【找项目合作者】有活干，找几个能做java web开发的弟兄，捞点外快（西安）

vanneo 2006-05-08 06:27:54

我这边有几个朋友介绍的项目，需要几个人手，有人愿意的话，可以跟我联系，一起捞些外快：）

要求：
1) 熟悉java web开发，有jsp/servlet/javabean编程经验
2) 熟悉数据库和SQL
3) 有信息系统项目经验
4) 最好能有固定时间，我可以提供开发场地和机器

有struts经验者优先，因为后面有个项目和struts有关。如果彼此满意，可长期合作。

我在西安，有意者联系：
email: vanneo@163.com
QQ: 9590770
电话: 13399284800

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leilu 2006-05-25

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我是西安的
qq：8522151

hekai1112004 2006-05-10

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姓名早知道，姓名全知道，取好名字、用好名字请到数字人！http://www.shuziren.cn/findgoodname.asp

zeq258 2006-05-10

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我在西安

sole_lodestar 2006-05-10

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MARK

yoyodd 2006-05-09

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太远了，在上海

luanfengxia 2006-05-09

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什么时候开始？？

vanneo 2006-05-08

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呵呵谢谢关注！
提供开发场地和机器就是说最好是来我这里专职做开发工作，我在西安某高校，有实验室和机房，也欢迎附近的新手过来，我们可以培养，为以后发展打基础。

luanfengxia 2006-05-08

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5555~~~
西安，太远了，不然的话可以一起做
提供场所和机器使什么意思？？

C. Did you mean... 题意：将一个字符串最少分成几个小的字符串，使得每个字符串都没有连续三个及以上的辅音字母，连续三个相同的辅音字母不算。贪心构造即可，注意连续三个相同的辅音的时候将标记减一即可，不能赋为1。 case: yyyr yyy rchar s[N]; bool ok(char c) { if(c=='a'||c=='e'||c=='i'||c

数据集可视化效果可参见下方展示。【数据集概况】 · 检测类别（中文）：[保龄球(bowling)] · 训练集：594 张 · 验证集：75 张 · 测试集：74 张 · 总计：743 张该数据集聚焦于室内保龄球馆场景，系统性采集了多角度、多姿态下保龄球在不同运动阶段的视觉特征，为保龄球运动过程中的球体识别与轨迹分析提供了高质量标注样本，具有明确的体育训练与智能辅助系统开发价值。... 【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 100 个 epoch，最终轮指标：指标 | 数值 mAP50 | **0.9938** mAP50-95 | 0.6966 Precision | 0.9740 Recall | 0.9974 train/box_loss | 0.9113 train/cls_loss | 0.2862 val/box_loss | 1.1516 val/cls_loss | 0.3116 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9938，模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降，后段趋于平稳，val_loss 无反弹，没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6966，和 mAP50 差距 0.30，定位精度仍有优化空间。【模型性能评估】 Precision 0.9740、Recall 0.9974，精召双高，模型对保龄球的检测能力强。【预测效果展示】验证集预测效果较好，检测框基本准确覆盖保龄球，置信度整体偏高。【改进建议】 1. 丰富场景多样性：补充不同光照、背景和遮挡条件下的样本。 2. 提升输入分辨率：640 ...

PaddleOCR 与YOLO目标检测 HTTP 服务。项目通过 PaddleOCROnnx 原生库集成 OnnxRuntime加速能力，围绕 ONNX 模型部署，以统一接口提供图像文字识别、YOLO 目标检测和 Tensor 数据输出。功能概览文字识别：支持图片 Base64、multipart/form-data 上传，以及文本和 JSON 结果。目标检测：支持 YOLO 图片检测，返回检测框 JSON 或原始 Tensor。浏览器演示：访问服务根地址，上传图片并切换 OCR、YOLO 模式。健康检查：通过 /health 查看服务及 OCR、YOLO 引擎初始化状态。并发处理：通过 OCR 引擎实例池处理并发请求，可调整实例数量。体验与调用启动后访问：入口地址浏览器演示 http://localhost:5000/ 健康检查 http://localhost:5000/health 原生依赖 Windows：优先从 runtimes/win-x64/native/ 加载原生 DLL；该目录没有 PaddleOCROnnx.dll 时，尝试从可执行文件所在目录加载。主 DLL 与对应后端依赖应放在同一原生目录中，不要将同一组依赖分散到多个目录。 Linux：原生运行时位于 runtimes/linux-x64/native/，程序使用相对于可执行文件的运行时搜索路径查找随包部署的依赖。后端选择：CoreOCROnnx 支持 ONNX Runtime、OpenVINO、TensorRT 后端。请使用与平台、进程架构、硬件和后端匹配的一整套运行时，不要混用不同后端或版本的依赖。

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