vector<Rect>

时间: 2023-10-16 08:08:33 浏览: 84
vector<Rect>是一个存储Rect结构体对象的向量。其中Rect结构体包含id、length和width三个成员变量，可以用于表示矩形的属性。这个向量可以通过push_back()函数向末尾添加元素，通过begin()和end()函数来遍历向量中的元素。如果想对向量中的元素进行排序，可以在Rect结构体内部定义比较函数，以实现按照id、length和width的升序排序。另外，可以通过迭代器来访问向量中的元素，例如通过vec.begin()可以获取指向第一个元素的迭代器。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [C++ 中vector的使用方法](https://blog.csdn.net/duan19920101/article/details/50617190)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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** vector ** 介绍的是vector的一些操作方法，个人感觉和string差不多，只是vector是个动态数组，好多操作都是自己的函数直接进行操作 #include #include #include #include using namespace std; vectora(4); vectora1(4,2); vectora2(a1); vectora3(a1.begin(),a1.begin()+2);//复制a1的前二个,因为同为向量类型需加begin（） int b[10]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,0}; vectora10(b,b+8); vectora4(
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Vector Calculus

Vector Calculus Michael Corral Page：222 This book covers calculus in two and three variables. It is suitable for a one-semester course, normally known as “Vector Calculus”, “Multivariable Calculus”, or simply “Calculus III”. The prerequisites are the standard courses in single-variable calculus (a.k.a. Calculus I and II).
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OpenCV方法的MSER区域检测

std::vector<cv::Rect> bboxes; mser.detectRegions(image, regions, bboxes); 4. **处理检测结果**：regions是一个向量，其中每个元素都是一个点的向量，表示一个MSER区域的轮廓。bboxes是对应的边界框...

将vector<Rect> regions;转化为python代码

# 假设regions为vector<Rect>类型的变量 # 将regions转化为NumPy数组 regions_arr = np.zeros((len(regions), 4)) for i, r in enumerate(regions): regions_arr[i, 0] = r.x regions_arr[i, 1] = r.y regions_...

std::vector<Rect> eyes;

This line of code declares a variable named "eyes" that is a vector of "Rect" objects. A Rect object represents a rectangle with a position and size, commonly used in computer graphics and image ...

void detectAndDisplay(Mat frame) { Mat frame_gray; cvtColor(frame, frame_gray, COLOR_BGR2GRAY); equalizeHist(frame_gray, frame_gray); //-- Detect faces std::vector<Rect> faces; face_cascade.detectMultiScale(frame_gray, faces); for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) { Point center(faces[i].x + faces[i].width / 2, faces[i].y + faces[i].height / 2); ellipse(frame, center, Size(faces[i].width / 2, faces[i].height / 2), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 255), 4); Mat faceROI = frame_gray(faces[i]); //-- In each face, detect eyes std::vector<Rect> eyes; eyes_cascade.detectMultiScale(faceROI, eyes); for (size_t j = 0; j < eyes.size(); j++) { Point eye_center(faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width / 2, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height / 2); int radius = cvRound((eyes[j].width + eyes[j].height) * 0.25); circle(frame, eye_center, radius, Scalar(255, 0, 0), 4); } } //-- Show what you got imshow("Capture - Face detection", frame); }写出他的实现步骤

3.使用级联分类器(face_cascade)检测人脸，并将检测到的人脸存储在std::vector<Rect>类型的变量faces中。 4.对于每个检测到的人脸，计算出其中心点坐标，并绘制一个椭圆在该人脸的位置上。 5.将人脸区域提取出来，...

