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产品管理系统 一个基于 Flet 框架开发的现代化产品管理系统,
提供
直观的用户界面和完整的产品管理功能 ## 功能特性 ### 1. 仪表盘 - 关键指标展示:总产品数、分类数量、库存状态等
python 多端运行功能示例,界面任意定制.
2025-04-04 16:32:00
66KB
python
gui
react
1
TaguchiArray:该算法为正交(田口)数组
提供
输入:Q(级别数)和 N(因子数)。-matlab开发
该算法为正交(田口)数组
提供
输入:Q(级别数)和 N(因子数)。 输出是一个 M*N 数组,其中 M = Q^J,田口表的行和 J 满足方程 N= Q^(J-1) - 1)/(Q-1); 参考:Leung, Y.-W.; Yuping Wang,“一种正交遗传算法用于全局数值优化的量化百分比,“Evolutionary 计算,IEEE Transactions on ,vol.5,% no.1,pp.41,53,2001 年 2 月。
2025-03-30 16:31:41
2KB
matlab
1
2024年米哈游笔试题目.zip米哈游笔试题目### 内容概要 本博客为初学者
提供
了一个关于2024年米哈游笔试题目的全面指南
米哈游笔试题目### 内容概要 本博客为初学者
提供
了一个关于2024年米哈游笔试题目的全面指南。从米哈游的简介开始,逐步介绍了笔试题目的类型,包括编程题和数据结构与算法题。博客还
提供
了准备建议,如学习编程语言、掌握数据结构和算法、练习编程题和参加模拟笔试。此外,博客还涵盖了面试流程和注意事项,以及面试后的跟进。通过这个教程,读者可以对米哈游的招聘流程有一个全面的理解,并为未来的笔试和面试做好准备。 ### 适用人群 本博客适合对游戏开发和米哈游招聘流程感兴趣的初学者。无论你是编程小白,还是已经有一定编程基础的读者,都可以从本博客中找到适合自己的学习内容。 ### 使用场景及目标 本博客适用于在家、学校或任何学习环境中自学米哈游笔试题目和面试准备。通过跟随博客,读者可以了解米哈游笔试题目的类型和特点,学会如何准备笔试和面试,参与相关社区,并为未来的深入学习打下坚实的基础。 ### 其他说明 本博客注重实用性和易懂性,尽量避免使用复杂的专业术语。博客中包含的建议和资源可以帮助读者更好地理解和应用所学知识。同时,博客还强调了学习编程需要持续的努力和实践,鼓励读者积极参与社区和比赛,提高编程技
2025-03-28 21:37:00
243KB
编程语言
数据结构
求职面试
课程资源
1
全国计算机等级考试(NCRE)的题库和复习资料,包括计算机一级、二级、三级和四级等,
提供
所有等级和科目的题库和复习资料,助您逢考
全国计算机等级考试(NCRE)的题库和复习资料,包括计算机一级、二级、三级和四级等,
提供
所有等级和科目的题库和复习资料,助您逢考必过!全国计算机等级考试(NCRE)的题库和复习资料,包括计算机一级、二级、三级和四级等,
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2025-03-28 09:15:38
800KB
1
MPC控制器设计,模型预测控制,线性时变模型预测控制,LTV MPC,
提供
理论讲解与应用实现
提供
MPC算法、LTV MPC 算法在直升机和四旋翼中的应用实例
提供
模型预测控制资料
提供
matl
MPC控制器设计,模型预测控制,线性时变模型预测控制,LTV MPC,
提供
理论讲解与应用实现。
提供
MPC算法、LTV MPC 算法在直升机和四旋翼中的应用实例。
提供
模型预测控制资料。
提供
matlab中模型预测控制工具箱mpcDesign 的使用讲解。
2025-03-27 09:37:49
402KB
开发语言
1
从coco数据集中提取出来的消防栓数据集2000张,已标注,txt格式,只
提供
训练资料,不保证准确率
数据集在计算机视觉领域扮演着至关重要的角色,特别是在深度学习模型的训练中。这个特定的消防栓数据集是从广泛使用的COCO(Common Objects in Context)数据集中精心筛选出来的,旨在帮助开发和优化针对消防栓识别的算法。COCO数据集本身是一个大规模的多类别对象识别、分割和关键点检测的数据集,包含80个不同的物体类别,旨在促进实例分割、语义分割和目标检测的研究。 消防栓数据集的特点在于它专注于一个单一的类别——消防栓,这为特定任务的模型训练
提供
了便利。由于它已标注,这意味着每张图片都配有详细的边界框信息,这些信息通常以TXT格式存储,记录了图像中每个消防栓的位置和形状。这种标注对于监督学习的模型训练至关重要,因为模型需要这些标注来理解什么是消防栓以及如何识别它们。 数据集仅
提供
训练资料,这意味着它可能没有验证或测试集,这在机器学习实践中是常见的做法。开发者通常会将数据集划分为训练集、验证集和测试集,以评估模型在未见过的数据上的表现。不过,由于这里只
