首页
高三百日誓师教师发言稿
高三百日誓师教师发言稿
时间: 2023-03-14 20:22:37
浏览: 80
非常感谢您给我们这次机会,让我们可以把我们的爱心传递给社会,我们有责任和义务去为社会作出贡献,百日誓师就是一次很好的机会,让我们把自己的爱心传递给需要帮助的人,希望我们可以一起把这种爱心分享给更多的人,让更多的人受益。
相关推荐
高三百日誓师大会教师代表讲话稿.doc
高三百日誓师大会教师代表讲话稿.doc
高考百日誓师大会教师发言稿.doc
高考百日誓师大会教师发言稿.doc
2014届高三年级百日誓师大会领导发言稿.pdf
2014届高三年级百日誓师大会领导发言稿.pdf
高考百日冲刺誓师大会教师发言稿.doc
高考百日冲刺誓师大会教师发言稿.doc
中、高考百日誓师大会发言稿.doc
中、高考百日誓师大会发言稿.doc
高考百日冲刺誓师大会发言稿.doc
高考百日冲刺誓师大会发言稿.doc
决战中考百日誓师大会教师代表发言稿.docx
决战中考百日誓师大会教师代表发言稿.docx
2024-2030全球与中国硅胶婴儿用品市场现状及未来发展趋势 Sample-Li Jinpan.pdf
QYResearch是全球知名的大型咨询公司,行业涵盖各高科技行业产业链细分市场,横跨如半导体产业链(半导体设备及零部件、半导体材料、集成电路、制造、封测、分立器件、传感器、光电器件)、光伏产业链(设备、硅料/硅片、电池片、组件、辅料支架、逆变器、电站终端)、新能源汽车产业链(动力电池及材料、电驱电控、汽车半导体/电子、整车、充电桩)、通信产业链(通信系统设备、终端设备、电子元器件、射频前端、光模块、4G/5G/6G、宽带、IoT、数字经济、AI)、先进材料产业链(金属材料、高分子材料、陶瓷材料、纳米材料等)、机械制造产业链(数控机床、工程机械、电气机械、3C自动化、工业机器人、激光、工控、无人机)、食品药品、医疗器械、农业等。
用于非线性模型预测控制 (NMPC) 的并行优化工具包.7z
用于非线性模型预测控制 (NMPC) 的并行优化工具包.7z
Flow-Guided-Feature-Aggregation研究基于视频的目标检测FGFA框架.zip
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行
习题集计算机原理习题集
【习题集】计算机原理习题集 计算机原理习题集 习题 一 1.微型计算机的发展经历了哪几个时代?每个时代有哪些主要特点? 2.简述Pentium4 微处理器的处理能力。 3.冯·诺依曼计算机的结构特点是什么? 4.典型微机有哪三大总线?它们传送的是什么信息? 5.什么叫微处理器?什么叫微型计算机?什么叫微型计算机系统?这三者有什么区别和联系? 6.微处理器内部一般由哪些部分组成?各部分的主要功能是什么? 7.试用示意图说明内存单元的地址和内存单元的内容,二者有何联系和区别? 8.高级语言、汇编语言、机器语言有何区别?各有何特点? 9.评价微型计算机性能的主要指标有哪些?试举例说明现在市场主流机型微型计算机的性能参数。 10.现代微型计算机的主板通常由哪些部分组成?主板上的总线扩展插槽有何用途? 习题 二 1.8086CPU从功能上分为哪两个工作部件?每个工作部件的功能、组成和特点分别是什么? 2.8086CPU中有几个通用寄存器,有几个变址寄存器,有几个地址指针寄存器?它们中通常哪几个寄存器可作为地址寄存器使用? 3.8086CPU的标志寄存器中有哪些标志位?它们的含义和作用是什么?
