- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏工程管理分享
大型住宅项目分户验收数字化实践：流程优化与效益提升
项目背景与挑战在建筑行业数字化转型的浪潮中，成都市某大型住宅项目——雅居云府成为分户验收模式革新的典型案例。该项目包含12栋高层建筑，共计800余户，在传统分户验收过程中面临诸多挑战。 数字化验收的实践探索档案管理优化为提高档案管理效率和规范性，项目团队引入了一套智能分户验收二维码系统。验收人员可通过移动设备直接拍摄验收过程照片或从相册选择相关照片进行上传。 所有验收成果，包括户内记录表、净距净高数据等，均按照"楼栋-单元-楼层-房号"的规则进行命名并上传，系统会自动将这些数据匹配至对应的户号二维码。 验收过程照片通过移动端实时上传，确保了时空信息的可追溯性。质检合规与透明交付该系统的设计严格遵循住建部门要求，所有分户验收资料和影像记录都支持扫码查阅。 档案管理合规性增强云端存储实现了"一户一档"的电子化，满足了数字归档需求。所有验收数据都进行了加密处理，保证了数据的安全性和完整性。
20210编辑于 2025-11-15 - 来自专栏工程管理分享
智能房号正则匹配：论分户验收二维码批量生成中的效率革新
摘要： 面对分户验收中海量房号数据的录入难题，传统Excel导入方式仍显繁琐。本文深入探讨一种基于规则自动生成与正则表达式批量筛选的智能房号构建技术。 正文： 一、 房号录入的痛点与技术创新 在分户验收二维码的生成流程中，第一步——构建完整的项目房号表——是基础，却往往最耗时。 二、 核心技术实现：两步法极速构建房号表 以雅居云录分户验收平台(https://yajuyun.com/)为例，其房号管理模块的核心逻辑可分解为两个关键步骤： 步骤一：参数化自动生成——奠定基础数据 结论： 房号表的快速构建是分户验收数字化的第一个效率瓶颈。采用“自动生成 + 正则筛选”的智能算法，不仅解决了实际问题，更体现了一种先进的、以算法驱动替代纯手工操作的技术思想。 这为后续二维码的批量生成、资料精准归档提供了高质量的数据基础，是提升整个分户验收工作效率的关键一环。
23810编辑于 2026-04-04 - 来自专栏web三维
从自制模型gltf到GIS建筑白模数据，可制作分层分户
高级玩法，分层分户制作1、对部分建筑体制作白模，需要设置距地高度2、对部分建筑体制作分层数据制作建筑体分层数据拉近了看，分层的建筑数据符合预期附加，如何从倾斜摄影制作gis建筑白模？
37710编辑于 2025-06-02 - 来自专栏刷题笔记
7-9 人以群分 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99688626 7-9 人以群分 (25 分) 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”
73420发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
2-9 彩虹瓶 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101155502 2-9 彩虹瓶 (20 分) ? 输入样例： 7 5 3 7 6 1 3 2 5 4 3 1 5 4 2 6 7 7 6 5 4 3 2 1 输出样例： YES NO NO 这题和2-10 出栈序列的合法性 (20 分)截然相反 这道题给的入栈顺序按 123456出栈 2-10 出栈序列的合法性 (20 分)给的出栈顺序按123456入栈 代码还是老套路 #include<iostream> using namespace std; int a,b
96130发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-9 电路布线 (30 分)15分
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473534 7-9 电路布线 (30 分) 在解决电路布线问题时，一种很常用的方法就是在布线区域叠上一个网格 例如： 16 十五分是试出来的，我也不会写 #include<iostream> using namespace std; int main(){ int a,b; cin>>a>>b;
41120发布于 2019-11-08 - 来自专栏程序员叨叨叨
5分钟教你制作.9图片
.9图片 之前项目中有用到.9图片，因精力有限，一直没有去尝试着弄过。如今因公司发展问题集体裁员，赋闲在家，便抽空简单地了解了一下.9图片的使用，作文如下，以做积累。 而.9.png是基于PNG图片，对其进行进行特殊处理，使之实现局部拉伸的图片格式。.9.png可实现两种效果： ? 效果1 ? .9.png图片 双击指定.9格式的png图片，Android Studio右侧显示板会显示如下图编辑面板。 ? .9.png编辑面板 编辑规则 ? .9.png实现QQ气泡效果 写在最后 实际开发中，美工裁剪好切图后发给开发者的往往是普通图片，如果开发中有使用到.9图片的需求，而读者们若对此不熟悉，此文会是很好的帮助！感谢阅读！
4.6K30发布于 2018-08-28 - 来自专栏刷题笔记
3-9 堆栈模拟队列 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101223979 3-9 堆栈模拟队列 (20 分) 设已知有两个堆栈S1和S2，请用这两个堆栈模拟出一个队列
59130发布于 2019-11-08 - 来自专栏加菲猫的VFP
不花一分钱，个体户公司营业执照在线快速办理下证
此教程可以学会帮客户代办（真0成本，全程仅需有网即可，手机电脑都可以办，无需跑现场） 全程大约20分钟搞定证件，无需任何成本，直接下证，全网公示可查。实战下证。
2.8K31编辑于 2022-02-17 - 来自专栏超智能体
视频教学：9分钟入门深度学习
目录 数据讲解：00:25 数据代码：01:19 模型讲解：01:43 模型代码：02:58 学习讲解：03:44 学习代码：06:10 训练可视化：07:57 活不好一生：09:04 视频 视频里演
1.3K50发布于 2019-02-13 - 来自专栏腾讯云数据库(TencentDB)
足不出户了解疫情实时状况：腾讯云图10分钟实现疫情数据实时可视化展示
为了帮助大家实时了解全国疫情情况，腾讯云图制作了新型肺炎全国实时疫情分布图，让大家足不出户掌握一手官方信息，拒绝谣言！ ? 上方截图仅为示意，实时数据以链接为准。 本疫情分布图每10分钟更新一次，实时展示全国各省份确诊患者变动情况及最新官方新闻和政策。 ? 关于腾讯云图 ? 更多信息请点击：腾讯云图，让数据说话 其实，要制作这样酷炫的数据可视化动态展示大屏，只需要10分钟！ 不信？今天数据君手把手教你如何像PPT一样简单拖拽打造酷炫大屏： 1.
