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苏州大视通机器视觉
杂说科技人工智能计算机视觉opencv
关键原则:优先从物理层面消除反光(光源/光学),算法作为补充。偏振方案成本通常低于更换光源,且效果显著,建议优先尝试。在机器视觉打光测试中出现反光问题会严重影响图像质量,导致特征模糊、边缘丢失或检测失败。以下是系统性的解决方案,可根据实际情况组合应用:一、调整光源方案改变光源角度斜射照明:避免光源直射反光区域(如30°-60°环光、条形光侧打)。同轴光优化:对镜面物体改用低角度环形光(如<15°)
- Cortex-A9解码H265遇到的程序崩溃问题
melonbo
FFMPEGffmpeg
1、应用背景处理器采用Cortex-A9,从网络摄像机拉取RTSP视频流,编码格式为H265,在打开rtsp视频流时有小概率出现程序崩溃的问题。2、分析根据coredump文件显示,问题出现在hevcdsp_sao_neon.s文件,它的作用是优化HEVC视频编码器的性能,特别是在处理视频帧时,通过NEON指令集实现的并行处理能力,可以显著提高视频编码的速度。ARMNEON指令集是ARM平台上的S
- 面向大语言模型幻觉的关键数据集:系统性综述与分类法
致Great
语言模型人工智能自然语言处理
面向大语言模型幻觉的关键数据集:系统性综述与分类法摘要大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理的多个领域取得了革命性进展,但其固有的“幻觉”问题——即生成看似合理但与事实不符或与上下文无关的内容——严重制约了其在关键应用中的可靠性与安全性。为了系统性地评估、理解并缓解LLM的幻觉现象,学术界和工业界开发了大量多样化的数据集与基准。本文对大模型幻觉领域的关键数据集
- 【锂电池SOC估计】 Matlab基于BP神经网络的锂电池SOC估计
天天Matlab代码科研顾问
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✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍摘要:电池荷电状态(StateofCharge,SOC)的精确估计对于电动汽车、储能系统等应用至关重要。传统的SOC估计方法存在精度受限、算法复杂等问题。本文提出了一种基于反向传播(BackPropagation,BP)神经网络的锂电池SO
- 分类预测 | MATLAB实现BP神经网络多特征分类预测
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分类matlab神经网络
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍近年来,随着大数据时代的到来以及计算能力的显著提升,人工智能技术得到了飞速发展。在众多人工智能算法中,反向传播神经网络(BackPropagationNeuralNetwork,BP神经网络)凭借其强大的非
- AI测试方法
二狗子82
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1.创建高质量的测试数据集为了验证标签的准确性,需要构建一个丰富的测试数据集。该数据集应包括多种场景和风格的输入文本:正常对话、非正式对话、含有拼写错误或语法问题的文本等。包括模棱两可或复杂情境的文本,看看模型是否能正确分类。确保数据集中有足够的标签种类分布,这样可以测试模型是否能应对不同类别的文本内容。2.多轮对话的上下文跟踪对于涉及多轮对话或长文本的情况,模型需要正确理解整个对话的上下文。例如
- 信息抽取数据集全景分析:分类体系、技术演进与挑战_DEEPSEEK
致Great
分类数据挖掘人工智能
信息抽取数据集全景分析:分类体系、技术演进与挑战摘要信息抽取(IE)作为自然语言处理的核心任务,是构建知识图谱、支持智能问答等应用的基础。近年来,随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起,IE数据集呈现爆发式增长,其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。本文基于对158个主流IE数据集的系统性梳理,首次提出“信息提取与命名实体识别数据集分类体系”。该体系涵盖8大类别(命名实体识别、关系提取
- 游戏概念——我的一个游戏想法(关键词:吸血鬼、RPG、动作冒险、奇幻)15
昨天晚上,或者说今天凌晨。我临睡觉躺床上,刷*站的时候,刷到了一个视频,那段对话真的听的我直呼**。太有那种味道了,尤其是那句“我只是来履行以前许下的承诺,看来不需要我去献花了,我知道这个就够了。”真的,**,太**了。只能说日本黄金时期的动漫真他****。先不说剧情,我还没看。但光这个对话和画风,我就直呼**。真的把那种吸血鬼的忧郁和高贵展现了出来。而且那种,或许是长生种对于友人生命逝去的那种习
- 1.3 基于蜂鸟E203处理器的RISC-V指令扩展技术
秃了头,空悲切
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一、RISC-V指令集架构RISC表示精简指令集计算机(ReducedInstructionSetComputer,RISC),RISC-V指令集架构是一种新兴的指令集架构,它源自加州大学伯克利分校。RISC-V架构具有精简、模块化以及可扩展等特点,开发人员可以通过组合或扩展不同的指令集,几乎可以构建适用于各个领域的微处理器。相比于传统的指令集架构,RISC-V架构主要具有以下特点:(1)模块化的
- 使用Ultralytics YOLO进行数据增强
alpszero
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概述数据增强是计算机视觉领域的一项重要技术,它通过对现有图像进行各种转换,人为地扩展训练数据集。在训练深度学习模型时,数据增强有助于提高模型的鲁棒性,减少过拟合,并增强对真实世界场景的泛化。在训练计算机视觉模型的过程中,数据增强具有多种重要作用:扩展数据集:通过创建现有图像的变体,可以有效增加训练数据集的规模,而无需收集新数据。提高泛化能力:模型学会在各种条件下识别物体,使其在实际应用中更加稳健。
- Python数据可视化-----制作全球地震散点图
从未止步..
