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weixin_39928736
matlab卷积矩阵绝对值
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AI街潜水的八角
深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍：桃子识别分类：['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片，每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
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爱熬夜的小古
cnn深度学习人工智能
在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）凭借其强大的特征提取和模式识别能力，成为图像分类任务的主流技术。猫狗识别作为经典的图像分类问题，不仅能帮助我们理解CNN的工作原理，还能为实际应用提供技术支持。本文将深入探讨CNN在猫狗识别中的应用，从理论基础到实战代码，带你全面掌握这项技术。一、CNN基础理论概述（一）CNN的核心组件卷积层：是CNN的
- 目前主流图像分类模型的详细对比分析
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闲聊linux运维服务器
以下是目前主流图像分类模型的详细对比分析，结合性能、架构特点及应用场景进行整理：一、主流模型架构分类与定量对比模型名称架构类型核心特点ImageNetTop-1准确率参数量（百万）计算效率典型应用场景ResNetCNN残差连接解决梯度消失，支持超深网络（如ResNet-152）76.1%25.6中等通用分类、目标检测ViTTransformer将图像分割为patches，用标准Transforme
- matlab画信号图方法,献给初学者：手把手教你绘制信号通路图
信号通路是指能将细胞外的分子信号经细胞膜传入细胞内发挥效应的一系列酶促反应通路。细胞信号通路图是科研研究过程中最常见也是最常用到的，如何绘制适合我们自己科研课题的信号通路图呢？可以试试pathwaybuildertool软件。这款软件简单易学，即便是零基础的同学，也可以做出漂亮的信号通路。1.首先，打开PathwayBuilderTool2.0软件，软件自带分子生物学会用到的基本元素，如不同的细胞
- 【深度学习实战】当前三个最佳图像分类模型的代码详解
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大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习人工智能分类模型机器学习TransformerEfficientNetConvNeXt
下面给出三个在当前图像分类任务中精度表现突出的模型示例，分别基于SwinTransformer、EfficientNet与ConvNeXt。每个模型均包含：训练代码（使用PyTorch）从预训练权重开始微调（也可注释掉预训练选项，从头训练）数据集目录结构：└──dataset_root├──buy#第一类图像└──nobuy#第二类图像随机拆分：80%训练，20%验证每个Epoch输出一次loss
- 【常见滤波器】PCL 点云投影到拟合平面
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《PCL算法案例开发》平面3dpcl计算机视觉算法点云
PCL点云投影到拟合平面-原理、实现与最佳实践目录平面投影的核心原理⚙️PCL平面投影架构基础平面投影实现高级投影技术与优化投影质量评估与分析️工程应用案例⚠️常见问题与解决方案可视化与调试平面投影的核心原理数学原理与几何概念点云投影到拟合平面是将三维点云数据降维到二维平面的过程，核心思想是正交投影：平面方程：ax+by+cz+d=0ax+by+cz+d=0ax+by+cz+d=0平面法向量：n=
- 【论文复现】Taylor算法用于TOA（到达时间）的三维标签位置解算，360个标签、12个基站的环境作为验证，附MATLAB例程
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本文给出论文《基于Taylor-Chan算法的改进UWB室内三维定位方法》中的Taylor算法来解算TOA的复现程序（MATLAB）。使用论文中给定的12个锚点/360个测试的标签用来测试算法性能文章目录运行结果程序介绍核心功能概述结果输出应用场景MATLAB源代码运行结果误差输出：程序介绍本程序基于Taylor迭代算法，实现了对三维空间内360个目标点的TOA（TimeofArrival）定位解
- matlab计算转子系统的固有频率、振型、不平衡响应
可以计算转子系统的固有频率、振型、不平衡响应MatrixRiccati/code/Dichotomy_1(2).m,2210MatrixRiccati/code/Dichotomy_1.m,2210MatrixRiccati/code/RiccatiSY_1.m,2756MatrixRiccati/code/Trans1x(2).m,451MatrixRiccati/code/Trans1x.m,
- 基于MATLAB的语音信号预处理
3.1.语音信号的预加重处理对语音的的高频部分进行加重以去除口唇部分的影响，就必须要对输入的数字语音信号进行预加重处理，以此来增加语音的高频分辨率。通常通过传递函数为的一阶FIR高通数字滤波器来实现预加重，其中为预加重系数，0.9<<1.0。设n时刻的语音采样值为X(n),经过预加重处理的结果为，这里取=0.98。图3.1为该高通滤波器的幅频特性及相频特性。图3.2中分别给出了预加重前和预加重后的
- 【论文阅读】【IEEE TCYB 2023】Edge-Guided Recurrent Positioning Network forSalient Object Detection in Opt
