清华团队发布多模态“神探”Migician：24.94%性能碾压，解锁多图定位的无限可能—

【EI会议征稿】东北大学主办第三届机器视觉、图像处理与影像技术国际会议（MVIPIT 2025）诗远Yolanda 图像处理计算机视觉考研视频机器学习论文阅读
一、会议信息大会官网：www.mvipit.org官方邮箱：[email protected]会议地点：辽宁沈阳主办单位：东北大学会议时间：2025年9月27日-9月29日二、征稿主题集中但不限于“机器视觉、图像处理与影像技术”等其他相关主题。机器视觉：视觉中的统计机器学习；立体视觉标定；几何建模与处理；人脸识别与手势识别；早期视觉和生物学启发的视觉；光流法和运动追踪；图像分割和图像分类；基于模型的视觉
mysql怎样区分「主表」与从表跨越七海 Database System Design mysql 数据库 sql
实体完整性是通过主键约束实现的，而参照完整性是通过外键约束实现的，两者都是为了保证数据的完整性和一致性。主键约束比较好理解，就是主键值不能为空且不重复，已经强调好多次，所以这里重点记录对外键约束的学习。主表与从表若同一个数据库中，B表的外键与A表的主键相对应，则A表为主表，B表为从表。假设学生表(学号，姓名，性别，专业号)，专业表(专业号，专业名称)，则学生表中的专业号为学生表的外键，其与专业表中
MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参 AI天才研究院 AI人工智能与大数据人工智能自动化运维 ai
MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参关键词：MCP模型、自动化调参、AI训练、超参数优化、上下文协议、机器学习、深度学习摘要：本文深入探讨MCP模型上下文协议在AI模型训练自动化调参中的应用。MCP(ModelContextProtocol)是一种创新的自动化调参框架，通过上下文感知和动态参数调整机制，显著提升模型训练效率和性能。文章将从理论基础、算法实现、数学原理到实际应用进行
爬虫基础-urllib库的使用 a little peanut Python3网络爬虫 python 爬虫开发语言
注：本文章为学习过程中对知识点的记录，供自己复习使用，也给大家做个参考，如有错误，麻烦指出，大家共同探讨，互相进步。借鉴出处：该文章的路线和主要内容：崔庆才（第2版）python3网络爬虫开发实战bytes类型：https://blog.csdn.net/apple_50618492/article/details/114677967python中文官网：https://docs.python.o
AI--提升效率、驱动创新的核心引擎保持学习ing AI编程自动化低代码
自动化代码生成、低代码/无代码开发、算法优化实践等新兴技术在软件开发领域正逐渐崭露头角。这些技术为开发者提供了更高效、更便捷的开发方式，大大提升了软件开发的效率和质量。本文重点探讨的是这些技术在实际应用中的价值和优势。1、自动化代码生成1.1优势自动化代码生成是利用机器学习和人工智能技术，通过分析需求和已有代码，生成可用的代码片段或完整的程序。这种技术可以极大地减少开发人员的工作量，提高开发效率。
图论基础知识深度优先（Depth First Search, 简称DFS），广度优先（Breathe First Search, 简称BFS） mmaerd Leetcode刷题学习记录深度优先图论宽度优先机考
图论基础知识学习记录自代码随想录dfs与bfs区别dfs是沿着一个方向去搜，不到黄河不回头，直到搜不下去了，再换方向（换方向的过程就涉及到了回溯）。bfs是先把本节点所连接的所有节点遍历一遍，走到下一个节点的时候，再把连接节点的所有节点遍历一遍，搜索方向更像是广度，四面八方的搜索过程。深度优先搜索理论（DepthFirstSearch,简称DFS）搜索方向，是认准一个方向搜，直到碰壁之后再换方向换
深度解析基于贝叶斯的垃圾邮件分类大千AI助手人工智能 Python #OTHER 分类数据挖掘人工智能机器学习算法贝叶斯 Bayes
