐渐给企业的管理、运维以及财务等带来一系列的挑战，这也是当期 Serverless 很难在大型企业全面应用的根本原因，为了破解这样的难题，腾讯云工程师从深度分析症结，推出了顺应企业发展需求的技术，打造真正服务于企业的 serverless 平台。

2024-04-01 14:30:04 10262 47

原创全网最全的幻兽帕鲁服务器搭建教程—阿里云【保姆级/高性价比】

为了让更多玩家能够体验到幻兽帕鲁的魅力，我们特地整理了一份详细的服务器搭建教程，让你在家也能轻松搭建自己的幻兽帕鲁服务器。玩家可以自由选择不同的幻兽，每个幻兽都有独特的技能和属性，玩家需要根据不同的情况选择适合的幻兽。此外，幻兽的养成也很有趣，玩家可以通过喂养、训练等方式提升幻兽的能力，看着自己的幻兽一步步成长，成就感十足。幻兽帕鲁是一款非常有趣的角色扮演游戏，它以独特的幻兽养成系统和丰富的剧情为核心，吸引了大量玩家。到这一步的时候，帕鲁的服务端安装程序已经预置在服务的镜像里了，无需手动复制，非常方便。

2024-02-05 00:02:08 69707 63

原创基于TableAgent实现IT职位招聘数据分析—以传统机器学习与TableAgent 数据分析方式相对比以凸显TableAgent 特性

在当今这个数据驱动的时代，数据智能分析已经成为了企业决策的关键。而TableAgent，作为一款强大的数据智能分析工具，正逐渐受到业界的关注和青睐。本文将带你深入了解TableAgent，探讨如何利用它玩转数据智能分析，为企业创造更大的价值。TableAgent 本次升级的一大亮点是可以为企业提供私有化部署。Code Interpreter对国内众多企业用户的最大障碍是企业数据因为安全性、合规等种种原因，不能传输到线上的共有服务平台。

2023-12-24 18:54:05 29144 104

原创基于亚马逊云科技新功能：Amazon SageMaker Canvas无代码机器学习—以构建货物的交付状态检测模型实战为例深度剖析以突显其特性

我以前使用过Amazon SageMaker来训练一些模型，当然都是高度需要代码，是传统的深度学习模型，但是这次的新产品Amazon SageMaker Canvas给我带来了极大的震撼，现在不用代码就可以继续模型训练，这是之前闻所未闻的！

2023-12-14 11:48:14 55030 79

原创基于Amazon S3 Express One Zone和Amazon SageMaker的图像分类模型实战—深析新旧产品突显Express One Zone在性能上的优势

本文采用了Amazon S3 Express One Zone官网看到推荐使用Amazon S3 Express One Zone搭配Amazon SageMaker 模型训练的测评思路，用基于Amazon S3 Express One Zone和Amazon SageMaker的图像分类实战—以猫狗识别模型为例，并且探索项目采用Amazon S3标准版与Amazon S3 Express One Zone的差距。与大型对象相比，较小的对象可以从较低的存储延迟中获得巨大的优势。

2023-12-14 11:13:01 61771 82

原创 HarmonyOS从基础到实战-高性能华为在线答题元服务

HarmonyOS从基础到实战-高性能华为在线答题元服务在本文中，我们介绍了一个关于在线答题应用的项目，其中包括项目结构和开发计划。项目主要分为主应用的Ability（entryability）、卡片的Ability（Entnyformability）、从云数据库导出的数据类型（Models）以及页面代码文件夹（Pages）等模块。使用了两个重要的配置文件，分别是agconnect-services.json和schema.json，用于连接serverless服务和云端配置信息。

2023-11-21 13:06:23 107495 21

原创精通AI领域技术实战千例专栏—学习人工智能的指南宝典

精通AI领域技术实战千例专栏—学习人工智能的指南宝典“人工智能是一个非常大的交叉学科，本身就有一个庞大的体系。” 通班的领衔创立者，北大人工智能研究院院长、讲席教授朱松纯介绍说。因此，仅仅把人工智能视为应用领域，课程只集中在某个研究热点上，完全无法满足培养人工智能复合型领军人才的需要：“一个人只有把人工智能六个领域都搞懂了、融会贯通了，你才能说你是人工智能领域的人才或者专家。”

2023-11-12 13:36:09 16694 11

原创精通可视化技术实战千例专栏教程教程导航帖—学习可视化技术的指南宝典

精通可视化技术实战千例专栏教程教程导航帖—学习可视化技术的指南宝典可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换zhi成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。目前正在飞度发展的虚拟现实技术也是以图形图像的可视化技术为依托的。

2023-11-10 15:52:13 10681 4

原创探秘文心千帆：开发者的大模型之旅与应用创新

它强调了遵守法律法规的重要性，提到了设计和实施数据保护措施，强调了对敏感数据的保护还提到了数据访问控制的重要性，强调了建立安全文化的重要性，最后，提到了实施安全审计和监控的重要性。我测试了文心千帆的推理能力。在本文中，我将分享我的使用文心千帆大模型-一站式企业级大模型平台，提供先进的生成式AI生产及应用全流程开发工具链的感受，并探索了一些有趣的应用场景。6.到模型仓库查看，我们有需要的话可以把自己的大模型部署到服务器上，这里消耗资源较大，花费较高就不演示的，有需要的朋友可以直接一键部署使用即可。

2023-07-21 21:22:07 13537

原创 Python检测网页文本内容屏幕上的坐标

本文将介绍如何使用 Python 中的 Selenium 和 BeautifulSoup 库来检测网页文本内容在屏幕上的坐标。Selenium 是一个自动化测试工具，可以模拟用户在浏览器中的操作，而 BeautifulSoup 是一个 HTML 解析库，可以方便地从网页中提取信息。在本文中，我们探讨了如何使用 Python 中的 Selenium 和 BeautifulSoup 库来检测网页文本内容在屏幕上的坐标，并提供了多个代码示例展示了不同场景下的应用。

2024-04-25 01:18:20 309

原创 Python绘制3D曲面图

本文介绍了如何使用Python中的Matplotlib库创建令人印象深刻的3D曲面图，并展示了一系列定制选项，包括标签、标题、色标、透明度、阴影、颜色映射和网格线等。通过学习这些技巧，我们能够更好地展示和理解数据，从而为数据可视化工作提供了丰富的可能性。通过创建3D曲面图，我们可以将复杂的数据模式以直观、清晰的方式呈现出来，帮助我们发现数据中的规律和趋势。定制选项使我们能够根据特定需求调整图形的外观和表现形式，从而更好地满足我们的分析和展示需求。

2024-04-25 01:12:47 65

原创 Python二进制文件转换为文本文件

除了常见的文本编码（如UTF-8）之外，还可以考虑使用自定义的编码方案来表示二进制数据。通过自定义编码方案，可以根据数据的特点和需求进行优化，从而减少文本数据的大小并提高数据的压缩比。例如，可以使用变长编码或字典编码来表示重复出现的数据模式，从而减少文本数据的重复性和冗余性。在本文中，我们深入探讨了如何使用Python将二进制文件转换为文本文件，并提供了多种方法和实际案例。首先，我们介绍了两种常见的方法：一种是使用Python内置的文件读写操作，另一种是使用第三方库如NumPy。

2024-04-25 01:08:23 137

原创假定输入字符串只包含字母和号。编写函数fun：只删除字符串前导和尾部的号，串中字母之间的*号都不删除。

假定输入字符串只包含字母和*号。编写函数fun：只删除字符串前导和尾部的*号，串中字母之间的*号都不删除。要解决这个问题，可以按照以下步骤进行：1. 遍历输入字符串，找到第一个非 * 字符的位置，这个位置之前的所有 * 字符都是前导 *。2. 同样地，从字符串的末尾开始向前遍历，找到第一个非 * 字符的位置，这个位置之后的所有 * 字符都是尾部 *。3. 从第一个非 * 字符的位置到倒数第一个非 * 字符的位置之间的所有字符都是有效字符，不需要删除。

2024-04-25 00:59:08 10

原创编写一个函数，该函数可以统计一个长度为2的字符串在另一个字符串中出现的次数。

编写一个函数，该函数可以统计一个长度为2的字符串在另一个字符串中出现的次数。你可以使用一个循环来遍历给定字符串，然后检查当前位置及其后续字符是否与目标字符串的第一个字符和第二个字符匹配。如果匹配，则计数器加一。这样，你可以逐步移动并检查源字符串中的每个可能的位置，以统计目标字符串出现的次数。

