主要介绍了C#中Arraylist的sort函数用法,较为详细的分析了ArrayList的sort函数的功能、定义及具体使用技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

多摄像机实时对象跟踪 该存储库包含我的对象检测和跟踪项目。 所有这些都可以托管在云服务器上。 由于您还可以将自己的IP摄像机用于异步处理。 我已经写了关于如何使用自己的智能手机与ImageZMQ到流博客文章。 Deep SORT和YOLO v4 查看我的以查看我使用的跟踪算法，其中包括Tensorflow 2.0，异步视频处理和低置信度跟踪过滤的选项。 流量计数（） 该项目是对象计数应用程序的扩展。 （） 产品特点 使用从DETRAC数据集生成的总共244,617张图像进行了训练。 您可以在找到我创建的转换代码。 我将用作数据准备和培训的指南。 每个跟踪ID仅计数一次。 通过查看被跟

设计一系统，实现医药公司定期对销售各药品的记录进行统计，可按药品的编号、单价、销售量或销售额做出排名。 [实现提示] 在本设计中，首先从数据文件中读出各药品的信息记录，存储在顺序表中。各药品的信息包括：药品编号、药名、药品单价、销出数量、销售额。药品编号共4位，采用字母和数字混合编号，如：A125，前一位为大写字母，后三位为数字，按药品编号进行排序时，可采用基数排序法。对各药品的单价、销售量或销售额进行排序时，可采用多种排序方法，如直接插入排序、冒泡排序、快速排序，直接选择排序等方法。在本设计中，对单价的排序采用冒泡排序法，对销售量的排序采用快速排序法，对销售额的排序采用堆排序法。

人体跌倒检测与追踪 使用Tiny-YOLO oneclass检测帧中的每个人，并使用获取骨骼姿势，然后使用模型从每个人跟踪的每30帧中预测动作。 现在支持7种动作：站立，行走，坐着，躺下，站起来，坐下，跌倒。 先决条件 Python> 3.6 火炬> 1.3.1 原始测试运行在：i7-8750H CPU @ 2.20GHz x12，GeForce RTX 2070 8GB，CUDA 10.2 数据 该项目已经训练了一个新的Tiny-YOLO oneclass模型，以仅检测人的物体并减小模型的大小。 使用旋转增强的人员关键点数据集进行训练，以在各种角度姿势中更可靠地检测人员。 对于动作识别，使用来自跌倒检测数据集（，家庭）的数据，通过AlphaPose提取骨骼姿势，并手动标记每个动作帧，以训练ST-GCN模型。 预训练模型 Tiny-YOLO oneclass- ， SPPE

深度排序 学习使用seq2seq模型对数字进行排序。 运行这段代码 调用pip install -r requirements.txt安装所有依赖项。 产生资料 可以使用所有数据 样品电话 python generate.py \ --name="train" \ --size=10000 \ --max_val=256 \ --min_length=2 \ --max_length=256 \ 训练 可以通过在设置适当的参数，然后将train.run()设置为在调用，最后一次调用python main.py （是的，我很抱歉，对于未配置命令行参数）。 从上面的示例调用生成的数据集中训练了1个纪元，大约花费了10分钟。 评估 在train.txt上训练模型后，使用生成测试集（ name="test" ），然后以与上所述相同的方式运行 ，以查看该模型的一些示例评估。 再

DEEP SORT目标跟踪算法论文

SORT论文

Python数据结构与算法（几种排序） 数据结构与算法（Python） 冒泡排序 冒泡排序（英语：Bubble Sort）是一种简单的排序算法。它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。 冒泡排序算法的运作如下： 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大（升序），就交换他们两个。 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。 针对所有的元素重复以上的步骤

八大排序C语言实现

信息 作为硕士论文的一部分，对C ++中实现的顺序排序算法与CUDA中实现的并行排序算法之间的比较进行了研究。 我们实现了七个算法：双音排序，多步双音排序，自适应双音排序，合并排序，快速排序，基数排序和样本排序。 顺序算法是在使用C ++的CPU上实现的，而并行算法是在使用CUDA平台的GPU上实现的。 我们改进了上述实现，并采用了它们，以便能够对任意长度的输入序列进行排序。 我们在六个不同的输入分布上比较了算法，这些分布包括32位数字，32位键值对，64位数字和64位键值对。 结果表明，基数排序是最快的顺序排序算法，而基数排序和合并排序是最快的并行排序算法（取决于输入分布）。 与顺序实现相比，通过并行实现，我们最多可实现157倍的加速。 作者：DarkoBožidar 导师：TomažDobravec博士 资料下载 结果： : 硕士学位论文（斯洛文尼亚版） ： : usp