贝叶斯垃圾邮件分类的核心逻辑是基于贝叶斯定理，利用邮件中的特征（通常是单词）来计算该邮件属于“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的概率，并根据概率大小进行分类。它是一种朴素贝叶斯分类器，因其假设特征（单词）之间相互独立而得名（虽然这在现实中不完全成立，但效果通常很好）。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的
【Go】入门Go应该怎么学 CodeWithMe Go golang 开发语言后端
Go语言学习路线图一、为什么学Go？简洁、直观，容易上手，语法像C又比C简洁天然支持并发（goroutine+channel）编译速度快、跨平台强、部署简单（一个二进制）在云原生（K8s）、微服务、工具链开发领域非常受欢迎拥有丰富的标准库与成熟的社区二、学习阶段与资源第一阶段：Go基础语法&核心概念内容：变量、常量、类型流程控制（if、for、switch）数组、切片、map、字符串函数、返回值、
YOLOv11革命性升级：基于MobileNetv4的UIB和ExtraDW模块重构C3k2架构，实现移动端推理性能飞跃博导ai君深度学习教学-附源码 YOLO 重构
引言与背景概述在当今人工智能飞速发展的时代，目标检测技术已成为计算机视觉领域的核心技术之一。从自动驾驶汽车到智能安防系统，从移动端AR应用到工业质检，目标检测无处不在。然而，随着应用场景的多样化，特别是移动端和边缘设备的普及，对模型的计算效率提出了更为严苛的要求。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法作为目标检测领域的领军者，一直在精度与速度之间寻求最佳平衡。从YOLOv1到最新的YO
从零开始：Python实现语音识别的完整教程_副本 AIGC应用创新大全 AI大模型与大数据技术 AI人工智能与大数据应用开发 MCP&Agent 云算力网络 python 语音识别开发语言 ai
从零开始：Python实现语音识别的完整教程关键词：Python、语音识别、语音转文本、音频处理、机器学习、深度学习、自然语言处理摘要：本文将带你从零开始学习如何使用Python实现语音识别功能。我们将从基础概念讲起，逐步深入到实际代码实现，涵盖音频处理、特征提取、模型训练等关键环节，最终构建一个完整的语音识别系统。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，都能从本教程中获得实用的知识和技能。背景介绍
爬虫实战之图片及人物信息爬取 nightunderblackcat Python进阶爬虫 python
爬虫对于许多Python初学者来说都是一个好玩有趣的技能,但大多数人都是从网上得来的经验,会认为学习爬虫是件很难的事,像处理反爬机制以及反反爬,总是让人望而却步,今天我们来进行爬虫实操,需要注意爬虫本身并不违法,但恶意爬取文件将会涉及相关法律,为避免不必要的纠纷,本文采取一个不存在的网站进行演示,本文适合Python初学者以及爬虫初学者学习,博主是大一.所以讲的话和相关技能并不特别专业,望大家谅解
Unity引擎开发：VR渲染技术_（19）.VR项目实例开发 chenlz2007 虚拟现实游戏2 unity vr lucene 游戏引擎 json 全文检索
VR项目实例开发在本节中，我们将通过一个具体的虚拟现实项目实例，详细介绍如何在Unity引擎中实现VR渲染技术。我们将从项目的基本设置开始，逐步讲解如何创建VR场景、配置相机、添加交互元素、优化性能等方面的内容。通过本节的学习，您将能够掌握在Unity中开发VR项目的基本流程和技术要点。1.项目基本设置1.1创建新的VR项目首先，打开UnityHub并创建一个新的项目。选择“3D”模板，然后在项目
七天学完十大机器学习经典算法-05.从投票到分类：K近邻(KNN)算法完全指南
接上一篇《七天学完十大机器学习经典算法-04.随机森林：群众智慧的机器学习实践》想象一下，你搬进了一个新小区。想知道这个小区整体氛围如何？最直接的方法就是看看你最近的几家邻居是什么样的人——如果邻居们都很安静、整洁，小区大概率不错；如果邻居们深夜喧哗、环境杂乱，你可能就得重新考虑了。K近邻（K-NearestNeighbors,KNN）算法的核心思想，就如同这个观察邻居的过程。它是机器学习中最直观
