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  • 本篇文章主要介绍php实现评委评分器的功能,感兴趣的朋友参考下,希望对大家有所帮助。1. 实现代码

    本篇文章主要介绍php实现评委评分器的功能,感兴趣的朋友参考下,希望对大家有所帮助。

    1. 实现代码<?php

    function fairScore(&$arr)

    { //选择排序法的第一步,这里只需要找到这个数组中的最大值和最小值即可,没必要对整个数组排序

    $minVal = $arr[0];

    $minIndex = 0;

    $maxVal = $arr[0];

    $maxIndex = 0;

    $sum = 0;

    for ($i=1;$i

    {

    if ($arr[$i]

    {

    $minVal = $arr[$i];;

    $minIndex = $i;

    }

    if ($arr[$i]>$maxVal)

    {

    $maxVal = $arr[$i];

    $maxIndex = $i;

    }

    }

    echo "最高分是:".$maxVal." 最低分是:".$minVal."
    ";

    for ($i=0;$i

    {

    $sum +=$arr[$i];

    }

    $sum -=($minVal+$maxVal);

    echo "一共有".count($arr)."个评委,去掉最高分和最低分后的平均分是".$sum/(count($arr)-2);

    }

    $score = @$_REQUEST['score'];//第一次打开页面时会因为没有输入数据,所以没法提交。这里加@是为了去除浏览器notice警告

    $aScore = explode(" ",$score);

    ?>

    去掉最高分和最低分后的平均分

    请输入各个评委的打分,中间用空格隔开

    fairScore($aScore);

    ?>

    2. 运行效果图

    7dcec1c49a080273e1d6009dab03e3fb.png

    总结:以上就是本篇文的全部内容,希望能对大家的学习有所帮助。

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    bottom up系列算法(直接获取全图人体关键点):
    1.Openpose(coco2016关键点冠军,利用paf进行group)
    2.Lightweight OpenPose(轻量级Openpose)
    3.Associative Embedding (关键点分组编码思想)
    4.Pose Proposal Networks(利用YOLO思想采用网格级别姿态估计)
    5.GPN(生成分区网络用以实现多人姿态估计)
    6.SPM(单阶段多人姿态估计机器)
    7.personlab(将人体关键点检测和实例分割统一到一个网络中)
    8.pifpaf(效果远超Openpose)
    9.HigherHrnet(改进hrnet用于多人关键点估计,达到目前最优)

    top down系列算法(获取全图人体框后再提取人体框内的关键点,因此其本质和单人姿态估计类似,如下有部分算法与单人姿态估计中重合)
    1.Joint-to-Person Associations(利用线性规划尝试解决拥挤和遮挡问题)
    2.Deepcut & Deepercut(基于人体聚类后利用线性规划获取关键点)
    3.G-RMI(关键点检测基石,有许多基础思路)
    4.alphapsoe1 & alphapsoe2(解决人体框不准和拥挤场景姿态估计)
    5.Joint Pose & Segmentation(联合姿态估计和躯干分割网络)
    6.Joint Pose & Detection(联合姿态估计和目标检测网络)

    1.Openpose(coco2016关键点冠军,利用paf进行group)

    CVPR2016 | Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
    Arxiv 2018 | OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields

    Official Code: caffe
    3rdparty Code:tensorflow1
    3rdparty Code:tensorflow2
    3rdparty Code:tensorflow3
    3rdparty Code:tensorflow4
    3rdparty Code:tensorflow5
    3rdparty Code:tensorflow6
    3rdparty Code:pytorch1
    3rdparty Code:pytorch2
    3rdparty Code:pytorch3
    3rdparty Code:Caffe2

    openpsoe的训练过程中,两个版本都是基于多stage进行训练的。而且都需要输出两个部分,如下图一所示,淡蓝色模块用于输出图像中所有人体的关键点之间的方向。米色模块用于输出图像中人体关键点的置信度图。openpsoe的训练过程中,两个版本都是基于多stage进行训练的。而且都需要输出两个部分,如下图一所示,淡蓝色模块用于输出图像中所有人体的关键点之间的方向。米色模块用于输出图像中人体关键点的置信度图。openpose版本2之所以提出了这个思想,如图二所示(CM表示置信度图,PAF表示关键点间方向),作者将计算限定在最多6个阶段,分布在PAF和置信图分支上。从图二的结果中,可以得出三个结论:

