0.排序基类
/**
* 为了后面排序算法扩展的方便,引入一个基础类Sorter
*/
package com.javasort;
/**
* 任何排序算法都继承此公共抽象基类Sorter
* @author Daniel Cheng
*
*/
public abstract class Sorter<E extends Comparable<E>> {
/**
* 任何排序算法都重写此抽象方法
* @param array:欲排序的数组
* @param from:元素的起始下标
* @param len:数组的长度
*/
public abstract void sort(E[] array, int from, int len);
/**
* 测试排序用例时调用此方法
* @param array
*/
public final void sort(E[] array) {
sort(array, 0, array.length);
}
/**
* 需要交换元素顺序时调用此方法
* @param array
* @param from
* @param to
*/
protected final void swap(E[] array, int from, int to) {
E tmp = array[from];
array[from] = array[to];
array[to] = tmp;
}
/**
* 打印排序后数组元素时调用此方法
* @param array
*/
public final void printResult(E[] array){
for(int i=0;i<array.length;i++){
System.out.print(array[i]+",");
}
}
}
1.冒泡排序
package com.javasort.bubblesorter;
/**
* 冒泡排序:最简单的排序算法了,算法思想是每次从数组末端开始比较相邻两元素,
* 把第i小的冒泡到数组的第i个位置。i从0一直到N-1从而完成排序。
* (当然也可以从数组开始端开始比较相邻两元素,把第i大的冒泡到数组的第N-i个位置。
* i从0一直到N-1从而完成排序。)
*/
import com.javasort.Sorter;
/**
* @author Daniel Cheng
*
*/
public class BubbleSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
private static boolean DOWN = true;
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
if (DOWN) {
bubble_down(array, from, len);
} else {
bubble_up(array, from, len);
}
}
private final void bubble_down(E[] array, int from, int len) {
for(int i=from;i<from+len;i++){
for(int j=from+len-1;j>i;j--){
if(array[j].compareTo(array[j-1])<0){
swap(array, j-1, j);
}
}
}
}
private final void bubble_up(E[] array, int from, int len) {
for(int i=from+len-1;i>=from;i--){
for(int j=from;j<i;j++){
if(array[j].compareTo(array[j+1])>0){
swap(array, j, j+1);
}
}
}
}
static final void up() {
DOWN=false;
}
}
/**
*
*/
package com.javasort.bubblesorter;
import com.javasort.Sorter;
/**
* @author Daniel Cheng
*
*/
public class BubbleSorterTest {
public static void main(String[] args) {
Comparable[] array={5,1,13,2,17,9,7,4,0};
Sorter bubbleSorter=new BubbleSorter();
//BubbleSorter.up();
bubbleSorter.sort(array);
bubbleSorter.printResult(array);
}
}
2.插入法排序
package com.javasort.insertsorter;
/**
* 插入法排序在数据规模小的时候十分高效,该算法每次插入第k+1个元素到
* 前k个有序数组中一个合适的的位置(k=0...N-1),从而完成排序。
*/
import com.javasort.Sorter;
/**
* @author Daniel Cheng
*
*/
public class InsertSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
E temp=null;
for(int i=from+1;i<from+len;i++){
temp=array[i];
int j=i;
for(;j>from;j--){
if(temp.compareTo(array[j-1])<0){
array[j]=array[j-1];
}
else