基于Spring Boot框架的尚融宝网络借贷平台.zip
基于Spring Boot框架的尚融宝网络借贷平台 项目介绍 尚融宝是一个网络借贷信息中介服务平台,致力为高成长人群提供专业的线上信贷及出借撮合服务。行业案例包括人人贷、拍拍贷等。 技术架构 前端 Node.js: Js运行环境 ES6: Js模块化版本 Axios: Ajax请求工具 Vue.js: 前端框架 ElementUI: 前端组件库 Vueelementadmin: 后台管理系统UI集成方案 NuxtJS: 前端服务器 后端 SpringBoot: 微服务开发框架 SpringCloud: 微服务组件库 SpringCloud Alibaba: 阿里微服务组件库 MyBatis Plus: 持久层框架 Swagger2: API接口文档生成工具 LogBack: 日志系统 alibabaeasyExcel: Excel读写框架 Redis: 缓存中间件 MySQL: 关系型数据库 SpringTask: 定时任务 RabbitMQ: 消息中间件 项目结构 前端 srbadmin: 管理平台 srbsi
基于改进YOLOv5检测脑瘤
mdpi的一篇文章,文章内容是关于结合NLNN和YOLOv5对脑肿瘤进行检测(是检测不是分类也不是分割)的一篇文章,文章里面说清楚了数据集的来源以及如何处理的,可以大致看一看,了解下相关背景以及如何用YOLO检测脑瘤的文章的写法,另外NLNN这个点也有些创意,有点像简化版自注意力机制,可以找找相关代码看看
R 语言数据分析案例:探索零售数据集并进行销售分析.docx
R 语言数据分析案例:探索零售数据集并进行销售分析.docx R 语言数据分析案例:探索零售数据集并进行销售分析.docx R 语言数据分析案例:探索零售数据集并进行销售分析.docx R 语言数据分析案例:探索零售数据集并进行销售分析.docx R 语言数据分析案例:探索零售数据集并进行销售分析.docx R 语言数据分析案例:探索零售数据集并进行销售分析.docx R 语言数据分析案例:探索零售数据集并进行销售分析.docx R 语言数据分析案例:探索零售数据集并进行销售分析.docx R 语言数据分析案例:探索零售数据集并进行销售分析.docx R 语言数据分析案例:探索零售数据集并进行销售分析.docx R 语言数据分析案例:探索零售数据集并进行销售分析.docx R 语言数据分析案例:探索零售数据集并进行销售分析.docx R 语言数据分析案例:探索零售数据集并进行销售分析.docx R 语言数据分析案例:探索零售数据集并进行销售分析.docx R 语言数据分析案例:探索零售数据集并进行销售分析.docx R 语言数据分析案例:探索零售数据集并进行销售分析.docx R 语言
Avatar_Utils-1.3.9-py3-none-any.whl.zip
Avatar_Utils-1.3.9-py3-none-any.whl.zip
使用opencv的dnn模块做yolov4目标检测.zip
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行
健身国际俱乐部系统.zip
健身国际俱乐部系统是一种专为健身俱乐部设计的管理软件,它通过集成多种功能来提高俱乐部的运营效率和服务质量。这类系统通常包含以下几个核心模块: 1. **会员管理**:系统能够记录会员的基本信息、会籍状态、健身历史和偏好,以及会员卡的使用情况。通过会员管理,俱乐部可以更好地了解会员需求,提供个性化服务,并提高会员满意度和忠诚度。 2. **课程预约**:会员可以通过系统预约健身课程,系统会提供课程时间、教练、地点等详细信息,并允许会员根据个人时间表进行预约。这有助于俱乐部合理安排课程,避免资源浪费。 3. **教练管理**:系统可以管理教练的个人信息、课程安排、会员反馈等,帮助俱乐部评估教练表现,优化教练团队。 4. **财务管理**:包括会员卡销售、课程费用、私教费用等财务活动的记录和管理,确保俱乐部的财务透明度和准确性。 5. **库存管理**:对于俱乐部内的商品销售,如健身装备、营养补充品等,系统能够进行库存管理,包括进货、销售、库存盘点等。 6. **数据分析**:系统能够收集和分析会员活动数据,为俱乐部提供业务洞察,帮助俱乐部制定更有效的营销策略和业务决策。 7. **在线互动**:一些系统还提供在线平台,让会员可以查看课程、预约私教、参与社区讨论等,增强会员之间的互动和俱乐部的社区感。 8. **移动应用**:随着移动设备的普及,一些健身俱乐部系统还提供移动应用,方便会员随时随地管理自己的健身计划。 9. **安全性**:系统会确保所有会员信息的安全,采取适当的数据加密和安全措施,保护会员隐私。 10. **可扩展性**:随着俱乐部业务的扩展,系统应该能够轻松添加新的功能和服务,以适应不断变化的市场需求。 健身国际俱乐部系统的选择和实施,需要考虑俱乐部的具体需求、预算和技术能力,以确保系统能够有效地支持俱乐部的运营和发展。通过这些系统的实施,健身俱乐部能够提供更加专业和高效的服务,吸引和保留更多的会员,从而在竞争激烈的