代码解释:代码中运用了什么算法public static Integer getSpecificRect(Vector<Rect> vecRect, PlateColor color) { List<Integer> xpositions = Lists.newArrayList(); int maxHeight = 0; int maxWidth = 0; for (int i = 0; i < vecRect.size(); i++) { xpositions.add(vecRect.get(i).x); if (vecRect.get(i).height > maxHeight) { maxHeight = vecRect.get(i).height; } if (vecRect.get(i).width > maxWidth) { maxWidth = vecRect.get(i).width; } } int specIndex = 0; for (int i = 0; i < vecRect.size(); i++) { Rect mr = vecRect.get(i); int midx = mr.x + mr.width / 2; if (PlateColor.GREEN.equals(color)) { if ((mr.width > maxWidth * 0.8 || mr.height > maxHeight * 0.8) && (midx < Constant.DEFAULT_WIDTH * 2 / 8 && midx > Constant.DEFAULT_WIDTH / 8)) { specIndex = i; } } else { // 如果一个字符有一定的大小，并且在整个车牌的1/7到2/7之间，则是我们要找的特殊车牌 if ((mr.width > maxWidth * 0.8 || mr.height > maxHeight * 0.8) && (midx < Constant.DEFAULT_WIDTH * 2 / 7 && midx > Constant.DEFAULT_WIDTH / 7)) { specIndex = i; } } } return specIndex; }

该方法的输入是一个包含多个矩形区域的 Vector<Rect> 对象，以及车牌颜色 PlateColor。方法首先遍历所有矩形，记录它们的 x 坐标和最大宽度、最大高度。然后，根据车牌颜色不同，判断特定位置的字符区域。对于绿色...

void datectFace(Mat& frame, CascadeClassifier cascade, double scale, vector<string> faceLabels) { //灰度化处理，节省内存 Mat gray; cvtColor(frame, gray, COLOR_RGB2GRAY); //级联分类器比帧差法还更慢,因此，需要再将灰度图大小压缩一半左右 行列压缩 Mat smalling(cvRound(frame.rows / scale), cvRound(frame.cols / scale), CV_8UC1); //按存储大小计算 压缩方式采用线性压缩 resize(gray, smalling, smalling.size(), 0, 0, INTER_LINEAR); //直方图均值化 让灰度图经过直方图函数处理 黑白分明 equalizeHist(smalling, smalling); //imshow("smalling",smalling); //调用级联分类器进行模型匹配并进行框选识别 使用模型去进行每一个像素点的遍历 vector<Rect>faces; //使用CASCADE_SCALE_IMAGE算法 图像甄别 cascade.detectMultiScale(smalling, faces, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));

- vector<string> faceLabels：人脸标签，用于对检测到的人脸进行标记。 具体来说： - Mat gray; cvtColor(frame, gray, COLOR_RGB2GRAY);：将输入图像帧转换为灰度图像，以节省内存空间。 - Mat smalling...

for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { //先找到每个轮廓的面积 int area = contourArea(contours[i]); //打印出面积 cout << area << endl; if (area > 130 && area < 140 ) { float peri = arcLength(contours[i], true); vector<vector> conPoly(contours.size()); approxPolyDP(contours[i], conPoly[i], 0.02 * peri, true); vector<Rect> boundRect(contours.size()); //绘制矩形边界框，将含纳每一个独立的形状 boundRect[i] = boundingRect(conPoly[i]); //将边界框打印在原图上 rectangle(img1, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), Scalar(0, 255, 0), 2); } }解释一下

需要注意的是，这段代码中使用了一些向量（vector）类型的变量，例如contours、conPoly和boundRect。这些变量的作用是分别存储所有轮廓、多边形逼近后的轮廓和边界框。在处理过程中，这些向量会根据需要动态...

