package number; import java.util.Scanner; public class chapter03 { public static void main(String[]...System.out.println("请输入第"+(i+1)+"名同学:"); stu_array[i] = s_name.next(); } System.out.println("人员名单初始化已完成...，是否开始抽取，（1/2）抽取/取消"); Scanner s_int = new Scanner(System.in); if(1 == s_int.nextInt()){ //产生随机数...int num = (int)(Math.random()*(stu_array.length)); System.out.println("抽取的同学是:"+ stu_array[num
人员摔倒识别预警系统 人员跌倒检测系统基于yolov7网络模型计算机识别技术，人员摔倒识别预警系统 人员跌倒检测系统对画面中人员摔倒进行实时检测识别抓拍告警。
- 使用数组、方法、循环等实现人名的随机抽取 ## 前言： 我们今天来写一个随机抽取用户名字的一个小程序， 首先我们思考这个需求他需要的条件，要抽取用户的名 字，... break; } num = (int) (Math.random() * 3); } //将数组下标设置成随机数，就可以实现人名的随机抽取... System.out.println("被抽取的人是" + name[num]); } } ``` - 代码仅供参考
人员拥挤检测系统通过YOLOv5网络模型算法技术，人员拥挤检测系统算法模型对校园/厂区车间/街道等场景的异常的人群聚集（出现拥挤情况）时，人员拥挤检测系统立刻抓拍存档并通知相关人员及时处理。...整体来看，Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，整个系统如图5所示：首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。
在Java Web学习的初期，开发的小项目几乎都是JSP+Servlet+JDBC，长期开发下来，会发现当业务逻辑设计的接口一多的时候，充当控制器的Servlet也会越来越多，但是处理的业务逻辑相对单一
人员跌倒识别检测系统通过Python+YOLO7网络模型算法，人员跌倒识别检测系统对现场画面中有人员倒地摔倒行为实时分析预警，人员跌倒识别检测算法模型发现则立即抓拍存档告警同步提醒后台值班人员及时处理。
人员徘徊识别系统利用现场已有的监控摄像头可以实时剖析监控画面中人员异常徘徊行为，当人员徘徊识别系统识别到特殊重要区域（危险区域）附近出现人员来回反复停留时，系统会立即搜抓拍预警并同步异常违规信息到后台，...在绝大多数情况下，传统视频监控系统只起到一个“录像”的能力，在人员作业、异常情况事故发生时，安排人力进行后面摸排取证。但是，在这时候，相关危险事件及损失早已发生，无法挽回。...这种情况下，人员徘徊识别系统应运而生。...人员徘徊识别系统对监控画面当中作业人员进行全天候7*24h实时监测分析，一旦发现监控画面当中人员行为出现异常情况，人员徘徊识别系统立即抓拍提醒后台人员并保存违规预警记录，有利于之后调查取证，进而更有效的协助后台人及时高效员解决问题...人员徘徊识别系统大大提升了现场预防安全水准，将智能安全性从处于被动管控转变成积极发现。
人员行为识别系统人员行为识别系统通过TensorFlow深度学习技术，人员行为识别算法对画面中区域人员不按要求穿戴、违规抽烟打电话、睡岗离岗以及作业流程不规范实时分析预警，发现违规行为立即抓拍告警。
人员超员识别系统通过yolov5深度学习网络模型对现场画面进行实时监测，人员超员识别系统监测到画面中区域人数超过规定人数时，立即抓拍存档预警。
#思想： 首先将所有观众姓名生成数组，然后获取数组元素的总数量，再在数组元素中随机抽取元素的下标，根据元素的下标得到幸运观众的名字。...import java.awt.BorderLayout; import java.awt.EventQueue; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JPanel...; import java.awt.event.KeyEvent; import java.awt.event.ActionListener; import java.awt.event.ActionEvent...() * personnelArray.length);// 生成随机数组索引 // 定义包含格式参数的中奖信息 String formatArg = "本次抽取观众人员...; // 为中奖信息添加人员参数 String info = String.format(formatArg, personnelArray[index]);