    • 首先,PAF需要更多的阶段来聚合,并从细化阶段获得更多的好处。
    • 增加PAF通道的数量主要是改善真阳性的数量,即使它们可能不是太精确(更高的AP50)。但是,增加置信度图通道的数量可以进一步提高定位精度(更高的AP75)。
    • 作者证明了将PAF模块放在前面,置信度图放在后面,最终的精度有了很大的提高,相反的结果是绝对精度下降了4%。即使只有4个阶段(3 PAF - 1 CM)的模型也比计算上更昂贵的6个阶段模型(3 CM - 3 PAF)更准确(这就是本文提出改进版本结构的原因)。

    2.Lightweight OpenPose(轻量级Openpose)

    Arxiv 2018 | Real-time 2D Multi-Person Pose Estimation on CPU: Lightweight OpenPose
    Official Code openpose3: pytorch

    基于Openpose的方案,通过优化其后处理方案,在Intel®NUC 6i7KYB mini PC 达到了28fps ,在Core i7-6850K CPU达到了26fps。该算法只有2-stageOpenpose的15%大小,但却实现了相同的效果。该算法利用mobilenetv1结合空洞卷积的方式优化了openpose的backbone。

    3.Associative Embedding (关键点分组编码思想)

    CVPR 2016 | Associative Embedding:End-to-End Learning for Joint Detection and Grouping
    3rdparty Code:pytorch
    3rdparty Code:tensorflow

    本文使用stacked hourglass检测关节点,在原来的基础上每一次下采样时增加输出通道的个数,同时individual layers的残差模型改为3*3的卷积结构,其他结构不变。但除了输出关键点的多峰heatmap外,还输出对应的embedding tag。并通过对不同实例的tag进行分组(分组标准按照欧式距离进行),最终通过分组将关节分配到各个实例上。

    4.Pose Proposal Networks(利用YOLO思想采用网格级别姿态估计)

    ECCV 2018 | Pose Proposal Networks
    3rdparty Code:pytorch
    3rdparty Code:chainer
    采用了YOLO目标检测的思想,将人体姿态检测看作是一个目标检测问题,对人体部位不再采用 pixel-wise(像素级别) 的检测,而是采用 grid-wise(网格级别) 来得到人体部位的feature map,其中利用一个 single-shot CNN 网络同时对身体关节和肢体(limb)来进行检测,然后采用类似OpenPose中的PAF分析方法来得到完整的人体姿态。

    5.GPN(生成分区网络用以实现多人姿态估计)

    ECCV 2018 | Generative Partition Networks for Multi-Person Pose Estimation
    Official Code:pytorch

    为了有效地解决具有挑战性的多人姿态估计问题,提出了生成式划分网络(GPN)。GPN通过同时检测和划分多人关节来解决这一问题。提出了一种基于人中心体参数化的嵌入空间中联合候选节点的划分方法。此外,GPN引入了一种局部贪婪推理方法,利用分区信息来估计person实例的位姿。GPN首先使用CNN来预测(a)联合置信度图和(b)稠密的联合质心回归图。然后,GPN通过稠密回归对嵌入空间中的所有关节候选对象进行©质心聚类,在人员检测范围内产生(d)关节分区。最后,GPN进行(e)局部贪婪推理,局部生成每个关节分区的关节构型,给出多个体的位姿估计结果。

    6.SPM(单阶段多人姿态估计机器)