在vs2015 c++ .h中加入这段代码会报重定义 namespace cv_dnn { namespace { template <typename T> static inline bool SortScorePairDescend(const std::pair<float, T>& pair1, const std::pair<float, T>& pair2) { return pair1.first > pair2.first; } } // namespace inline void GetMaxScoreIndex(const std::vector<float>& scores, const float threshold, const int top_k, std::vector<std::pair<float, int> >& score_index_vec) { for (size_t i = 0; i < scores.size(); ++i) { if (scores[i] > threshold) { score_index_vec.push_back(std::make_pair(scores[i], i)); } } std::stable_sort(score_index_vec.begin(), score_index_vec.end(), SortScorePairDescend<int>); if (top_k > 0 && top_k < (int)score_index_vec.size()) { score_index_vec.resize(top_k); } } template <typename BoxType> inline void NMSFast_(const std::vector<BoxType>& bboxes, const std::vector<float>& scores, const float score_threshold, const float nms_threshold, const float eta, const int top_k, std::vector<int>& indices, float(*computeOverlap)(const BoxType&, const BoxType&)) { CV_Assert(bboxes.size() == scores.size()); std::vector<std::pair<float, int> > score_index_vec; GetMaxScoreIndex(scores, score_threshold, top_k, score_index_vec); // Do nms. float adaptive_threshold = nms_threshold; indices.clear(); for (size_t i = 0; i < score_index_vec.size(); ++i) { const int idx = score_index_vec[i].second; bool keep = true; for (int k = 0; k < (int)indices.size() && keep; ++k) { const int kept_idx = indices[k]; float overlap = computeOverlap(bboxes[idx], bboxes[kept_idx]); keep = overlap <= adaptive_threshold; } if (keep) indices.push_back(idx); if (keep && eta < 1 && adaptive_threshold > 0.5) { adaptive_threshold *= eta; } } } // copied from opencv 3.4, not exist in 3.0 template<typename Tp> static inline double jaccardDistance_(const Rect_<Tp>& a, const Rect<_Tp>& b) { Tp Aa = a.area(); Tp Ab = b.area(); if ((Aa + Ab) <= std::numeric_limits<Tp>::epsilon()) { // jaccard_index = 1 -> distance = 0 return 0.0; } double Aab = (a & b).area(); // distance = 1 - jaccard_index return 1.0 - Aab / (Aa + Ab - Aab); } template <typename T> static inline float rectOverlap(const T& a, const T& b) { return 1.f - static_cast<float>(jaccardDistance(a, b)); } void NMSBoxes(const std::vector<Rect>& bboxes, const std::vector<float>& scores, const float score_threshold, const float nms_threshold, std::vector<int>& indices, const float eta = 1, const int top_k = 0) { NMSFast(bboxes, scores, score_threshold, nms_threshold, eta, top_k, indices, rectOverlap); } }

在加入这段代码时，如果在同一个命名空间内有相同的函数或变量，则会报重定义的错误。如果你确定已经检查过代码，在其他地方没有定义相同的函数或变量，可以尝试将代码放在一个新的命名空间中。...

int main() { String filename = "D:\\code\\opencv-4.5.0-vc14_vc15\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml"; String filename_eye = "D:\\code\\opencv-4.5.0-vc14_vc15\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_eye.xml"; CascadeClassifier face_classifiler; CascadeClassifier eye_detect; if (!face_classifiler.load(filename)) { printf("The CascadeClassifier load fail!"); return 0; } if (!eye_detect.load(filename_eye)) { printf("The CascadeClassifier load fail!"); return 0; } namedWindow("face", WINDOW_AUTOSIZE); VideoCapture capture(1); Mat frame; Mat gray; while (capture.read(frame)) { cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY); equalizeHist(gray, gray); vector<Rect>faces; vector<Rect>eyes; face_classifiler.detectMultiScale(gray, faces, 1.2, 3, 0, Size(30, 30)); for (size_t t = 0; t < faces.size(); t++) { rectangle(frame, faces[static_cast<int>(t)], Scalar(255, 255, 0), 2, 8, 0); cv::Point locate; locate.x = (float)(faces[static_cast<int>(t)].x + faces[static_cast<int>(t)].width / 4); locate.y = (float)(faces[static_cast<int>(t)].y - 10); putText(frame, "Person", locate, FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1.2, (0, 0, 255), 2, 8); Mat eyeLocate = frame(faces[static_cast<int>(t)]); eye_detect.detectMultiScale(eyeLocate, eyes, 1.2, 10, 0, Size(20, 20)); for (size_t s = 0; s < eyes.size(); s++) { Rect rect; rect.x = faces[static_cast<int>(t)].x + eyes[s].x; rect.y = faces[static_cast<int>(t)].y + eyes[s].y; rect.width = eyes[s].width; rect.height = eyes[s].height; rectangle(frame, rect, Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0); } } imshow("face", frame); if (waitKey(10) == 27) { break; } } capture.release(); destroyAllWindows(); return 0; }

这段代码是一个简单的人脸和眼睛检测程序，使用了OpenCV库。让我解释一下代码的逻辑和功能： 1. 首先，加载了人脸和眼睛级联分类器的路径，并创建了CascadeClassifier对象face_classifiler和eye_detect来加载...