5.6K30发布于 2020-02-14 - 来自专栏百味科研芝士
肿瘤微环境分层模型如何再创9分+SCI
potentials for nonsquamous NSCLC 通过分析NSCLC的肿瘤微环境细胞浸润情况揭示微环境亚型和治疗潜力 摘要 最近的研究表明肿瘤微环境的临床病理在描述分子属性和治疗潜力方面十分重要
67810编辑于 2022-12-12 - 来自专栏刷题笔记
1-9 最长连续递增子序列 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/100142449 1-9 最长连续递增子序列 (20 分) 给定一个顺序存储的线性表，请设计一个算法查找该线性表中最长的连续递增子序列 例如，(1,9,2,5,7,3,4,6,8,0)中最长的递增子序列为(3,4,6,8)。 输入格式: 输入第1行给出正整数n（≤105）；第2行给出n个整数，其间以空格分隔。 输入样例： 15 1 9 2 5 7 3 4 6 8 0 11 15 17 17 10 输出样例： 3 4 6 8 比较迷得一道题目前 for(int i=maxid-max;i<=maxid;i++)
1.1K40发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-9 目录树 (30 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727548 7-9 目录树 (30 分) 在ZIP归档文件中，保留着所有压缩文件和目录的相对路径和名称
70610发布于 2019-11-07 - 来自专栏作图丫
影响因子9分+的TCGA泛癌分析思路
(Fig.3A) 接下来研究了每种肿瘤类型的上调CIFs的总数及其与恶病质患病率和体重减轻百分比的相关性。 分析发现，与正常组织相比，肿瘤中上调CIF基因的数量与本分析的大多数肿瘤类型的恶病质和体重减轻率（平均百分比）密切相关（Fig.3B），唯一的例外是肺癌。
1.5K20编辑于 2022-03-29 - 来自专栏音视频技术
唐敏豪：我给MSU评测打9分
唐敏豪：关于打分，满分10分我希望可以给9分。 优势：MSU测试可以说是目前唯一个大规模、全面且客观的编码器测试，无论对于编码器开发者以及编码器的使用者都有很高的参考价值。
1.1K20发布于 2019-11-28 - 来自专栏web前端教室
9分钟了解-Es6中的symbol
从 ES6 起，JavaScript 的 基础数据类型 变为 6 个：string, number, boolean, null, undefined, symbol
56310发布于 2019-12-17 - 来自专栏python3
Python全栈Day 9部分知识点
user == 'alex' and pwd =='123': 6 print('欢迎登陆') 7 print('...') 8 break 9
36820发布于 2020-01-19 - 来自专栏数据分析与可视化
数据可视化(9)-Seaborn系列 | 分簇散点图swarmplot()
分簇散点图 分簇散点图 可以理解为数据点不重叠的分类散点图 该函数类似于stripplot(),但该函数可以对点进行一些调整，使得数据点不重叠。 sns.load_dataset("tips") """ 案例1： 水平分簇散点图 """ sns.swarmplot(x=tips["total_bill"]) plt.show() [mpf3p5gdg9. 6和案例7 """ sns.swarmplot(x="time", y="tip", data=tips, order=["Dinner", "Lunch"], size=9) matplotlib.pyplot as plt #设置风格 sns.set(style="whitegrid") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例9： 根据数据情况绘制小提琴图和分簇散点图 在小提琴图上绘制分簇散点图 """ sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips, inner=None)
4.7K10发布于 2019-10-02 - 来自专栏科研菌
还发了9+分！
今天和大家分享的是2020年3月发表在CANCER RESEARCH （IF=9.727） 的一篇文章"Computational staining of pathology images to study the tumor microenvironment in lung cancer ", 作者建立肺癌病理图像深度学习模型，对肿瘤组织细胞核进行分割与分类，描述肿瘤微环境特征，预测病人预后。
2.7K30发布于 2020-08-20
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号