Do i=1, NCV_Structure(N3Dpool) read(911,*)CV_Structure_x,CV_Structure_y,CV_Structure_z,Gama_CV,Gama_X,Gama_Y,Gama_z OBCV_X(i) =CV_Structure_x OBCV_Y(i) =CV_Structure_y OBCV_Z(i) =CV_Structure_z GAMA_OBCV(i) =Gama_CV GAMA_OBX(i) =Gama_X GAMA_OBY(i) =Gama_Y GAMA_OBZ(i) =Gama_z OBCV_X_Cal(N3Dpool,i) =OBCV_X(i) OBCV_Y_Cal(N3Dpool,i) =OBCV_Y(i) OBCV_Z_Cal(N3Dpool,i) =OBCV_Z(i) GAMA_OBCV_Cal(N3Dpool,i) =GAMA_OBCV(i) GAMA_OBX_Cal(N3Dpool,i) =GAMA_OBX(i) GAMA_OBY_Cal(N3Dpool,i) =GAMA_OBY(i) GAMA_OBZ_Cal(N3Dpool,i) =GAMA_OBZ(i) ENDDO

时间: 2023-12-07 19:04:05 浏览: 25
这段代码使用了一个Do循环，循环的次数是NCV_Structure(N3Dpool)。在循环的每一次，从文件911中读取了7个数值，分别是CV_Structure_x、CV_Structure_y、CV_Structure_z、Gama_CV、Gama_X、Gama_Y和Gama_z。然后将这些数值分别赋给了OBCV_X、OBCV_Y、OBCV_Z、GAMA_OBCV、GAMA_OBX、GAMA_OBY和GAMA_OBZ数组中对应索引的元素。接着，将OBCV_X、OBCV_Y、OBCV_Z、GAMA_OBCV、GAMA_OBX、GAMA_OBY和GAMA_OBZ数组中对应索引的元素分别赋给了OBCV_X_Cal、OBCV_Y_Cal、OBCV_Z_Cal、GAMA_OBCV_Cal、GAMA_OBX_Cal、GAMA_OBY_Cal和GAMA_OBZ_Cal数组中对应索引的元素。这段代码的作用是读取一些数据，并将它们存储到数组中，以便后续的计算需要。
相关问题

read(911,*) Para_Inlst07 IF (TRIM(Para_Inlst07)=='POOL_STRUCTURE') THEN read(911,*) NCV_Structure(N3Dpool) ENDIF allocate(OBCV_X(NCV_Structure(N3Dpool))) allocate(OBCV_Y(NCV_Structure(N3Dpool))) allocate(OBCV_Z(NCV_Structure(N3Dpool))) allocate(GAMA_OBCV(NCV_Structure(N3Dpool))) allocate(GAMA_OBX(NCV_Structure(N3Dpool))) allocate(GAMA_OBY(NCV_Structure(N3Dpool))) allocate(GAMA_OBZ(NCV_Structure(N3Dpool)))

这段代码首先从文件911中读取一个字符串Para_Inlst07，然后判断这个字符串是否等于"POOL_STRUCTURE"，如果是，则从文件911中读取一个数值NCV_Structure(N3Dpool)。接着，这段代码调用了allocate函数，分别为OBCV_X、OBCV_Y、OBCV_Z、GAMA_OBCV、GAMA_OBX、GAMA_OBY和GAMA_OBZ分配了内存空间，这些数组的大小都是NCV_Structure(N3Dpool)。这段代码的作用是动态地为这些数组分配内存空间，以便后续的计算需要。

read(911,*) Para_Inlst07 IF (TRIM(Para_Inlst07)=='3DCV_AQ') THEN read(911,*) AQ_Type_Input(N3Dpool) read(911,*) NCV_AQ(N3Dpool) ENDIF

