RemoveDuplicateds_UppercasingFirstLetter.java下载

PIPI_333 2020-09-08 06:04:43

键值对文档去重，键重复部分挑出，以及值为英文时首字母大写。如果想要排序可以先把内容放到excel中排序，中间不能有多余的回车，结尾回车一个。
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文档ATM-java课程设计

【状态估计】基于卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器用于 INSGNSS 导航、目标跟踪和地形参考导航研究（Matlab代码实现）

已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 网页设计最终项目作业为web课程设计，主题为【原神风格结合博客静态页面】，采用html、css及js进行纯手工编写，运用div容器进行布局，融合了flex布局、瀑布流布局技术，并综合运用了绝对定位与相对定位方法。实现了基于js的登录表单验证功能，设计出简约风格的下拉菜单，并构建了侧边栏的手风琴交互效果。整体呈现动漫游戏博客的小清新视觉风格，项目中同时运用了正常流布局与浮动布局技术，通过左右浮动创建了导航栏及网页logo，并利用相对定位和绝对定位技术，对主页导航栏背景图片上的内容进行了精确定位。

投资融资创业项目计划书申请某品牌汽车4S专营店商业计划书

数据集可视化效果见下方。【数据集概况】 · 检测类别（中文）：[香蕉(banana), 薯片(chips), 果汁(juice)] · 训练集：738 张 · 验证集：69 张 · 测试集：37 张 · 总计：844 张该数据集专为室内零售环境设计，旨在精确识别货架上陈列的常见休闲食品与饮品，其价值在于为智能零售系统提供高精度的商品定位能力，从而提升库存管理效率和顾客购物体验。该数据集采用738张训练集、69张验证集和37张测试集的划分方案，比例科学合理，能够有效支撑模型在不同阶段的学习、调优与最终性能评估，确保模型泛化能力。标注工作严谨规范，所有目标均被精准框定，边界清晰，类别标签准确无误，充分体现了专业级... 【训练曲线与评估图】【模型训练配置】参数 | 值模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备【关键指标汇总】训练了 56 个 epoch，最终轮指标：指标 | 数值 mAP50 | **0.9927** mAP50-95 | 0.8505 Precision | 0.9657 Recall | 0.9841 train/box_loss | 0.8209 train/cls_loss | 0.4840 val/box_loss | 0.5486 val/cls_loss | 0.2082 【训练过程分析】本轮完整训练到 56 个 epoch（早停于 56）：train/box_loss 由 1.3 降至 0.82089、train/cls_loss 从 5.5 压到 0.48405，前 15 epoch 即大幅收敛；验证侧 val/box_loss 1.2 0.55、val/cls_loss 8 0.21，与训练...

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