摘 要 大学期间，综合测评计算是每学期必不可少的工作。人工计算综合测评是一个很繁杂的过程：每个学生先计算自己的综合测评成绩，制成草表，上交给班委；然后班委核对并将成绩录入制成电子文档上交给院系相关部门。在这个过程中，学生常常感到厌烦，因而草表的准确率很低；接着人工核对、录入成绩，造成工作量大，效率低下，准确率也无法得到保证。所以，广大师生迫切希望信息化综合测评系统的产生。利用该系统，同学们可以方便准确地计算出自己的综合测评成绩，并能将结果上传至服务器，省去班委人工核对、成绩录入这些烦琐的工作。而且，系统提供的查询功能可以方便同学们对自己所需信息的检索。该论文主要介绍了网络上最受欢迎的Java Applet技术、系统的分析设计、各个功能模块的实现、系统的测试调试、以及系统开发过程中遇到的问题和问题的解决。 关键词：综合测评；计算；查询；Applet

当今家居生活中面临各种环境与健康安全问题，如空气湿度过低，容易让人患上呼吸系统的疾病；CO、甲醛等有害气体危害人体健康；天燃气泄漏引起的爆炸事故频发等。人们对高品质生活环境的追求越来越强烈，所以居住环境的各种参数得到了大家的广泛重视。随着智能化与信息化的快速发展，我们可以利用现代科技对家居环境进行监测及调整，使我们的居住体验更加美好。 本设计完成一个可以监测温湿度、有害气体以及非法入侵的智能家居监控系统，包括主控模块、传感器模块、显示模块、报警驱动模块等。 系统的控制核心是STC89C52单片机，通过DHT11传感器来监测室内温湿度，烟雾传感器MQ-2监测有害气体烟雾浓度，HC-SR501传感器用来监测人体信号，按键电路可以设置监测数据上下限阈值及人体红外监测布防状态，当超过阈值时，蜂鸣器和LED灯声光报警，同时通过继电器驱动相应电器，实时对家居环境进行调控。此外，通过LCD1602液晶屏显示实时温湿度、烟雾浓度等信息供人们实时了解家庭环境状况，从而保证家庭生活环境的安全与舒适。

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Python基于pytorch深度学习的车型识别系统源码+使用说明 训练模型主要分为五个模块：启动器、自定义数据加载器、网络模型、学习率/损失率调整以及训练可视化。 启动器是项目的入口，通过对启动器参数的设置，可以进行很多灵活的启动方式，下图为部分启动器参数设置。 任何一个深度学习的模型训练都是离不开数据集的，根据多种多样的数据集，我们应该使用一个方式将数据集用一种通用的结构返回，方便网络模型的加载处理。 这里使用了残差网络Resnet-34，代码中还提供了Resnet-18、Resnet-50、Resnet-101以及Resnet-152。残差结构是通过一个快捷连接，极大的减少了参数数量，降低了内存使用。

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