break;
}
array[j]=temp;
}
}
}
package com.javasort.insertsorter;
import com.javasort.Sorter;
public class InsertSorterTest {
public static void main(String[] args) {
Comparable[] array={5,1,13,2,14,9,7,4,0};
Sorter insertSort=new InsertSorter();
insertSort.sort(array);
insertSort.printResult(array);
}
}
3.快速排序
package com.javasort.quicksorter;
/**
* 快速排序是目前使用可能最广泛的排序算法.一般分如下步骤:
* 1)选择一个枢纽元素(有很对选法,我的实现里采用去中间元素的简单方法)
* 2)使用该枢纽元素分割数组,使得比该元素小的元素在它的左边,比它大的在右边。并把枢纽元素放在合适的位置。
* 3)根据枢纽元素最后确定的位置,把数组分成三部分,左边的,右边的,枢纽元素自己,对左边的,右边的分别递归调用快速排序算法即可。
* 快速排序的核心在于分割算法,也可以说是最有技巧的部分。
*/
import com.javasort.Sorter;
/**
* @author Daniel Cheng
*
*/
public class QuickSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
q_sort(array, from, from + len - 1);
}
private final void q_sort(E[] array, int from, int to) {
if (to - from < 1)
return;
int pivot = selectPivot(array, from, to);
pivot = partion(array, from, to, pivot);
q_sort(array, from, pivot - 1);
q_sort(array, pivot + 1, to);
}
private int partion(E[] array, int from, int to, int pivot) {
E tmp = array[pivot];
array[pivot] = array[to];// now to's position is available
while (from != to) {
while (from < to && array[from].compareTo(tmp) <= 0)
from++;
if (from < to) {
array[to] = array[from];// now from's position is available
to--;
}
while (from < to && array[to].compareTo(tmp) >= 0)
to--;
if (from < to) {
array[from] = array[to];// now to's position is available now
from++;
}
}
array[from] = tmp;
return from;
}
private int selectPivot(E[] array, int from, int to) {
return (from + to) / 2;
}
}
/**
*
*/
package com.javasort.quicksorter;
import com.javasort.Sorter;
import com.javasort.insertsorter.InsertSorter;
/**
* @author Daniel Cheng
*
*/
public class QuickSorterTest {
public static void main(String[] args) {
Comparable[] array={5,1,13,2,14,9,7,4,0};
Sorter quickSorter=new QuickSorter();
quickSorter.sort(array);
quickSorter.printResult(array);
}
}
4.选择排序
package com.javasort.selectsorter;
/**
* 选择排序:相对于冒泡来说,它不是每次发现逆序都交换,而是
* 在找到全局第i小的时候记下该元素位置,最后跟第i个元素交换,
* 从而保证数组最终的有序。
* 相对与插入排序来说,选择排序每次选出的都是全局第i小的,
* 不会调整前i个元素了。
*/
import com.javasort.Sorter;
/**
*
* @author Daniel Cheng
*
*/
public class SelectSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
for (int i = 0; i < len; i++) {
int smallest = i;
int j = i + from;
for (; j < from + len; j++) {
if (array[j].compareTo(array[smallest]) < 0) {
smallest = j;
}
}
swap(array, i, smallest);
}
}
}
package com.javasort.selectsorter;
