不重复抽奖PPT资源介绍
2026-01-30 05:09:34作者:舒璇辛Bertina
此仓库提供了一款实用的抽奖工具——不重复抽奖PPT。该资源适用于各类活动中的抽奖环节,能有效提高活动的趣味性和公正性。
资源概述
资源标题:一些活动中使用的不重复抽奖PPT
资源描述:本PPT是一款不重复抽奖工具,使用时只需在附带的EXCEL表格中,添加参与的所有人姓名。您还需填写中奖总人数以及抽奖轮数。该PPT在举行抽奖活动时,可确保每位参与者都有公平的机会,同时避免重复中奖,仅供大家娱乐使用。
注意事项
- 本资源为不重复抽奖PPT,使用前请确保已安装Microsoft PowerPoint软件。
- 请在EXCEL表格中准确填写参与者信息,以免影响抽奖结果。
- 本资源仅供娱乐使用,不得用于任何商业用途。
感谢您对本资源的关注,祝您在使用过程中收获快乐与惊喜!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0237
GLM-5.2智谱开源 GLM-5.2,这是针对长文本任务的最新旗舰模型。相较于前代产品 GLM-5.1,它在长文本任务处理能力上实现了显著飞跃,并且首次在稳定的 100 万 token 上下文中提供这一能力。Jinja00
JoyAI-VL-Interaction-Preview京东开源首个开源、视觉驱动的实时交互模型——它能实时监控视频流,并自主决定何时发言、保持沉默或委托任务。Jinja00
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0166
kornia🐍 空间人工智能的几何计算机视觉库Python03
PaddleParallel Distributed Deep Learning: Machine Learning Framework from Industrial Practice (『飞桨』核心框架,深度学习&机器学习高性能单机、分布式训练和跨平台部署)C++02
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
783
5.13 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
893
2.06 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
764
983
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
713
1.44 K
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
471
477
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
468
165
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.11 K
1.16 K
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
2.42 K
683
昇腾LLM分布式训练框架
Python
187
239