    ICCV 2019 | Single-Stage Multi-Person Pose Machines
    3edParty:tensorflow

    本文的核心策略为:SPR(Structured Pose Representation),该模块就是想把人体位置信息和其对应的关键点位置信息联系起来,SPR模块利用一个root点来表征每个人体在图像中的位置信息,并且通过当前root点位置进行编码得到对应人体的所有关键点位置。本文首次提出了one-stage的多人姿态估计网络,利用单阶段多人姿态机(Single-stage multi-person Pose Machine, SPM),对root点和相对偏移量进行回归。

    7.personlab(将人体关键点检测和实例分割统一到一个网络中)

    ECCV 2018 | PersonLab: Person Pose Estimation and Instance Segmentation with a Bottom-Up, Part-Based, Geometric Embedding Model
    3rdParty : Keras
    3rdParty : tensorflow

    作者将图片中每个人的所有关键点找到。然后预测每一对关键点的相对位置关系,为了提高两个远距离的关键点预测的准确率,提出一种新的循环的方法,极大地提高了效果。最后使用贪婪解码方法,将所有的关键点对应分到各自的实例中。PersonLab采用了先从最有把握的关键点开始进行分割,而不是直接定义一个确定的基准,例如鼻子,使得在聚类的时候表现的很好。

    8.pifpaf(效果远超Openpose)

    CVPR 2019 | PifPaf: Composite Fields for Human Pose Estimation
    Official Code:pytorch

    文章提出Part Intensity Field (PIF) 用来定位人体关节点位置,提出Part Association Field (PAF) 用来确定关节点之间的连接。通过预测图片中每个位置的Pif信息, 来确定图片上的位置是否是人体关节点位置; 并通过paf信息把同属于同一个人的人体关节点连接起来, 这样就可以 (1) 预测出图片上所有人的关节点 (2) 把属于同一个人的人体关节点连接起来。在 COCO keypoint task 上达到了state-of-the-art, 打败了目前所有的bottom-up方法, 按照文章的说法, 比openpose提高了大约AP/AR12个点左右。

    9.HigherHrnet(改进hrnet用于多人关键点估计,达到目前最优)

    CVPR 2019 | Bottom-up Higher-Resolution Networks for Multi-Person Pose Estimation
    Official Code: pytorch

    在高分辨率网络(HRNet)上增加一个高效的反卷积模块,以降低计算开销,提出了一种高分辨率网络(HigherHRNet)。提出了一种训练阶段的多分辨率训练和热度图聚合策略,使高分辨率网络能够预测具有尺度感知的热图。达到了bottom-up的最好效果——70map。

    #------------------

    top-down

    1.Joint-to-Person Associations(利用线性规划尝试解决拥挤和遮挡问题)

    ECCVworkshop 2016 | Multi-Person Pose Estimation with Local Joint-to-Person Associations

    本文提出的多人关键点检测算法,首先检测出图像中的所有人体。其次检测出每个人体框中所包含的所有关键点。之后以所有关键点为顶点,关键点之间的连接为边构建一个图。最后针对于每一个矩形框中的图,利用线性规划得到最优连接。该方法相较于传统的topdown方法能够更好的处理遮挡和拥挤的情况。

    2.Deepcut & Deepercut(基于人体聚类后利用线性规划获取关键点)

    CVPR 2016 | DeepCut: Joint Subset Partition and Labeling for Multi Person Pose Estimation
    ECCV 2016 | DeeperCut: A Deeper, Stronger, and Faster Multi-Person Pose Estimation Model
    Official Code: caffe

    Deepcut:
    该算法提出了一种联合解决检测和姿态估计的方法,首先利用CNN的方法提取图像中的所有关键点,所有的关键点作为节点组成一个dense graph(密度图)。其次利用Fasterrcnn获取人体位置,并联合密度图。最终将属于同一个人的关键点(节点)归为一类,每个人作为一个单独类。
    本文的思路具有以下几个优势:
    1)可以解决未知个数人的图像,通过归类得到有多少个人
    2)通过图论节点的聚类,有效的进行了非极大值抑制
    3)优化问题表示为 Integer Linear Program (ILP),可以有效求解