分类预测 | MATLAB实现BP神经网络多特征分类预测 matlab科研社分类 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
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
自然语言处理之文本生成：Recurrent Neural Networks (RNN)：序列模型与语言模型 zhubeibei168 自然语言处理自然语言处理 rnn 语言模型人工智能机器翻译生成对抗网络
自然语言处理之文本生成：RecurrentNeuralNetworks(RNN)：序列模型与语言模型自然语言处理简介NLP的基本概念自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支&#
Android Gantt View 安卓实现项目甘特图 netkiller-BG7NYT Android 手札 android 甘特图
需要做一个项目管理工具，其中使用到了甘特图。发现全网甘特图解决方案比较少，于是自动动手丰衣足食。前面我用Python和Node.js前端都做过，这次仅仅是移植到Android上面。其实甘特图非常简单，开发也不难，如果我专职去做，能做出一个非常棒产品。我写这个只是消遣，玩玩，闲的蛋痛，所以不怎么上心，就搞成下面这德行吧。仅仅供大家学习，参考。那天心情好了，完善一下。屏幕布局文件
2025年 UI 自动化框架使用排行 Thomas Kant 自动化测试 ui 自动化运维
亲爱的技术爱好者们，热烈欢迎来到Kant2048的博客！我是ThomasKant，很开心能在CSDN上与你们相遇～本博客的精华专栏：【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】</
机电一体化c语言程序设计,机电一体化专业《C语言程序设计》课程标准爱吃糖的果子狸机电一体化c语言程序设计
山东海事职业学院机电一体化专业《C语言程序设计》课程标准一、课程性质与任务《C语言程序设计》是机电一体化专业的职业能力素质课程之一，并且是本专业的核心专业课程之一，理论性和实践性均较强，既要掌握理论概念，又要动手编程，还要上机调试运行。通过本课程的学习，使学生掌握基本的程序设计过程和技巧，熟练应用MicrosoftVisualC6.0集成环境进行C语言的编写、编译与调试，培养学生的逻辑思维能力、抽
使用Ultralytics YOLO进行数据增强 alpszero YOLO计算机视觉应用 YOLO 人工智能机器学习
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。
算法竞赛备考冲刺必刷题（C++） | 洛谷 P1001 A+B Problem 热爱编程的通信人 c++算法
本文分享的必刷题目是从蓝桥云课、洛谷、AcWing等知名刷题平台精心挑选而来，并结合各平台提供的算法标签和难度等级进行了系统分类。题目涵盖了从基础到进阶的多种算法和数据结构，旨在为不同阶段的编程学习者提供一条清晰、平稳的学习提升路径。欢迎大家订阅我的专栏：算法题解：C++与Python实现！附上汇总贴：算法竞赛备考冲刺
Python 数据分析与可视化 Day 11 - 特征工程基础蓝婷儿 python python 数据分析人工智能
✅今日目标理解特征工程在数据分析和机器学习中的意义掌握常见特征类型的处理方式：数值型、类别型、时间型学习特征提取、转换、标准化、独热编码（One-HotEncoding）等核心操作为后续建模任务做好特征准备工作一、什么是特征工程？特征工程是将原始数据转换为模型可学习的“特征向量”的过程，是机器学习效果好坏的核心因素之一。常见任务包括：缺失值处理（已学）异常值处理（已学）数值归一化、标准化类别变量编
全球人工智能与大模型发展全景：技术历程、产品概览与未来趋势软件职业规划人工智能搜索引擎