这段代码是从文件中读取参数并分配相应的内存空间。首先读取一个字符串类型的参数 Para_Inlst07，如果该参数的值为 "3DCV_AQ"，则会继续读取两个参数 AQ_Type_Input 和 NCV_AQ，并将它们分别赋值给数组 AQ_Type_Input 和 NCV_AQ 的第 N3Dpool 个元素。这些数组可能会在后续的代码中用于计算网格中的某些参数，因此需要根据不同的输入值动态分配内存空间。

相关推荐

pptx

NCV63产品价值培训_财务核算1.pptx

NCV63产品价值培训_财务核算1.pptx
PDF

Onsemi_汽车照明方案 NCV7685-综合文档

Onsemi_汽车照明方案 NCV7685 RGB Lighting Evaluation Board User's Manuals
zip

NCV5-日志异常技术红皮书_NC单据开发日志异常的红皮书_

NC单据开发日志异常红皮书，主要是针对日志异常的

do ii=1,CircuitN_v do while(Logi(ii)==.false.) CondiPump0_v=CondiPump_v Dfr_max=0.0 Dp_max=0.0 CALL CalBCV(ii) CALL CalALS(ii) CALL CalIMP(ii) CALL CalArrayCD(ii) Dpressure_v(ii,1:NCV_v(ii))=Gauss(ArrayC_v(ii,1:NCV_v(ii),1:NCV_v(ii)),ArrayD_v(ii,1:NCV_v(ii)),NCV_v(ii)) CALL CalDflowRate(ii) do i=1,NCV_v(ii) if(Dp_max<abs(Dpressure_v(ii,i))) then Dp_max=abs(Dpressure_v(ii,i)) end if end do do i=1,NLS_v(ii) if(Dfr_max<abs(DflowRate_v(ii,i))) then Dfr_max=abs(DflowRate_v(ii,i)) end if end do if(Dfr_max>1000.0) then !CFR600!20180404wangjin修改 DT_v=DT_v*0.75 !20200322 open(unit=36,file='输出卡_错误.dat') !20200322 write(36,*) TimeNow_v,"Dfr_max=",Dfr_max,"DT_v=",DT_v !if(DT_v<1e-5) then ! DT_v=1e-5 !end if cycle else Logi(ii)=.true. end if do i=1,NCV_v(ii) CV_v(ii,i)%pressure=CV_v(ii,i)%pressure+Dpressure_v(ii,i) end do do i=1,NLS_v(ii) LS_v(ii,i)%flowRate=LS_v(ii,i)%flowRate+DflowRate_v(ii,i) !20190318 调试 !if(LS_v(ii,i)%flowRate<0.0) LS_v(ii,i)%flowRate=0.1 end do CondiPump_v=CondiPump0_v end do end do

1. 外层循环 do ii=1,CircuitN_v，用于遍历一个名为 CircuitN_v 的循环索引。 2. 内层循环 do while(Logi(ii)==.false.)，在满足 Logi(ii) 为 .false. 的条件下执行循环体。 循环体内的操作包括调用多个...

ncv_contrib-master\modules\wechat_qrcode\src\wechat_qrcode.cpp:56: error

在编译ncv_contrib-master项目中的wechat_qrcode模块时，出现了错误，具体错误信息为ncv_contrib-master\modules\wechat_qrcode\src\wechat_qrcode.cpp的第56行出现了错误。 要解决这个错误，我们首先需要打开...

class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) # Gramian matrix has real non-negative eigenvalues. eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) # Use complex detection of small eigenvalues from pinvh. t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) # Get a mask indicating which eigenpairs are not degenerate tiny, # and create a reordering array for thresholded singular values. above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh将这段代码放入一个.py文件中，用Spyder查看，有报错，可能是缩进有问题，无法被调用，根据这个问题，给出解决办法，给出改正后的完整代码

XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. eigvals, ...

class svd_recommender_py(): #svd矩阵推荐 def svds(A, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 #这不是解决问题的稳定方法。 solver == 'arpack' eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) #格拉米矩阵具有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复杂检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #得到一个指示哪些本征对不是退化微小的掩码， #并创建阈值奇异值的重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh这段代码主要是为了将scipy包中的SVD计算方法封装成一个自定义类，是否封装合适？如果不合适，给出修改后的完整代码

XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. eigvals, ...

class SVDRecommender: def __init__(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if self.which == 'LM': largest = True elif self.which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) #格拉米矩阵有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复数检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #获得一个指示哪些本征对不是简并微小的掩码， #并为阈值奇异值创建一个重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T) 将上述代码修改为使用LM，迭代器使用arpack

eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0, mode=self.solver) # 格拉米矩阵有实非负特征值。 eigvals = np.maximum...