    Deepercut:
    本算法是在Deepcut的基础上,对其进行改进,改进的方式基于以下两个方面:
    (1)使用最新提出的residual net进行关键点的提取,效果更加准确,精度更高。
    (2)使用Image-Conditioned Pairwise Terms的方法,能够将众多候选区域的节点压缩到更少数量的节点,这也是本文为什么stronger和faster的原因所在。该方法的原理是通过候选节点之间的距离来判断其是否为同一个重要节点。

    3.G-RMI(关键点检测基石,有许多基础思路)

    CVPR2017 Google | Towards accurate multi-person pose estimation in the wild
    Official Code: pytorch
    本文提出了一种2D人体关键点检测的方法,该方法是一种简单而强大的自上而下的方法,包括两个阶段。在第一阶段,算法预测图片中人体的位置和大小;为此,算法使用Faster RCNN检测器。在第二阶段,算法估计每个人体框框中可能包含的关键点。对于每种关键点类型,算法使用全卷积的ResNet预测对应的热图和偏移量。为了结合这些输出,算法引入了一种新颖的聚类来获得高度本地化的关键点预测。文章还使用了一种全新的基于关键点的非极大值抑制(NMS),而不是较粗糙的基于人体的NMS,以及一种新颖的基于关键点的置信度估计的形式,而不是基于目标框评分。本文提出的基于关键点的NMS在后面的自上而下的文章中被普遍应用。

    4.alphapsoe1 & alphapsoe2(解决人体框不准和拥挤场景姿态估计)

    ICCV 2017 | RMPE: Regional Multi-person Pose Estimation
    ArXiv 2018 | CrowdPose: Efficient Crowded Scenes Pose Estimation and A New Benchmark
    Official Code: caffe
    Official Code: pytorch

    RMRE(该方法能够处理不准确的bounding box(边界框)和冗余检测。):论文中值得学习的思想有三点: 第一:Symmetric Spatial Transformer Network – SSTN 对称空间变换网络:在不准确的bounding box中提取单人区域。第二:Parametric Pose Non-Maximum-Suppression – NMS 参数化姿态非最大抑制:解决冗余。第三:Pose-Guided Proposals Generator – PGPG 姿态引导区域框生成器:增强训练数据。

    CrowdPose:论文中值得学习的思想有两点: 第一: joint-candidate single person pose estimation (SPPE):通过候选点的概念,设计了对应的候选loss,从而抑制非当前人体实例的点,实现了对拥挤人体关键点的提取。第二:global maximum joints associatio:基于上述特定的单人姿态估计网络,检测到的关键点数量比实际要多,因此提出以图论的方式,通过一个线性规划求解最优解的方式实现最优图的构建,从而实现最优实例的链接。

    5.Joint Pose & Segmentation(联合姿态估计和躯干分割网络)

    CVPR 2017 | Joint Multi-Person Pose Estimation and Semantic Part Segmentation

    该算法的整体思路如下图所示,首先通过Fastrcnn等方法得到多人图像中的每个人体的bounding box,在使用PoseFCN得到对应人体的初步姿态分数图。同时对于当前的bounding box使用PartFCN得到对应的人体躯干分割初步结果。将PoseFCN和PartFCN得到的结果输入到FCRF(全连接条件随机场),利用分割结果辅助最终的关键点姿态的估计。并将更加精准的关键点姿态分数图输入到第二阶段的PartFCN中,利用精准的姿态估计结果辅助人体躯干分割。该方法通过两种结果的相辅相成,最终在两个结果上都有效果的提升。

    6.Joint Pose & Detection(联合姿态估计和目标检测网络)

    ECCV 2018 | MultiPoseNet: Fast Multi-Person Pose Estimation using Pose Residual Network
    Official Code:pytorch

