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哪位大哥有完整一点简单一点的扫雷程序给小弟发一个.多谢!
ecaol
2003-11-04 12:16:00
study JAVAing 需要大家的支持!
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哪位大哥有完整一点简单一点的扫雷程序给小弟发一个.多谢!
study JAVAing 需要大家的支持!
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makewcy
2010-05-27
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最近老师留了一个作业,关于扫雷程序的,能给我发个吗
caolijian12@126.com
ecaol
2003-11-09
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大哥有没有简单一点的版本呀?这个对我来说还有点难度.汗...........
modular
2003-11-09
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modular@vip.sina.com
RogerNina
2003-11-09
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leonzys1(Hawking) 多多感谢!!
Jawan_lee
2003-11-09
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to leonzys1(Hawking)
好东西,谢了
leonzys1
2003-11-09
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http://gro.clinux.org/project/showfiles.php?group_id=401&release_id=391
里面有原代码
zzgcxy
2003-11-09
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Give me one!
thanks!
zzgcxy@163.com
ecaol
2003-11-08
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热切期待中.............. :)
ecaol
2003-11-07
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我也不懂ing
我好像看不懂VB的 :(
dovek2
2003-11-07
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我正在做,可是还没完成,由于现在太忙,请稍等几天!
loveyousomuch
2003-11-06
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你们都up什么,是要vb版的吗?java的没!
maple1114
2003-11-06
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up
也给我来份
maple770880@163.com
killme2008
2003-11-05
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up
给我 来份
kissme6115@163.com
ecaol
2003-11-04
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我没学过VB :(
但是还是感谢这位热心的大哥
loveyousomuch
2003-11-04
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以前用vb做了一个,不过改一下就成java版的啦
ecaol
2003-11-04
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up!
我的E-mail:ecaol@21cn.com
SpringBoot整合Log4j2实战:从配置到性能调优
本文详细讲解SpringBoot项目中整合Log4j2的
完整
流程,涵盖依赖引入、XML配置详解(Appenders、Loggers、滚动策略)、异步日志优化(Async Appender与Async Loggers对比)、生产环境最佳实践及常见坑点规避。重点突出Log4j2无锁异步机制带来的显著性能提升,并提供可落地的配置示例与调优参数。
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【matlab代码】分布式EKF滤波的MATLAB代码,以三维多无人机协同导航算法为例,使用相邻估计节点对同
一个
编队状态的估计进行协方差交叉融合
程序
针对三维多无人机协同导航,构建分布式EKF-CI(协方差交互)滤波框架。系统中每架无人机对应
一个
估计节点。与集中式滤波的状态不同,这里每个节点内部都估计
完整
的编队状态,因此任意节点都可以形成对整支无人机编队的三维位置和速度估计。
完整
代码,下载后可直接运行,讲解、定制等也可以联系我。
yolov3 model files (.names, .weights, .cfg)
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/f37bcecd66c0 YOLOv3(You Only Look Once version 3)是一种基于深度学习技术的目标检测方法,由Joseph Redmon、Ali Farhadi等研究者于2018年开
发
。该算法在目标检测领域展现出广泛的应用前景,特别是在实时视频处理、自动驾驶系统以及智能监控系统等场景中。与YOLO的前两个版本相比,YOLOv3在提升检测准确性的同时,依然维持了较高的处理速度。YOLOv3模型的关键构成要素包括三个主要部分:网络设计、损失评估机制以及数据准备流程。1. **网络设计**:YOLOv3以DarkNet-53作为其基础网络结构,DarkNet-53是一种包含53层卷积层的深度卷积神经网络,其设计目标在于实现准确性与计算效率的均衡。YOLOv3引入了特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN)的理念,这一创新能够有效检测不同尺寸的目标。模型通过多个层级进行预测,每个层级专门负责识别特定尺寸的物体,从而显著增强了小尺寸目标的检测性能。2. **多尺度预测**:YOLOv3在三个不同的尺度上执行预测任务,每个尺度对应一组不同的锚框(Anchor Boxes),锚框是预先设定的可能目标尺寸,用于初始化检测框。每个网格单元负责预测多个锚框,每个锚框包含两个坐标偏移量(表示框的位置)、
一个
置信度得分(表明该框内存在目标的概率)以及类别概率。3. **优化的Anchor Boxes**:与YOLOv2相比,YOLOv3采用了更多种类的锚框,这些锚框具有不同的比例和尺寸,从而更有效地适应各种形状和大小的目标。4. **损失评估机制**:YOLOv3的...
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