2024-04-25 00:48:45 5

原创编写一个函数，从传入的num个字符串中找出最长的一个字符串，并通过形参指针max传回该串地址(用****作为结束输入的标志)。

编写一个函数，从传入的num个字符串中找出最长的一个字符串，并通过形参指针max传回该串地址(用****作为结束输入的标志)。当解决这个问题时，首先要明确函数的输入和输出以及边界条件。函数的输入是一个字符串数组，包含num个字符串；输出是最长的字符串的地址，通过形参指针max传回。最长的字符串即是在输入的字符串数组中找到的具有最大长度的字符串。解题思路可以分为以下几个步骤：1. 定义一个变量用来记录当前最长字符串的长度，初始值为0。2. 遍历输入的字符串数组，逐个比较字符串的长度。3. 如果当前字

2024-04-25 00:40:22 3

原创 AI：164- python获取图像边缘轮廓

边缘检测是图像处理中的重要步骤之一：它可以帮助我们找到图像中的边缘轮廓，从而进行对象检测、分割等应用。常用的边缘检测算法：包括Sobel算子、Canny边缘检测算法等。每种算法都有其特定的优点和适用场景，我们可以根据具体需求来选择合适的算法。OpenCV提供了丰富的图像处理功能：通过使用OpenCV库，我们可以轻松地实现图像的边缘检测、轮廓提取等功能，从而加速我们的开发过程。形态学操作可以进一步优化边缘检测结果。

2024-04-25 00:26:59 6

原创 python监听html click教程

HTML点击事件是指用户在网页上点击某个元素（如按钮、链接或其他可点击的元素）时触发的事件。这种事件通常用于执行一些JavaScript代码，比如提交表单、切换页面或显示/隐藏元素等。本文介绍了如何使用Python监听HTML点击事件，并提供了相应的代码示例和深度学习建议。我们首先通过Flask框架和JavaScript代码实现了一个简单的点击事件监听器，并在后端处理了点击事件。随后，我们探讨了Web开发领域的未来展望和挑战，包括移动化、人工智能、安全性等方面的发展趋势和挑战。

2024-04-25 00:14:02 795

原创 python根据一定概率判断是否选择

有时候，我们可能需要根据一个自定义的概率分布来进行选择，这时可以利用Python中的统计学库来实现。下面是一个使用print("是否选择:", bool(decision))在这个例子中，我们利用伯努利分布来模拟基于给定概率的选择，函数接受一个概率作为参数，返回一个服从伯努利分布的随机变量。如果需要更加灵活地控制选择过程，可以编写一个自定义的函数来实现。else:# 自定义概率函数，这里可以根据具体需求编写# 这里以50%的概率返回True为例print("是否选择:", decision)

2024-04-25 00:07:35 287

原创 python绘制随机地形地图

除了山脉和河流之外，我们还可以添加其他类型的地形特征，比如湖泊、峡谷等，来使地图更加多样化。除了山脉和河流之外，我们还可以添加其他类型的地形特征，比如湖泊、峡谷等，来使地图更加多样化。在生成地形之后，我们可以进一步增强地图的真实感和趣味性，通过添加自定义的地形特征，比如树木、建筑物等。总的来说，本文介绍了如何使用 Python 来生成随机地形地图，并通过添加不同的地形特征来增强地图的真实感和趣味性。

2024-04-24 15:34:10 434 1

原创 python数字验证码自动识别

在本文中，我们探讨了如何使用Python来自动识别数字验证码，并将其应用于实际场景中，如自动化登录网站。我们首先介绍了验证码的概念以及为什么它们在网络安全和用户验证中如此重要。然后，我们讨论了使用Python和一些常见的库和工具（如Pillow、Scikit-learn和Selenium）来实现验证码识别的基本步骤。我们从预处理验证码图像开始，介绍了如何将图像转换为灰度图像、二值化处理、调整大小和标准化。接下来，我们讨论了如何使用机器学习模型（如支持向量机）来训练和识别验证码。

2024-04-24 15:28:32 480

原创 python自动生成SQL语句自动化

除了使用现有的库和工具外，我们还可以根据项目需求自定义SQL语句生成器，以满足特定的数据操作需求。通过自定义生成器，我们可以灵活地控制生成的SQL语句结构和内容，以适应不同的场景和要求。

2024-04-23 15:49:27 3057 13

原创 Python 异常处理与日志记录

异常处理是任何编程语言中的重要组成部分，Python 也不例外。Python 提供了丰富的异常处理机制，让开发者可以更好地管理程序中出现的错误。除了捕获和处理异常外，记录异常信息也是至关重要的，以便日后排查问题和改进程序。本文将介绍如何在 Python 中捕获异常，并将异常信息记录到日志文件中。

2024-04-23 14:28:34 1713

原创下列程序定义了NxN的二维数组，并在主函数中自动赋值。请编写函数fun(int a[][N]，int n)，该函数的功能是：使数组右上半三角元素中的值乘以m。

下列程序定义了NxN的二维数组，并在主函数中自动赋值。请编写函数fun(int a[][N]，int n)，该函数的功能是：使数组右上半三角元素中的值乘以m。要解决这个问题，我们需要注意以下几点：传递二维数组及其大小: 函数fun需要接收一个二维数组作为参数，并且由于数组是动态分配的，我们需要传递数组的大小或者使用一些特殊的值来表示数组的大小。在这个问题中，似乎N是一个预定义的常量来表示数组的大小。找到右上半三角的元素: 我们需要确定哪些元素位于右上半三角，这是因为我们只对这些元素进行操作，所以我们

2024-04-22 19:15:30 510 2

原创请编写函数fun，该函数的功能是：将M行N列的二维数组中的字符数据，按列的顺序依次放在一个字符串中。

请编写函数fun，该函数的功能是：将M行N列的二维数组中的字符数据，按列的顺序依次放在一个字符串中。将一个二维数组按列的顺序依次放在一个字符串中时，可以按照以下步骤进行：创建一个空字符串：首先，创建一个空字符串，用来存储最终的结果。遍历列：对于二维数组的每一列，遍历其中的元素。遍历行：在每一列的遍历中，对于该列的每一个元素，将其添加到之前创建的字符串中。返回结果：遍历完所有列和行后，返回生成的字符串作为结果。这种方法会按照列的顺序逐个添加元素到字符串中，最终得到的字符串即为按列顺序排列的

2024-04-22 19:04:01 337

原创用Python将原始边列表转换为邻接矩阵

本文介绍了如何使用Python将原始边列表转换为邻接矩阵，并进行了一系列的扩展和优化，以满足不同场景下的需求。我们从处理无向图和有向图、带权重的边列表，到使用稀疏矩阵优化内存占用，再到图的可视化和邻接矩阵转换为原始边列表，覆盖了图数据处理的多个方面。在实际应用中，图数据处理是一个非常重要且广泛应用的领域，涉及到网络分析、社交网络、交通规划、生物信息学等诸多领域。掌握图数据处理的技能，能够帮助我们更好地理解和分析复杂的数据结构，从而解决实际问题。

2024-04-22 13:31:00 2597 5

原创请编写函数fun，该函数的功能是：移动字符串中的内容，移动的规则如下：把第1到第m个字符，平移到字符串的最后，把第m+l到最后的字符移到字符串的前部。

请编写函数fun，该函数的功能是：移动字符串中的内容，移动的规则如下：把第1到第m个字符，平移到字符串的最后，把第m+l到最后的字符移到字符串的前部。这个问题可以通过以下步骤解决：理解问题：首先要理解题目的要求，即把字符串的前部分一部分移到后面，同时把后部分一部分移到前面。确定参数：函数fun的参数应该包括待操作的字符串以及m的值。拆解问题：将问题拆解成两个部分：将前m个字符移到后面，将m+1到最后的字符移到前面。实现算法：可以通过字符串切片和字符串拼接等方法来实现字符的移动。测试验证：

2024-04-22 13:12:39 289

原创 python创建线程和结束线程

在 Python 中，线程是一种轻量级的执行单元，允许我们在程序中同时执行多个任务。线程的创建和结束是多线程编程中的核心概念之一。在本文中，我们将学习如何使用 Python 创建线程，并探讨如何优雅地结束线程。