import com.javasort.Sorter;
import com.javasort.bubblesorter.BubbleSorter;
public class SelectSorterTest {
public static void main(String[] args) {
Comparable[] array={5,1,13,2,17,9,7,4,0};
Sorter selectSorter=new SelectSorter();
selectSorter.sort(array);
selectSorter.printResult(array);
}
}
5.Shell排序
package com.javasort.shellsorter;
/**
* Shell排序可以理解为插入排序的变种,它充分利用了插入排序的两个特点:
1)当数据规模小的时候非常高效
2)当给定数据已经有序时的时间代价为O(N)
所以,Shell排序每次把数据分成若个小块,来使用插入排序,而且之后在这若个小块排好序的情况下把它们合成大一点的小块,继续使用插入排序,不停的合并小块,知道最后成一个块,并使用插入排序。
这里每次分成若干小块是通过“增量” 来控制的,开始时增量交大,接近N/2,从而使得分割出来接近N/2个小块,逐渐的减小“增量“最终到减小到1。
一直较好的增量序列是2^k-1,2^(k-1)-1,.....7,3,1,这样可使Shell排序时间复杂度达到O(N^1.5)
所以我在实现Shell排序的时候采用该增量序列
*/
import com.javasort.Sorter;
/**
*
* @author Daniel Cheng
*
* @param <E>
*/
public class ShellSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
//1.calculate(计算) first delta value
int value=1;
while((value+1)*2<len){
value=(value+1)*2-1;
}
//2.小块是通过“增量” 来控制的,开始时增量较大,接近N/2,从而使得分割出来接近N/2个小块,逐渐的减小“增量“最终到减小到1。
for(int delta=value;delta>=1;delta=(delta+1)/2-1){
for(int i=0;i<delta;i++){
modify_insert_sort(array,from+i,len-i,delta);
}
}
}
private final void modify_insert_sort(E[] array, int from, int len, int delta) {
if(len<=1)
return;
E tmp=null;
for(int i=from+delta;i<from+len;i+=delta){
tmp=array[i];
int j=i;
for(;j>from;j-=delta){
if(tmp.compareTo(array[j-delta])<0){
array[j]=array[j-delta];
}
else break;
}
array[j]=tmp;
}
}
}
package com.javasort.shellsorter;
import com.javasort.Sorter;
public class ShellSorterTest {
public static void main(String[] args) {
Comparable[] array={5,1,13,2,17,9,7,4,0};
Sorter shellSorter=new ShellSorter();
shellSorter.sort(array);
shellSorter.printResult(array);
}
}
6.堆排序
package com.javasort.heapsorter;
/**
* 堆排序:堆是一种完全二叉树,一般使用数组来实现。
* 堆主要有两种核心操作,
* 1)从指定节点向上调整(shiftUp)
* 2)从指定节点向下调整(shiftDown)
* 建堆,以及删除堆定节点使用shiftDwon,而在插入节点时一般结合两种操作一起使用。
* 堆排序借助最大值堆来实现,第i次从堆顶移除最大值放到数组的倒数第i个位置,
* 然后shiftDown到倒数第i+1个位置,一共执行N次调整,即完成排序。
* 显然,堆排序也是一种选择性的排序,每次选择第i大的元素。
*/
import com.javasort.Sorter;
/**
*
* @author Daniel Cheng
*
*/
public class HeapSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
build_heap(array,from,len);
for(int i=0;i<len;i++){
//第i次从堆顶移除最大值放到数组的倒数第i个位置,
swap(array, from, from+len-1-i);
//一直shiftDown(从0开始)到倒数第i+1个位置,一共执行N次调整
shift_down(array, from, len-1-i, 0);
}
}
private final void build_heap(E[] array, int from, int len) {
//我们从(len- 1)/ 2开始,因为分支节点+1=叶子节点,而所有的叶子节点已经是一个堆
int pos=(len-1)/2;