那为什么报错(E) Exception caught in handler {"exc": "OpenCV(4.8.0) /io/opencv/modules/imgproc/src/contours.cpp:195: error: (-210:Unsupported format or combination of formats) [Start]FindContours supports only CV_8UC1 images when mode != CV_RETR_FLOODFILL otherwise supports CV_32SC1 images only in function 'cvStartFindContours_Impl'\n", "traceback": "Traceback (most recent call last):\n File \"/opt/nuclio/_nuclio_wrapper.py\", line 118, in serve_requests\n await self._handle_event(event)\n File \"/opt/nuclio/_nuclio_wrapper.py\", line 312, in _handle_event\n entrypoint_output = self._entrypoint(self._context, event)\n File \"/opt/nuclio/main.py\", line 51, in handler\n contours, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)\ncv2.error: OpenCV(4.8.0) /io/opencv/modules/imgproc/src/contours.cpp:195: error: (-210:Unsupported format or combination of formats) [Start]FindContours supports only CV_8UC1 images when mode != CV_RETR_FLOODFILL otherwise supports CV_32SC1 images only in function 'cvStartFindContours_Impl'\n\n", "worker_id": "0"}

cv2.findContours函数要求输入的图像是单通道、8位无符号整数类型（CV_8UC1）的二值图像。请确保mask_binary的数据类型是np.uint8，并且只有一个通道。可以使用mask_binary = mask_binary.astype(np.uint8)...

为什么 NCV78702 要配合 NCV78723 使用

NCV78702和NCV78723是ON半导体公司推出的两款汽车电子产品，分别是LED驱动器和功率管理芯片。NCV78723是一款高度集成的电源管理IC，可以为车内的各种电子设备提供电源管理和保护功能。NCV78702作为LED驱动器，需要...

用友ncv6.5数据字典

### 回答1： 用友NCV6.5数据字典是用友公司开发的一款数据管理工具，它在企业资源管理系统中起到了重要的作用。 首先，用友NCV6.5数据字典可以帮助企业管理者更好地了解和把握企业的数据情况。通过数据字典，企业...

NCV1117ST33T3G怎么用

NCV1117ST33T3G是一款低压差稳压器，它可以将输入电压降低到一个稳定的输出电压。使用时，需要将输入电压接到芯片的输入引脚，将输出电压接到芯片的输出引脚，同时将芯片的地引脚接到电路的地线上。需要注意的是，...

tle94112es、

- *1* *2* [NCV7718CDPR2G 汽车级半桥驱动芯片替代](https://blog.csdn.net/hzdowosemi/article/details/124634401)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_...

1、2 mol双原子理想气体从始态300K，50 dm3 ，先恒容加热至 400 K，再恒压加热至体积增大至 100m3，求整个过程的Q，W，△U，△H及△S。

U2 = nCvΔT + nRΔT = 1.205 mol x 20.785 J/(mol*K) x 1200 K + 1.205 mol x 8.314 J/(mol*K) x 1200 K = 34717.43 J 根据焓的定义，ΔH = ΔU + PΔV，其中ΔV为气体体积的变化，由于恒压加热过程中气体体积增大...