2024-04-22 13:09:15 2818 3

原创编写函数fun，它的功能是：利用以下所示的简单迭代方法求方程COS(X)-X=0的一个实根。

编写函数fun，它的功能是：利用以下所示的简单迭代方法求方程COS(X)-X=0的一个实根。当解题时，首先要注意到迭代方法的思想是通过不断迭代逼近函数的根。对于这个问题，我们要解的方程是 \( \cos(x) - x = 0 \)，我们可以将其写为 \( x = \cos(x) \) 的形式，即求解 \( f(x) = \cos(x) - x = 0 \) 的根。接下来，我们选择一个初始值 \( x_0 \)，然后通过迭代来逼近根。迭代公式通常可以选择为 \( x_{n+1} = g(x_n) \)，其

2024-04-21 23:10:01 973 9

原创编写函数fun，它的功能是：根据以下公式求P的值，结果由函数值带回。m与n为两个正整数且要求m＞n

编写函数fun，它的功能是：根据以下公式求P的值，结果由函数值带回。m与n为两个正整数且要求m＞n当解决这个问题时，你可以遵循以下步骤：1. 首先，了解问题中给出的公式，确保完全理解了它。在这里，我们有一个公式用于计算P的值。2. 接下来，考虑编写一个函数来实现该公式。你需要定义一个函数，输入参数为 m 和 n（两个正整数），然后根据公式计算 P 的值。3. 注意条件：m 必须大于 n。因此，在函数内部，你需要添加一些逻辑来确保输入的 m 和 n 满足这个条件。4. 使用给定的公式计算 P

2024-04-21 23:04:01 190

原创编写函数fun，函数的功能是：根据以下公式计算s，计算结果作为函数值返回；n通过形参传入。

编写函数fun，函数的功能是：根据以下公式计算s，计算结果作为函数值返回；n通过形参传入。这个函数的任务是根据给定的公式计算出一个值s，而这个公式可能涉及到n的某种数学运算。首先，我们需要理解给定的公式是什么，然后考虑如何将其转化为计算机可以理解和执行的形式。1. **理解公式：** 首先，你需要准确理解给定的公式，这是解决问题的关键。如果给定的公式是一些数学运算，确保你了解每一步的含义和作用。2. **将公式转化为计算机可以执行的形式：** 一旦你理解了公式，接下来的挑战是将其转化为可以在计算机上

2024-04-21 22:47:28 171

原创请编写一个函数int fun(ints，int t，int k)，用来求出数组的最大元素在数组中的下标并存放在k所指的存储单元中。

请编写一个函数int fun(int*s，int t，int *k)，用来求出数组的最大元素在数组中的下标并存放在k所指的存储单元中。当解题时，首先要遍历整个数组，逐个比较元素的大小，找出最大元素。在比较过程中，需要记录当前最大元素的值以及其对应的下标。一种常见的做法是使用两个变量，一个用来存储当前最大元素的值，另一个用来存储当前最大元素的下标。每当找到比当前最大元素更大的元素时，更新这两个变量的值。最终，得到的最大元素的下标就是所需的结果，将其存放在指定的存储单元中即可。

2024-04-21 22:07:01 117

原创请编写一个函数void fun(char a[]，char b[]，int n)，其功能是：删除一个字符串中指定下标的字符。其中，a指向原字符串，删除后的字符串存放在b所指的数组中，n中存放指定的

请编写一个函数void fun(char a[]，char b[]，int n)，其功能是：删除一个字符串中指定下标的字符。其中，a指向原字符串，删除后的字符串存放在b所指的数组中，n中存放指定的首先，我们需要明确删除一个字符串中指定下标的字符意味着什么。删除指定下标的字符实际上就是将该下标处的字符从原字符串中移除，然后将剩余的字符重新组合成一个新的字符串。解题思路如下：1. 确定字符串长度：遍历原字符串数组 `a[]` 直到遇到空字符 '\0'，这表示字符串的结束。2. 判断删除下标的有效性：确保

2024-04-21 18:15:54 198 1

原创请编写一个函数void fun(int m，int k，int xx[])，该函数的功能是：将大于整数m且紧靠m的k个素数存入xx所指的数组中。

请编写一个函数void fun(int m，int k，int xx[])，该函数的功能是：将大于整数m且紧靠m的k个素数存入xx所指的数组中。当解决这个问题时，你可以按照以下步骤设计函数：确定如何判断一个数是否为素数：素数是只能被1和自身整除的正整数。你需要编写一个函数来检查给定的整数是否为素数。找到大于整数m的第一个素数：从m开始递增检查每个数是否为素数，直到找到第一个素数为止。找到紧接着m的k个素数：一旦找到第一个大于m的素数，继续递增寻找下一个素数，并将这些素数存入数组中，直到数组

2024-04-21 18:06:22 177

原创请编写一个函数void fun(char *tt，int pp[])，统计在tt字符串中“a”到“z”26个字母各自出现的次数，并依次放在pp所指数组中。

请编写一个函数void fun(char *tt，int pp[])，统计在tt字符串中“a”到“z”26个字母各自出现的次数，并依次放在pp所指数组中。这个问题可以通过遍历输入字符串 `tt` 来解决。我们可以定义一个长度为26的数组 `pp`，用来存储每个字母出现的次数。然后，我们遍历字符串 `tt`，对于每个字符，我们判断它是否是字母，并且将它转换为小写字母，然后根据字母和 ASCII 码的关系，将它的出现次数记录在 `pp` 数组中对应位置。

2024-04-21 17:56:53 143

原创 Python 实现视频去抖动技术

Python 视频去抖动是指利用 Python 编程语言和相关的图像处理库，对视频中由于相机震动或手持拍摄等原因而导致的画面抖动进行处理的技术。视频去抖动的目的是使得视频画面更加稳定，减少抖动，提高观看体验。通常，视频去抖动的实现可以采用多种方法，包括基于帧差的方法、运动估计方法、深度学习方法等。其中，基于帧差的方法通过比较相邻帧之间的差异来进行处理，可以简单有效地减少画面抖动。而运动估计方法则通过对视频帧之间的运动进行估计，进而校正画面，使得画面更加稳定。

2024-04-21 14:35:41 6765 14

原创 python编写一个简单的课时记录系统

在学习过程中，跟踪课时的进度是非常重要的。为了方便记录和管理课时信息，我们可以使用Python编写一个简单的课时记录系统。这个系统将允许用户添加新的课程、记录已完成的课时，以及查看已完成课时的统计信息。

2024-04-21 14:17:32 5873

原创 python用循环新建多个列表

当我们处理数据时，有时候需要创建多个列表以存储不同类型或不同条件下的数据。在Python中，我们可以利用循环来快速、高效地创建这些列表。本文将介绍如何使用循环在Python中创建多个列表，并提供代码实例。

2024-04-21 14:09:07 2448

原创请编写函数void fun(int x，int pp[]，int *n)，它的功能是：求出能整除x且不是偶数的各整数，并按从小到大的顺序放在pp所指的数组中，这些除数的个数通过形参n返回。

请编写函数void fun(int x，int pp[]，int *n)，它的功能是：求出能整除x且不是偶数的各整数，并按从小到大的顺序放在pp所指的数组中，这些除数的个数通过形参n返回。这个问题可以通过遍历所有小于等于x的数，找出能整除x且不是偶数的数，并将它们存储在数组pp中。在遍历过程中，计数器n记录符合条件的数的个数。最后，将pp中的数按从小到大的顺序排列。所以，解题的思路如下：1. 初始化一个计数器n为0，用于记录满足条件的数的个数。2. 遍历从1到x的所有整数，对于每个数i，如果它能

2024-04-21 13:05:57 74

原创请编写函数fun，它的功能是：求出1到1000之内能被7或11整除、但不能同时被7和11整除的所有整数并将它们放在a所指的数组中，通过n返回这些数的个数。

请编写函数fun，它的功能是：求出1到1000之内能被7或11整除、但不能同时被7和11整除的所有整数并将它们放在a所指的数组中，通过n返回这些数的个数。首先，我们需要明确被7或11整除的数的条件：1. 能被7整除的数：7, 14, 21, ...2. 能被11整除的数：11, 22, 33, ...接着，我们要注意到能同时被7和11整除的数是它们的最小公倍数，即77的倍数。因此，我们要排除这部分数。解题思路：1. 初始化一个空数组，用于存放符合条件的数。2. 从1到1000遍历每一个数，