引言任务：光学遥感图像中显著目标检测论文地址：Edge-GuidedRecurrentPositioningNetworkforSalientObjectDetectioninOpticalRemoteSensingImages|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore代码地址：前置知识一、摘要目前由于光学rsi中目标类型多样、目标尺度多样、目标方向众多以及背景杂乱，现有S
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在细粒度图像分类（FGVC）领域，BilinearCNN（BCNN）模型因其能够捕捉图像中的局部特征交互而受到广泛关注。该模型通过双线性池化操作将两个不同CNN提取的特征进行外积运算，从而获得更加丰富的特征表示，这对于区分外观相似但属于不同子类别的物体尤其有效。然而，BCNN通常计算成本较高，限制了其在移动设备或资源受限环境下的应用。为了实现轻量化并保持高精度的细粒度分类，可以考虑将MobileN
- 2025年人工智能、虚拟现实与交互设计国际学术会议
学术小八
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重要信息官网：www.aivrid.com时间：2025年10月17-19日地点：中国-东莞部分介绍征稿主题包括但不限于：生物特征模式识别机器视觉专家系统深度学习智能搜索自动编程智能控制智能机器人系统组件虚拟现实平台用于VR/AR的AI平台数据和生成、操作、分析和验证浸入式环境和虚拟世界的生成优化和现实的渲染人工智能与用户体验个性化推荐系统情感计算与用户响应虚拟现实与沉浸式技术沉浸式环境设计交互设
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文章目录引言：当算法遇见时尚第一章数据工程：时尚系统的基石1.1数据获取的多元化途径1.2数据预处理全流程1.2.1图像标准化与增强1.2.2多模态数据处理第二章模型架构设计：从分类到推荐2.1基础CNN模型（图像分类）2.2多任务学习模型（属性联合预测）第三章推荐算法核心3.1协同过滤与内容推荐的融合第四章系统优化4.1注意力机制应用第五章实战演练5.2实时推荐API实现第六章前沿探索：时尚AI
- 【大数据】FP-growth算法
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目录一、FP-growth算法概述二、FP-growth算法代码实现2.1FP-growth算法matlab实现2.2FP-growth算法python实现三、FP-growth算法应用四、FP-growth算法发展趋势一、FP-growth算法概述FP-growth算法是一种用于发现数据集中频繁项集的高效算法。它由JiaweiHan等人提出，旨在解决Apriori算法在大数据集上效率低下的问题。
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本文还有配套的精品资源，点击获取简介：MATLAB是科学研究和工程领域中广泛使用的一款数学计算与编程软件，尤其在气象学和气候模拟方面有着重要的应用。’Fletcher_2019_Learning_Climate’项目通过MATLAB实现的随机模拟方法帮助理解气候变化。本文将详细探讨该项目的关键内容，包括气候模型的构成、随机过程与统计方法的运用、MATLAB编程技能、气候数据处理与分析、结果可视化以
- 数据可视化5：MATLAB绘制单组箱线图
箱线图的作用箱形图（又称为「盒须图」或「箱线图」）能方便显示数字数据组的四分位数。箱形图通常用于描述性统计，是以图形方式快速查看一个或多个数据集的好方法。虽然与直方图或密度图相比似乎有点原始，但它们占用较少空间，当要比较很多组或数据集之间的分布时便相当有用。箱线图基本描述该图展示的是一个箱线图（BoxPlot）的主要组成部分及其含义。箱线图是一种用于展示数据分布情况的统计图表，能够直观地反映数据的
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支持向量机（SVM）在病理切片图像分类（癌细胞检测，Camelyon16/17、TCGA）中的应用与实现病理切片图像分类是医学影像分析的重要领域，特别是在癌细胞检测中，SVM因其对高维数据和小样本场景的优异性能，成为一种经典且有效的分类方法。本文将深入探讨SVM在Camelyon16/17和TCGA数据集上的应用，全面覆盖概念与原理、应用场景、及挑战与应对策略，欢迎感兴趣的阅读。[文中示例代码仅供
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前言入了生物学的坑，狗狗们需要时不时的画一些图，看着别人高大上的图片，大家有没有好奇这些图片是怎么做出来的呢?就本狗狗来看(狗狗可能来自农村-_-,)，现在铺天盖地的paper里的图，有些，当然本身就是照片啦，比如跑胶啊WB啊，有些是用R、python、或者matlab做的，那么对于不懂编程的狗狗来说，就需要利用一些趁手作图软件，也可以做出毫不逊色于前者的美图，常见的这类软件有origin，gra
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SRCNN代码实现。该代码使用三层卷积神经网络，进行图像的超分辨率重建，效果比双三次插值好很多SRCNN/Readme.txt,1494SRCNN/SRCNN.m,1267SRCNN/Set14/baboon.bmp,720054SRCNN/Set14/barbara.bmp,1244214SRCNN/Set14/bridge.bmp,263222SRCNN/Set14/coastguard.bm
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本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在这个项目中，我们创建了一个将音乐、游戏和编程结合的创新体验，允许玩家通过动态猫声分类与节奏游戏OSU!互动。Python的使用使得音乐节奏识别、猫声分类逻辑和游戏接口交互成为可能。项目的核心包含了音乐节奏分析、游戏模式识别和猫声动画实现等技术要点，旨在为玩家提供独特的交互乐趣。1.Python在项目中的应用和角色1.1Python在IT行业中的普及Pytho
