纹理特征三：GLSZM--灰度区域大小矩阵

求是网：“内卷式”竞争的突出表现和主要危害有哪些？加百力财经研究科技知识人工智能大数据
"内卷式"竞争主要表现为：企业层面的低价竞争、同质化竞争和营销"逐底竞争"；地方政府层面的违规优惠政策、盲目重复建设和设置市场壁垒。危害体现在三个层面：微观上导致"劣币驱逐良币"，损害消费者利益；中观上破坏行业生态，挤压产业链利润空间；宏观上扭曲资源配置，抑制创新活力。什么是“内卷式”竞争？概括其一般特征，是指经济主体为了维持市场地位或争夺有限市场，不断投入大量精力和资源，却没有带来整体收益增长的
Guava LoadingCache sqyaa. java并发编程 Java知识 jvm 缓存 guava
LoadingCache是GoogleGuava库提供的一个高级缓存实现，它通过自动加载机制简化了缓存使用模式。核心特性自动加载机制当缓存未命中时，自动调用指定的CacheLoader加载数据线程安全：并发请求下，相同key只会加载一次灵活的过期策略支持基于写入时间(expireAfterWrite)和访问时间(expireAfterAccess)的过期可设置最大缓存大小，基于LRU策略淘汰丰富的
FPGA小白到项目实战：Verilog+Vivado全流程通关指南（附光学类岗位技能映射）阿牛的药铺算法移植部署 fpga开发 verilog
FPGA小白到项目实战：Verilog+Vivado全流程通关指南（附光学类岗位技能映射）引言：为什么这个FPGA入门路线能帮你快速上岗？本文设计了一条**"Verilog语法→工具链操作→光学项目实战→岗位技能对标"的阶梯式学习路径。不同于泛泛而谈的FPGA教程，我们聚焦光学类产品开发**核心能力（时序接口设计、图像处理算法移植、高速接口应用），通过3个递进式项目（从LED闪烁到图像边缘检测），
PyTorch & TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）阿牛的药铺算法移植部署 pytorch tensorflow fpga开发
PyTorch&TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）引言：为什么算法移植工程师必须掌握框架基础？针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求（如可见光/红外图像处理），深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性，又要将训练好的模型（如CNN、目标检测）转换为FPGA可部署的格式（ONNX、TFLite）。本文采用"
《分片终章的哈希裂痕：藏在数据拼接里的隐形逻辑》前端
在大文件分片传输里，有一个令人费解的现象：当所有分片的校验都显示正常，拼接后的整体文件却与源文件的哈希值不符，而问题往往精准地指向最后一片。这并非偶然的技术故障，而是数据传输链条中多重隐形逻辑交织的必然结果，如同钟表的齿轮在最后一圈突然出现难以察觉的错位。文件被切割成固定大小的分片时，最后一片往往是规则的例外。它如同拼图中形状特异的收尾piece，尺寸可能小于其他分片，却承担着衔接整体的关键作用。
霍夫变换（Hough Transform）算法原来详解和纯C++代码实现以及OpenCV中的使用示例点云SLAM 算法图形图像处理算法 opencv 图像处理与计算机视觉算法直线提取检测目标检测霍夫变换算法
霍夫变换（HoughTransform）是一种经典的图像处理与计算机视觉算法，广泛用于检测图像中的几何形状，例如直线、圆、椭圆等。其核心思想是将图像空间中的“点”映射到参数空间中的“曲线”，从而将形状检测问题转化为参数空间中的峰值检测问题。一、霍夫变换基本思想输入：边缘图像（如经过Canny边缘检测）输出：一组满足几何模型的形状（如直线、圆）关键思想：图像空间中的一个点→参数空间中的一个曲线参数空
用OpenCV标定相机内参应用示例（C++和Python）
下面是一个完整的使用OpenCV进行相机内参标定（CameraCalibration）的示例，包括C++和Python两个版本，基于棋盘格图案标定。一、目标：相机标定通过拍摄多张带有棋盘格图案的图像，估计相机的内参：相机矩阵（内参）K畸变系数distCoeffs可选外参（R,T）标定精度指标（如重投影误差）二、棋盘格参数设置（根据自己的棋盘格设置）：棋盘格角点数：9x6（内角点，9列×6行）；每个
被动降噪的概念及编程实现 CodeByte 人工智能算法 javascript 编程