2024-04-21 02:52:57 698 3

dlib-19.24.2-cp312-cp312-win-amd64.zip

py3.12特供的dlib-19.24.2-cp312-cp312-win_amd64.zip 记得解压后直接安装。

2024-03-10

Java-俩数的和.zip

“Java - 俩数的和.zip” 是一个压缩文件，其中很可能包含了用Java语言编写的实现两个数相加的简单程序。这个文件可能包含了Java源代码文件（.java），以及可能的编译后的类文件（.class），如果源代码被编译过的话。此外，可能还包含了一些文档或注释，以解释程序的用法和功能。适用人群： Java初学者：对于刚开始学习Java编程的人来说，这个资源可以作为一个简单的示例，帮助他们理解如何编写基本的Java程序。学生和教育工作者：在学校或自学环境中，这个资源可以作为教学材料，用于演示如何执行基本的数学运算。开发者：即使对于有经验的开发者，这个简单的示例也可能用于快速测试环境或作为更复杂程序的组成部分。

2024-02-07

python-LRU缓存.zip

“Python—LRU缓存.zip”是一个压缩文件，其中包含了使用Python实现的最近最少使用（Least Recently Used, LRU）缓存算法的代码和相关文档。LRU缓存算法是一种常用的缓存淘汰策略，它根据数据项最近被使用的时间来决定哪些数据项应该从缓存中移除，以确保缓存中始终存放着最近最可能被使用的数据项。这个压缩文件可能包括LRU缓存的实现代码、测试样例、使用说明和可能的性能优化策略。适用人群： Python开发者：对于想要了解或实现LRU缓存算法的Python开发者来说，这个资源是一个很好的学习资料。数据结构和算法爱好者：LRU缓存算法是数据结构和算法领域的一个经典问题，对于喜欢挑战和学习数据结构和算法的人来说，这个资源非常有用。缓存系统设计者：LRU缓存算法在缓存系统设计中有着广泛的应用，这个资源可以为缓存系统设计者提供实现和优化缓存策略的思路。

2024-02-07

某公司大数据大屏展示模版.zip

订阅专栏后源码免费，项目剖析详解：https://shangjinzhu.blog.csdn.net/article/details/136042003 “某公司大数据大屏展示模版.zip”是一个集合了多种大数据可视化大屏展示设计的压缩文件。它旨在为使用者提供一个快速搭建、高效展示大数据的平台。该模版集合了现代设计的最佳实践，包含了丰富的图表、动画效果和交互功能，旨在提供直观、动态的数据展示。这个模版包括但不限于以下元素：多种风格的大屏布局设计，适应不同的展示需求。丰富的数据可视化组件，如实时更新的图表、动态数据条等。交互功能，如数据筛选、图表联动等，增强用户体验。易于定制的样式和配色方案，以符合公司或项目的品牌形象。

2024-02-07

跨年炫酷烟花代码-动态-直接运行.zip

这是一个关于跨年炫酷烟花的动态代码，可以直接运行。资源介绍：跨年炫酷烟花代码_动态-直接运行.zip 是一个压缩文件，包含了可以直接运行的跨年炫酷烟花代码。该代码使用了Python语言和pygame库，可以实现动态的烟花效果，非常适合用于庆祝跨年等场合。内容概要：该压缩文件可能包含以下内容： Python脚本文件：包含了实现烟花效果的完整Python脚本，可以直接运行。 pygame库：包含了pygame库的相关文件，用于实现烟花的动态效果。运行说明：提供了如何运行代码的说明文档，包括所需的运行环境和步骤。适用人群：该资源适用于Python爱好者和想要制作动态烟花效果的人。通过阅读该资源，你可以学习如何使用Python和pygame库来制作动态烟花效果，并可以在自己的电脑上运行代码，享受跨年的喜悦。场景目标：制作动态烟花效果：该资源可以帮助你制作出动态的烟花效果，非常适合用于庆祝跨年等场合。学习Python和pygame库：通过阅读该资源，你可以学习如何使用Python和pygame库来制作动态效果，提高自己的编程技能。

2024-01-12

字符串-Java解题分析-学习资料.zip

字符串-Java解题分析-学习资料.zip 是一个关于Java中字符串处理的解题分析和学习资料的压缩文件。该资源主要涵盖了Java中字符串的基本操作、常见算法和问题解析，旨在帮助开发者深入理解字符串在Java中的运用，提高解决相关问题的能力。该压缩文件包含以下内容：字符串基础：详细介绍了Java中字符串的创建、拼接、比较、搜索等基本操作，以及常用的字符串类和API。算法解析：深入解析了常见的字符串算法问题，如最长公共子串、字符串排序、子串查找等，并提供了解题思路和代码示例。实战案例：通过具体的实战案例，演示了如何运用字符串处理技术解决实际问题，如文本处理、密码破解、数据压缩等。学习资料：提供了与字符串处理相关的参考资料、书籍和在线课程，方便开发者进一步扩展学习。适用人群：该资源适用于Java开发者、学生以及对字符串处理技术感兴趣的任何人。无论是初学者还是有一定经验的开发者，都可以从中获取有关Java字符串处理的实用知识和技能。场景目标：技能提升：帮助开发者提升解决字符串相关问题的能力，提高编程水平。

2024-01-06

python领域-安全帽识别.zip

这是一个Python领域的项目，关于安全帽识别的代码和相关文件。安全帽识别在许多行业和场景中都有实际应用，例如建筑工地、工厂、煤矿等，以确保工作人员佩戴安全帽以保障其生命安全。该zip文件可能包含以下内容：代码文件：用于实现安全帽识别的Python代码，可能使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）进行模型训练和推理。数据集：用于训练和验证模型的图像数据集，包括佩戴安全帽和不佩戴安全帽的不同场景和角度的图像。预训练模型：经过训练的模型文件，可以直接用于安全帽识别任务。文档和注释：项目文档、注释和说明，帮助理解代码和模型的原理、实现细节和使用方法。适用人群： Python开发人员：具备Python编程基础，熟悉深度学习框架和图像处理库（如OpenCV）的开发人员。机器学习工程师：具备机器学习和深度学习经验，能够进行模型训练、优化和应用。安全管理人员：在工业生产、施工现场等需要监控员工是否佩戴安全帽的场景下，可以使用该代码进行实时监控和预警。场景目标：安全监控：实时检测视频流中工作人员是否佩戴安全帽，并发出警报或提示信息。数据分析：对历史数据进

2024-01-06

ACM必会-杨氏矩阵题解分析.zip

ACM必会-杨氏矩阵题解分析.zip 是一个压缩文件，包含了关于杨氏矩阵问题的详细题解和代码实现。该资源旨在帮助参加ACM竞赛的选手更好地理解杨氏矩阵问题，并提供相应的解决方案和代码示例。内容概要：该压缩文件可能包含以下内容：问题描述：详细解释了杨氏矩阵问题的背景、要求和解题思路。算法分析：对杨氏矩阵问题进行了深入的算法分析和推理，为解决问题提供了理论支持。代码实现：提供了完整的代码实现，包括主函数和辅助函数，展示了如何用编程语言解决杨氏矩阵问题。测试样例：包含了多组测试样例，并展示了如何使用代码实现来验证问题的解决方案。适用人群：该资源适用于参加ACM竞赛的选手，特别是那些对杨氏矩阵问题感兴趣的选手。通过阅读该资源，选手们可以深入理解问题本质，掌握解题技巧，提高竞赛成绩。场景目标：理解问题：帮助选手们深入理解杨氏矩阵问题的本质和要求，明确解题思路。掌握技巧：通过算法分析和代码实现，使选手们掌握解决杨氏矩阵问题的技巧和方法。提高成绩：提供多组测试样例，使选手们能够验证自己的解决方案，提高解决问题的准确性和效率，从而在竞赛中取得更好的成绩

2024-01-06

蓝桥杯-蛇形矩阵题解.zip

蓝桥杯—蛇形矩阵题解.zip 是一个压缩文件，包含了关于蛇形矩阵问题的详细题解和代码实现。该资源旨在帮助参加蓝桥杯竞赛的选手更好地理解蛇形矩阵问题，并提供相应的解决方案和代码示例。内容概要：该压缩文件可能包含以下内容：问题描述：详细解释了蛇形矩阵问题的背景、要求和解题思路。算法分析：对蛇形矩阵问题进行了深入的算法分析和推理，为解决问题提供了理论支持。代码实现：提供了完整的代码实现，包括主函数和辅助函数，展示了如何用编程语言解决蛇形矩阵问题。测试样例：包含了多组测试样例，并展示了如何使用代码实现来验证问题的解决方案。适用人群：该资源适用于参加蓝桥杯竞赛的选手，特别是那些对蛇形矩阵问题感兴趣的选手。通过阅读该资源，选手们可以深入理解问题本质，掌握解题技巧，提高竞赛成绩。场景目标：理解问题：帮助选手们深入理解蛇形矩阵问题的本质和要求，明确解题思路。掌握技巧：通过算法分析和代码实现，使选手们掌握解决蛇形矩阵问题的技巧和方法。提高成绩：提供多组测试样例，使选手们能够验证自己的解决方案，提高解决问题的准确性和效率，从而在竞赛中取得更好的成绩。