    该算法叫做MultiPoseNet,可以联合处理人体检测、关键点定位问题。该方法利用位Pose Residual Network(PRN)实现了一种新的姿态分配方法。由于现有的基于全图作多人姿态估计的方法(openpose)存在性能上的瓶颈,而基于单人检测后的单人姿态估计方法(alphapose)随着人数的增多,处理时间暴增等问题。MultiPoseNet网络先通过对图像作全图的多人姿态估计,再结合与姿态估计共用参数层的人体检测网络得到的人体框,并结合PRN网络,最终实现多人姿态估计,均衡了时间和性能上的问题。

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  • Python Tkinter 实现评分系统(GUI)

    千次阅读 2019-03-23 00:49:21
    Tkinter :是 Python 的标准 GUI 库。Python 使用 Tkinter 可以快速的创建 GUI 应用程序。 由于 Tkinter 是内置到 python 的安装包中、只要安装好 Python 之后就能 import Tkinter ...简单编写一个评分检测系统,实...

    Tkinter :是 Python 的标准 GUI 库。Python 使用 Tkinter 可以快速的创建 GUI 应用程序。
    由于 Tkinter 是内置到 python 的安装包中、只要安装好 Python 之后就能 import Tkinter 库、而且 IDLE 也是用 Tkinter 编写而成、对于简单的图形界面 Tkinter 还是能应付自如。(官方文档)

    简单编写一个评分检测系统,实现多人同时评分:
    首先需要导入TKinter库(Python2.7)

    from Tkinter import *
    import tkFileDialog, Tkconstants
    import os
    

    当然根据编码习惯也可以这样导入

    import Tkinter
    

    区别就是在使用Tkinter内部函数时要不要再加上Tkinter.
    个人习惯我比较喜欢第一种(简单方便,最主要代码少,额。。。),相对来说第二种看起来代码更规范,可阅读性高(个人理解)。
    创建窗口并初始化
    设置窗口大小(注意是使用“x”乘号不是‘*’)
    进入消息循环
    运行下面代码可以创建一个300x400的窗口

    root = Tk()
    root.geometry('300x400')
    root.mainloop()
    

    构造一个函数用来写主界面内容,采用grid布局,因为需要放置内容需要合理的编排位置就没采用pack布局。

    def MainShow(root):
        Label(root, text='file:').grid(row=0, column=0)
        Button(root, text='文件1', command=FileName1).grid(row=1, column=3)
        Button(root, text='文件2', command=FileName2).grid(row=2, column=3)
        Button(root, text='文件3', command=FileName3).grid(row=3, column=3)
        Button(root, text='检测', command=accuracyRate).grid(row=4, column=3)
    

    第一个button点击事件

    def FileName1():
        sys_dict= {}
        sys_dict['defaultextension'] = '.txt'    
        sys_dict['initialdir'] = 'E:/A/'   
        sys_dict['parent'] = root
        sys_dict['title'] = '文件1'
        filename = tkFileDialog.askopenfilename(**sys_dict)
        t1 = StringVar()
        t1.set(filename)
        Entry(root, textvariable=t1).grid(row=1, column=4, sticky=W, columnspan=2)
        path['filename'] = filename
    

    第二、第三个button事件与之类似
    运行结果图片为
    主界面显示
    点击文件1可选择文件,效果图为
    选择你要输入的文件
    界面已然做好,接下来要实现自动评分,需要有正确答案来辅助,由于所做任务为挑选任务(需要或不需要,两种结果),无标准答案,采用少数服从多数法(类似举手表决),每一种结果三人中超过两人选择的认为是正确的。

    def accuracyRate():
        datalist = []
        test_data = []
        rel_name = os.listdir(path['pic_path'])
        with open(path['filename'], 'r')as f:
            while True:
                data = f.readline().strip()
                # print data[0]
                if not data:
                    break
                datalist.append(data.split(' ')[0])
    
        with open(path['filename1'], 'r')as fs:
            while True:
                tdata = fs.readline().strip()
                if not tdata:
                    break
                test_data.append(tdata.split(' ')[0])
    
        file_inter = set(datalist).intersection(set(test_data))
        file_union = set(test_data).union(set(datalist))
        file_cha = file_union - file_inter
    