for(int i=pos;i>=0;i--){
shift_down(array,from,len,i);
}
}
private final void shift_down(E[] array, int from, int len, int pos) {
E tmp=array[from+pos];
int index=pos*2+1;//用左孩子结点
while(index<len)//直到没有孩子结点
{
if(index+1<len&&array[from+index].compareTo(array[from+index+1])<0)//右孩子结点是较大的
{
index+=1;//切换到右孩子结点
}
if(tmp.compareTo(array[from+index])<0){
array[from+pos]=array[from+index];
pos=index;
index=pos*2+1;
}
else{
break;
}
}
array[from+pos]=tmp;
}
}
/**
*
*/
package com.javasort.heapsorter;
import com.javasort.Sorter;
/**
* @author Daniel Cheng
*
*/
public class HeapSorterTest {
public static void main(String[] args) {
Comparable[] array = { 5, 1, 13, 2, 17, 9, 7, 4, 0 };
Sorter heapSorter=new HeapSorter();
heapSorter.sort(array);
heapSorter.printResult(array);
}
}
7.桶式排序
/**
* 桶式排序:
* 桶式排序不再是基于比较的了,它和基数排序同属于分配类的排序,
* 这类排序的特点是事先要知道待排 序列的一些特征。
* 桶式排序事先要知道待排 序列在一个范围内,而且这个范围应该不是很大的。
* 比如知道待排序列在[0,M)内,那么可以分配M个桶,第I个桶记录I的出现情况,
* 最后根据每个桶收到的位置信息把数据输出成有序的形式。
* 这里我们用两个临时性数组,一个用于记录位置信息,一个用于方便输出数据成有序方式,
* 另外我们假设数据落在0到MAX,如果所给数据不是从0开始,你可以把每个数减去最小的数。
*
*/
package com.javasort.bucketsorter;
/**
* @author Daniel Cheng
*
*/
public class BucketSorter {
public void sort(int[] keys,int from,int len,int max)
{
int[] temp=new int[len];
int[] count=new int[max];
for(int i=0;i<len;i++)
{
count[keys[from+i]]++;
}
//calculate position info
for(int i=1;i<max;i++)
{
count[i]=count[i]+count[i-1];//这意味着有多少数目小于或等于i,因此它也是position+ 1
}
System.arraycopy(keys, from, temp, 0, len);
for(int k=len-1;k>=0;k--)//从最末到开头保持稳定性
{
keys[--count[temp[k]]]=temp[k];// position +1 =count
}
}
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
int[] a={1,4,8,3,2,9,5,0,7,6,9,10,9,13,14,15,11,12,17,16};
BucketSorter bucketSorter=new BucketSorter();
bucketSorter.sort(a,0,a.length,20);//actually is 18, but 20 will also work
for(int i=0;i<a.length;i++)
{
System.out.print(a[i]+",");
}
}
}
8.基数排序
/**
* 基数排序:基数排序可以说是扩展了的桶式排序,
* 比如当待排序列在一个很大的范围内,比如0到999999内,那么用桶式排序是很浪费空间的。
* 而基数排序把每个排序码拆成由d个排序码,比如任何一个6位数(不满六位前面补0)拆成6个排序码,
* 分别是个位的,十位的,百位的。。。。
* 排序时,分6次完成,每次按第i个排序码来排。
* 一般有两种方式:
* 1) 高位优先(MSD): 从高位到低位依次对序列排序
* 2) 低位优先(LSD): 从低位到高位依次对序列排序
* 计算机一般采用低位优先法(人类一般使用高位优先),但是采用低位优先时要确保排序算法的稳定性。
* 基数排序借助桶式排序,每次按第N位排序时,采用桶式排序。
* 对于如何安排每次落入同一个桶中的数据有两种安排方法:
* 1)顺序存储:每次使用桶式排序,放入r个桶中,相同时增加计数。
* 2)链式存储:每个桶通过一个静态队列来跟踪。
*/
package com.javasort.radixsorter;
import java.util.Arrays;
/**
* @author Daniel Cheng
*
*/
public class RadixSorter {
public static boolean USE_LINK=true;