2024-01-06

一个普通的模型备赛资料.zip

资源介绍：一个普通的模型备赛资料.zip 是一个压缩文件，包含了用于模型竞赛的参考和备赛资料。该资源可能涵盖了各种领域和主题，旨在帮助参赛者更好地准备和了解竞赛的相关要求和知识点。内容概要：该压缩文件可能包含以下内容：算法和数据结构：提供了一些常用的算法和数据结构，用于解决模型竞赛中的问题。数学基础：包含了数学相关的基础知识和公式，如概率统计、线性代数和微积分等。问题集和题目解析：提供了一些经典的问题集和题目解析，帮助参赛者熟悉竞赛题型和提高解题能力。实战经验和技巧：分享了一些参赛者的实战经验和技巧，包括如何准备、如何解题以及如何优化模型等。适用人群：该资源适用于参加各类模型竞赛的参赛者，特别是那些希望提高自己的算法和编程能力的人。无论是初学者还是有一定经验的参赛者，都可以从该资源中获得有用的信息和帮助。场景目标：准备竞赛：该资源可以帮助参赛者更好地准备竞赛，提高解题能力和技巧。学习和探索：通过阅读该资源，参赛者可以学习和探索新的算法和知识点，提高自己的算法和编程能力。参考和借鉴：在竞赛过程中，参赛者可以随时参考和借鉴该资源中的信息和经验，帮助自

2024-01-06

炫酷烟花+背景音乐-H5代码实现-可直接运行完整源码.zip

炫酷烟花+背景音乐-H5代码实现_可直接运行【完整源码】.zip 烟花仿真是一项具有创意和娱乐性质的项目，旨在通过H5技术实现炫酷的烟花效果，并结合背景音乐营造出一个生动、愉悦的视听体验。该项目的目标是通过Web浏览器即时展现精美的烟花效果，使用户能够在任何设备上欣赏到令人惊叹的视觉和听觉盛宴。

2024-01-06

【计算机设计大赛作品】豆瓣电影数据挖掘可视化-信息可视化赛道获奖项目-完整源码.zip

订阅专栏后源码免费，项目剖析详解：https://shangjinzhu.blog.csdn.net/article/details/135331137 资源介绍：【计算机设计大赛作品】豆瓣电影数据挖掘可视化—信息可视化赛道获奖项目_完整源码.zip 是一个计算机设计大赛的获奖作品，该项目以豆瓣电影数据为基础，通过数据挖掘和可视化技术，展示了电影的相关信息和趋势。该资源包含了完整的项目源码和相关文件，可供开发者参考和学习。内容概要：数据挖掘：该项目使用了数据挖掘技术，对豆瓣电影数据进行了深入分析，提取了电影的相关信息和特征。可视化展示：通过信息可视化技术，将电影数据以直观、生动的方式呈现出来，帮助用户更好地理解数据和趋势。交互功能：该项目还实现了多种交互功能，如筛选、排序、动态展示等，使用户能够更加方便地探索电影数据。适用人群：数据挖掘和可视化爱好者：对于对数据挖掘和可视化技术感兴趣的开发者来说，该项目提供了一个完整的实现案例，可供学习和参考。电影爱好者：对于喜欢电影的人，该项目可以帮助他们更好地了解电影的相关信息和趋势，提供更加全面的观影指南。

2024-01-02

计算机网的项目.zip

2023-12-29

Z字变换vector转向.cpp

2023-12-29

重排num中的各位数字，使其值最小化且不含任何前导零 .java

重排num中的各位数字，使其值最小化且不含任何前导零。.java

2023-12-27

Python版春节&元旦快乐代码（烟花+龙宝+声音）.zip

Python版春节&元旦快乐代码（烟花+龙宝+声音）.zip 是一个Python项目，旨在通过烟花、龙宝和声音的形式为春节和元旦送上祝福。该项目包括完整的代码和必要的文件，用户可以直接运行或进行二次开发。内容概要：烟花效果：通过Python的图形库，实现烟花绽放的效果，为节日增添喜庆氛围。龙宝动画：展示一个可爱的龙宝形象，在屏幕上进行动画表演，象征着好运和吉祥。声音祝福：播放一段喜庆的背景音乐，以及祝福的话语，为用户送上温馨的祝福。适用人群： Python爱好者：对于喜欢Python编程的爱好者来说，该项目提供了一个有趣的应用场景，可以学习图形库的使用和动画效果的实现。创意开发者：对于具有创意和想象力的开发者来说，该项目可以作为一个起点，进一步开发更多有趣的功能和效果。节日祝福发送者：对于想要通过技术手段为亲朋好友送上节日祝福的人，该项目提供了一个简单易行的方式。场景目标：节日祝福：在春节和元旦期间，为用户送上温馨、有趣的祝福，增加节日氛围。技术展示：对于想要展示自己技术能力的开发者来说，该项目可以作为一个展示作品，体现编程和创意的结合。

2023-12-24

圣诞贺卡-前端三件套实现.html

资源介绍：圣诞贺卡—前端三件套实现.html 是一个包含前端三件套（HTML、CSS、JavaScript）实现的圣诞贺卡资源的HTML文件。该资源旨在帮助开发者学习如何使用前端技术制作圣诞贺卡，并提供了一个简单的示例，以供参考和学习。内容概要： HTML结构：该资源包含一个简单的HTML结构，用于构建圣诞贺卡的页面布局。 CSS样式：通过CSS样式，开发者可以自定义贺卡的外观和样式，包括颜色、字体、背景等。 JavaScript交互：JavaScript可以实现贺卡中的交互效果，如点击按钮切换贺卡背景等。适用人群：前端开发者：对于想要学习如何使用HTML、CSS、JavaScript制作圣诞贺卡的前端开发者来说，该资源是一个很好的学习资料。初学者：对于刚刚接触前端技术的新手来说，该资源可以帮助他们了解如何使用前端技术制作简单的网页应用。爱好者：对于喜欢制作圣诞贺卡的人来说，该资源提供了一个实用的示例，可以参考和学习。场景目标：学习前端技术：通过该资源，开发者可以学习如何使用HTML、CSS、JavaScript制作圣诞贺卡，掌握前端技术的基本应用。制作圣诞

2023-12-20

动物状况分类数据集.csv

“动物状况分类数据集”在动物健康评估领域提出了独特而复杂的数据挑战。该数据集包含从鸟类到哺乳动物等多种动物物种，可以开发预测模型，根据五种不同的症状来确定动物的状况是否危险。该数据集的多样性为创建超越分类学界限的分类系统打开了大门，使其对于对动物福利和野生动物保护感兴趣的人们特别有价值。然而，其手动收集过程引入了潜在的错误来源，包括拼写错误和症状表示的变化。这需要细致的数据清理工作。数据.csv AnimalName：包含动物种类。比如狗、猫等症状1-5：包含症状危险：包含情况是否危险。

2023-12-18

【计算机设计大赛作品】VR项目-中国古字贾湖刻字案例剖析-完整源码.zip

订阅专栏后源码免费，项目剖析详解：https://shangjinzhu.blog.csdn.net/article/details/135045547 【计算机设计大赛作品】VR项目-中国古字贾湖刻字案例剖析-完整源码.zip 是一个计算机设计大赛的作品集，包含了完整的VR项目源码和相关文件。这个项目以中国古字贾湖刻字为案例，通过VR技术展示其独特魅力和历史价值。内容概要： VR项目源码：该资源包含了完整的VR项目源码，包括场景建模、交互设计、动画效果等。开发者可以通过阅读和理解源码，深入了解VR项目的实现过程和技术细节。贾湖刻字案例：该项目以中国古字贾湖刻字为案例，通过VR技术展示了贾湖刻字的独特魅力和历史价值。开发者可以通过该项目了解贾湖刻字的历史背景、文化内涵和艺术价值。相关文件：该资源还包含了一些与项目相关的文件，如场景模型、纹理贴图、音效等。这些文件对于项目的完整性和效果展示具有重要意义。适用人群： VR技术爱好者：对于喜欢探索VR技术的开发者来说，该资源是一个很好的学习资料。通过阅读和理解源码，他们可以深入了解VR技术的实现过程和技术细节。

