Java版水果管理系统源码 设计模式 设计模式简介 设计模式（Design pattern）代表了最佳的实践，通常被有经验的面向对象的软件开发人员所采用。设计模式是软件开发人员在软件开发过程中面临的一般问题的解决方案。这些解决方案是众多软件开发人员经过相当长的一段时间的试验和错误总结出来的。 设计模式是一套被反复使用的、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。使用设计模式是为了重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性。 毫无疑问，设计模式于己于他人于系统都是多赢的，设计模式使代码编制真正工程化，设计模式是软件工程的基石，如同大厦的一块块砖石一样。项目中合理地运用设计模式可以完美地解决很多问题，每种模式在现实中都有相应的原理来与之对应，每种模式都描述了一个在我们周围不断重复发生的问题，以及该问题的核心解决方案，这也是设计模式能被广泛应用的原因。 什么是 GOF？（四人帮，全拼 Gang of Four）？ 在 1994 年，由 Erich Gamma、Richard Helm、Ralph Johnson 和 John Vlissides 四人合著出版了一本名为 Desi

"深度学习YOLOv8+Pyqt5联合打造实时吸烟行为检测系统：完整源码+数据集+详细说明，助力禁烟政策执行",基于深度学习YOLOv8与Pyqt5集成，全方位公共场所抽烟检测与识别系统，附带全套源码及详细指南——轻松构建、跑通与定制升级,基于深度学习YOLOv8+Pyqt5抽烟吸烟检测识别 将获得完整源码+数据集+源码说明+配置跑通说明 可以额外付费远程操作跑通程序、定制其他课题 支持图片、视频、摄像头检测 在现代社会，公共场所的禁烟政策越来越严格，以减少二手烟对非吸烟者的影响。 然而，监管和执行这些政策仍然面临挑战。 本文提出了一种基于YOLOv8（You Only Look Once version 8）的抽烟检测系统，该系统结合了深度学习技术和PyQt5图形用户界面框架，旨在实时监测并识别公共场所中的吸烟行为。 该系统的设计考虑了实时性、准确性和用户友好性，为提高公共场所的空气质量和遵守禁烟规定提供了。 ,基于深度学习; YOLOv8; Pyqt5; 抽烟检测识别; 完整源码; 数据集; 配置跑通说明; 远程操作; 定制课题; 图片/视频/摄像头检测; 禁烟政策; 实时监测;

全球环境问题已经成为关注的焦点,低碳经济的发展得到了世界的关注,加速发展低碳经济、促进民众低碳消费行为成为重要的课题。通过探索普通城市居民的低碳消费行为模型,测量低碳消费行为,以低碳汽车,即新能源汽车和低碳家电产品作为本研究的调查对象,运用结构方程模型、多元回归方法研究社会认同感、自我效能感、低碳指数、生活方式对普通城市居民低碳消费意向的影响路径及程度,试图揭示低碳产品购买行为关键影响因素的作用路径。研究结果表明:社会认同感、自我效能感、消费者低碳指数、生活方式对低碳产品的购买态度和购买意图均有显著的影响。

