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神经网络：从模式组合到多层神经网络的进化 MoonlitHan 人工智能
这两张图展示了神经网络如何从“简单判断”进化到“复杂识别”：1.模式组合：让神经网络“拆分任务”第一张图的核心是“模式组合”：比如识别数字3时，网络会把任务拆成“识别左半部分”和“识别右半部分”；中间的神经元专门负责提取局部特征（比如左半部分的曲线、右半部分的直线）；最终输出层的y₃和y₈会综合这些局部特征，判断图片是不是数字3或8。2.多层神经网络：让AI学会“分层思考”第二张图展示了多层神经网
【Python办公】Python如何批量提取word文档中的表格小庄-Python办公 Python笔记 python word 提取word表格 python读取word文档 word文档 python办公
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人脸识别：AI 如何精准 “认人”？田园Coder 人工智能科普人工智能科普
1.人脸识别的基本原理：从“看到脸”到“认出人”1.1什么是人脸识别技术人脸识别是基于人的面部特征信息进行身份认证的生物识别技术。它通过摄像头采集人脸图像，利用AI算法提取面部特征（如眼距、鼻梁高度、下颌轮廓等），再与数据库中的模板比对，最终判断“是否为同一个人”。与指纹识别、虹膜识别等生物识别技术相比，人脸识别的优势在于“非接触性”（无需触碰设备）和“自然性”（符合人类习惯，如刷脸支付无需额外操
软件测试入门指南：零基础到实战通关手册
一、为什么需要软件测试？行业现状（2024年数据）全球软件缺陷造成的经济损失高达$2.4万亿（来源：NIST报告）优秀测试人员与开发人员配比应达1:5（头部互联网企业实际数据）经典案例迪士尼+上线首日因负载测试不足导致服务器崩溃某银行系统未做金额边界测试，引发超额转账漏洞二、测试工程师的职责全景图（配图：测试工作流程图）阶段核心工作产出物示例需求分析参与评审，提取测试点测试需求跟踪矩阵测试设计编写
数据科学简讯 2023-04-07 数科每日
image.png头条SegmentAnything图像分割的重大进步图像分割是提取图像中代表特定对象（例如人或桌子）的所有像素的过程。由于几个原因，这是一项艰巨的任务，通常它要么需要大量预定义对象的数据集，要么需要一些的初级监督数据。Meta的这个全新的、完全开源的模型感觉就像是功能上的飞跃。他们收集了大量数据集，简化了注释功能，并创建了一个可以在浏览器中实时运行的模型。并提供演示、代码和论文。
金属表面划痕检测实践指南 - 使用OpenCV IYA1738
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在机器视觉领域，表面划痕检测是一项关键技术，特别是在金属表面。本文深入探索了如何使用OpenCV库在VisualStudio2019环境下进行表面划痕检测。主要技术包括图像作差、动态阈值处理、边缘检测以及形态学操作。通过这些方法，我们可以有效地从金属表面图像中提取划痕特征。本文详细描述了实施表面划痕检测的步骤，包括图像读取、差分图像计算、阈值处理、边缘检测优化
OpenCV特征点提取算法orb、surf、sift对比点云SLAM 图形图像处理 ORB算法 SIFT算法人工智能计算机视觉算法
下面是OpenCV中三种常用特征点提取算法：ORB、SURF和SIFT的详细对比，从算法原理、性能、使用限制和适用场景多维度进行总结，帮助大家在实际项目中合理选择。一览表：ORBvs.SURFvs.SIFT属性/算法ORBSURFSIFT全称OrientedFASTandRotatedBRIEFSpeededUpRobustFeaturesScale-InvariantFeatureTransfo
MATLAB 基于图像处理的杂草识别技术鱼弦 matlab 图像处理计算机视觉
MATLAB基于图像处理的杂草识别技术1.系统介绍杂草识别是精准农业中的重要环节，基于图像处理的杂草识别技术利用计算机视觉和机器学习算法，自动识别田间杂草，为精准施药提供决策支持。本系统基于MATLAB实现杂草图像处理，包括图像预处理、特征提取、分类识别等模块。2.应用场景精准农业:自动识别田间杂草，实现精准施药，减少农药使用量。生态监测:监测农田杂草种类和分布，评估生态环境。植物保护:识别有害杂
Git submodule - Git子模块简介 SunnyZhou-1024 工具 git submodule 子仓库版本管理依赖
目录建立仓库1.1创建主仓库1.2创建子仓库提交内容2.1提交到主工程的仓库2.2提交到子模块的仓库克隆带子模块的仓库到本地更新子仓库总结参考文档正文软件开发中有一个DRY(Don’tRepeatyourself)原则，或者说DIE(DuplicationIsEvil)原则，指的是尽可能减少一切重复工作，重用一切可能重用的东西，小到提取重复性代码，大到重用一个模块。时间就是金钱，效率就是生命。使用
PDF表格信息提取 StataPython数据分析
本文作者：王碧琪文字编辑：钱梦璇技术总编：张邯在《提取PDF文本信息：入门》中，我们介绍了使用pdfminer提取PDF中的信息，其中提取的是文本内容，而对于表格内容，使用pdfminer会输出无格式的文本，不能保留表格格式，而pdfplumber就能很好的解决问题。本文将比较两个方法的差异。待处理的PDF文档中的表格如下：image一、pdfminer我们用以下程序使用pdfminer进行提取(