基于springboot的医院药品管理系统设计与实现.docx
基于springboot的医院药品管理系统设计与实现.docx
全球与中国身份分析市场现状及未来发展趋势(2024版).docx
全球与中国身份分析市场现状及未来发展趋势(2024版).docx
CSDN会员
开通CSDN年卡参与万元壕礼抽奖
海量
VIP免费资源
千本
正版电子书
商城
会员专享价
千门
课程&专栏
全年可省5,000元
立即开通
全年可省5,000元
立即开通
最新推荐
2024-2030全球与中国硅胶婴儿用品市场现状及未来发展趋势 Sample-Li Jinpan.pdf
QYResearch是全球知名的大型咨询公司,行业涵盖各高科技行业产业链细分市场,横跨如半导体产业链(半导体设备及零部件、半导体材料、集成电路、制造、封测、分立器件、传感器、光电器件)、光伏产业链(设备、硅料/硅片、电池片、组件、辅料支架、逆变器、电站终端)、新能源汽车产业链(动力电池及材料、电驱电控、汽车半导体/电子、整车、充电桩)、通信产业链(通信系统设备、终端设备、电子元器件、射频前端、光模块、4G/5G/6G、宽带、IoT、数字经济、AI)、先进材料产业链(金属材料、高分子材料、陶瓷材料、纳米材料等)、机械制造产业链(数控机床、工程机械、电气机械、3C自动化、工业机器人、激光、工控、无人机)、食品药品、医疗器械、农业等。
用于非线性模型预测控制 (NMPC) 的并行优化工具包.7z
用于非线性模型预测控制 (NMPC) 的并行优化工具包.7z
Flow-Guided-Feature-Aggregation研究基于视频的目标检测FGFA框架.zip
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行
习题集计算机原理习题集
【习题集】计算机原理习题集 计算机原理习题集 习题 一 1.微型计算机的发展经历了哪几个时代?每个时代有哪些主要特点? 2.简述Pentium4 微处理器的处理能力。 3.冯·诺依曼计算机的结构特点是什么? 4.典型微机有哪三大总线?它们传送的是什么信息? 5.什么叫微处理器?什么叫微型计算机?什么叫微型计算机系统?这三者有什么区别和联系? 6.微处理器内部一般由哪些部分组成?各部分的主要功能是什么? 7.试用示意图说明内存单元的地址和内存单元的内容,二者有何联系和区别? 8.高级语言、汇编语言、机器语言有何区别?各有何特点? 9.评价微型计算机性能的主要指标有哪些?试举例说明现在市场主流机型微型计算机的性能参数。 10.现代微型计算机的主板通常由哪些部分组成?主板上的总线扩展插槽有何用途? 习题 二 1.8086CPU从功能上分为哪两个工作部件?每个工作部件的功能、组成和特点分别是什么? 2.8086CPU中有几个通用寄存器,有几个变址寄存器,有几个地址指针寄存器?它们中通常哪几个寄存器可作为地址寄存器使用? 3.8086CPU的标志寄存器中有哪些标志位?它们的含义和作用是什么?
基于Spring Boot框架的尚融宝网络借贷平台.zip
基于Spring Boot框架的尚融宝网络借贷平台 项目介绍 尚融宝是一个网络借贷信息中介服务平台,致力为高成长人群提供专业的线上信贷及出借撮合服务。行业案例包括人人贷、拍拍贷等。 技术架构 前端 Node.js: Js运行环境 ES6: Js模块化版本 Axios: Ajax请求工具 Vue.js: 前端框架 ElementUI: 前端组件库 Vueelementadmin: 后台管理系统UI集成方案 NuxtJS: 前端服务器 后端 SpringBoot: 微服务开发框架 SpringCloud: 微服务组件库 SpringCloud Alibaba: 阿里微服务组件库 MyBatis Plus: 持久层框架 Swagger2: API接口文档生成工具 LogBack: 日志系统 alibabaeasyExcel: Excel读写框架 Redis: 缓存中间件 MySQL: 关系型数据库 SpringTask: 定时任务 RabbitMQ: 消息中间件 项目结构 前端 srbadmin: 管理平台 srbsi
计算机人脸表情动画技术发展综述