在当前的数字化时代，大数据已经成为了企业决策的重要支撑，特别是在电商行业中。"大数据-电商用户行为分析大数据平台-数据分析.zip"这个压缩包文件显然聚焦于如何利用大数据技术来理解和洞察电商用户的购买行为，以实现更精准的市场营销和业务优化。下面我们将深入探讨这一主题的相关知识点。 我们要理解大数据的核心概念。大数据是指数据量巨大、类型多样、处理速度快且具有高价值的信息集合。在电商环境中，大数据来源广泛，包括用户浏览记录、购物车行为、交易历史、点击流数据、社交媒体互动等。 电商用户行为分析是大数据应用的关键领域。通过对用户搜索、浏览、点击、购买等一系列行为的追踪和分析，企业可以深入了解用户的购物习惯、偏好、需求以及潜在的购买意向。例如，通过用户停留时间、页面浏览深度等指标，可以评估商品的吸引力；通过分析购物车弃单率，可以识别潜在的销售障碍。 再者，构建大数据平台是实现高效分析的基础。这样的平台通常包括数据采集、存储、处理和可视化等多个环节。数据采集涉及Web日志抓取、API接口整合等；数据存储则需要考虑大数据存储解决方案，如Hadoop HDFS或NoSQL数据库；数据处理可能运用到MapReduce、Spark等分布式计算框架；而数据分析结果通常通过数据可视化工具如Tableau、Power BI等展示，以便于决策者直观理解。 此外，数据分析方法在电商用户行为分析中至关重要。常见的分析方法有描述性分析（了解过去发生了什么）、预测性分析（预测未来可能发生的情况）和规范性分析（建议采取何种行动）。例如，通过聚类分析将用户分群，以便进行精细化运营；利用关联规则发现商品之间的购买关联性，进行交叉销售；运用机器学习模型预测用户购买概率，提高转化率。 在实际操作中，数据安全和隐私保护也是不可忽视的环节。电商企业需要遵循相关法规，确保数据收集和处理的合法性，同时采用加密技术保障数据在传输和存储过程中的安全性。 将大数据分析的洞察转化为商业价值是最终目标。基于用户行为分析的结果，企业可以优化产品推荐系统，定制个性化营销策略，提升用户体验，甚至调整供应链管理，以提高整体运营效率和盈利能力。 "大数据-电商用户行为分析大数据平台-数据分析.zip"涉及到的内容广泛，涵盖了大数据技术、用户行为分析、大数据平台构建以及数据分析的实践应用。理解并掌握这些知识点，对于电商企业的战略决策和业务发展至关重要。

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改进的RIME霜冰优化器：深度探索与开发行为的高效优化算法,改进的霜冰优化器（IRIME），RIME一种基于霜冰物理现象的高效优化算法，称为霜冰优化算法Rime optimization algorithm，RIME。 RIME算法通过模拟冰的软时间和硬时间生长过程，构建软时间搜索策略和硬时间穿刺机制，实现优化方法中的探索和开发行为。 于2023年发表在中科院二区顶刊Neurocomputing，结构简单，性能优越。 本改进为改进，改进 - 使用三个改进策略，而且这些策略都不是大众化，被用烂了的策略，效果也非常好 ，在CEC2017效果如下： ,RIME算法; 霜冰物理现象; 优化策略; 探索开发行为; 改进策略; 软时间搜索策略; 硬时间穿刺机制; CEC2017; Neurocomputing中科院二区顶刊; 性能优越。,改进版霜冰优化器：Rime算法的新探索与高性能实现