解释这个错误 error: no match for ‘operator=’ (operand types are ‘std::vector<cv::Rect_<int> >’ and ‘cv::Rect2i {aka cv::Rect_<int>}’) DynamicAreas = detectedDynamicArea;

这个错误提示是因为在代码中尝试将一个 cv::Rect2i 类型的变量赋值给了一个 std::vector<cv::Rect_<int>> 类型的变量，而这两种类型是不兼容的。 cv::Rect2i 表示一个矩形区域，而 std::vector<cv::Rect_...

分析一下这段代码并告诉我里面函数的用法// 特征提取和匹配，SIFT和FLANN vector src_pts, dst_pts; p.feature(img1_close, img2_close, &src_pts, &dst_pts); // 几何变换，透视变换 Mat H = findHomography(src_pts, dst_pts, RANSAC); Mat img2_warped; warpPerspective(img2_close, img2_warped, H, img1_close.size()); // 差分运算，绝对差分 Mat diff; absdiff(img1_close, img2_warped, diff); // 连通域检测，二值化、标记、筛选 Mat diff_bin; bool isDifferent = false; threshold(diff, diff_bin, 50, 255, THRESH_BINARY); vector<vector> diff_contours; vector<Vec4i> diff_hierarchy; vector<Rect> diff_rects; findContours(diff_bin, diff_contours, diff_hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); for (auto& c : diff_contours) { if (contourArea(c) > 1000) { diff_rects.push_back(boundingRect(c)); isDifferent = true; } } // 矩形框绘制，最小外接矩形 p.draw(imageDamaged, diff_rects, isDifferent);

这段代码是一个图像处理的过程，具体分为以下步骤： 1. 特征提取和匹配：使用 SIFT 特征提取算法和 FLANN 匹配算法，对两张图像进行特征提取和匹配，得到匹配点对应的坐标。 2. 几何变换：使用透视变换，将第二张...

std::vector<std::vector<double>> personPosition; std::vector<std::vector<double>> personPositionIOU; res = image.clone(); const int num_point = 17; std::string subpath = path.substr(0, path.length() - 3); std::string txtPath = subpath + "txt"; int personNum = 0; for (auto& obj : objs) { /* cv::rectangle( res, obj.rect, { 0, 0, 255 }, 2 );*/ float recHeight = obj.rect.height; float recWidth = obj.rect.width; float recLeft = obj.rect.x;// -obj.rect.width / 2; float recTop = obj.rect.y;// -obj.rect.height / 2;

- std::vector<std::vector<double>> personPosition; 和 std::vector<std::vector<double>> personPositionIOU;：定义了两个二维向量，用于保存人物的位置信息和人物位置的IOU（Intersection over Union）信息...

int main() { String filename = "D:\\code\\opencv-4.5.0-vc14_vc15\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml"; CascadeClassifier face_classifiler; if (!face_classifiler.load(filename)) { printf("The CascadeClassifier load fail!"); return 0; } namedWindow("face", WINDOW_AUTOSIZE); VideoCapture capture(1); Mat frame; Mat gray; while (capture.read(frame)) { cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY); equalizeHist(gray, gray); vector<Rect>faces; face_classifiler.detectMultiScale(gray, faces, 1.2, 3, 0, Size(30, 30)); for (size_t t = 0; t < faces.size(); t++) { rectangle(frame, faces[static_cast<int>(t)], Scalar(255, 255, 0), 2, 8, 0); cv::Point locate; locate.x = (float)(faces[static_cast<int>(t)].x + faces[static_cast<int>(t)].width / 4); locate.y = (float)(faces[static_cast<int>(t)].y - 10); putText(frame, "Person", locate, FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, (0, 0, 255), 2, 8); } imshow("face", frame); if (waitKey(10) == 27) { break; } } capture.release(); destroyAllWindows(); return 0; }

这段代码是一个使用OpenCV库进行人脸检测的程序。代码主要做了以下几个步骤： 1. 导入必要的头文件和命名空间。 2. 设置人脸级联分类器的文件路径。 3. 加载级联分类器，如果加载失败则输出错误信息并返回。...