2023-12-17

【计算机设计大赛作品源码】诗意千年-唐朝诗人群像的数字展现-完整源码.zip

订阅专栏后源码免费，项目剖析详解：https://shangjinzhu.blog.csdn.net/article/details/134985069 资源介绍：【计算机设计大赛作品源码】诗意千年—唐朝诗人群像的数字展现_完整源码.zip 是一个包含“诗意千年—唐朝诗人群像的数字展现”项目完整源码的压缩文件。该项目旨在通过数字技术，将唐朝诗人及其作品以一种生动、直观的方式呈现给观众，让人们更加深入地了解唐朝诗人群像和他们的创作历程。内容概要：项目背景：该项目以唐朝诗人为背景，通过对诗人及其作品的收集、整理和分析，利用数字技术，将唐朝诗人群像以一种生动、直观的方式呈现给观众。数据来源：该项目采用了多种数据来源，包括诗人传记、诗歌作品、历史文献等，以确保数据的准确性和可靠性。数字展现：该项目通过数字技术，如虚拟现实、增强现实等，将诗人及其作品以一种生动、直观的方式呈现给观众，让人们更加深入地了解唐朝诗人群像和他们的创作历程。适用人群：该资源适用于以下人群：计算机设计大赛参赛者：该项目可以作为参赛者的参考项目，帮助参赛者了解数字技术在文化传承领域的应用和实现方法。

2023-12-14

【计算机设计大赛】冬残奥会可视化系统-完整源码.zip

订阅专栏后源码免费，项目剖析详解：https://shangjinzhu.blog.csdn.net/article/details/134969735 资源介绍：【计算机设计大赛】冬残奥会可视化系统_完整源码.zip 是一个包含冬残奥会可视化系统完整源码的压缩文件。该项目旨在通过信息可视化的方式，展示冬残奥会的比赛数据、运动员信息、场馆数据等内容，为观众提供更加直观、生动的观赛体验。内容概要：项目背景：该项目以冬残奥会为背景，通过对比赛数据、运动员信息、场馆数据等进行收集、整理和分析，利用信息可视化的技术手段，展示冬残奥会的各项数据和信息。数据来源：该项目采用了多种数据来源，包括比赛数据、运动员信息、场馆数据等，以确保数据的准确性和可靠性。可视化展示：该项目通过多种可视化手段，如地图、图表、动画等，将数据以直观、生动的方式展示出来，便于观众理解和关注。适用人群：该资源适用于以下人群：计算机设计大赛参赛者：该项目可以作为参赛者的参考项目，帮助参赛者了解信息可视化技术在体育赛事领域的应用和实现方法。

2023-12-13

【中国大学生计算机设计大赛信息可视化赛道】获奖项目深入剖析-脱贫攻坚战下贫困地区的发展趋势与成绩数据可视化设计-完整源码.zip

项目剖析详解：https://shangjinzhu.blog.csdn.net/article/details/134967916 订阅专栏后源码免费。资源介绍：【中国大学生计算机设计大赛信息可视化赛道】获奖项目深入剖析—脱贫攻坚战下贫困地区的发展趋势与成绩数据可视化设计_完整源码.zip 是一个包含脱贫攻坚战下贫困地区的发展趋势与成绩数据可视化设计的完整源码的压缩文件。该项目旨在通过信息可视化的方式，展示脱贫攻坚战下贫困地区的发展趋势和成绩，为相关决策提供参考。项目背景：该项目以脱贫攻坚战为背景，通过对贫困地区的发展趋势和成绩数据进行收集、整理和分析，利用信息可视化的技术手段，展示贫困地区的发展情况和成果。数据来源：该项目采用了多种数据来源，包括政府公开数据、调研数据、统计数据等，以确保数据的准确性和可靠性。可视化展示：该项目通过多种可视化手段，如地图、图表、动画等，将数据以直观、生动的方式展示出来，便于相关决策者理解和关注。计算机设计大赛参赛者：该项目可以作为参赛者的参考项目，帮助参赛者了解信息可视化技术在脱贫攻坚领域的应用和实现方法。

2023-12-13

【中国大学生计算机设计大赛信息可视化赛道】获奖项目深入剖析-中国野生动物保护可视化源码.zip

项目剖析详解：https://shangjinzhu.blog.csdn.net/article/details/134959024 订阅专栏后源码免费。资源介绍：【中国大学生计算机设计大赛信息可视化赛道】获奖项目深入剖析—中国野生动物保护可视化源码.zip 是一个包含中国野生动物保护可视化项目源码的压缩文件。该项目旨在通过信息可视化的方式，展示中国野生动物的保护状况，提高公众对野生动物保护的关注和意识。内容概要：项目背景：该项目以中国野生动物保护为主题，通过收集和分析相关数据，利用信息可视化的技术手段，展示中国野生动物的保护状况和趋势。数据来源：该项目采用了多种数据来源，包括政府公开数据、科研机构数据、环保组织数据等，以确保数据的准确性和可靠性。可视化展示：该项目通过多种可视化手段，如地图、图表、动画等，将数据以直观、生动的方式展示出来，便于公众理解和关注。适用人群：该资源适用于以下人群：计算机设计大赛参赛者：该项目可以作为参赛者的参考项目，帮助参赛者了解信息可视化技术的应用和实现方法。

2023-12-12

蒲公英和雏菊图像数据集.zip

该数据集包含 1823 张蒲公英和雏菊花的图像资源介绍：蒲公英和雏菊图像数据集.zip 是一个包含 1823 张蒲公英和雏菊花的高清图像数据集，旨在帮助机器学习和深度学习领域的研究人员、工程师、学生等群体进行花卉分类、识别和相关任务。该数据集中的图像均经过专业的处理和标注，以确保数据的质量和准确性。内容概要：数据集组成：该数据集包含 1823 张蒲公英和雏菊花的图像，每张图像都经过了专业的标注和处理，以确保数据的质量和准确性。图像质量：数据集中的图像均为高分辨率、清晰的蒲公英和雏菊花图像，能够清晰地展示花卉的特征和细节。分类类别：该数据集包含蒲公英和雏菊两种不同类型的花卉图像，因此可以进行二分类或多分类任务。适用人群：该数据集适用于机器学习和深度学习领域的研究人员、工程师、学生等群体，可以帮助他们进行花卉分类、识别和相关任务，为自然图像分类、目标检测等应用提供支持。场景目标：花卉分类和识别：研究人员和工程师可以利用该数据集训练和测试深度学习模型，实现蒲公英和雏菊花的自动分类和识别任务，提高分类和识别的准确性和效率。自然图像分类：该数据集也可以用于自然图像

2023-12-12

西红柿识别图像数据集-最全.zip

西红柿识别图像数据集-最全.zip 图像被分为二元类别（健康和不合格）和三元类别（成熟、未成熟和不合格）。资源介绍：西红柿识别图像数据集-最全.zip 是一个包含大量西红柿图片的数据集，旨在帮助农业领域的研究人员、农学家、农业从业者等群体进行西红柿品质的识别和分类。该数据集包含了健康和不合格的二元类别以及成熟、未成熟和不合格的三元类别的图像，共计数百张高质量的图片。内容概要：数据集组成：该数据集包含健康和不合格的二元类别以及成熟、未成熟和不合格的三元类别的西红柿图片，共计数百张高质量的图片。图像质量：数据集中的图像均为高分辨率、清晰的西红柿图片，能够清晰地展示不同品质的西红柿的特征和细节。分类类别：该数据集分为二元类别（健康和不合格）和三元类别（成熟、未成熟和不合格），可以根据实际需求进行不同的分类任务。适用人群：该数据集适用于农业领域的研究人员、农学家、农业从业者等群体，可以帮助他们进行西红柿品质的识别和分类任务，为农业生产和质量监控提供有力支持。