基于Comsol 5.6软件的圆柱锂电池（18650）电化学与热行为模型参数配置与结果分析,18650圆柱锂电池comsol5.6模型 参数已配置，电化学生热研究，三种放电倍率，参数化扫描，各种结果图都有 ,核心关键词：18650圆柱锂电池; comsol5.6模型; 参数配置; 电化学生热研究; 放电倍率; 参数化扫描; 结果图。,"电化热研究：18650圆柱锂电池Comsol 5.6模型参数化扫描与结果图解" 在现代科技发展中，电池技术一直是推动电子产品进步的关键力量。18650圆柱锂电池，因其高能量密度、长寿命和良好的循环性能，被广泛应用于各种电子设备中。随着技术的不断发展，对电池性能的深入理解和模型模拟成为研究的热点。本文将围绕基于Comsol 5.6软件构建的18650圆柱锂电池电化学与热行为模型的参数配置与结果分析展开讨论。 Comsol 5.6软件是一种高级的多物理场仿真软件，能够模拟和分析电化学过程和热行为。在构建18650圆柱锂电池模型时，研究人员首先需要对电池的物理结构、材料属性以及电化学反应等基本参数进行设定。这些参数包括电池的几何尺寸、电解液的电导率、电极材料的比表面积和反应动力学参数等。 完成基础参数的配置后，研究重点将转向电池的放电行为模拟。由于电池在实际使用中会遇到不同的放电倍率，研究者将对三种不同放电倍率下的电化学和热行为进行模拟。通过参数化扫描，可以观察在不同放电条件下电池的性能变化，如电压、电流、温度等关键指标。 电化学生热研究是本项工作的核心内容，它涉及电池在运行过程中发生的电化学反应如何影响温度分布。电化学反应产生的热量需要通过热管理技术进行控制，以保证电池性能不会因过热而下降。在模型中，这些生热过程可以通过内热源项进行模拟，并且可以借助Comsol的热模块进一步分析热传递过程。 电化学生热模型的结果分析对于理解电池的工作状态至关重要。结果图能够直观地展示电池在不同条件下的表现，如电压和温度随时间的变化曲线、电流密度分布图、温度场分布图等。通过这些结果图，研究者可以评估电池在各种放电情况下的性能，预测可能的故障点，为电池设计优化和热管理提供理论依据。 此外，技术博客文章、研究报告和随文图表等文件资料，为本次研究提供了丰富的内容和深入的讨论。例如，"圆柱锂电池在中的模拟研究一引言"提供了研究背景和目的，而"技术博客文章圆柱锂电池在中的热研究分"则可能详细介绍了热行为的研究方法和发现。 本文所涉及的研究不仅对18650圆柱锂电池的电化学和热行为模型的构建提供了深入的见解，而且还展示了如何通过Comsol 5.6软件进行参数配置和结果分析。通过这些研究工作，我们能够更好地理解电池在不同工作条件下的表现，为电池技术的改进和应用提供了重要的参考价值。

· 功能说明：代码实现了基于YOLO模型的摔倒行为实时检测，当连续检测到摔倒的帧数超过设定阈值时触发报警。 · · 过程说明：通过摄像头获取视频流帧数据，利用YOLO模型进行目标检测，统计摔倒行为的连续帧数，并在达到报警条件时触发提示或报警逻辑。 基于YOLO模型的摔倒行为实时检测技术是一种利用深度学习方法实现的视觉监测系统，其主要功能是在实时视频流中检测人的摔倒行为，并在识别到摔倒动作后触发报警。这项技术在老年人居家照护、公共场所安全监控等领域具有广泛的应用前景。YOLO模型（You Only Look Once）是一种流行的实时对象检测算法，它能够在单一网络中同时进行目标定位和分类，具有速度快、精度高的特点，非常适合于实时视频分析场景。 YOLO模型的摔倒行为实时检测流程主要包括以下几个步骤：系统通过摄像头设备获取实时视频流的帧数据；将获取的视频帧输入到YOLO模型中进行目标检测，得到包含类别ID、置信度和边界框信息的检测结果；接下来，系统会检查检测结果中是否存在摔倒行为（即类别ID为设定的摔倒类别标识），并统计连续检测到摔倒行为的帧数；当连续帧数超过设定的阈值时，系统将触发报警机制，如在视频中叠加报警提示文字或执行其他报警逻辑，如发送通知到远程设备。 代码实现方面，需要进行模型初始化、视频流读取、YOLO模型预测、摔倒行为判断与报警提示的绘制等操作。具体来说，首先需要安装YOLOv5等模型库，并加载预训练的模型文件；然后，初始化摄像头视频流，并设置摔倒行为的类别标识和报警阈值；在循环读取视频帧的同时，利用YOLO模型进行实时目标检测，并根据检测结果判断是否为摔倒行为；如果检测到摔倒行为，则增加摔倒帧数计数器，并在满足报警条件时输出报警提示；显示处理后的视频，并允许用户通过按键退出程序。 在技术应用中，此类实时摔倒检测系统需要考虑算法的准确性和鲁棒性，例如通过优化YOLO模型训练过程中的数据集和参数设置，以提高对摔倒行为识别的准确率，并减少误报和漏报的情况。同时，系统也应具备良好的可扩展性和易用性，使得非专业人员也能简单快捷地部署和使用。

