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体能训练成绩监控系统（源码）.rar

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简介：
本资源为《体能训练成绩监控系统》的完整源代码文件，适用于体育训练机构和个人运动员，旨在通过软件自动化管理与分析体能训练数据，提供个性化的训练建议和成效评估。 可以计算军体五项中的体能成绩。

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  • 体能训练成绩监控系统（源码）.rar
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    本资源为《体能训练成绩监控系统》的完整源代码文件，适用于体育训练机构和个人运动员，旨在通过软件自动化管理与分析体能训练数据，提供个性化的训练建议和成效评估。 可以计算军体五项中的体能成绩。
     
  • 【体能训练成绩评估】基于间断方式的成绩监测系统源码.rar
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    本资源提供了一套用于评估和监控体能训练成效的代码，采用间断性测试方法。适用于研究人员及开发者，以优化个人或团体的身体素质锻炼方案。包含详细注释与文档指导。 根据人员的年龄和性别自动计算单杠臂屈伸/曲臂悬垂、俯卧撑、3000米跑以及30米*2折返跑的成绩。计算策略采用间断方式，不进行指标间的插值处理。提供一个Excel填写模板，具备批量计算功能。此文件包含程序源码。
     
  • 【体能训练成绩计算】基于间断方式的体能训练成绩计算系统.rar
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    本资源提供了一种新型体能训练成绩计算方法，采用间断方式进行评估。该系统有助于更准确地反映运动员的实际训练效果和身体状态，适用于体育科研及教学领域。 根据人员的年龄和性别，可以自动计算包括单杠臂屈伸/曲臂悬垂、俯卧撑、3000米跑以及30米*2折返跑的成绩。该程序采用间断策略进行成绩计算，并不插值处理指标之间的数据。此外，提供了一个Excel填写模板，支持批量计算功能。此文件为程序打包后的版本，可以直接运行使用。
     
  • 体能训练评分系统.rar
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    本资源提供了一套全面评估和记录个人或团队体能训练效果的评分系统，包括多项身体素质测试标准及评价方法。 可以计算军体五项中的体能换算分数。
     
  • 军事体能测试成绩评估系统.rar
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    本资源为“军事体能测试成绩评估系统”，旨在提供一个科学、高效的平台，用于军队中对官兵体能测试数据进行收集、分析和评价。 2021年1月完成的最新标准通用训练课目考核成绩计算系统能够对Excel表中的原始考核成绩进行批量计算。该系统涵盖了仰卧起坐、蛇形跑、单杠引体向上、3000米跑步，以及身高、体重和体脂等体型数据，并最终生成综合总评结果。此工具适用于所有年龄段的男性和女性，且适应于各种海拔高度。 运行环境为Windows 7及以上版本的操作系统及Microsoft Office 2007或以上版本软件。该程序无需安装，只需解压后直接运行training_performance.exe文件即可。 使用过程中需要注意以下几点： 1. 海拔数据应以数值形式输入，例如“600”，而不是范围描述如“0~2000”； 2. 原始成绩只能包括数字或时间格式的数据，避免混入其他字符。比如，“39（俯卧撑）”这种输入是错误的，正确的做法仅输入“39”； 3. 数据表的最后一行有效数据之后不应留有任何空白行，否则可能导致程序运行出错； 4. 蛇形跑的成绩应精确到小数点后一位数字，例如“19.8”，不能使用如“19.76”的格式。即使Excel会自动四舍五入处理成正确的数值形式，“19.8”也会因原始数据的不规范导致程序出错。 生成文件：计算结果.xlsx
     
  • 多智能体控制系统形成-源码
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    本项目提供了一套完整的多智能体控制系统的源代码实现方案，旨在研究和探索多个自主或协作智能体在复杂环境下的协调与控制机制。 该项目聚焦于分析自动控制法则在多主体系统中的应用，特别是让机器人能够在三维空间内组成所需的编队形态。首先，我们对现有的多智能体控制系统进行了深入研究，并开发了一款图形化软件应用程序来模拟不同方法的效果并进行比较，以便明确每种策略的优劣之处。 运行该项目的方法是执行main.py脚本，在弹出的界面中设定初始条件开始模拟过程。用户可以在该程序内调整以下参数： - 机器人数量：指定编队中的智能体个数。 - 编队形态：选择需要形成的特定编队结构。 - 控制法则：为每个代理设置所需的控制算法。 - 智能体模型：定义其行为模式的代理模型类型。 - 步进时间（采样间隔）和最长时间（模拟时长）：设定仿真的时间和步长参数以观察不同情况下的表现效果。 - 空间维度选择，可以是二维环境（适用于地面车辆），也可以是三维空间（适合空中飞行器）。
     