/**
*
* @param keys
* @param from
* @param len
* @param radix key's radix
* @param d how many sub keys should one key divide to
*/
public void sort(int[] keys,int from ,int len,int radix, int d)
{
if(USE_LINK)
{
link_radix_sort(keys,from,len,radix,d);
}
else
{
array_radix_sort(keys,from,len,radix,d);
}
}
private final void array_radix_sort(int[] keys, int from, int len, int radix,
int d)
{
int[] temporary=new int[len];
int[] count=new int[radix];
int R=1;
for(int i=0;i<d;i++)
{
System.arraycopy(keys, from, temporary, 0, len);
Arrays.fill(count, 0);
for(int k=0;k<len;k++)
{
int subkey=(temporary[k]/R)%radix;
count[subkey]++;
}
for(int j=1;j<radix;j++)
{
count[j]=count[j]+count[j-1];
}
for(int m=len-1;m>=0;m--)
{
int subkey=(temporary[m]/R)%radix;
--count[subkey];
keys[from+count[subkey]]=temporary[m];
}
R*=radix;
}
}
private static class LinkQueue
{
int head=-1;
int tail=-1;
}
private final void link_radix_sort(int[] keys, int from, int len, int radix, int d) {
int[] nexts=new int[len];
LinkQueue[] queues=new LinkQueue[radix];
for(int i=0;i<radix;i++)
{
queues[i]=new LinkQueue();
}
for(int i=0;i<len-1;i++)
{
nexts[i]=i+1;
}
nexts[len-1]=-1;
int first=0;
for(int i=0;i<d;i++)
{
link_radix_sort_distribute(keys,from,len,radix,i,nexts,queues,first);
first=link_radix_sort_collect(keys,from,len,radix,i,nexts,queues);
}
int[] tmps=new int[len];
int k=0;
while(first!=-1)
{
tmps[k++]=keys[from+first];
first=nexts[first];
}
System.arraycopy(tmps, 0, keys, from, len);
}
private final void link_radix_sort_distribute(int[] keys, int from, int len,
int radix, int d, int[] nexts, LinkQueue[] queues,int first) {
for(int i=0;i<radix;i++)queues[i].head=queues[i].tail=-1;
while(first!=-1)
{
int val=keys[from+first];
for(int j=0;j<d;j++)val/=radix;
val=val%radix;
if(queues[val].head==-1)
{
queues[val].head=first;
}
else
{
nexts[queues[val].tail]=first;
}
queues[val].tail=first;
first=nexts[first];
}
}
private int link_radix_sort_collect(int[] keys, int from, int len,
int radix, int d, int[] nexts, LinkQueue[] queues) {
int first=0;
int last=0;
int fromQueue=0;
for(;(fromQueue<radix-1)&&(queues[fromQueue].head==-1);fromQueue++);
first=queues[fromQueue].head;
last=queues[fromQueue].tail;
while(fromQueue<radix-1&&queues[fromQueue].head!=-1)
{
fromQueue+=1;
for(;(fromQueue<radix-1)&&(queues[fromQueue].head==-1);fromQueue++);
nexts[last]=queues[fromQueue].head;
last=queues[fromQueue].tail;
}
if(last!=-1)nexts[last]=-1;