实时驾驶行为识别与驾驶安全检测-实现了开车打电话-开车打哈欠的实时识别 实现开车打电话和开车打哈欠的实时识别，对于提升驾驶安全具有重要意义。下面将简要介绍如何构建这样一个系统，并概述代码运行的主要步骤。请注意，这里不会包含具体代码，而是提供一个高层次的指南，以帮助理解整个过程。 #### 1. 环境搭建 - **选择操作系统**：推荐使用Linux或Windows，确保有足够的计算资源（CPU/GPU）来支持深度学习模型的运行。 - **安装依赖库**：包括Python环境、PyTorch或TensorFlow等深度学习框架、OpenCV用于图像处理、dlib或其他面部特征检测库等。 - **获取YOLO模型**：下载预训练的YOLO模型，或者根据自己的数据集进行微调，特别是针对特定行为如打电话、打哈欠的行为特征。 #### 2. 数据准备 - **收集数据**：收集或创建一个包含驾驶员正常驾驶、打电话和打哈欠等行为的数据集。每个类别应该有足够的样本量以确保模型的学习效果。 - **标注数据**：对数据进行标注，明确指出哪些帧属于哪种行为。可以使用像LabelImg这样的工具

在深入探讨Afsim通讯项目的代码细节之前，我们需要了解Afsim的背景以及通讯项目的重要性。Afsim（Adaptive Framework for Simulation and Modeling）是一种用于模拟和建模的自适应框架，广泛应用于军事和科研领域。该框架允许开发者创建复杂的仿真场景，并通过模拟各种实体和环境变量之间的交互来研究系统行为。 通讯作为任何仿真项目的核心组成部分，负责在不同仿真组件之间传递信息。在Afsim通讯项目中，代码的编写不仅要确保数据传输的准确性，还要处理可能出现的各种异常情况，以保证仿真过程的连续性和可靠性。行为树章节则是Afsim通讯项目中负责决策逻辑的部分，它使用类似于树状结构的方法来组织和管理实体的行为。 通过分析压缩包中的文件名称列表，我们可以看到所有文件都与通讯有关。文件列表可能包含核心通讯协议的实现代码、网络接口的封装、数据序列化和反序列化的实现、以及行为树节点的具体实现细节。由于行为树是决策逻辑的关键，代码中可能包含用于定义行为树节点的类和方法，以及这些节点如何响应不同事件的逻辑。 在Afsim通讯项目中，行为树可能被设计成包含多个节点，每个节点对应特定的决策逻辑。例如，某些节点可能负责检测敌方活动，而其他节点可能负责指挥友方单位执行任务。每个节点都是独立的决策模块，可以根据输入条件做出反应，并将这些反应传递给其他节点或执行相应的动作。这种结构的好处是它允许系统动态地适应不断变化的仿真环境。 此外，通讯代码可能涉及到多线程或异步处理，以确保即使在高负载下，系统也能保持高效和响应。网络编程方面，代码可能使用套接字编程（socket programming）来实现不同仿真节点之间的通信。数据的序列化和反序列化是确保网络传输数据可以被接收方正确解读的关键过程，因此，代码中可能包含用于数据封装和解析的类和函数。 行为树的实现不仅需要编程逻辑的清晰性，还需要对所模拟领域的深刻理解。例如，在军事模拟中，行为树需要能够体现战略和战术级别的决策过程。这要求代码不仅要能够处理简单的条件判断，还要能够模拟复杂的指挥链和战斗规则。行为树的每个节点可能需要根据当前的环境状态、目标、资源和其他条件来动态选择合适的行动方案。 Afsim通讯整个项目代码的分析揭示了其在仿真领域的重要性以及行为树在其中所扮演的关键角色。通过行为树，Afsim能够实现复杂决策逻辑的模块化和可视化，进而使得整个通讯项目更加灵活和可扩展。在实际的仿真任务中，这些代码模块能够帮助开发者构建起能够处理各种战场情况的智能仿真系统。