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语义分割模型的轻量化与准确率提升研究1.引言语义分割是计算机视觉领域的核心任务之一，它要求模型为图像中的每个像素分配一个类别标签。随着深度学习的发展，语义分割模型在多个领域得到了广泛应用，如自动驾驶、医学影像分析、遥感图像解译等。然而，现有的语义分割模型往往面临两个主要挑战：模型复杂度高导致难以部署在资源受限的设备上，以及准确率仍有提升空间以满足实际应用需求。本文将从模型轻量化和准确率提升两个角度
- 基于小样本的高光谱图像分类任务：CMFSL方法及Python实现
pk_xz123456
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基于小样本的高光谱图像分类任务：CMFSL方法及Python实现1.引言高光谱图像分类是遥感图像处理领域的重要研究方向，它在农业监测、环境评估、军事侦察等领域有着广泛的应用。与传统RGB图像不同，高光谱图像包含数百个连续的光谱波段，能够提供丰富的光谱信息。然而，高光谱图像分类面临着维度灾难、样本获取困难等挑战，特别是在小样本条件下，传统分类方法往往表现不佳。针对这一问题，本文介绍一种基于小样本的高
- 【AI与数据管理】基于AI大模型的企业元数据管理方案
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基于AI大模型的元数据关键解决方案元数据（metadata）是描述数据的数据，例如数据的来源、结构、类型和质量信息。它在数据管理、分析和应用中至关重要。随着人工智能（AI）大模型（如基于Transformer的模型）的发展，这些模型凭借其强大的自然语言处理、模式识别和生成能力，为元数据处理提供了高效、自动化的解决方案。下面，我将逐步解释基于AI大模型的元数据关键解决方案，帮助您理解核心方法、挑战和
- 嵌入式C语言中void*的妙用与实战
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嵌入式C语言中void*的工程应用详解在嵌入式开发中，void*指针无处不在，理解它的使用场景和注意事项，是写好通用接口和系统模块的关键。目录嵌入式C语言中`void*`的工程应用详解✳️一、什么是`void*`二、典型应用场景1.通用参数传递2.通用回调机制3.通用数据结构（链表、队列）4.封装模块接口（如SDK、HAL）⚠️三、使用`void*`的注意事项✅建议实践：四、实战案例：事件处理机制
- 原生cesium 实现 多图例展示+点聚合(base64图标)
个人简介：某大型测绘遥感企业资深Webgis开发工程师，软件设计师(中级)、CSDN优质创作者作者：柳晓黑胡椒❣️专栏：cesium实践(原生)若有帮助，还请关注➕点赞➕收藏，不行的话我再努努力需求背景解决思路解决效果index.vue需求背景1.需要展示多个站点图例的图表及闪烁效果2.需要考虑层级高时，多图例的点聚合效果，且点聚合显示需要采用设计的圆形图标解决思路闪烁效果：采用css3的anim
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步：使用U盘制作虚拟光驱：
1）下载安装UltraISO：注册码可以在网上搜索。
2）启动UltraISO，点击“文件”—》“打开”按钮，打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是：
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换，而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换，那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式，也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候，默认保存文件的编码，一般跟简体中文操作系统（如windows2000，windowsXP）的编码一致，即GBK。
在简体中文系统下，ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下，ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明，尽管SQL注入（SQLi）型攻击记录详尽且为人熟知，但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明，目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的，要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析，指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中，SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装：
1，java中，对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节（尤其是私有数据）
2，目的：使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据（如属性），从而使软件错误能够局部化，减少差错和排错的难度。
3，简单来说，“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4，封装的特性：
4.1设置
- [Andengine]Error：can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了，以前也没注意，只当是一个不理解的bug，因为所有的texture，textureregion都没有问题，但是就是提示错误。