被动降噪是指通过编程技术和算法，对输入的数据进行处理，以减少或消除其中的噪声。噪声可以是各种形式的干扰，例如来自传感器、通信信号或其他外部源的干扰。在本文中，我们将探讨被动降噪的意义以及如何使用编程来实现这一目标。被动降噪的意义：噪声对数据的准确性和可靠性产生负面影响。在许多应用领域，例如图像处理、音频处理和信号处理中，噪声的存在可能导致数据质量下降，使得后续的分析和处理变得困难。因此，被动降噪技
matlab卷积矩阵绝对值,MATLAB矩阵分析和计算 weixin_39928736 matlab卷积矩阵绝对值
MATLAB矩阵分析和计算编辑锁定讨论上传视频本词条缺少概述图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来编辑吧！《MATLAB矩阵分析和计算》是清华大学出版社出版的一本图书。[1]书名MATLAB矩阵分析和计算作者杜树春出版社清华大学出版社出版时间2019年6月1日定价59元ISBN9787302524816印次1-1印刷日期2019.04.23MATLAB矩阵分析和计算图书内容编辑本书侧重
LVM逻辑卷扩容
目录1.逻辑卷的简介2.逻辑卷的概念3.相关命令4.建立逻辑卷1.逻辑卷的简介1.LVM是逻辑卷管理(LogicalVolumeManager)的简称,它是Linux环境下对磁盘分区进行管理的一种机制,LVM是建立在硬盘和分区之上的一个逻辑层,来提高磁盘分区管理的灵活性。2.LVM最大的特点就是可以对磁盘进行动态管理。使用了LVM管理分区,动态的调整分区的大小,标准分区是做不到的。2.逻辑卷的概念
【证明】对极几何：本质矩阵内在性质 Powerful_QI slam 线性代数矩阵
--这是目录--1.本质矩阵内在性质表述2.预备知识2.1线性代数基础2.1.1奇异值与特征值的关系2.1.2矩阵加减单位阵后特征值的变化2.2引理：一个常用的矩阵变换3.证明1.本质矩阵内在性质表述本质矩阵(EssentialMatrix)EEE是一个3阶方阵，满足E=t∧RE=t^{\land}RE=t∧R其中RRR为旋转矩阵，ttt为平移量，t∧t^{\land}t∧运算定义如下（参考了
.NET中的强名称和签名机制
.NET中的强名称（StrongName）和签名机制是.NETFramework引入的一种安全性和版本控制机制。以下是关于.NET中强名称和签名机制的详细解释：强名称定义：强名称是由程序集的标识加上公钥和数字签名组成的。程序集的标识包括简单文本名称、版本号和区域性信息（如果提供的话）。作用：强名称主要用于确保程序集的唯一性和完整性。通过签发具有强名称的程序集，可以确保名称的全局唯一性，防止名称冲突
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
2025年渗透测试面试题总结-2025年HW(护网面试) 43（题目+回答）独行soc 2025年护网面试职场和发展 linux 科技渗透测试安全护网
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蓝桥杯2023年第十四届省赛真题-岛屿个数撰卢蓝桥杯算法职场和发展
目录题目题目描述输入格式输出格式样例输入样例输出思路：两次DFS（染色法+合并）-Dotcpp编程社区代码：题目题目描述小蓝得到了一副大小为M×N的格子地图，可以将其视作一个只包含字符‘0’（代表海水）和‘1’（代表陆地）的二维数组，地图之外可以视作全部是海水，每个岛屿由在上/下/左/右四个方向上相邻的‘1’相连接而形成。在岛屿A所占据的格子中，如果可以从中选出k个不同的格子，使得他们的坐标能够组
线性代数同济教材每一部分的现实意义 ZhuBin365 其它算法
一、行列式(Determinants)的现实意义：不仅仅是数字，而是“尺度”和“特性”行列式虽然计算结果是一个数值，但它绝不是一个孤立的数字，它在现实世界中代表着“尺度”和“特性”的重要信息：现实意义核心：“衡量变化的能力”和“判定系统特性”“尺度”：衡量体积/面积的缩放比例：在现实世界中，很多变换都会改变物体的形状和大小。行列式就像一个“尺度”，衡量了线性变换对面积(二维)或体积(三维及以上)的
11. TCP 滑动窗口、拥塞控制是什么，有什么区别 yqcoder 前端面试-服务协议 tcp/ip 网络 php
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模型训练与部署注意事项篇---resize Atticus-Orion 图像处理篇深度学习篇模型训练与部署注意事项篇深度学习计算机视觉人工智能