        path['union'] = list(file_cha)
        accry_xiugai()
        accuracy_file = list(file_inter) + path['re_name']
        print len(datalist), len(accuracy_file), len(test_data)
        filename = float(len(datalist)) / len(accuracy_file)
        filename1 = float(len(test_data)) / len(accuracy_file)
        Label(root, text='file 1 的准确率:').grid(row=5, column=3)
        t1 = StringVar()
        t1.set(filename)
        Entry(root, textvariable=t1).grid(row=5, column=4)
        Label(root, text='file 2 的准确率:').grid(row=6, column=3)
        t2 = StringVar()
        t2.set(filename1)
        Entry(root, textvariable=t2).grid(row=6, column=4)
    

    代码完成,使用集合的交集,差集等性质实现统计正确值。
    点击检测按钮即可输出文件1,文件2,文件3的准确率(由于样本过少,姑且认为这样检测为正确的。当然样本多的话也不会采用这种一个文件一个文件的输入,那估计的找n个屏幕才能放下这么多按钮,此时就可以采用输入文件夹,自动读取文件夹下文本内容列出每个文件的正确率,这样的准确率才更接近实际情况。)。
    接下来,就等着他们筛选,来给她们计算正确率了,嘿嘿。。。

    展开全文
  • 微信小程序评分功能实现

    千次阅读 2020-11-03 16:54:26
    微信小程序评分功能实现: 项目中需要实现对某商品进行评分,顺手写了个DEMO,供各位参考 WXML: <view class="box" bindtap="submit_score" data-score="1">1分</view> <view class="box" ...

    微信小程序评分功能实现:

    项目中需要实现对某商品进行评分,顺手写了个DEMO,供各位参考

    WXML:

    <view class="box" bindtap="submit_score" data-score="1">1分</view>
    <view class="box" bindtap="submit_score" data-score="2">2分</view>
    <view class="box" bindtap="submit_score" data-score="3">3分</view>
    <view class="box" bindtap="submit_score" data-score="4">4分</view>
    <view class="box" bindtap="submit_score" data-score="5">5分</view>

    JavaScript:

    page({
        data:{
            score:"",//定义一个空的数据源
        },
        submit_score:function(res){
            var i = e.currentTarget.dataset.s//获取视图层绑定的评分值
            var that = this
            wx.showModal({
                title:'评分',
                content:'是否确认评分',
                success:function(){
                    that.setData({
                        score:i//使用setdata方法把评分数值存入data中
                    },()=>{
                        wx.request({
                            url:'http://localhost:8080',
                            data:that.socre,//使用wx.requset请求将评分数据传到后台
                            success:function(){
                                wx.showModal({
                                    content:'评论成功'
                                    //传输成功后给用户反馈"评论成功"
                                    success:function(){
                                        wx.navigateBack({
                                            delta: 1//评论成功后为防止多次评论自动回到上一集界面
                                        })
                                    }
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  • #include<iostream> using namespace std; #include<vector> #include<string> #include<deque> #include<algorithm> #include<time.h>... Person(stri...
  • Flask售后评分系统(技术研发部售后激励系统) 做软件行业的公司,一般都有专业的售前售后团队,还有客服团队,客服处理用户反馈的问题,会形成工单,然后工单会有一大堆工单流程,涉及工单的内部人员,可能会有赔付...
  • 之前的博客我们设计出了根据情绪对不同类型的文章进行评分的算法,现在我们使用python对其进行实现。
  • springboot在线作业提交系统 5 springboot网上童装销售系统 6 jsp房屋租赁系统 7 ssm基于SSM健身房管理系统 8 ssm疫情下的居民管理系统 9 jsp竞拍系统mysql 10 ..
  • 本文实例为大家分享了python实现学生成绩测评系统的具体代码,供大家参考,具体内容如下1、问题描述(功能要求):根据实验指导书要求,完成相关软件系统的设计,要求内容翔实,条理清晰,图文并茂(流程图),主要...
  • 业务 | 信贷模型中的评分

