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如何找出文章的中心论点

一篇文章的中心论点是文章表达的核心观点或主旨,文章中其他内容都是为了支撑或证明这个中心论点。 要找出一个文章的中心论点,可以采取以下4种方法: 1. 读完全文 首先,应该读完整篇文章,了解文章的基本内容和结构,梳理文章主题。在读完文章后,再思考整篇文章所表达的主要含义、核心观点、目的和主题。 2. 寻找文章的重点 寻找文章中具有明显指示或论证作用的主题或段落。例如,文章中显然

下料口堵塞监测系统

下料口堵塞监测系统基于神经网络机器视觉技术,下料口堵塞监测系统通过监控摄像机对传送带各个区域进行实时检测。系统使用先进的图像识别算法,自动识别传送带上的物料流动情况,并监测下料口的顺畅与否。下料口堵塞监测系统一旦检测到下料口的堵塞或断料情况,立即进行告警,同时将告警信息发送给后台工作人员,提醒其及时处理。下料口堵塞预警系统能够实时监测出料口出料状况,当监测到皮出料口堵塞时,立刻告警,工作人员在第一

救生衣穿戴识别检测系统

救生衣穿戴识别检测系统基于FasterRCNN框架模型,救生衣穿戴识别检测系统通过摄像头对画面中的人员进行实时检测。系统使用先进的图像识别算法,能够准确判断人员是否穿戴救生衣和呼吸设备等安全装备。救生衣穿戴识别检测系统一旦系统发现人员未按照着装要求进行穿戴,系统会立刻进行抓拍存档,并通过网络与后台系统同步回传,提醒值班人员及时处理。同时,系统还能够通过现场音柱进行告警,提醒现场人员进行着装规范。

经典力学

经典力学 概述 包括运动学和动力学,附加一套分析力学的语言其实就是这一部分的全部核心了。利用最基础的力、能量、动量、速度、加速度等概念再加上目前的这些基本定理自己就可以解决所有的经典力学问题。不过应试的时候还是需要我们去背记一些模型甚至是公式以便加快解题速度。 运动学 基本概念 速度: 单位时间走过的距离 (v=frac{x_2-x_1}{t_2-t_1}) 速率: 某一时刻物体的速度 (v=f

USB Server 技术简介

在当今数字化时代,USB(通用串行总线)已经成为连接各种设备的标准接口。USB Server 技术则是将这一连接方式扩展到网络环境中,使用户能够通过网络访问 USB 设备。 什么是 USB Server? USB Server 是一种软件或硬件设备,允许用户远程访问连接到服务器上的 USB 设备。这意味着即使您不在设备旁边,也可以通过网络使用打印机、扫描仪、USB 存储设备等。 USB Serve

防爆服穿戴检测识别 工服工帽穿戴监测系统

防爆服穿戴检测识别 工服工帽穿戴监测系统利用AI智能算法进行实时监控和识别,防爆服穿戴检测识别 工服工帽穿戴监测系统通过在工厂的不同区域部署摄像头,系统能够对现场员工的穿戴情况进行全程监控。防爆服穿戴检测识别 工服工帽穿戴监测系统采用先进的图像分析和深度学习技术,可以根据不同车间要求的着装检测需求选择不同的AI模型,以识别员工是否佩戴了正确的防爆服、工服、工鞋和工帽。通过对员工的着装情况进行智能识

电磁学

电磁学 概述 这一部分的内容分为:静电学,静磁学,电路,电磁感应,电磁波 规范变化 电磁学中的规范变化是对电磁势的一个数学变换。而电场和磁场在物理上是不会改变的。 规范不变性。? 旋度与散度 [triangledowntimes vec{A}=(frac{partial A_z}{partial y}-frac{partial A_y}{partial z})hat{x}+(frac{partia

视频监控ai垃圾箱满溢监测算法系统

视频监控AI垃圾箱满溢监测算法系统基于先进的AI智能算法,视频监控ai垃圾箱满溢监测算法系统在垃圾投放点安装了AI监控摄像头和音柱设备,通过视频监控和智能分析算法实现对垃圾分类投放过程的实时监测和识别。系统可以识别垃圾乱投的情况,检测垃圾箱是否满溢,判断厨余垃圾是否破袋以及投放时间是否合规。视频监控ai垃圾箱满溢监测算法系统一旦发现违规行为,系统会立即通过音柱进行语音提醒,以促使居民正确地进行垃圾

optics and wave

光与波 波动方程 [frac{partial^2 f}{partial t^2}=v^2 frac{partial ^2 f}{partial x^2} ]假如(f(x))满足该方程,那么(f(x+vt))也满足该方程。线性叠加原理: 如果(f(x,t))和(g(x,t))都满足某个波动方程,那么它们俩的线性叠加也是该波动方程的解。 行波和驻波 行波 (y(x,t)=Acos(kx-omega

粒子与原子物理

轻子 电子,(tau) 子和 (mu)子是轻子 重子 质子、中子是重子 baryons 由三个夸克组成 质子: 中子: mesons(介子) 由一个夸克和一个反夸克组成的强相互作用粒子。属于强子家族 玻色子 自旋为整数。 粒子 自旋 费米子 自旋为半整数。根据自旋角动量耦合的规律,偶数个费米子形成的束缚态也算玻色子。 粒子 自旋 中微子 (frac{1}{2})

工鞋工服穿戴识别 工帽防护服穿戴检测系统

工鞋工服穿戴识别工帽防护服穿戴检测系统基于AI视觉智能分析算法,具备精确、高效的穿戴识别能力。工鞋工服穿戴识别 工帽防护服穿戴检测系统根据不同车间的着装要求选择对应的AI着装模型,对员工的工鞋、工服、工帽和防护服进行识别。一旦系统发现员工未按要求穿戴,系统立即进行抓拍,并通过告警方式提醒员工进行调整。工鞋工服穿戴识别 工帽防护服穿戴检测系统通过及时发现监控区域范围未穿戴工作服人员等,对未穿戴工作服

20222409 2024-2025-1 《网络与系统攻防技术》实验二实验报告

1.实验内容 1.1 本周学习内容 后门技术:学习了后门的定义及其在网络安全中的作用。后门是一种隐秘的进入方式,允许攻击者绕过正常的认证机制,获取系统访问权限。在实验中实践了如何利用后门获取shell。 netcat:可以用于创建TCP/UDP连接,实现远程shell访问和文件传输。 socat:功能更强大,支持多种协议和数据流,能实现跨平台的后门连接,并结合任务计划启动后门。 MSF mete

热力学与统计力学

统计力学 泊松分布 [P(k,lambda)=frac{lambda e^{-k}}{k!} ]其中(lambda)是期望的事件数,k是观测到的事件数。 玻尔兹曼分布 [P_i=frac{e^{-beta E_i}}{Z} ]其中(P_i)是状态i的概率,(beta=frac{1}{KT}) Z是配分函数(Z=sum_j e^{-beta E_j}) 麦克斯韦-玻尔兹曼分布 [f(v)=4pi(f

ctfshow-pwn-前置基础(13-19)

pwn13 按照题目提示的信息,用gcc命令生成可执行文件,再运行即可得到flag pwn14 题目提示:阅读以下源码,给定key为”CTFshow”,编译运行即可获得flag,那么我们直接看源代码 开始有一个文件是否存在的检查,如果当前目录下不存在名为"key"的文件就会报错 接下去就是通过循环将fp的值(也就是key的内容)逐个转为8位二进制数,通过_连接,用ctfshow{}包裹后存入

笔记本wifi图标消失不见,如何解决

今天碰见一个有意思的小电脑bug,不知道各位有没有遇见过,就是笔记本上的wifi图标消失不见了,导致无法操作网络,导致电脑无法联网进行操作。具体就是如下,wifi图标不见了。 在网上查了半天资料,最后解决了,分享下解决过程。 1.首先肯定想到的是强制重启看看,毕竟重启解决百分之98的问题。但是重启后wifi图标,没有展示。2.然后进入此电脑的服务,将下图的WLAN AutoConfig关闭开启 重

线性 DP

最长上升子序列问题是一个经典的线性动态规划问题。 例题:B3637 最长上升子序列 分析:设原始数组为 (a),定义状态 (dp_i) 表示以 (a_i) 结尾的上升子序列的最大长度。注意这个状态定义中有两个重点,第一个重点是 (dp_i) 只维护所有原始序列中以 (a_i) 结尾的上升子序列的信息。这样可以发现,对于每个上升子序列,都会唯一被归类到 (dp) 的某个状态中。第二个重点是对于所有以

题解 P5326【[ZJOI2019] 开关】/ SS241023B【判断题】

已经沦落为可以随便搬进模拟赛的模板题了。。。 题目描述 当前有 (n) 道判断题,初始全选的错。初始给出每道题的正确答案,设 (0) 表示错,(1) 表示对。每道题有一个参数 (p_i),每轮会以 (frac {p_i} {sum_{j = 1} ^ {n} p_j}) 的概率选择第 (i) 道题并修改(flip)这道题的答案。问期望经过多少轮以后,(n) 道题与正确答案完全一致,答案对 (998

头脑特工队教案

《头脑特工队》教案设计——情绪识别与管理 教师背景: 作为一名拥有20年教学经验的小学老师,我深知孩子们在成长过程中对情绪管理的需求。通过多年的教学实践,我发现《头脑特工队》这部电影能够生动地展示情绪世界,帮助孩子们更好地理解和管理自己的情绪。 教学目标: 引导学生识别并理解《头脑特工队》中的五种主要情绪(快乐、悲伤、愤怒、恐惧、厌恶)。 培养学生的情绪表达能力,学会用恰当的方式表达自己的情绪。

CTF学习(9):Misc(zip伪加密)