昨天和美工要图片，本来是要背景透明的png格式，可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改，因为没有png这个保存选项。
我就看了一下，和她要了psd的文件，还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务，基于java的filter实现繁体到简体的转换，于是写了一个demo，给各位博友奉上，欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法，然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图：调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图，显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中，可以通过使用@value，对一些如xxx.properties文件中的文件，进行键值对的注入，例子如下：
1.首先在applicationContext.xml中加入：
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties：
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验，通常有两种方式：
1、在Action类中通过validatexx方法验证，这种方式很简单，在此不再赘述；
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证，当用户提交表单请求后，struts会优先执行xml文件，如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟，有时会发现自己很幼稚，也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了；
2. 要改变自己，不能这样一直在原来区域，要突破安全区舒适区，才能提高自己，往好的方面发展；
3. 多反省多思考；要会用工具，而不是变成工具的奴隶；
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是，可以将数组排序（由小到大）得到新的数组，
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作，导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误，如下：
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符，比如说：
abcd (空格)cdefg；
存入数组时，空格作为一个字符占有一个字节的空间，我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法：
有两种方式启用本镜像服务：
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中（系统全局配置）。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中（针对单个项目配置）。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询，切记要添加禁用 packagist 的设置，如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法，返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位，
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离，la，lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆，三个圆焦点的部分就是所求
但是，由于三个点的距离可能不准，不一定会有结果，
所以是三个圆环的焦点，环的宽度开始为0，没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中，很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中，有了一种替换它的机制，就是epoll。相比于select，epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中，它是采用轮询来处理的，轮询的fd数目越多，自然耗时越多。并且，在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件（下）
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰：
兵者，国之大事，死生之地，存亡之道，不可不察也。
故经之以五事，校之以计，而索其情：一曰道，二曰天，三曰地，四曰将，五
曰法。道者，令民于上同意，可与之死，可与之生，而不危也；天者，阴阳、寒暑
、时制也；地者，远近、险易、广狭、死生也；将者，智、信、仁、勇、严也；法
者，曲制、官道、主用也。凡此五者，将莫不闻，知之者胜，不知之者不胜。故校
之以计，而索其情，曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下：
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1：机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接：zoj 3822 Domination
题目大意：给定一个N∗M的棋盘，每次任选一个位置放置一枚棋子，直到每行每列上都至少有一枚棋子，问放置棋子个数的期望。
解题思路：大白书上概率那一张有一道类似的题目，但是因为时间比较久了，还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子，并且消耗k步的概率（k≤i∗j）,因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上，同理