2023-12-12

水果识别图像数据集-包含市面上几乎所有常见水果.zip

水果识别图像数据集-包含市面上几乎所有常见水果.zip包含极大量的图片数据集。 test、train、valid 可以应用目的：饮食管理：对特定水果过敏的用户可以使用该模型来识别混合餐或水果沙拉中的水果，使他们更容易管理饮食并避免过敏反应。健康和保健应用程序：“过敏水果”模型可以集成到健康和保健应用程序中，根据用户的过敏情况指导用户食用水果，帮助更好的营养跟踪和膳食计划。超市结账系统：杂货店可以在其自助结账系统中使用该模型来识别顾客购买的水果类型，特别是对于散装和未贴标签的水果进行正确定价。农业质量控制：该模型可以帮助农民和农业企业对其产品进行有效的分类和分类，提高运营效率。教育目的：该模型可用于旨在教孩子们水果类型的教育工具或游戏，甚至可以用作教授计算机视觉基础知识的工具。

2023-12-12

脑肿瘤CT图片数据集.zip

脑肿瘤CT图片数据集.zip 包含：brain_tumor_dataset、No、Yes 资源介绍：脑肿瘤CT图片数据集.zip 是一个包含大量脑肿瘤CT图片的数据集，旨在帮助医疗图像分析领域的研究人员、医生、医学学生等群体进行脑肿瘤的检测、分类和诊断。该数据集包含了正常和患有脑肿瘤的CT图片，每张图片都经过了专业的标注和处理，以确保数据的质量和准确性。内容概要：数据集组成：该数据集包含正常和患有脑肿瘤的CT图片，每张图片都经过了专业的标注和处理，以确保数据的质量和准确性。图像质量：数据集中的图像均为高分辨率、清晰的CT图片，能够清晰地展示脑部结构和肿瘤特征。分类类别：该数据集包含了正常和患有脑肿瘤的CT图片，因此可以进行二分类或多分类任务。适用人群：该数据集适用于医疗图像分析领域的研究人员、医生、医学学生等群体，可以帮助他们进行脑肿瘤的检测、分类和诊断任务。场景目标：脑肿瘤检测：研究人员和医生可以利用该数据集训练和测试机器学习模型，实现脑肿瘤的自动检测和分类任务，提高诊断的准确性和效率。

2023-12-12

水母图像数据集.zip

该数据集包含 900 张水母图像，属于六个不同类别和物种：淡紫色毒刺水母、月亮水母、桶状水母、蓝色水母、罗盘水母和狮鬃水母。您可以应用机器学习技术来深入了解水母分类、物种识别和颜色分析。水母分类：利用机器学习技术，根据水母的物理特征将水母图像分为不同的类别。物种识别：使用机器学习技术根据水母的物理特征来识别数据集中的水母物种。颜色分析：使用机器学习技术来分析数据集中水母的颜色模式。海月水母 (Aurelia aurita)：常见的水母，有四个马蹄形性腺，通过其半透明钟形顶部可见。它通过用触手收集水母、浮游生物和软体动物来进食。桶状水母 (Rhizostoma pulmo)：英国水域中发现的最大的水母，其钟形直径可达 90 厘米。它以触手捕捉浮游生物和小鱼为食。蓝色水母 (Cyanea lamarckii)：大型水母，直径可达 30 厘米。它以触手捕捉浮游生物和小鱼为食。罗盘水母（Chrysaora hysoscella）：因其钟形上类似罗盘的棕色斑纹而得名。它以触手捕捉浮游生物和小鱼为食。

2023-12-12

路标检测数据集-最新.zip

近年来，计算机视觉和深度学习的进步彻底改变了目标检测领域，在各个领域实现了广泛的应用。道路安全是一项重要的应用，准确、高效的物体检测在预防事故和改善交通管理方面发挥着至关重要的作用。为了解决该领域特有的挑战，研究人员和开发人员创建了专门为道路相关物体检测任务量身定制的专用数据集。在这些数据集中，ROAD MARK 数据集作为训练和评估对象检测模型的全面且有价值的资源脱颖而出。 ROAD MARK 数据集是带注释的图像和视频的精选集合，专注于检测和分类道路标记及相关对象。它涵盖了道路上遇到的各种场景，包括高速公路、城市街道和农村地区，使其高度代表现实世界的情况。该数据集包括各种类型的道路标记，例如车道线、箭头、人行横道、限速标志以及交通灯和障碍物等其他相关对象。该数据集包含 2892 个样本，该数据集（如图所示）被正确地分为三个部分：Train、Valid、Test！

2023-12-12

胸部 CT 扫描图像数据集最新.zip

这是一个关于胸部CT扫描图像的数据集，用于乳腺癌检测的项目。该数据集包含了三种胸部癌症类型，即腺癌、大细胞癌、鳞状细胞癌，以及一个正常细胞文件夹。数据文件夹主要包含"Data"文件夹内的所有步骤文件夹，分为"test"、"train"、"valid"三个子文件夹，分别代表测试集、训练集和验证集。训练集占总数据的70%，测试集占20%，验证集占10%。这个数据集的适用人群包括从事医学影像分析的研究人员、医生、医学学生等。通过使用这个数据集，他们可以训练和测试机器学习模型，提高乳腺癌检测的准确性和效率。此外，这个数据集也可以用于开发新的深度学习模型，以更好地检测乳腺癌。该数据集的场景目标包括：乳腺癌检测：研究人员和医生可以使用这个数据集训练和测试机器学习模型，以提高乳腺癌检测的准确性和效率。医学研究：医学学生和研究者可以利用这个数据集进行乳腺癌的形态学研究、诊断技术研究等，以深入了解乳腺癌的发病机制和诊断方法。辅助诊断：医生可以使用这个数据集结合人工智能技术，实现乳腺癌的辅助诊断，提高临床诊断的准确率和效率。

2023-12-12

豆叶病害分类图像数据集最新.zip

该数据集包含三种豆科植物叶片病变状态的照片，其中训练集中有1034张图像，校准集中有133张图像，数据大小为155MB。支持识别以下叶子病变状态：healthy、angular_leaf_spot 和 bean_rust。资源介绍：豆叶病害分类图像数据集【最新】.zip 是一个包含豆科植物叶片病变状态照片的数据集，旨在帮助农业领域的研究人员、农学家、农业从业者等群体进行豆叶病害的分类和识别。该数据集包含训练集和校准集两个部分，训练集包含1034张图像，校准集包含133张图像，数据大小为155MB。该数据集支持识别三种豆科植物叶片病变状态，包括健康（healthy）、角斑病（angular_leaf_spot）和锈病（bean_rust）。内容概要：数据集组成：该数据集由训练集和校准集两个部分组成，其中训练集包含1034张图像，校准集包含133张图像。图像来源：该数据集中的图像均来自真实的豆科植物叶片，拍摄了健康和患有不同病害的叶片。图像质量：该数据集中的图像均为高分辨率、清晰的照片，能够清晰地展示叶片的细节和病变特征。

2023-12-12

视网膜病变图像数据集.zip

该数据集由在各种成像条件下捕获的大量高分辨率视网膜图像组成。医学专业人员评估了每张图像中是否存在视网膜病变，并按 0 到 1 之间的等级进行评分，对应于以下类别：有身体疾病视网膜病变 ---> 0 无身体疾病视网膜病变 ---> 1 视网膜病变图像数据集约5000张资源介绍：视网膜病变图像数据集.zip 是一个包含大量高分辨率视网膜图像的数据集，旨在帮助医疗图像分析领域的研究人员、医生、医学学生等群体进行视网膜病变的检测和识别。该数据集中的图像是在各种成像条件下捕获的，包括有身体疾病和无身体疾病的视网膜病变，每张图像都由医学专业人员进行了评估和分类。这个数据集可以帮助相关人员提高视网膜病变识别的准确率和效率，从而更好地进行医学研究和诊断。内容概要：图像数量：该数据集包含约5000张高分辨率视网膜图像。图像来源：图像是在各种成像条件下捕获的，包括有身体疾病和无身体疾病的视网膜病变。图像质量：每张图像都经过医学专业人员的评估，并按0到1之间的等级进行评分。分类类别：数据集中的图像分为两个类别，有身体疾病视网膜病变和无身体疾病视网膜病变。

2023-12-11

高质量-验证码图像数据集.zip

有 10,001 张图像（其中 1 张额外图像表示好运 :D），它们是：灰色背景上的黑色文字或者白色背景上的灰色文字验证码共有 21 个可能的字符。此外，所有验证码的长度均为 6 个字符，尺寸为 (250x50)。我成功使用的一些方法是：具有 BCE 损失的 CNN 具有 CTC 损失的 CNN-LSTM 卷积自动编码器 -> 使用验证码潜在表示的简单神经网络分类器未来使用的想法图像分割/分类以分割两种类型的验证码。因此，我们可以为这两个版本中的每一个训练更专业的模型。