Python爬虫实战：高效提取与解析JSON格式数据 Python爬虫项目 python 爬虫宽度优先数据库 json 深度优先开发语言
1.JSON数据爬取概述在当今互联网时代，JSON(JavaScriptObjectNotation)已成为最流行的数据交换格式之一。相比传统的HTML页面，JSON格式数据具有结构清晰、体积小、解析方便等优势，使得它成为API接口的首选数据格式。1.1为什么选择JSON数据爬取数据结构化：JSON数据本身就是结构化的，不需要像HTML那样进行复杂的解析传输高效：JSON通常比HTML体积小，传输
唾液RNA提取注意事项清风拂面vv
产品特点◎提取RNA纯度高，无抑制剂，A260/A280为1.8-2.0；◎产率高，同样的样本量提取的RNA更多；◎可用于唾液样本中RNA的提取，提取后的RNA可用于核酸检测使用；◎可用于中量（0.5-1.5mL）唾液样本中RNA的提取；◎不含苯酚和氯仿等有毒溶剂，安全无毒。产品介绍BIOGRNASalivaKit是常州百代生物科技有限公司研制的专门用于提取中量（0.5-1.5mL）唾液的RNA的
JS 表达式和操作符-解构坚定的小辣鸡在努力前端 javascript 开发语言
JavaScript的解构（Destructuring）语法是一种从数组或对象中快速提取值并赋值给变量的方式。它能让代码更简洁、清晰，常用于函数参数、变量赋值等场景。ThedestructuringsyntaxinJavaScriptisapowerfulfeaturethatmakesitpossibletounpackvaluesfromarraysorpropertiesfromobject
深度学习：让 AI 拥有 “思考” 能力的核心技术田园Coder 人工智能科普人工智能科普
1.深度学习：突破传统的AI“进阶版”1.1什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑神经网络的多层结构，让AI能够自动学习数据中的复杂特征，从而完成更高级的认知任务。例如，传统机器学习需要人类手动提取“猫有尖耳朵、胡须”等特征，而深度学习能直接从原始图片中，自主学习从像素到轮廓、再到整体形态的多层特征，最终实现更精准的识别。这种“自主提取特征”的能力，让深度学习突破了传统AI的
基于pyQt5为前端实现的智能座椅控制系统，集成了人脸识别、语音合成和座椅记忆功能，为用户提供个性化的座椅调节体验，后期可连接智能座椅。渴死的鱼仔 qt 前端开发语言
智能座椅控制系统：基于PyQt5的个性化解决方案界面描述：一、系统概述基于PyQt5开发的智能座椅控制系统，深度融合人脸识别、语音交互与座椅记忆功能，打造个性化舒适体验。系统通过实时用户识别自动调节座椅参数，后期可无缝对接智能座椅硬件，实现"无感式"智能生活场景。二、核心功能模块1.人脸识别引擎高精度识别：基于Dlib库实现亚毫米级人脸特征提取动态管理：支持多人脸特征存储与实时匹配快速响应：毫秒级
【深度学习基础】PyTorch中model.eval()与with torch.no_grad()以及detach的区别与联系？
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面试高频题力扣 130. 被围绕的区域洪水灌溉(FloodFill) 深度优先遍历(dfs) 暴力搜索 C++解题思路每日一题 Q741_147 C/C++每日一题：从语法到算法面试 leetcode 深度优先 c++洪水灌溉
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复杂场景检测老翻车？陌讯算法实测提升 40% 2501_92453489 算法视觉计算机视觉视觉检测
在工业质检、安防监控等计算机视觉落地场景中，工程师常面临棘手问题：传统算法在光照突变、目标遮挡等复杂环境下，漏检率高达20%以上，泛化能力不足成为项目落地的最大阻碍。而陌讯AI视觉算法通过架构创新，正在重新定义复杂场景下的检测精度标准。技术解析：从单模态到多模态的跨越传统目标检测模型多依赖单一RGB图像输入，在特征提取阶段容易受环境干扰。以经典的FasterR-CNN为例，其区域提议网络（RPN）
AI+Python赋能！长时序植被遥感动态分析全攻略：从物候提取到生态评估梦想的初衷~ 土壤植被遥感人工智能遥感植被土壤
在遥感技术与人工智能深度融合的2025年，AI大模型正重塑长时序植被遥感数据分析范式。从Landsat/Sentinel卫星数据的智能化去云处理，到MODIS植被产品的AI辅助质量控制，以ChatGPT、DeepSeeK为代表的大模型技术已成为提升遥感数据处理效率与精度的核心工具——尤其在长时序植被动态监测、物候期精准提取、时空变异归因分析及生态环境质量评估等领域，展现出传统方法难以企及的技术优势
天文图像处理：星系分类与天体定位 xcLeigh 计算机视觉CV 图像处理分类人工智能 AI 计算机视觉
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ColQwen-Omni：RAG全模态检索来了，支持【文本|图像|视频|音频】四种模态！致Great 音视频