#ifndef UTILS_H #define UTILS_H #include <vector> #include <QFont> #include <QString> #include <QRect> typedef std::vector<int> IntList; typedef std::vector<IntList> IntMatrix; QFont fit_font_with_text(QFont font, QString text, QRect rect); #endif // UTILS_H 添加代码注释

#include <vector> #include <QFont> #include <QString> #include <QRect> // 定义 IntList 和 IntMatrix 类型 typedef std::vector<int> IntList; typedef std::vector<IntList> IntMatrix; // 声明 fit_font_...

#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <string> using namespace std; class Shape { public: virtual double getArea() = 0; virtual string getName() = 0; void setWidth(double w) { width = w; } void setHeight(double h) { height = h; } protected: double width; double height; }; class Rectangle: public Shape { public: double getArea() { return (width * height); } string getName() { return "矩形"; } }; class Triangle: public Shape { public: double getArea() { return (width * height)/2; } string getName() { return "三角形"; } }; template<typename T> double getTotalArea(vector<T>& shapes) { double total = 0; for (typename vector<T>::iterator it = shapes.begin(); it != shapes.end();++it) { total += *it->getArea(); } return total; } class CompareShapes { public: bool operator()(Shape* a, Shape* b) { return a->getArea() < b->getArea(); } }; int main() { vector<Shape*> shapes; Rectangle rect1; rect1.setWidth(5); rect1.setHeight(7); Rectangle rect2; rect2.setWidth(3); rect2.setHeight(4); Triangle tri1; tri1.setWidth(5); tri1.setHeight(7); Triangle tri2; tri2.setWidth(3); tri2.setHeight(4); shapes.push_back(&rect1); shapes.push_back(&rect2); shapes.push_back(&tri1); shapes.push_back(&tri2); cout << "图形集合的总面积为：" << getTotalArea(shapes) << endl; sort(shapes.begin(), shapes.end(), CompareShapes()); cout << "图形集合中面积最大的图形是：" << shapes.back()->getName() << endl; return 0; }此段代码有错误不能运行，，请帮忙改正

#include <vector> #include <algorithm> #include <string> using namespace std; class Shape { public: virtual double getArea() = 0; virtual string getName() = 0; void setWidth(double w) { width = w;...

重载<<，支持vector<cv::Rect>添加QRect元素运算

例如，如果你想将std::vector<cv::Rect>这个用于存储OpenCV矩形的向量，与Qt中的QRect结构体进行某种形式的操作，可能需要自定义一种运算。 由于cv::Rect和QRect是两个不同的类型，它们通常不会自动相加或...

代码解释：public static String charsSegment(Mat inMat, PlateColor color, Boolean debug, String tempPath) { int charCount = 7; // 车牌字符个数 if (color.equals(PlateColor.GREEN)) { charCount = 8; } // 切换到灰度图 Mat gray = new Mat(); Imgproc.cvtColor(inMat, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); ImageUtil.gaussianBlur(gray, gray, debug, tempPath); Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_CHAR_PLATE_PREDICT, gray); // 图像进行二值化 Mat threshold = new Mat(); switch (color) { case BLUE: Imgproc.threshold(gray, threshold, 10, 255, Imgproc.THRESH_OTSU + Imgproc.THRESH_BINARY); break; default: // GREEN YELLOW Imgproc.threshold(gray, threshold, 10, 255, Imgproc.THRESH_OTSU + Imgproc.THRESH_BINARY_INV); break; } ImageUtil.debugImg(debug, tempPath, "plateThreshold", threshold); // 输出二值图 Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_CHAR_PLATE_PREDICT, threshold); // 边缘腐蚀 threshold = ImageUtil.erode(threshold, debug, tempPath, 2, 2); Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_CHAR_ERODE, threshold); // 垂直方向投影，错切校正 // 理论上，还可以用于分割字符 Integer px = getShearPx(threshold); ImageUtil.shearCorrection(threshold, threshold, px, debug, tempPath); // 前面已经结果错切校正了，可以按照垂直、水平方向投影进行精确定位 // 垂直投影 + 垂直分割线，分割字符 // 水平投影，去掉上下边框、铆钉干扰 threshold = sepAndClear(threshold, px, charCount, debug, tempPath); Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_CHAR_SEP_AND_CLEAR, threshold); // 边缘膨胀 // 还原腐蚀操作产生的影响 // 会影响中文字符的精确度 threshold = ImageUtil.dilate(threshold, debug, tempPath, 2, 2, true); Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_CHAR_DILATE, threshold); // 提取外部轮廓 List<MatOfPoint> contours = Lists.newArrayList(); Imgproc.findContours(threshold, contours, new Mat(), Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_NONE); Vector<Rect> charRect = new Vector<Rect>(); // 字符轮廓集合 Mat dst; dst = inMat.clone(); Imgproc.cvtColor(threshold, dst, Imgproc.COLOR_GRAY2BGR); if (debug) {

