已知集合 M=[-2,-1,0,1,2},N=[z2-t-60],则 MnN=（）A.{-2,-1,0,1}B.{0,1,2) c.{-2 D.{2)

首先，我们需要找到满足条件 z^2-t-60=0 的整数 z 和 t。

将该方程变形得到：z^2 = t+60。

由于 z 和 t 都是整数，因此 t+60 必须是完全平方数。

我们可以列出 t+60 的因数分解式：t+60 = 2^2 × 3^1 × 5^1。

为了使其为完全平方数，我们需要将其中的一个因数平方，即：

- 如果 t+60 中有一个因子的指数为奇数，则将其平方，得到 z^2。
- 如果 t+60 中有两个或两个以上的因子的指数为奇数，则无法满足条件，因为它不能是完全平方数（完全平方数的因子指数都是偶数）。
- 如果 t+60 中所有因子的指数都是偶数，则可以将它们全部平方，得到 z^2。

因此，我们需要找到 t+60 的因数分解式，并确定哪个因子的指数为奇数。

t+60 = 2^2 × 3^1 × 5^1 = 2^2 × 3 × 5。

由于 3 的指数为奇数，因此我们需要平方 3，得到：

t+60 = 2^2 × 3^2 × 5^1 = 180。

因此，z^2 = 180，解得 z = ±6√5。

由于 z 必须是整数，因此 z 只能等于 6 或 -6。

检查 z 和 t 是否都属于集合 M 和 N，得到：

- 当 z=6 时，t=24，有 z^2-t-60 = 0 ∈ N，z ∈ M，但 t ∉ M。
- 当 z=-6 时，t=24，有 z^2-t-60 = 0 ∈ N，z ∈ M，但 t ∉ M。

因此，M ∩ N = {6, -6}。

所以，MnN = {6, -6}。答案为 D.{2}。

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--optimizeLevel 1 --optimizePrefer 2 --bizCode MNN --saveStaticModel --testdir val

根据您提供的引用内容，您似乎在询问关于命令行参数的使用方法。根据引用内容，以下是关于命令行参数的介绍和演示：

1. `--optimizeLevel 1`: 这个参数用于设置优化级别为1。具体的优化级别取决于您使用的工具或框架，不同的优化级别可能会有不同的效果。您可以根据您的需求选择适当的优化级别。

2. `--optimizePrefer 2`: 这个参数用于设置优化偏好为2。同样，具体的优化偏好决于您使用的工具或框架，不同的优偏好可能会有不同的效果。您可以根据的需求选择适当的优化偏好。

3. `--bizCode MNN`: 这个参数用于设置业务代码为MNN。具体的业务代码取决于您的应用场和需求，您可以根据您的业务需求设置适当的业务代码。

4. `--saveStaticModel`: 这个参数用于保存静态模型。具体的保存方式和格式取决于您使用的工具或框架，您可以根据您的需求选择适当的保存方式。

5. `--testdir val`: 这个参数用于设置测试目录为val。具体的测试目录取决于您的应用场景和需求，您可以根据您的测试需求设置适当的测试目录。

下面是一个示例命令行的演示：

python your_script.py --optimizeLevel 1 --testdir val

请注意，上述示例中的`your_script.py`应该替换为您实际的脚本文件名或可执行文件名。

craft-mnn 文本检测

Craft-mnn 是一种用于文本检测的工具，能够快速而准确地识别图片中的文本区域，并将其提取出来。该工具使用了最先进的深度学习技术，能够适应各种复杂的场景和文本形式，包括各种字体、大小、颜色和背景。

Craft-mnn 在文本检测方面具有几个显著的优势。首先，其速度非常快，可以在短短几毫秒内完成对整个图片的文本区域识别。其次，它具有很高的准确性，可以准确地将文本区域与其他区域分离开来，无论是水平、垂直还是倾斜的文本都可以被有效地检测出来。此外，Craft-mnn 还可以处理各种复杂的场景，包括模糊、遮挡、光照不均等情况，而且对于不同语种的文本也都能够进行有效的识别。

总的来说，Craft-mnn 是一种非常有效的文本检测工具，适用于各种需要对图片中的文本进行识别和提取的场景。它能够在保证速度的同时保持着高准确性，对于各种复杂的图片场景都具有很好的适应能力，因此受到了广泛的应用和好评。无论是在商业领域的文档识别、自动驾驶领域的道路标识识别，还是在安防领域的监控画面分析，Craft-mnn 都能够发挥其强大的功能，为用户提供高效便捷的文本识别服务。