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拥挤专题
地铁通勤,拥挤之痛:你有同感吗?如何通过数据优化公共交通拥挤
*文章来自美国Minitab官网 当 2020 年新冠疫情来袭时,公共交通组织重新分配了资源。许多地方削减了地铁时刻表,并专注于轨道建设、基础设施和安全培训。 随着员工开始以混合办公或全职的方式返回办公室,许多公共交通组织未能充分调整时刻表。这导致了安全问题、不卫生的状况、火车过度拥挤以及乘客的失望。 作为一名经常往返于芝加哥市中心办公室的通勤者,我在过去几年里注意到了这些变化,并认为我
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拥挤场景多人姿态估计论文梗概及代码CrowdPose: Efficient Crowded Scenes Pose Estimation and A New Benchmark
姿态估计是视频动作分析识别的基础工作,我有一篇小综述讲了姿态估计相关技术路线的发展,可以点这个链接看。 本文是MVIG大佬们发表在CVPR2019上的一篇论文,上号交通大学,基于AlphaPose思路,进一步提升了拥挤情况下准度 代码:github点这,基于Pytorch,是实时多人姿态估计系统 论文:论文点这 论文第二版点这 Abstract 多人姿态估计是大量计算机视觉任务的基础,近年来也
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深度学习之基于YOLOv5智慧交通拥挤预警检测系统
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 一、项目背景 随着城市化进程的加速和人口规模的不断增长,交通拥挤问题日益严重。传统的交通拥挤预警方法往往依赖于人工观察和经验判断,这种方法不仅效率低下,而且难以应对复杂多变的交通场景。因此,开发一种基于深度学习的智慧交通拥挤预警检测系
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乃爱与城市拥挤程度
乃爱与城市拥挤程度 题解 本题很明显是一道树形dp,我们可以分别记录下当前节点的和与积。 在i的子树上,表示距点i距离为j的点的数量,表示距点i为j的点的积,即当前位置当时的拥堵值。 为当前点为选定点的人数,为当前点为选定点的拥挤度乘积。 每个点对他的祖先的贡献为。我们只需记录下它子孙对其的贡献,与其本身的值即可。 源码 #include<cstdio>#include<cmath
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【互动媒体专题设计】《打群架》——模拟《拥挤城市》
文章目录 背景&创意技术镜头跟随实现 随机漫游实现 万有引(斥)力实现 摩擦力实现 其他的小细节一些联想 背景&创意 在新的一个学期里,我们继续在互动媒体的道路上前行,这个学期主要是学习用代码将我们真实的世界尽可能的还原。比如,如何将牛顿力学写入代码,如何让一个物体看上去是在自主运动等。 这就让我想到了最近在Instagram上疯狂投放广告的拥挤城市。我的实践就是将这个游
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ACM复习(52)11160 拥挤的华农校巴
Description 同学们来到华农3个月了,在华农印象最深的是什么呢?猪,牛,鹅?当然,很多同学会记得我们学校的大金龙校巴。 华农这么大,坐校巴是很平常的事。无聊的LRC经常坐校巴从华山到五山再到跃进,然后又从跃进回到五山再回到华山。 一天,LRC突发奇想,想记录一下一趟校巴有多少人不同的人坐。所以,他每逢有人上车的时候就在纸上画上’+’的符号, 每逢有人下车就在纸上画上’-’的符号。
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难走的路,才不拥挤——中国人民大学与加拿大女王大学联合推出的金融硕士
在人生的道路上,我们都渴望找到一条通往成功的捷径。然而,真正的成功往往并非一帆风顺,而是需要我们去勇敢地面对挑战,去攀登那些难走的路。正如“难走的路,才不拥挤。”这句话同样适用于我们的教育生涯,尤其是在选择研究生项目时。中国人民大学与加拿大女王大学联合推出的金融硕士项目,这是一个充满挑战与机遇的难走之路,但正是这条路,才能让我们在未来的金融领域中脱颖而出。 人大女王金融硕士项目是由中国人民大学财
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echarts map地图label拥挤解决
1、需求是上海地图一些区域地图label过于密集,需要把文字缩小 文档: 解决办法:使用formatter-rich自定义丰富的样式 效果:
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[2019 牛客CSP-S提高组赛前集训营1]仓鼠的石子游戏 + 乃爱与城市拥挤程度 + 小w的魔术扑克
文章目录 前言T1.仓鼠的石子游戏题目描述题解参考代码 T2.乃爱与城市拥挤程度题目描述题解参考代码 T3.小w的魔术扑克题目描述题解参考代码 前言 不知道为什么,比赛的时候数据好像很水,我隔壁大佬T2暴力过了八十??!我码正解思路line2算错了?!! 这告诉我们什么?!!考试的时候,一定要积极地打暴力,码完“正解”也写个if判一判 友情链接:牛客CSP-S提高组赛前集训营
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【调度算法】共享函数vs拥挤距离
【声明】文章大部分内容是gpt写的,发现有问题的地方我都按照自己的理解修改了,但不保证没有其他未排查出来的错误,谨慎阅读。如发现错误也欢迎指出。 在多目标遗传算法(MOGA)和多目标优化中,共享函数方法是一种用于维护种群多样性的技术。这个方法的目标是在遗传算法的演化过程中促进种群中的解决方案分布均匀,以便更好地探索 Pareto 前沿。原始的非支配排序遗传算法(NSGA,Non-dominate
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