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为了制作全球地震散点图,我在网上下载了一个数据集,其中记录了一个月内全球发生的所有地震,但这些数据是以JSON格式存储的,因此需要用json模块来进行处理。查看JSON数据:首先我们先打开下载好的数据集浏览一下:你会发现其中的数据密密麻麻,根本不是人读的,因此,接下来我们将对数据进行处理,让它变得简单易读。importjson#导入json模块,以便于加载文件中的数据filename='eq_da
- matlab求解集合覆盖问题,贪心算法实践之集合覆盖问题
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介绍贪婪算法(贪心算法)是指在对问题进行求解时,在每一步选择中都采取最好或者最优(即最有利)的选择,从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法贪婪算法所得到的结果不一定是最优的结果(有时候会是最优解),但是都是相对近似(接近)最优解的结果。应用场景-集合覆盖问题假设存在下面需要付费的广播台,以及广播台信号可以覆盖的地区。如何选择最少的广播台,让所有的地区都可以接收到信号image思路分析:如何找出覆
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- FineWeb数据集
frostmelody
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FineWeb数据集根据您提供的文档链接,我将对FineWeb数据集进行全面解析。FineWeb是HuggingFace在2024年发布的一项革命性开源AI训练数据集,它通过提供高质量、大规模的数据,打破了AI训练数据的垄断局面。以下解析基于文档内容,分为几个核心部分:FineWeb的定义与规模、其重要性、主要突破点,以及制作过程的全貌。我会在相关部分嵌入文档中的图片,以增强理解。所有图片均来自文
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一、软件介绍文末提供程序和源码下载用于神经网络验证的Matlab工具箱,该工具箱实现了可访问性方法,用于分析自主信息物理系统(CPS)领域中带有神经网络控制器的神经网络和控制系统。二、相关工具和软件该工具箱利用神经网络模型转换工具(nnmt)和闭环系统分析、混合系统模型转换和转换工具(HyST)以及CONTINUOUSReachabilityAnalyzer(CORA)三、无需安装即可执行NNV可
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随着互联网技术的飞速发展和企业对员工培训需求的日益增长,线上培训系统逐渐成为企业提升员工能力、推动业务发展的重要工具。职星学院企业培训系统,作为一款集高效性、灵活性、个性化于一体的线上培训平台,正引领着线上培训的新风尚。一、系统概述职星学院企业培训系统是一个专为企业设计的在线教育平台,旨在满足企业对员工培训多样化、个性化的需求。系统支持跨平台访问,包括网页、移动端应用等,确保员工能够随时随地开展学
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在当今快节奏的商业环境中,企业竞争日益激烈,员工培训成为提升企业核心竞争力的关键因素之一。为了满足企业对员工培训的需求,职星学院企业培训系统应运而生。该系统旨在为企业提供一个高效、便捷、个性化的在线学习平台,帮助员工不断提升专业技能和综合素质,从而推动企业的持续发展。系统概述职星学院企业培训系统是一款集知识库管理、培训计划制定、在线考试与测评、学习进度跟踪等功能于一体的综合性在线培训平台。系统采用
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工业物联网场景里,网络设备稳定性关乎生产系统连续性,冶金、能源、交通等高温作业环境,工业交换机需经受75℃以上高温考验。本文以邮科千兆2光8电工业交换机为例,结合测试数据与应用案例,解析其高温环境下技术适配性与可靠性保障机制。一、高温对工业交换机的技术挑战工业现场高温对交换机影响多维。钢铁企业冷轧车间实测,环境温度超60℃,普通商用交换机散热不足,芯片温度飙升至95℃,数据包丢失率从0.03%增至
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实数的连续性定理,图片来自网络。实数集合的连续性(简称实数的连续性或者实数的稠密性、实数的完备性)是实数系的一个基本特征,它是微积分学的坚实的理论基础.人们从不同的角度来描述和刻画实数集的完备性,得到了一连串的有关实数的连续性定理,其中包括:确界存在定理,闭区间套定理,单调有界收敛定理,聚点定理,有限覆盖定理,柯西准则,致密性定理等.定理1.1(确界存在定理,简称“确”)有上界数集必有上确界,有下
- Ultralytics YOLO 库介绍与使用指南
东北豆子哥