提供
训练集,模型的泛化能力需要通过交叉验证或其他方式来确保。 使用这样的数据集,可以进行以下步骤: 1. 数据预处理:你需要读取TXT标注文件,解析边界框坐标,并与对应的图像文件对齐。 2. 模型选择:选择合适的深度学习模型,如YOLO(You Only Look Once)、Faster R-CNN或Mask R-CNN,这些模型在目标检测任务中表现出色。 3. 训练:使用预处理后的数据对选定的模型进行训练,调整超参数以优化性能。 4. 评估:由于没有独立的验证集,可以使用交叉验证技术或者设定一部分训练数据作为验证集,以监控训练过程中的过拟合。 5. 测试与优化:对模型进行测试,观察其在未知数据上的表现,并根据结果进行调整和优化。 需要注意的是,由于数据集不保证准确率,可能存在标注错误或不完整的情况。在实际应用中,应仔细检查和校正这些标注,以提高模型的训练质量。 这个消防栓数据集为研究者和开发者
提供
了一个专注于消防栓识别的资源,可以用于构建和改进目标检测模型,特别是对公共安全有重要意义的消防设施的自动识别系统。通过深入理解和充分利用这个数据集,可以推动相关技术的进步并提升智能系统的实用性。
2025-03-24 20:04:49
296.18MB
数据集
1
【Unity相机和角色控制插件】RPG Cameras & Controllers
提供
了一套完整的相机和角色控制系统
文件名:RPG Cameras Controllers v6.1.unitypackage RPG Cameras & Controllers 是一款专为 RPG 游戏设计的 Unity 插件,
提供
了一套完整的相机和角色控制系统,帮助开发者快速实现第三人称视角和角色移动控制。这个插件包括了多个自定义选项,允许开发者轻松调整相机和角色控制的行为,适用于动作角色扮演类游戏(ARPG)或传统 RPG 类型的项目。 以下是 RPG Cameras & Controllers 的一些关键特点和功能介绍: 1. 第三人称相机 自由视角:支持第三人称视角,允许玩家自由控制相机的旋转和角度。相机通常会跟随玩家角色,
提供
更好的视野。 平滑过渡:插件
提供
平滑的相机过渡效果,避免突兀的镜头移动,使玩家体验更加自然。 碰撞检测:内置相机碰撞检测功能,防止相机穿过环境物体,保持视角的稳定和清晰。 2. 角色控制 基本移动控制:支持角色的基本移动,包括前后左右的平移、跳跃、跑步等功能,采用 Unity 标准的刚体和物理系统,确保动作流畅自然。 复杂动作组合:允许玩家进行组合动作......
2025-03-20 17:08:47
326.36MB
Unity插件
1
linux离线安装vim编辑器工具,
提供
vim全量依赖包
提供
全量vim安装所需依赖,在客户内网环境下,通常无法联网,无法使用yum安装vim,此时可以使用rpm安装包进行安装 1.把此资源包放到服务器 2.解压之后进入文件夹 3.执行yum install -y vim-* 或者rpm -Uvh *.rpm --nodeps --force 命令进行安装
2024-12-04 13:42:40
18.78MB
linux
vim
1
verilog软仿工具入门教程 含xcelium、vcs和verdi的原版user guide 并且
提供
了一个demo
xcelium怎么用?搭建VCS仿真环境没有例子参考?Verdi各种按钮和功能傻傻分不清?验证覆盖率what?这个教程帮你入门。 本教程来自大厂IC验证部门的新员工培训,资深老师讲解ppt,
提供
了xcelium、vcs和verdi的原版user guide,还有一个Demo用于工具操作的练习。
2024-11-26 15:02:09
49.76MB
编程语言
1
基于python的电影推荐系统(免费
提供
全部源码)
基于Python的电影推荐系统是一个应用广泛的项目,旨在通过推荐算法为用户
提供
个性化的电影推荐。该项目免费
提供
全部源码,适用于学习推荐系统和数据科学技术的学生和开发者。 项目介绍 该电影推荐系统项目利用Python编程语言和常见的推荐算法,包括协同过滤、基于内容的推荐和混合推荐等,帮助用户找到他们可能喜欢的电影。通过处理用户的评分数据和电影特征,该系统能够有效地
提供
个性化推荐。 功能特点 数据处理:使用Pandas库进行数据清洗和预处理,确保数据质量和一致性。 推荐算法: 协同过滤:基于用户和物品的协同过滤算法,推荐相似用户喜欢的电影。 基于内容:利用电影的特征(如类型、导演、演员)进行内容匹配和推荐。 混合推荐:结合多种推荐算法,提高推荐准确性和多样性。 用户界面:通过简单的命令行界面或Web界面(使用Flask等框架)与用户交互,展示推荐结果。 性能优化:通过矩阵分解和高效的数据处理技术,提高系统的性能和推荐速度。
2024-11-21 21:09:45
24.71MB
python
flask
1
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