还记得ColPali、ColQwen和DSE吗？这些模型开创了视觉文档检索的新范式：无需费力地从文档中提取文本进行处理，只需将文档页面视为一系列图像（屏幕截图），然后训练视觉语言模型（VLM）直接将其内容表示为向量。ColPali的实践表明，这种策略通常比其他替代方法更快、更简单，并且能带来更好的检索性能。自发布一年以来，ColPali和ColQwen系列模型已被下载数百万次，被誉为“2024年顶
网络爬虫：技术原理、应用场景与合法使用全攻略程序小武 python爬虫入门爬虫网络
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Spring MVC中@PathVariable的用法详解
@PathVariable是SpringMVC框架中的一个注解，主要用于从请求URI的模板变量中提取值，并将其绑定到控制器方法的参数上。它是构建RESTfulWeb服务和动态URL的关键工具。核心作用与工作原理定义URI模板：在控制器方法的@RequestMapping(或其变体如@GetMapping,@PostMapping等)注解中，使用花括号{}定义占位符。@GetMapping("/us
2021-08-25 呜呜呜呜呜呜呜呜
2021年8月24日星期二天气暴雨以后要把文字记录养成睡前必修功课、不管多晚都要坚持写，形成良好习惯！现在是凌晨四点，明天早上又该起不来了……混混沌沌又过了一天。梦想什么时候都有、就是不知道啥什么实现。每天工作、吃饭、睡觉、晚上出门跑步，再没有别的想法了！曾经的打牌、吃饭、女人都戒掉了……年纪大了、累一点的关系都不想去维持、更别提取悦某个人了。好好爱自己、爱家庭、爱孩子做一个有责任有担当的男人，远
AIGC工具与软件开发流程的深度集成方案 Irene-HQ 软件开发测试 AIGC 测试工具 github AIGC 程序人生面试
一、代码开发环节集成路径‌环境配置标准化‌安装AIGC工具包并配置环境变量（如设置AIGC_TOOL_PATH），确保团队开发环境一致‌。在IDE插件市场安装Copilot等工具，实现编码时实时建议调用‌。‌人机协作新模式‌‌需求解析‌：上传PRD文档，AI自动提取业务规则生成类结构（如支付模块的PaymentService雏形）‌。‌代码补全‌：输入注释//JWT验证中间件，生成OAuth2.0
深度学习模型表征提取全解析 ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 AI python 深度学习人工智能 python embedding 语言模型
模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理（NLP）中，“表征（Representation）”指将文本（词、短语、句子、文档等）转化为计算机可理解的数值形式（如向量、矩阵），核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征（无上下文，词级为主）这类方法为每个词分配固定向量，不考虑其在具体语境中的含义（无法解
LLM的表征做减法的是什么，自然语言是一个矩阵，怎么进行减法的 ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 AI python 计算机视觉人工智能机器学习算法深度学习
LLM的表征做减法的是什么，自然语言是一个矩阵，怎么进行减法的有个假设：就是最后一个词语融合了前面词语的信息减法操作主要用于提取模型内部表征中的"诚实性"概念向量。具体来说，这是通过对比诚实和不诚实场景下的模型隐藏状态实现的。importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,AutoConfigimportnum
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本次记录采用Freertos的第二个DIY作品，基于Onenet的物联网温湿度检测系统，此次代码依然是全部开源。通过网盘分享的文件：物联网温湿度检测.rar链接:https://pan.baidu.com/s/1uj9UURVtGE6ZB6OsL2W8lw?pwd=qm2e提取码:qm2e大家也可以看看我上个的开源项目【Freertos实战】零基础制作基于stm32智能小车(教程非常简易)实物演示
Ollama平台里最流行的embedding模型： nomic-embed-text 模型介绍和实践 skywalk8163 人工智能 embedding 人工智能服务器
nomic-embed-text模型介绍nomic-embed-text是一个基于SentenceTransformers库的句子嵌入模型，专门用于特征提取和句子相似度计算。该模型在多个任务上表现出色，特别是在分类、检索和聚类任务中。其核心优势在于能够生成高质量的句子嵌入，这些嵌入在语义上非常接近，从而在相似度计算和分类任务中表现优异。之所以选用这个模型，是因为在Ollama网站查找这个模型，发现
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jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
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