人工智能/机器学习YOLO
文章目录UltralyticsYOLO库介绍与使用指南主要特点安装基本使用1.使用预训练模型进行推理2.训练自定义模型3.验证模型4.导出模型高级功能1.使用不同任务模型2.使用自定义数据集3.跟踪对象(结合ByteTrack)常见问题解决性能优化技巧UltralyticsYOLO库介绍与使用指南UltralyticsYOLO是一个流行的计算机视觉库,专注于实现和优化YOLO(YouOnlyLoo
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实数系的基本定理
七大实数理论简介(一)确界原理定义1.1:是一个非空数集,是一个常数,若,有,则称是数集的一个上界。同理,若,有,则称是数集的一个下界。定义1.2:若是数集的一个上界,并且有,,满足,则称是数集的上确界。类似的,若是数集的一个下界,并且有,,满足,则称是数集的下确界。定理1.1:若数集有上确界,则上确界是唯一的。证明:使用反证法,若是数集的上确界,假设还有也是上确界。若,根据定义1.2的否定,取,
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龙源期刊网http://www.qikan.com.cn闭区间套定理在数学教学中的一个有趣应用作者:宣渭峰来源:《青年与社会》2018年第30期摘要:实数集的不可数性在数学分析、实分析等课程中是一非常基本且重要的结论。传统的是利用对角线法证明(0,1)开区间中所有实数是不可数的,从而证明全体实数集的不可数性。文章主要应用实数完备性的六个等价命题之一——闭区间套定理,巧妙地证明了实数集的不可数性,该
- KITTI数据集可视化实用教程及源码解析
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CATIAVBA二次开发CATIA的VBA二次开发CATIAVBACATIA宏CATIAVBA
在CATIAV5的VBA开发中,Selection对象是用户交互的核心组件,用于管理用户在图形区域或特征树中的选择操作。Selection对象是CATIAVBA中的中央交互枢纽,充当用户界面与程序逻辑之间的桥梁。它代表当前在图形区域或特征树中被选中的元素集合,是自动化操作的基础。一、Selection对象属性和方法二、方法分类概览分类方法核心功能选择集管理Add,Remove,Remove2,Cl
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文章摘要实数作为有序域的性质是数学分析的基本公理之一。实数集R满足:(1)域结构:具有加法、乘法运算及其逆运算;(2)全序关系:存在大小比较关系"0等重要推论。但仅有序域性质不足以完全刻画实数,还需加入完备性公理(如连续性)才能完整定义实数体系。这些公理共同构成了数学分析中实数理论的基础。在数学分析中,实数的有序域性质是实数体系的最基本公理之一。下面详细说明实数作为有序域的定义,以及它在数学分析中
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跨区域智能电网负荷预测:基于PaddleFL的创新探索摘要:本文聚焦跨区域智能电网负荷预测,提出基于PaddleFL框架的联邦学习方法,整合多地区智能电网数据,实现数据隐私保护下的高精度预测,为电网调度优化提供依据,推动智能电网发展。一、引言在当今社会,电力作为经济发展的命脉,其稳定供应对于保障社会生活的正常运转和生产的持续进行具有不可替代的重要性。而智能电网作为现代电力系统的重要发展方向,通过集
- TVFEMD-CPO-TCN-BiLSTM多输入单输出模型
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matlab回归机器学习
47-TVFEMD-CPO-TCN-BiLSTM多输入单输出模型适合单变量,多变量时间序列预测模型(可改进,加入各种优化算法)时变滤波的经验模态分解TVFEMD时域卷积TCN双向长短期记忆网络BiLSTM时间序列预测模型另外以及有TCN-BILSTMTCN-LSTMTCN-BiLSTM-ATTENTION等!(此不包含在内,另算的!)Matlab代码!
- CPO-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、CPO-CNN-GRU、CNN-GRU四模型多变量时序预测对比
Matlab科研辅导帮
cnngru人工智能
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,求助可私信。内容介绍多变量时序预测在诸多领域扮演着至关重要的角色,例如金融、气象和工业控制等。近年来,深度学习方法在时序预测任务中取得了显著的进展。本文旨在系统地比较四种基于卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(GRU)的不同架构,包
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc