张士玉小黑屋

1.引言前两篇博客已经完成了对于Yolov5算法的基本环境配置以及训练测试过程，本篇着重完成图形界面开发过程。前两篇博客链接如下：第一篇第二篇2.下载安装pyqt5工具包以及配置ui界面开发环境输入指令，进行下载。点击File->Settings->ExternalTools进行工具添加，依次进行QtDesigner、PyUIC、PyRCC、Pyinstall环境配置。2.1QtDesignerQtDesigner是通过拖拽的方式放置控件，并实时查看控件效果进行快速UI设计。位置内容name可以随便命名，只要便于记忆就可以，本次采取通用命名：QtDesignerProgramdesigner.exe路径,一般在python中.\Library\bi

更新时间：2023-3-301题目一、背景自2019年底至今，全国各地陆续出现不同程度的新冠病毒感染疫情，如何控制疫情蔓延、维持社会生活及经济秩序的正常运行是疫情防控的重要课题。大数据分析为疫情的精准防控提供了高效处置、方便快捷的工具，特别是在人员的分类管理、传播途径追踪、疫情研判等工作中起到了重要作用，为卫生防疫部门的管理决策提供了可靠依据。疫情数据主要包括人员信息.csv、场所信息.csv、个人自查上报信息.csv、场所码扫码信息.csv、核酸采样检测信息.csv、疫苗接种信息.csv。本赛题提供了某市新冠疫情防疫系统的相关数据信息，请根据这些数据信息进行综合分析，主要任务包括数据仓库设计、疫情传播途径追踪、传播指数估计及疫情趋势研判等。（1）人员信息表：附件2.c

Maven安装与配置Maven的主要目标是让开发人员能够在最短的时间内了解开发工作的完整状态。为了实现这一目标，Maven处理了几个关注领域：简化构建过程提供统一的构建系统提供优质的项目信息鼓励更好的发展实践基于项目对象模型(POM，projectobjectmodel)的概念，Maven可以从中心信息块管理项目的构建、报告和文档。现在能看到的所有JavaEE项目几乎都是基于maven搭建的Maven下载官网：Maven官网?官网最新下载地址：Maven最新版本官网地址?官网历史下载地址：Maven历史版本官网地址 Binary是可执行版本，已经编译好可以直接使用。Source是源代码版本，需要自己编译成可执行软件才可使用。

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各位CSDN的uu们你们好呀，今天，小雅兰的内容是读一本好书，这一本书的名字就叫做《CPrimerPlus》，那么，又回到了我们的初识C语言阶段啦，保证零基础都能看懂噢，下面，让我们进入C语言的世界吧C语言的起源选择C语言的理由C语言的应用范围计算机能做什么高级计算机语言和编译器C标准 使用C语言的7个步骤编程机制本书的组织结构小结 C语言的起源 选择C语言的理由用Java写一个程序，需要100MB时，改为用C语言写这样一个程序，可能只需要20MB。 设计特性高效性  可移植性 强大而灵活  面向程序员缺点 C语言的应用范围  计算机能做什么这其实是一些计算机组成原理的知识点 这里可以不用深入了解，看一下就可以了，如果实

八大排序排序的概念常见的排序算法排序算法的实现一、直接插入排序二、希尔排序三、选择排序四、堆排序五、冒泡排序六、快速排序1.递归写法①三位取中函数②hoare版本③挖坑法④前后指针版本⑥快排主函数2.非递归写法七、归并排序1.递归写法2.非递归写法八、非比较排序1.基数排序2.计数排序排序算法复杂度及稳定性分析结语排序的概念排序：所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。稳定性：假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，r[i]=r[j]，且r[i]在r[j]之前，而在排序后的序列中，r[i]仍在r[j]之前，则称这种排

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  前言 上一篇我们一起学习了YOLOv5的网络模型之一yolo.py，它这是YOLO的特定模块，而今天要学习另一个和网络搭建有关的文件——common.py，这个文件存放着YOLOv5网络搭建常见的通用模块。如果我们需要修改某一模块，那么就需要修改这个文件中对应模块的定义。学这篇的同时，搭配【YOLO系列】YOLOv5超详细解读（网络详解）这篇算法详解效果更好噢~common.py文件位置在./models/common.py​文章代码逐行手打注释，每个模块都有对应讲解，一文帮你梳理整个代码逻辑！ 友情提示：全文5万多字，可以先点​再慢慢看哦~源码下载地址：mirrors/ultralytics/yolov5·GitCode ​​  ?本人YOLOv5源码

一、实验目的与要求1、掌握使用numpy和pandas库处理数据的基本方法。2、掌握使用Sklearn库对多元线性回归算法的实现及其评价方法。3、掌握使用matplotlib结合pandas库对数据分析可视化处理的基本方法。二、实验内容1、利用python中pandas等库完成对数据的预处理，最后将处理好的文件进行保存。2、利用pandas、matplotlib等库完成对预处理数据的可视化。3、结合pandas、matplotlib库对聚类完成的结果进行可视化处理。三、实验步骤1.数据预处理（1）导入所需要使用的包importosimportreimportpandasaspdimportnumpyasnp（2）读取文件input_dir='/data/b