帮我设计一个购物平台，包括首页、商品查询页、商品详情页、购物车、订单支付页的设计，同时要满足Web 界面设计的原则：简洁、一致性、对比度

**1. 首页设计：** 首页设计应该是简洁明了的。它应该包含以下内容： - Logo和网站名称 - 导航菜单 - 轮播图，展示热门商品和促销活动 - 推荐商品 - 最新上架商品 - 底部菜单 以下是一个简单的示例： ![首页设计...
7z

NCV6.5产品手册-资金结算_2410

NCV6.5产品手册-资金结算,NCV6.5产品手册-资金结算
7z

NCV6.5产品手册-资金计划_11172-3

NCV6.5产品手册-资金计划,NCV6.5产品手册-资金计划

最新推荐

recommend-type

9_NC6X产品linux安装部署及配置指南.docx

用友NCv6X产品linux安装部署及配置指南 用友最新一代产品 用友软件股份有限公司 品安装部署及配置指南
recommend-type

NCV6X-语义模型红皮书.docx

NC6系列UAP语义模型技术红皮书 第一章 前言 4 1.1 概念 5 1.2 定位 5 第二章 结构 6 2.1 应用模型 7 2.2 语义模型 7 2.2.1 定义形态 7 2.2.2 执行流程 9 2.2.3 数据形态 10 ...6.8 多语言支持 68
recommend-type

NCV5-持久层技术红皮书(数据库的操作)

NCV5 NCV55 持久化开发 数据库开发 数据库操作的详细讲解，让你学会对NC的数据库操作。
recommend-type

NCV6.3-数据导入技术红皮书

目前NC系统的很多档案（或单据）录入数据的方式一般是手工一条条的在界面上输入然后保存到数据库，如果遇到了稍微多一些的数据，用户必须重复完成同一个操作，这样使得用户会把大量的时间和精力放在导入过程上，这种...
recommend-type

NCV5-二次开发框架技术红皮书

第一章 前言 1 第二章 身份认证 2 1. 概述 2 2. 实现说明 2 2.1后台认证接口 2 2.2前台预处理接口 3 2.3前台认证结果信息接口 3 2.4配置工作 3 3 系统登录身份认证相关包及类 4 第三章 单点登录方案（V5.0） 6 1 ...
recommend-type

RTL8188FU-Linux-v5.7.4.2-36687.20200602.tar(20765).gz

REALTEK 8188FTV 8188eus 8188etv linux驱动程序稳定版本， 支持AP,STA 以及AP+STA 共存模式。 稳定支持linux4.0以上内核。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

：YOLOv1目标检测算法：实时目标检测的先驱，开启计算机视觉新篇章

![：YOLOv1目标检测算法：实时目标检测的先驱，开启计算机视觉新篇章](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/69b98e1a619b1bb3c59cf98f4e397cd2.png) # 1. 目标检测算法概述 目标检测算法是一种计算机视觉技术，用于识别和定位图像或视频中的对象。它在各种应用中至关重要，例如自动驾驶、视频监控和医疗诊断。 目标检测算法通常分为两类：两阶段算法和单阶段算法。两阶段算法，如 R-CNN 和 Fast R-CNN，首先生成候选区域，然后对每个区域进行分类和边界框回归。单阶段算法，如 YOLO 和 SSD，一次性执行检
recommend-type

info-center source defatult

这是一个 Cisco IOS 命令，用于配置 Info Center 默认源。Info Center 是 Cisco 设备的日志记录和报告工具，可以用于收集和查看设备的事件、警报和错误信息。该命令用于配置 Info Center 默认源，即设备的默认日志记录和报告服务器。在命令行界面中输入该命令后，可以使用其他命令来配置默认源的 IP 地址、端口号和协议等参数。
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识，同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统，学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中，学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理，使系统功能更全面、实用，从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律，没有缺勤情况，演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细，展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中，学生能够自信地回答问题，展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定，认为学生在课程设计中表现出色，值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分，其中平时表现占比20%，报告成绩占比40%，演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定，最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算，全面评估学生在课程设计中的各项表现，最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计，学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力，同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力，为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中，不仅获得了理论知识的提升，同时也锻炼了实践能力和创新思维，为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握，同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量，学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统，为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述，校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计，学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解，还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础，使其在实际工作中能够胜任更多挑战。