银行对账单打印程序是一款打印银行账单的软件。
用户通过银行查询自己的账单后,将账单输入,就可以对账单进行查询和打印了,支持打印预览,导出Excel表格,内置五大银行的的流水账模板,包括建设银行、工商银行、兴业银行、中国银行和农业银行。
银行对账单打印程序使用方法1、通过银行查询自己的账单通过电话查询您可以拨打发卡银行的客服电话在输入银行卡账号和密码后即可按语音提示查询到卡内的余额;
通过网上银行
2025/2/14 2:13:16 1.89MB 应用软件
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2025/2/11 13:02:54 138.67MB 互联网+创青春商业计划书4.zi
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对于八数码问题,评价函数定义为:f(x)d(x)P(x)表示节点x在搜索树中的深度,P(x)表示节点x中不在目标状态中相应位置的数码到达准确数码距离之和。
以此评价函数为评价标准进行启发式搜索,该搜索算法是否满足A*算法?为什么?并画出相应的状态空间搜索图。
2025/2/8 18:13:24 838KB 人工智能 复习题 华农
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2018年最新全国1万多所大学腾讯坐标数据(最全的大学数据库)都是地图上辛苦采集整理下来的,绝对真实,好不好一看便知,数据如下:1116.3269740.00281清华大学北京市北京市海淀区北京市海淀区双清路30号2116.3102539.99287北京大学北京市北京市海淀区北京市海淀区颐和园路5号3116.3151639.9702中国人民大学北京市北京市海淀区北京市海淀区中关村大街59号4116.3658839.96168北京师范大学北京市北京市海淀区北京市海淀区新街口外大街19号5116.3574540.00494中国农业大学(东校区)北京市北京市海淀区北京市海淀区清华东路17号6116.3497539.98421北京航空航天大学北京市北京市海淀区北京市海淀区学院路37号7116.2827740.02528中国农业大学(西校区)北京市北京市海淀区北京市海淀区圆明园西路2号8116.3166739.96091北京理工大学北京市北京市海淀区北京市海淀区中关村南大街5号9116.2973839.78382北京师范大学&中央财经大学(联合校区)北京市北京市大兴区北京市大兴区优龙路
2025/1/22 19:38:30 1010KB 大学数据库 大学坐标数据
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推进农业标准化和信息化,健全从农田到餐桌的农产品质量安全全过程监管体系、现代农业科技创新推广体系、农业社会化服务体系。
发展现代种业,提高农业机械化水平。
持续增加农业投入,完善农业补贴政策。
改革农产品价格形成机制,完善粮食等重要农产品收储制度,加强农产品流通设施和市场建设。
2025/1/21 10:47:41 67.74MB 智慧农业 农业大数据
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XMY1.3.1.exe农业气象数据应用
2025/1/15 13:57:16 84.53MB window
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华南农业大学《机器视觉》期末考试试卷
2025/1/6 13:54:24 924KB 计算机视觉
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精准农业-IOT-2018介绍:精确耕种被定义为特定地点的农田管理,利用现代技术来增加农作物的产量。
借助传感器和卫星图像,农民可以明智地使用其资源。
这样,整个农作物生产过程既有利可图又可持续。
这种智能农业管理的基础是AI和IOT。
例如,土壤传感器收集静态和动态数据,以分析和检查农作物的营养和水分需求。
借助IOT移动应用程序,农民可以了解其耕作实践中所使用和节约的水。
此外,智能灌溉解决方案无需农户亲自到田间就可以为农作物供食。
同样,机器学习分析和算法通过分析作物的需水量也能够准确检测和控制害虫。
所有这些技术共同构成了精准农业的核心。
这些决定因素助长了作物的生产周期,从而使农民的投资回报率最大化。
项目提交给SmartIndiaHackathon的项目工作由BNest2018组织:我们参加了Hackathon,我们成功进入了印度各地的前20名团队。
农业为印
2024/12/19 9:35:34 6.17MB PHP
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数据集在IT行业中,特别是在机器学习和计算机视觉领域,扮演着至关重要的角色。
"各种病虫害的高清数据集"是一个专门针对农业病虫害识别的图像数据集,它包含了五个不同类别的高清图片,这些图片是jpg格式,非常适合用于训练和测试深度学习模型。
我们来详细了解一下数据集的概念。
数据集是模型训练的基础,它包含了一系列有标记的样本,这些样本用于训练算法学习特定任务的特征和模式。
在这个案例中,数据集中的每个样本都是一张病虫害的高清图片,可能包括农作物上的疾病症状或害虫。
这些图片经过分类,分别属于五个不同的类别,这意味着模型将需要学习区分这五种不同的病虫害类型。
在计算机视觉任务中,高清图片通常能提供更多的细节,有助于模型更准确地学习和理解图像特征。
jpg格式是一种常见的图像存储格式,它采用了有损压缩算法,能在保持图像质量的同时,减少文件大小,适合在网络传输和存储中使用。
对于这样的数据集,可以进行以下几种机器学习任务:1.图像分类:训练一个模型,输入一张病虫害图片,输出图片所属的类别。
例如,输入一张叶片有斑点的图片,模型应该能够判断出这是哪种病害。
2.目标检测:除了识别类别,还需要确定病虫害在图片中的位置,这要求模型能够定位并框出病虫害的具体区域。
3.实例分割:进一步细化目标检测,不仅指出病虫害的位置,还能精确到每个个体,这对于计算病虫害数量或者分析病害程度非常有用。
4.异常检测:训练模型识别健康的农作物图像,当出现病虫害时,模型会发出警报,帮助农民尽早发现并处理问题。
构建这样的模型通常涉及以下几个步骤:1.数据预处理:包括图片的缩放、归一化、增强(如翻转、旋转)等,目的是提高模型的泛化能力。
2.模型选择:可以使用经典的卷积神经网络(CNN),如AlexNet、VGG、ResNet等,或者预训练模型如ImageNet上的模型,再进行微调。
3.训练与验证:通过交叉验证确保模型不会过拟合,并调整超参数以优化性能。
4.测试与评估:在独立的测试集上评估模型的性能,常用的指标有准确率、召回率、F1分数等。
5.部署与应用:将训练好的模型部署到实际系统中,如智能手机APP或农田监控系统,实时识别并报告病虫害情况。
"各种病虫害的高清数据集"为开发精准的农业智能识别系统提供了基础,通过AI技术可以帮助农业实现智能化、精准化管理,提升农作物的产量和质量,对现代农业发展具有重要意义。
2024/11/22 10:52:17 840.11MB 数据集
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华南农业大学《程序设计》期末考试试卷
2024/11/4 1:52:28 210KB 程序设计
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