"这篇论文是关于计算机人脸表情动画技术的综述,主要探讨了近几十年来该领域的进展,包括基于几何学和基于图像的两种主要方法。作者姚俊峰和陈琪分别来自厦门大学软件学院,他们的研究方向涉及计算机图形学、虚拟现实等。论文深入分析了各种技术的优缺点,并对未来的发展趋势进行了展望。" 计算机人脸表情动画技术是计算机图形学的一个关键分支,其目标是创建逼真的面部表情动态效果。这一技术在电影、游戏、虚拟现实、人机交互等领域有着广泛的应用潜力,因此受到学术界和产业界的广泛关注。 基于几何学的方法主要依赖于对人体面部肌肉运动的精确建模。这种技术通常需要详细的人脸解剖学知识,通过数学模型来模拟肌肉的收缩和舒张,进而驱动3D人脸模型的表情变化。优点在于可以实现高度精确的表情控制,但缺点是建模过程复杂,对初始数据的需求高,且难以适应个体间的面部差异。 另一方面,基于图像的方法则侧重于利用实际的面部图像或视频来生成动画。这种方法通常包括面部特征检测、表情识别和实时追踪等步骤。通过机器学习和图像处理技术,可以从输入的图像中提取面部特征点,然后将这些点的变化映射到3D模型上,以实现表情的动态生成。这种方法更灵活,能较好地处理个体差异,但可能受光照、角度和遮挡等因素影响,导致动画质量不稳定。 论文中还可能详细介绍了各种代表性的算法和技术,如线性形状模型(LBS)、主动形状模型(ASM)、主动外观模型(AAM)以及最近的深度学习方法,如卷积神经网络(CNN)在表情识别和生成上的应用。同时,作者可能也讨论了如何解决实时性和逼真度之间的平衡问题,以及如何提升面部表情的自然过渡和细节表现。 未来,人脸表情动画技术的发展趋势可能包括更加智能的自动化建模工具,更高精度的面部捕捉技术,以及深度学习等人工智能技术在表情生成中的进一步应用。此外,跨学科的合作,如神经科学、心理学与计算机科学的结合,有望推动这一领域取得更大的突破。
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
实时处理中的数据流管理:高效流动与网络延迟优化
![实时处理中的数据流管理:高效流动与网络延迟优化](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-admin/70e650adbeb09a7fd67bf8deda877189.png) # 1. 数据流管理的理论基础 数据流管理是现代IT系统中处理大量实时数据的核心环节。在本章中,我们将探讨数据流管理的基本概念、重要性以及它如何在企业级应用中发挥作用。我们首先会介绍数据流的定义、它的生命周期以及如何在不同的应用场景中传递信息。接下来,本章会分析数据流管理的不同层面,包括数据的捕获、存储、处理和分析。此外,我们也会讨论数据流的特性,比如它的速度
如何确认skopt库是否已成功安装?
skopt库,全称为Scikit-Optimize,是一个用于贝叶斯优化的库。要确认skopt库是否已成功安装,可以按照以下步骤操作: 1. 打开命令行工具,例如在Windows系统中可以使用CMD或PowerShell,在Unix-like系统中可以使用Terminal。 2. 输入命令 `python -m skopt` 并执行。如果安装成功,该命令将会显示skopt库的版本信息以及一些帮助信息。如果出现 `ModuleNotFoundError` 错误,则表示库未正确安装。 3. 你也可以在Python环境中导入skopt库来测试,运行如下代码: ```python i
关系数据库的关键字搜索技术综述:模型、架构与未来趋势
本文档深入探讨了"基于关键字的数据库搜索研究综述"这一主题,重点关注于关系数据库领域的关键技术。首先,作者从数据建模的角度出发,概述了关键字搜索在关系数据库中的应用,包括如何设计和构建有效的数据模型,以便更好地支持关键字作为查询条件进行高效检索。这些模型可能涉及索引优化、数据分区和规范化等,以提升查询性能和查询结果的相关性。 在体系结构方面,文章对比了不同的系统架构,如全文搜索引擎与传统的关系型数据库管理系统(RDBMS)的融合,以及基于云计算或分布式计算环境下的关键字搜索解决方案。这些架构的选择和设计对于系统的扩展性、响应时间和查询复杂度有重大影响。 关键算法部分是研究的核心,文章详细分析了诸如倒排索引、布尔逻辑运算、TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency,词频-逆文档频率)等算法在关键字搜索中的作用。同时,也讨论了近似匹配、模糊查询以及动态调整权重等技术,这些都是为了提高搜索的准确性和用户体验。 然而,论文并未忽视现有技术存在的问题,比如查询效率低下、对自然语言理解的局限、数据隐私保护等。针对这些问题,作者提出了未来研究的方向,包括但不限于改进算法以提升搜索速度,增强对用户查询意图的理解,以及开发更安全的隐私保护策略。 此外,本文还提及了关键词搜索的关键术语,如"top-k查询",这是一种返回最相关结果前k个的查询方式,常用于信息检索和推荐系统中。而"数据库模式"则涵盖了数据结构和组织方式,是实现关键字搜索的基础。 这篇综述论文旨在为研究人员和开发者提供一个全面的视角,以便他们能够理解基于关键字的数据库搜索技术的现状,识别挑战,并推动该领域未来的发展。通过阅读这篇论文,读者可以了解到如何设计更智能、更高效的数据库搜索系统,以满足日益增长的数据处理需求。