2023-12-11

吸烟者检测图片分类数据集最新.zip

该数据集包含 1120 张图像，平均分为两类，其中 560 张图像属于 Smoking（吸烟者）类别，其余 560 张图像属于 NotSmoking（非吸烟者）类别。该数据集是通过输入多个关键字扫描各种搜索引擎来组织的，这些关键字包括吸烟、吸烟者、人、咳嗽、吸入器、打电话的人、饮用水等。我们尝试考虑这两类中的通用图像来创建特定的图像。类间混乱程度，以便更好地训练模型。例如，吸烟类包含多个角度和各种手势的吸烟者图像。此外，NotSmoking 类中的图像由非吸烟者的图像组成，其手势与吸烟图像略有相似，例如人们喝水、使用吸入器、拿着手机、咳嗽等。未来的研究人员可以使用该数据集来提出用于自动检测和筛查吸烟者的深度学习算法，以确保绿色环境并在智慧城市中进行监控。数据集中的所有图像都经过预处理并将大小调整为 250×250 的分辨率。我们考虑了 80% 的数据用于训练和验证目的，20% 的数据用于测试。

2023-12-11

疟原虫识别数据集.zip

疟原虫识别数据集.zip该数据集包含2703张图像，来自133张用Fields染色处理过的厚血涂片。每个图像都有一个附带的注释文件，其中包含任何可见疟原虫周围边界框的坐标。使用安装在布鲁内尔SP150显微镜上的Motic MC1000摄像头以1000倍放大率拍摄图像。资源介绍：疟原虫识别数据集.zip 是一个包含2703张图像的数据集，旨在帮助生物医学领域的研究人员、医生、医学学生等群体进行疟原虫的识别和分析。该数据集中的图像是通过Fields染色处理后的厚血涂片拍摄而成，每个图像都附带有疟原虫周围边界框的坐标注释。这个数据集可以帮助相关人员提高疟原虫识别的准确率和效率，从而更好地进行疟疾的诊断和治疗。内容概要：图像数量：该数据集包含2703张疟原虫图像。图像来源：图像来自133张用Fields染色处理过的厚血涂片。图像注释：每个图像都有一个附带的注释文件，其中包含任何可见疟原虫周围边界框的坐标。拍摄设备：使用安装在布鲁内尔SP150显微镜上的Motic MC1000摄像头以1000倍放大率拍摄图像。

2023-12-11

垃圾分类图片数据集（训练集-测试集）.zip

数据文件包括训练集(有标注)和测试集(无标注)，训练集的所有图片分别保存在train文件夹下面的0-39个文件夹中，文件名即类别标签，测试集待分类的垃圾图片在test文件夹下，testpath.txt保存了所有测试集文件的名称，格式为：name+\n。资源介绍：垃圾分类图片数据集（训练集-测试集）.zip 是一个包含了大量垃圾分类图片的数据集，旨在帮助开发者、研究人员和环保爱好者等群体训练和测试垃圾分类模型。该数据集分为训练集和测试集两个部分，其中训练集包含有标注的图片，测试集包含无标注的图片。内容概要：训练集：该部分包含了大量已标注的垃圾分类图片，每个类别的图片都存储在独立的文件夹中，文件夹名称即为类别标签。开发者可以利用这些标注数据训练自己的垃圾分类模型。测试集：该部分包含了一些未标注的垃圾分类图片，这些图片是用来对训练好的模型进行测试和评估的。开发者可以通过对测试集进行模型评估，了解模型的准确率和鲁棒性。适用人群：该资源适用于从事垃圾分类相关领域的研究人员、开发者、环保爱好者等群体。通过使用该数据集，他们可以构建和优化垃圾分类模型，提高垃圾分类的准确率和效率

2023-12-11

中国居民消费价格指数CPI数据可视化案例-Python可视化技术实现.zip

项目剖析详解：https://shangjinzhu.blog.csdn.net/article/details/134936635 订阅专栏后免费。资源介绍：中国居民消费价格指数CPI数据可视化案例-Python可视化技术实现.zip 是一个包含了使用Python可视化技术实现的中国居民消费价格指数CPI数据可视化案例的压缩文件。该案例通过获取和处理2010年至2020年的CPI数据，使用多种图表和图形展示了中国居民消费价格指数的变化趋势和分布情况，包括折线图、柱状图、散点图和热力图等。内容概要：数据源：该案例使用了国家统计局公开的CPI数据作为数据源，包含了2010年至2020年的月度CPI数据。数据处理：通过Python中的pandas库对数据进行清洗和处理，包括缺失值填充、异常值处理等。图表展示：使用Python中的matplotlib、seaborn等可视化库，将处理后的CPI数据以多种图表和图形形式展示出来，包括折线图、柱状图、散点图和热力图等。

2023-12-11

大屏可视化基础学习必备-大屏可视化通用可套用模板.zip

项目剖析详解：https://blog.csdn.net/weixin_52908342/article/details/134865943 订阅专栏后源码免费。大屏可视化基础学习必备-通用可套用模板.zip 是一个包含了多个大屏可视化基础学习必备的通用可套用模板的压缩文件，可以帮助初学者快速学习和掌握大屏可视化的基础知识和技能。该模板包含了多个不同类型的大屏可视化效果和示例，例如折线图、柱状图、饼图、散点图等等，并且每个示例都提供了详细的步骤和说明，让学习者可以轻松地学习和使用。大屏可视化基础概念：该模板介绍了大屏可视化的基础概念和原理，包括数据可视化、大屏显示技术、可视化设计原则等等，帮助初学者了解大屏可视化的基本知识和技术。大屏可视化常用工具：该模板介绍了常用的的大屏可视化工具和库，包括ECharts、D3.js、Highcharts等等，并且每个工具都提供了简单的示例和说明，让学习者可以轻松地掌握和使用。大屏可视化效果示例：该模板包含了多个不同类型的大屏可视化效果和示例，例如折线图、柱状图、饼图、散点图等等

2023-12-07

Docker最全实战笔记教程.zip

资源介绍： Docker最全实战笔记教程.zip 是一个包含了一系列关于Docker实战笔记教程的压缩文件，这些教程旨在帮助开发者全面了解和掌握Docker的相关技术和应用。该压缩文件包含了多个不同方面的教程，涵盖了Docker的基本概念、镜像管理、容器管理、网络配置等多个方面。内容概要： Docker基本概念：该教程介绍了Docker的基本概念和原理，包括镜像、容器、Dockerfile等，帮助开发者了解Docker的核心思想和基本操作。镜像管理：该教程详细介绍了如何使用Docker命令和Dockerfile来构建和管理镜像，包括如何创建、构建、推送和拉取镜像等操作。容器管理：该教程介绍了如何使用Docker命令来管理和操作容器，包括如何创建、启动、停止、移动和删除容器等操作。网络配置：该教程介绍了如何配置和管理Docker容器的网络，包括如何创建自定义网络、将容器连接到网络以及配置网络端口映射等操作。

2023-11-28

OpenCV项目合集.zip

OpenCV项目合集.zip 是一个包含了多个使用OpenCV库开发的项目源代码的压缩文件，可以帮助开发者快速学习和应用OpenCV进行图像处理和计算机视觉应用开发。该合集包含了多个不同类型的项目，涵盖了图像处理、人脸识别、物体检测、运动跟踪等多个领域。内容概要：图像处理项目：该合集包含了一些基础的图像处理项目，如图像滤波、图像变换、图像分割等。这些项目可以帮助开发者熟悉OpenCV的图像处理功能和算法。人脸识别项目：该合集包含了一些人脸识别相关的项目，如人脸检测、人脸对齐、人脸特征提取等。这些项目可以帮助开发者了解和学习如何使用OpenCV进行人脸识别。物体检测项目：该合集包含了一些物体检测相关的项目，如目标检测、物体跟踪等。这些项目可以帮助开发者了解和学习如何使用OpenCV进行物体检测和跟踪。运动跟踪项目：该合集包含了一些运动跟踪相关的项目，如视频处理、运动轨迹提取等。这些项目可以帮助开发者了解和学习如何使用OpenCV进行运动跟踪和视频处理。适用人群：该资源适用于需要学习和应用OpenCV进行图像处理和计算机视觉应用开发的开发者或技术爱好者。通过

2023-11-28

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