1.根据提示得知此题为zip伪加密--->使用010editor打开后将0000h中第六位改为偶数(此为压缩源文件数据区,与头文件间隔4位的数据和zip文件是否加密有关)--->打开文件后发现依然保持加密状态 2.修改0004h50 4b 01 02后间隔2位的数据,使其变为偶数(此为压缩源文件目录区) 3.打开压缩文件获得flag (PS:伪加密习得YA DA ZE)

基于ubuntu配置环境时遇到的问题

新手都会遇到的配置问题: 问了一下,具体原因是 连不上archive.ubuntu.com 解决方案是: 查找一下IP地址,然后ping一下 在 Ubuntu 中查找地址的指令是 $ ip addr show 但是我先不ping,我先用vi讲我原来的源注释掉!(PS:这里真的很小心,一直在normal和insert模式下来回切换!!!) 服了,原来是清华源的问题,库里面没有!我换了个中科大的

随便刷的题part1

数组基础题目&二维数组基础题目 数组 189.轮换数组(special) 分析: 像队列一样,不过出去的要放在队头。第一感觉是将前面n个元素补在后面再裁剪数组。 解法: 1、将前面n个元素补在后面再裁剪数组 2、反转数组,找到旋转节点,再次反转节点左右部分数组(巧妙方法) 3、创建新数组,找到旋转节点填充新数组,最后赋值给原数组(额外的空间,思路比较直接) 4、交错换位法,纯数学推导方法,

sream

构建 arrays.stream(数组) 根据数组构建 collection.stream 根据集合构建 stream.of   根据对象创建 生成 Instream.range(a,b) 合并 stream.concat(流1,流2)    

[复习] 组合数学基础

[复习] 组合数学基础 加法原理:各方案数无关,方案数相加。 乘法原理:各方案数相关,方案数相乘。 全排列:(n) 个不同的数排成一列的方案数 [n! ]排列数:(n) 个不同的数选择其中 (m) 个排成一列的方案数 [A_n^m=dfrac{n!}{(n-m!)} ]组合数:(n) 个不同的数选择 (m) 个数的方案数 [binom{n}{m}=dfrac{n!}{m!(n-m)!} ]组合数基

获取文件的MD5哈希

参考:获得文件MD5——校验完整性 & window 和 Linux下操作   1.Windows 10 自带了一个命令行程序 certutil可以 获取文件的 MD5 值;   2.Linux下md5sum命令获得文件MD5值;  

ArcGIS的objectID如何重新排序

无法重新排序,删除要素后,其后要素的objectID并不会前移。 如果想重新排列可以重新导出数据,在导出的新数据里会重新排列。

CF2030E MEXimize the Score 题解

题面 假设我们将数组 (b) 中的元素分割成任意多个 (k) 的非空多集 (S_1, S_2, ldots, S_k) ,其中 (k) 是一个任意的正整数。定义 (b) 的分值为任意整数 (k) 的 (operatorname{MEX}(S_1)) (^{text{∗}}) $ + operatorname{MEX}(S_2) + ldots + operatorname{MEX}(S _ k)$

homework1.2

输出网络结构,使用CNN,由卷积层,池化层和全连接层构成 将图像转化成tensor的时候做了简单的数据增强 在训练时加入了权重衰减和学习率调度 使用tensorboard完成训练时的可视化 完成在验证集上的精度测试 绘制混淆矩阵(get_predictions函数由GPT生成) 分析网络参数 网络深度 当深度浅时,参数较少,训练更快,适合处理简单的问题,对于复杂的模式识别问

CF555E 做题记录

首先缩点成一个 DAG,然后对于 ((s,t)),设他们的 (operatorname{lca}) 为 (x),则有 ((s,x)) 中的每条边会有一条种类的边,((x,t)) 会有另一种类的边,用树上差分计算即可。时间复杂度 (O(mlog n)),瓶颈是 LCA。 点击查看代码

Codeforces Round 979 Div.2

可能是最近VP最好的一场? 😢 5题,3728 前面签到写的比较顺,然后从 D 开始出现问题了。 D 写的是很麻烦的做法,导致耽误了很多时间。 E 感觉思路出的比较快,但是 DP 转移一开始想错了,导致写和调用了很长时间,最后清空出问题罚了两罚,尾杀了算是还可以吧。(但是 48 min 写完 D,直到 133 min 才过 E 属于是有点菜了)。 F 属于是同档里面的简单题,感觉如果前面能快一点

OB金融行业核心系统跑批递归SQL优化

最近在南宁出差,搞某个银行的核心系统跑批优化项目。 Oracle 19c Aix 生产环境跑完整体的批要40多分钟左右,在Ob国产环境(国产系统+国产海光CPU)跑要3个小时😂。这个真不怪Ob,只能说海光处理器真是垃圾中的战斗机。 不过还好,测试环境硬件相对不给力的情况下,给哥优化到95分钟跑完,还算不错成绩了,目标是整体跑批时间搞到80分钟左右,就给领导交差(现在已经干到62分钟超出预期了)。😁

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