图像大小的影响在YOLOv系列模型的训练和推理部署过程中，图像大小的选择是影响模型性能（精度、速度、泛化能力）的关键因素之一。两者的关系既相互关联，又存在一定的灵活性，具体可从以下几个方面详细分析：一、核心关系：训练与推理图像大小的“基准一致性”YOLOv模型（如YOLOv5、v7、v8等）的训练和推理图像大小通常以**“基准尺寸”**为核心关联，即训练时设定的图像尺寸会作为模型设计的基础，而推理
深度学习篇---昇腾NPU&CANN 工具包 Atticus-Orion 上位机知识篇图像处理篇深度学习篇深度学习人工智能 NPU 昇腾 CANN
介绍昇腾NPU是华为推出的神经网络处理器，具有强大的AI计算能力，而CANN工具包则是面向AI场景的异构计算架构，用于发挥昇腾NPU的性能优势。以下是详细介绍：昇腾NPU架构设计：采用达芬奇架构，是一个片上系统，主要由特制的计算单元、大容量的存储单元和相应的控制单元组成。集成了多个CPU核心，包括控制CPU和AICPU，前者用于控制处理器整体运行，后者承担非矩阵类复杂计算。此外，还拥有AICore
ModBus总线协议小仇学长 STM32 网络 Modbus协议
一、知识点1.什么是Modbus协议？Modbus是一种工业通信协议，最早由Modicon公司在1979年提出，目的是用于PLC（可编程逻辑控制器）之间的数据通信。它是主从式通信，即一个主机（主设备）控制一个或多个从机（从设备）。它常用于RS-232、RS-485串口通信，也可以用于TCP/IP网络通信（叫做ModbusTCP）。2.核心特征特征项内容通信结构主从式（Master/Slave）通信
rtos内存管理林内克思 java linux 算法
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Xcode 26 现已发布，并支持代码智能它与基于 Cursor 和 AI Agent 的工作流程相比如何？知识大胖 SwiftUI源码大全 xcode macos ide
简介Xcode26昨天发布了！惊喜的是，它支持macOS15，但要使用新的ChatGPT助手，你需要macOS26Tahoe。所以我把我的M3MaxMacBookPro升级到了Tahoe。我不是说你应该升级，但我这么做是为了测试Xcode的新功能并与大家分享！值得注意的是，这是迄今为止最小的Xcode版本（下载大小）！正如Apple在Xcode新功能会话视频（我建议您观看）中所说的那样，这是一项巨
24GB GPU 中的 DeepSeek R1：Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程人工智能 deepseek ollama
简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型，UnslothAI团队对其进行了动态量化，将模型大小减少了80%（从720GB减少到131GB），同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时，该模型可以在24GBVRAM下以低令牌/秒的推理速度运行。推荐文章《本地构建AI智能分析助手之01快速安装，使用PandasAI和Ollama进行数据分析，用自然语言向你公司的数据提问为决策
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1.实验目的lab2的目的是实现tcp的接收端。主要包括两方面（1）从发送端接收消息，使用Reassembler聚合字节流（Bytestream）（2）将确认号（ackno）和windowsize发回对端确认号，也就是first_unassemblerbyte;而Bytestream可写入的大小，也就是windowsize!ackno和windowsize两个共同描述了发送方能发送的数据范围。有时
大模型MoE模型技术详解大雷神 AI 人工智能机器学习 AI 大模型
场景：大型超市的收银区域想象一下周末的超市，人山人海（就像大模型要处理海量的Token）。众多收银台（专家）：超市有20个收银台，每个收银台都是一个“专家”。有的收银台是人工柜台（擅长处理现金、复杂商品、老人购物）；有的是自助扫码机（适合年轻人、商品少、动作快）；有的是快速通道（只允许买5件商品以下的顾客）；有的是大宗商品通道（专门处理整箱饮料、大件物品）。智能引导系统（门控网络）：顾客（每个To
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