  • 基于半监督学习的Yolov7训练（源码）.rar
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    本资源提供了一种利用半监督学习方法改进YOLOv7目标检测算法性能的代码实现。通过结合有标签和无标签数据，有效提升了模型在大规模数据集上的精度与效率，适用于计算机视觉领域的研究者和技术开发者使用。 半监督学习是机器学习领域的一种方法，它利用少量标记数据和大量未标记数据来训练模型。在本场景中，我们关注的是如何应用这种技术到YOLOv7的训练过程中。YOLO（You Only Look Once）是一种实时的目标检测系统，它的最新版本YOLOv7在速度与精度上都有显著提升，并且在不断优化中。 YOLOv7的设计目标是更快、更准确地进行目标检测。它改进了以往YOLO系列的架构，引入了新的网络设计和技术，如Mish激活函数、自适应锚框（Adaptive Anchors）、路径增强（Path Aggregation）等。这些创新有助于提高模型的性能，尤其是在小物体检测和密集目标检测方面。 半监督学习在训练YOLOv7中的应用通常涉及到以下几种策略： 1. **伪标签**：利用预训练的模型对未标记数据进行预测，生成这些数据的假标签。然后，这些假标签被用作训练数据的一部分，帮助模型进一步学习和调整。 2. **联合训练**：结合有标签和无标签数据一起训练模型，使得模型能够从大量的未标记数据中学习到更多的模式和特征。 3. **一致性正则化**：在不同的数据扰动或模型变体下，模型对相同输入的预测应保持一致。这可以鼓励模型学习到更鲁棒的特征，减少过拟合。 4. **分阶段训练**：将模型分为两个或多个部分，每个部分分别在有标签和无标签数据上进行训练，然后交换和融合学到的知识。 5. **时间衰减（Label Smoothing）**：对于伪标签，可以使用时间衰减策略，即随着时间的推移逐渐降低对伪标签的信任度，从而促使模型更加依赖于新产生的预测。 在基于半监督学习训练YOLOv7的源码中，我们可以期待看到上述策略的具体实现细节。这包括数据预处理、模型初始化、损失函数定义、优化器选择、训练循环控制以及伪标签生成和更新机制等。通过阅读和理解这些源代码，开发者可以深入学习如何在实际项目中应用半监督学习来优化目标检测模型。 具体操作时，源码可能包含以下几个关键部分： 1. **数据加载模块**：处理有标签和无标签的数据集，包括读取图像、标注信息以及生成伪标签等。 2. **模型结构**：定义YOLOv7的网络架构，包括卷积层、池化层及激活函数等。 3. **损失函数**：定义用于训练的损失函数，并考虑如何处理伪标签的不确定性问题。 4. **训练循环**：控制训练过程中的前向传播、反向传播和优化步骤，同时可能包含时间衰减与一致性正则化的策略。 5. **验证与评估**：在验证集上定期评估模型性能，使用mAP（平均精度）等指标进行评价。 6. **保存与加载模型**：提供保存模型权重的功能，并支持从现有模型继续训练。 基于半监督学习训练YOLOv7是一种有效的利用大规模未标记数据提升目标检测系统性能的方法。通过深入理解并实践相关的源代码，开发者不仅可以掌握半监督学习的基本原理，还能了解到如何将这些技术应用于实际的深度学习项目中，从而提高目标检测系统的整体性能。
     
  • 生命体征监控系统源代码.zip
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    这是一个包含生命体征监控系统源代码的压缩文件。该系统能够实时监测并记录心率、血压等关键生理指标，保障用户健康安全。 【资源说明】 1. 该资源包含项目的全部源代码，下载后可以直接使用。 2. 此项目适合用作计算机、数学或电子信息等相关专业的课程设计、期末作业及毕业设计等参考材料。 3. 若将其作为参考资料，并希望实现更多功能，则需要具备理解并修改现有代码的能力以及持续研究的热情。
     
  • 学生成绩管理系统的源代码.rar
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    本资源为一个学生成绩管理系统的设计与实现的完整源代码文件，适用于教学和项目参考。包含学生信息录入、成绩查询、统计分析等功能模块。 MySQL学生成绩管理系统源代码提供了一套完整的解决方案来管理和维护学生的成绩记录。该系统利用MySQL数据库的强大功能，能够有效地存储、检索及更新学生的学习成果数据。此外，它还支持用户友好的界面设计以及灵活的查询选项，使教师和管理员可以轻松地查看和分析特定时间段内的学生成绩情况。
     
  • Matlab成绩查询系统_成绩查询RAR
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    本资源为一款实用的成绩管理工具——Matlab成绩查询系统。通过简洁直观的用户界面，该系统可方便地导入、管理和查询成绩数据，适合教师和学生使用。以RAR格式封装，便于下载与安装。 分享一个Matlab成绩查询系统的代码。该系统功能尚未完全实现，包含以下文件：Figure9.jpg（运行界面）、Figure10.jpg。