这段代码是一个字符分割的函数，输入参数包括原始图像、车牌颜色、是否开启调试模式和临时文件保存路径。主要功能是对车牌图像进行预处理，包括切换到灰度图、二值化、边缘腐蚀、错切校正、垂直方向投影、字符分割、...

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C#开发的C++作业自动批改系统

资源摘要信息:"本系统是一个基于C#开发的作业管理批改系统，专为C++作业批改而设计。系统采用C#语言编写，界面友好、操作简便，能高效地处理C++作业的提交、批改和反馈工作。该系统主要包含以下几个功能模块： 1. 用户管理模块：提供学生与教师的账户注册、登录、信息管理等功能。学生通过该模块上传作业，教师则可以下载学生提交的作业进行批改。 2. 作业提交模块：学生可以通过此模块上传自己的C++作业代码，系统支持多种格式的文件上传，确保兼容性。同时，系统将记录作业提交的时间和学生的身份信息，保证作业提交过程的公正性。 3. 自动批改模块：该模块是系统的核心功能之一。利用预设的测试用例和评分标准，系统可以自动对上传的C++代码进行测试和评分。它将通过编译和运行代码，检测代码的功能性和正确性，并给出相应的分数和批注，帮助学生快速了解自己的作业情况。 4. 手动批改模块：除了自动批改功能，系统还提供给教师手动批改的选项。教师可以查看学生的代码，对特定部分进行批注和修改建议，更加人性化地指导学生。 5. 成绩管理模块：该模块允许教师查看所有学生的成绩记录，并且可以进行成绩的统计分析。教师可以输出成绩报告，方便进行成绩的录入和公布。 6. 反馈模块：学生可以接收到教师的批改反馈，包括作业批改结果和教师的评语。通过这个模块，学生能够及时了解自己的学习情况，为后续学习指明方向。 该系统的开发，不仅减轻了教师批改作业的负担，而且提高了作业批改的效率和质量，实现了教学过程的信息化和自动化。同时，系统为学生提供了即时反馈，有助于提升学生的学习积极性和自主学习能力。 在技术实现方面，系统后端基于C#语言开发，利用.NET平台的强大功能，确保系统的稳定性和高效运行。数据库方面可能会使用SQL Server进行数据存储和管理。系统界面设计简洁明了，用户体验良好，符合现代软件开发的设计理念。 总体而言，基于C#的C++作业管理批改系统，对于提高教育质量和教学效率具有重要意义。" 上述资源信息表明，本系统以提高教育效率为目标，运用现代信息技术，旨在解决C++作业批改过程中的难题。开发者需要具备C#编程技能、软件开发全流程知识、数据库管理能力以及良好的用户界面设计能力。同时，本系统对于教师和学生都具有重要意义，能够极大地提高教学和学习过程中的互动性、及时性和针对性。开发者需要关注的不仅是系统的技术实现，还要考虑到教育学理论的应用，确保系统设计符合教育实际，真正满足教师和学生的使用需求。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依