关系抽取是自然语言处理和理解的重要任务之一，就是从自由文本中发现实体对（人物、地点、机构、事件）及实体之间的关系。 关系抽取一般采用三元组，（实体，关系，实体）。...因此关系抽取是知识图谱构建的重要环节之一。当前关系抽取已经有了各种方法，如有监督，远程监督、神经网络的关系抽取方法。...本篇博客则侧重于工程应用中实体关系抽取的实现，主要基于Stanford NLP的库来实现。...（见https://nlp.stanford.edu/software/relationExtractor.html），具体的关系抽取的实现方法见课件：https://web.stanford.edu/...97.3 99.4 98.4 Total 772.0 1013.0 1780.0 76.2 43.4 55.3 可见关系抽取这一任务还有待改进之处特别多
人员行为智能分析系统主要包含行为分析和特征识别。...人员行为智能分析系统以机器学习+边缘计算视觉分析为依托，对人员徘徊、人员集聚、物件遗留、打架斗殴、跌倒检测、安全帽佩戴识别、反光衣识别、区域人数统计、火焰检测等多个方面。...人员行为智能分析系统根据AI神经元网络视觉分析优化算法，借助现场已有的监控摄像头对现场监控画面人员行为进行实时分析预警，发现违规行为立即抓拍上报。...人员行为智能分析系统借助智能视频监控系统，能够全天候24小时不间断监控，彻底改变以往完全由后台人员对监控画面进行监视和分析的模式，通过人员行为智能分析系统赋能前端监控摄像头，对所监控的画面进行不间断分析识别...人员行为智能分析系统以监控画面视频中人体架构的形态为依托，并多次借助肢体动作、区域人数、具体时间、方向四个维度，扩展更多检测事件。
编辑 | 程序员DD 来源 | www.jetbrains.com/zh-cn/lp/devecosystem-2019/java/ 您通常使用哪种（哪些）版本的Java？ ?...虽然 Java 10 和 11 越发流行，但 Java 8 仍是使用最多的版本. 您通常使用哪种（哪些）应用程序服务器（如果使用）？ ? 您使用哪种（哪些）框架代替应用服务器（如果使用）？ ?...93% 的 Java 开发人员使用 JUnit 进行单元测试，而 51% 的人使用 Mockito。 Tips：关注公众号：程序员的成长之路，每日推送技术博文。...Spring Boot 已成为最流行的 Java web 框架，自去年以来增加 14%。 您通常使用哪种（哪些）构建系统（如果使用）？ ? Maven 和 Gradle 继续成为使用最多的构建系统。...您通常使用哪种（哪些）版本的Java EE (EE4J)（如果使用）？ ? 您最常使用哪种IDE/编辑器进行Java开发？ ?
自从国内Web项目开发渐渐盛行SSH框架之后，其开发开发流程也变得更加灵活；本文就项目开发中的业务层代码作个简单的抽取，供业内朋友参考。 ...代码抽取原理图如下： 这个图主要展示开发中的2个业务，账号（Account）管理跟类别（Category）管理，具体代码实现比较简单就不附上了。
Ai检测人员穿衣规范系统通过opencv+yolo深度学习技术对现场画面中人员穿衣自动检测，Ai检测人员穿衣规范系统发现现场人员未正确按要求穿衣进行抓拍留档。...OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
人员摔倒识别预警系统通过opencv网络模型技术，人员摔倒识别预警系统能够智能检测现场画面中人员有没有摔倒，人员摔倒识别预警系统无需人为干预可以立刻抓拍告警。...OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
人员抽烟行为识别检测系统依opencv+python深度学习架构模型，对现场画面开展7×24h无间断分析，减少了人力成本。人员抽烟行为识别检测系统识别管控区域人员的抽烟状况。...opencv+python深度学习架构模型优化算法识别率高，识别精密度97%，对人员抽烟行为精准识别。
工厂人员行为识别检测系统通过yolo计算机AI智能视频分析技术采用FPN+PAN的结构，实时分析个人的违规行为和物体不安全状态，工厂人员行为识别检测系统利用现场已有的监控摄像头，改变原先的传统安防监控作业方式
人员异常徘徊智能监测系统利用现场监控终端对关键区域进行实时检测，当检测到监控画面中有人徘徊逗留时，人员异常徘徊智能监测系统马上预警提醒相关人员及时处置，并把警报截屏和视频保存到数据库系统生成表格方便事后查验...为了防止违规侵入和各种破坏行为，传统防范措施要在不同区域的场外周边设置一些自然屏障或阻碍物，并安排人员轮流查验。在目前前沿技术进步的情形下，违规行为更加复杂。...人力预防手段一般会有众多因素的影响，如持续时间、地区、人员素质和精力等，系统漏洞和错误是在所难免的。...人员异常徘徊智能监测系统，能够分析人员的异常徘徊行为问题，当人员异常徘徊智能监测系统识别到监控区域有人来回踱步反复迟疑，系统将立即抓拍留档，并立即通知有关人员注意异常目标及时处理现场。...人员异常徘徊智能监测系统，解决传统监控设备没法实时检测主动分析预警，人力成本太高，事后追查繁琐且损失已经产生等问题。
智慧工地人员行为分析系统依据深Python基于YOLOv7网络深度学习架构模型，对画面中工地人员行为及着装穿戴进行实时分析预警，当YOLOv7网络深度学习架构模型发现人员违规行为时，立即抓拍存档预警并发给后台...智慧工地人员行为分析对画面下的有关运动目标（人与物）开展实时分析识别，发现物的不安全状态或者人的不安全行为立即预警。
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