return first;
}
public static void main(String[] args) {
int[] a={1,4,8,3,2,9,5,0,7,6,9,10,9,135,14,15,11,33,999999999,222222222,1111111111,12,17,45,16};
USE_LINK=true;
RadixSorter sorter=new RadixSorter();
sorter.sort(a,0,a.length,10,10);
for(int i=0;i<a.length;i++)
{
System.out.print(a[i]+",");
}
}
}
9.归并排序
package com.javasort.mergesorter;
/**
* 归并排序:思想是每次把待排的序列分成两部分,分别对这两部分递归地用归并排序,
* 完成后把这两个子部分合并成一个序列。归并排序借助一个全局性临时数组来方便
* 对子序列的归并,该算法核心在于归并。
*/
import java.lang.reflect.Array;
import com.javasort.Sorter;
/**
*
* @author Daniel Cheng
*
* @param <E>
*/
public class MergeSorter<E extends Comparable<E>> extends Sorter<E> {
@SuppressWarnings("unchecked")
@Override
public void sort(E[] array, int from, int len) {
if (len <= 1)
return;
E[] temporary = (E[]) Array.newInstance(array[0].getClass(), len);
merge_sort(array, from, from + len - 1, temporary);
}
private final void merge_sort(E[] array, int from, int to, E[] temporary) {
if (to <= from) {
return;
}
int middle = (from + to) / 2;
merge_sort(array, from, middle, temporary);
merge_sort(array, middle + 1, to, temporary);
merge(array, from, to, middle, temporary);
}
private final void merge(E[] array, int from, int to, int middle,
E[] temporary) {
int k = 0, leftIndex = 0, rightIndex = to - from;
System.arraycopy(array, from, temporary, 0, middle - from + 1);
for (int i = 0; i < to - middle; i++) {
temporary[to - from - i] = array[middle + i + 1];
}
while (k < to - from + 1) {
if (temporary[leftIndex].compareTo(temporary[rightIndex]) < 0) {
array[k + from] = temporary[leftIndex++];
} else {
array[k + from] = temporary[rightIndex--];
}
k++;
}
}
}
/**
*
*/
package com.javasort.mergesorter;
import com.javasort.Sorter;
/**
* @author Daniel Cheng
*
*/
public class MergeSorterTest {
public static void main(String[] args) {
Comparable[] array = { 5, 1, 13, 2, 17, 9, 7, 4, 0 };
Sorter mergeSorter = new MergeSorter();
mergeSorter.sort(array);
mergeSorter.printResult(array);
}
}
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本仿真模型基于MATLAB/Simulink(版本MATLAB 2016Rb)软件。建议采用matlab2016 Rb及以上版本打开。(若需要其他版本可联系代为转换) CSDN详情地址:https://blog.csdn.net/qq_50594161/article/details/146242453sharetype=blogdetail&sharerId=146242453&sharerefer=PC&sharesource=qq_50594161&spm=1011.2480.3001.8118
实战练习分词、创建词表、文本处理