    千次阅读 2019-06-03 21:18:54
    评分卡模型1 消费信贷概述1.1 消费金融概述1.2 消费信贷发展痛点1.3 痛点解决思路2 模型业务目标确定2.1 风控内容2.2 Vintage分析法2.3 如何确定业务目标2.4 Vintage和迁移率模型对比3 A卡和B卡3.1 A卡3.2 B卡3.3 C...
  • 数学之美:Xbox评分系统TrueSkill

    千次阅读 2016-07-05 16:58:24
    这样的一个参赛选手能力平衡系统通常包含以下三个模块: 一个包含跟踪所有玩家比赛结果,记录玩家能力的模块。 一个对比赛成员进行配对的模块。 一个公布比赛中各成员能力的模块。  事实上目前已经有的
  • 很多 APP 中都有评分功能,比如豆瓣的按照 1-5 颗星给电影评分,或者知乎中按照赞同或反对给答案的评分等等。这篇文章主要分享一下评分功能的作用以及常见的模式。今天我就针对UI设计中评分功能设计总结进行简单的...
  • 评分系统 比赛结束后,获胜者可以与同一位玩家重新比赛 标准uno规则,因此不允许堆叠或其他非标准规则 主持人可以踢球员 :glasses: 对于像我这样的技术书呆子 游戏运行的技术: 前端: 纯HTML和CSS 游戏的某些...
  • 在线考试系统源码PHP

    2021-11-16 17:28:55
    ——本地搭建不需要,下载一个wamp或者其他集成环境,访问你的电脑内网IP即可多人答题 3.添加题库和学员信息 ——同2,我改成sql读取,不给你sql你能获取?通过读取php文件获取信息=通过sql读取的信息(从数据结果来...
  • linux 编程资深专家 michael kerrisk 在书中详细描述了 linux/unix 系统编程所涉及的系统调用和库函数,并辅之以全面而清晰的代码示例。 豆瓣评分: 9.3 推荐指数:???????????????????? 1. 《UNIX 环境高级编程》by...
  • 标准评分

    2021-10-29 21:03:55
    标准评分
  • app store评分机制by Max Stein 马克斯·斯坦(Max Stein) 如何通过简单易行的方法提高App Store的评分 (How to boost your App Store rating with a simple, easy approach) Users love to see high app ratings ...
  • 使用,这也支持多人团队中的单个玩家排名 Heroku快速入门 开始使用Elovation的最快方法是单击下面的“部署到按钮。 Elovation可以在免费套餐上运行,因此您只需要一个Heroku帐户即可开始使用,而无需支付运行费用。...
  • IO流实现学生信息管理系统-JAVA

    千次阅读 2019-08-15 20:40:55
    系统通过IO实现对学生基本信息和语数英成绩的增删改查 创建文件存放信息 a.txt (这里是按照学号,姓名,性别,年龄,语文,数学,英语排列的) 1 李四 女 18 60 60 60 2 张三 男 17 60 60 60 4 ...
  • 在线考试系统的设计与实现

    千次阅读 2021-03-29 18:21:47
    系统预设计的基于网络的学生自测系统将实现多种用户(包括学生、教师、管理员)同时访问,学生登录后可以针对课程的每一章节的每一道题目,提交答案;系统会自动按照学生的答案来判断对错,并自动给出成绩。另外,...
  • 实际应用中,随机抽题也能避免多人串题等作弊行为,有效督促考生主动学习,真正达到考试的原本目的。目前,随机抽题考试主要用在在线考试,而且是随抽随考。比如常见的驾照考试,理论考试都是上机从题库中随机抽题...
  • 第十届“蓝桥杯”软件个人赛校内选拔赛评分标准和选拔标准一、竞赛规则1. 本次“蓝桥杯”校内选拔赛比赛平台: HYPERLINK "" 。2. 竞赛时长:4小时(2016年11月24日13:00-17:00)。3. 竞赛场地:计算中心机房(具体竞赛...

空空如也

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