在智慧园区建设的浪潮中,一个集高效、安全、便捷于一体的综合解决方案正逐步成为现代园区管理的标配。这一方案旨在解决传统园区面临的智能化水平低、信息孤岛、管理手段落后等痛点,通过信息化平台与智能硬件的深度融合,为园区带来前所未有的变革。 首先,智慧园区综合解决方案以提升园区整体智能化水平为核心,打破了信息孤岛现象。通过构建统一的智能运营中心(IOC),采用1+N模式,即一个智能运营中心集成多个应用系统,实现了园区内各系统的互联互通与数据共享。IOC运营中心如同园区的“智慧大脑”,利用大数据可视化技术,将园区安防、机电设备运行、车辆通行、人员流动、能源能耗等关键信息实时呈现在拼接巨屏上,管理者可直观掌握园区运行状态,实现科学决策。这种“万物互联”的能力不仅消除了系统间的壁垒,还大幅提升了管理效率,让园区管理更加精细化、智能化。 更令人兴奋的是,该方案融入了诸多前沿科技,让智慧园区充满了未来感。例如,利用AI视频分析技术,智慧园区实现了对人脸、车辆、行为的智能识别与追踪,不仅极大提升了安防水平,还能为园区提供精准的人流分析、车辆管理等增值服务。同时,无人机巡查、巡逻机器人等智能设备的加入,让园区安全无死角,管理更轻松。特别是巡逻机器人,不仅能进行360度地面全天候巡检,还能自主绕障、充电,甚至具备火灾预警、空气质量检测等环境感知能力,成为了园区管理的得力助手。此外,通过构建高精度数字孪生系统,将园区现实场景与数字世界完美融合,管理者可借助VR/AR技术进行远程巡检、设备维护等操作,仿佛置身于一个虚拟与现实交织的智慧世界。 最值得关注的是,智慧园区综合解决方案还带来了显著的经济与社会效益。通过优化园区管理流程,实现降本增效。例如,智能库存管理、及时响应采购需求等举措,大幅减少了库存积压与浪费;而设备自动化与远程监控则降低了维修与人力成本。同时,借助大数据分析技术,园区可精准把握产业趋势,优化招商策略,提高入驻企业满意度与营收水平。此外,智慧园区的低碳节能设计,通过能源分析与精细化管理,实现了能耗的显著降低,为园区可持续发展奠定了坚实基础。总之,这一综合解决方案不仅让园区管理变得更加智慧、高效,更为入驻企业与员工带来了更加舒适、便捷的工作与生活环境,是未来园区建设的必然趋势。
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学生信息管理系统是一个基于Java Web技术的综合性管理平台。通过此系统,可以实现对学生、教师、选课信息等的动态管理, 提升学校管理效率。系统采用分层架构设计,前端使用HTML、CSS,JavaScript和jQuery,后端基于Servlet,JSP和Spring框架,数据库采用MySQL。主要有四个大功能,学生管理( 增加学生信息、删除学生信息、修改学生信息、查询学生信息)、教师管理(增加教师信息、删除教师信息、修改教师信息、查询教师信息)、选课信息管理(添加选课、查询选课情况、删除选课记录)、系统管理( 登录与注册功能、 用户角色管理(老师,学生,管理员)、系统日志查看)。 技术架构 1.前端技术 HTML,CSS:静态页面布局与样式 JavaScript,jQuery:动态交互、DOM操作和AJAX请求 2.后端技术 Servlet:控制层,处理用户请求 JSP:页面动态生成 Spring:依赖注入,业务逻辑分离 3.数据库 MySQL:存储学生、教师,课程等数据 JDBC:数据库连接与操作
本课程是 PHP 进阶系列之 Swoole 入门精讲,系统讲解 Swoole 在 PHP 高性能开发中的应用,涵盖 协程、异步编程、WebSocket、TCP/UDP 通信、任务投递、定时器等核心功能。通过理论解析和实战案例相结合,帮助开发者掌握 Swoole 的基本使用方法及其在高并发场景下的应用。 适用人群: 适合 有一定 PHP 基础的开发者、希望提升后端性能优化能力的工程师,以及 对高并发、异步编程感兴趣的学习者。 能学到什么: 掌握 Swoole 基础——理解 Swoole 的核心概念,如协程、异步编程、事件驱动等。 高并发处理——学习如何使用 Swoole 构建高并发的 Web 服务器、TCP/UDP 服务器。 实战项目经验——通过案例实践,掌握 Swoole 在 WebSocket、消息队列、微服务等场景的应用。 阅读建议: 建议先掌握 PHP 基础,了解 HTTP 服务器和并发处理相关概念。学习过程中,结合 官方文档和实际项目 进行实践,加深理解,逐步提升 Swoole 开发能力。
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功能简介:本工具可实现批量对照片文件的人脸识别,并按指定分辨率进行转换保存。 可为人脸识别采集系统提供很好的辅助工具。 软件基本于OPENVC开发,识别精确,转换高效。 人脸识别工具 +人脸采集处理
内容概要:本文探讨了利用肌长变化反馈控制(FCM-ML)和演员-评论家强化学习(ACRL-NGN)来有效实现人体上肢和下肢无意识姿态稳定的算法方法。通过构建一个包含949条肌肉和22个关节的全身计算模型,在不同初始姿势的情况下进行模拟试验,验证了这些方法的有效性和鲁棒性,结果显示FCM-ML方法比其他传统方法更适用于此类任务。研究指出人类及其他脊椎动物在无意识状态下,通过抗拮抗性的肌肉长度变化反馈机制来维持舒适状态下的自然身体姿势(NBP)。此外,研究还表明这种控制策略有助于机器人设计、运动员训练以及康复患者的治疗。 适用人群:生物力学、机器人学以及神经科学领域的研究人员、工程师,以及关注人体姿态控制及其应用的学者和技术人员。 使用场景及目标:①解释人和非人的脊椎动物如何在无意识情况下维持最佳姿势,特别是处于重力环境中的自然身体姿势(NBP)。②为机器人肌肉控制提供理论支持和发展方向,特别是在模拟多肌肉协调控制方面。③指导运动训练及病患恢复计划的设计与优化。 其他说明:研究发现ACRL-NGN结合FCM-ML不仅能够迅速有效地实现期望的姿态稳定性,而且不需要对肌肉分类,这使其在复
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