一、人工智能的发展历程（一）萌芽期（1950s-1980s）1956年：人工智能的诞生人工智能（AI）的概念在1956年的达特茅斯会议上被正式提出。那是一个充满梦想和探索的时代，一群年轻的科学家，包括约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）、马文·明斯基（MarvinMinsky）和克劳德·香农（ClaudeShannon）等，齐聚达特茅斯学院，共同探讨一个前所未有的课题：如何让机器模拟人类智能。
推荐几本人工智能方面的书（入门级）人邮异步社区人工智能深度学习神经网络
以下推荐几本适合入门人工智能的书籍，帮助你逐步建立基础知识和理解：一、数学基础类《数学之美》推荐理由：深入浅出地讲解了自然语言处理与搜索方向的数学原理，对于理解算法背后的数学逻辑非常有帮助。本书的章节名称，有“统计语言模型”“谈谈中文分词”“贾里尼克和现代语言处理”“布尔代数和搜索引擎”“信息指纹及其应用”等，似乎太过专业，实际上高中和大学低年级的同学们都能看得懂，当然本书因此也可以称得上是“高级
分布式学习嘉陵妹妹分布式学习
1.列举三个非冯·诺依曼计算结构非冯结构是指不遵循传统冯·诺依曼体系的计算架构，包括：数据流结构（DataflowArchitecture）：指令执行取决于数据的可用性而不是程序计数器。神经网络结构（NeuralNetworkArchitecture）：模拟生物神经元连接，用于人工智能。量子计算结构（QuantumComputingArchitecture）：利用量子比特和量子叠加原理进行计算。2
C++———类与对象（中） dragoooon34 C++c++开发语言学习学习方法
引言书接上文类与对象（上），我们学习类与对象的一些基础知识，接下来我们接着学习。类的默认成员函数在C++中，当你定义一个类时，即使没有显式地声明某些成员函数，编译器也会为该类自动生成一些默认的成员函数。⼀个类，我们不写的情况下编译器会默认生成以下6个默认成员函数，需要注意的是这6个中最重要的是前4个，最后两个取地址重载不重要，我们稍微了解⼀下即可。其次就是C++11以后还会增加两个默认成员函数，移
线性代数-第9篇：二次型与正定矩阵：优化问题的数学基础程序员勇哥人工智能(AI)线性代数人工智能大数据 python
线性代数-第9篇：二次型与正定矩阵：优化问题的数学基础在人工智能、量化投资和大数据分析中，优化问题无处不在，比如机器学习的损失函数最小化、量化投资组合的风险最小化等。而二次型与正定矩阵作为线性代数中的重要概念，为解决这些优化问题提供了坚实的数学基础。本篇将深入解析它们的原理及其在实际场景中的关键应用。一、二次型：从向量到函数的桥梁1.定义与表达式二次型是一个关于向量x\mathbf{x}x的二次齐
激活函数和批归一化（BatchNorm）
简单记录学习~。在神经网络中，激活函数和批归一化（BatchNorm）的配合使用是为了解决‌数据分布偏移‌和‌梯度不稳定‌问题。以下是逐步解释：1.激活函数为何导致值向上下限移动？‌以Sigmoid/Tanh为例‌：这类饱和型激活函数（如Sigmoid、Tanh）的导数在输入绝对值较大时会趋近于0（饱和区）。例如：Sigmoid的输出范围是(0,1)当输入≫0时，输出接近1；x≪0时，输出接近0。
Python虚拟环境管理：conda、venv、pipenv三国杀 network爬虫 python conda 数据库 jupyter
Python虚拟环境管理：conda、venv、pipenv三国杀作为一名在Python生态系统中学习实践了六年的开发者，我深刻体会到了Python虚拟环境管理工具的重要性和复杂性。从最初接触virtualenv时的懵懂，到现在熟练使用conda、venv、pipenv等工具，每一次的学习和实践都让我对Python环境管理有了更深的理解。今天，我想和大家分享一下这几年来对这三个主流工具的使用心得，
C#教程（2）———— 各式各样的数据类型值类型篇大朋Sir C#教程 c#
C#教程（2）————各式各样的数据类型前言1数据类型概述2值类型2.1数值类型2.1.1整数类型2.2浮点数类型2.3字符类型2.4布尔类型2.5其它值类型2.6sizeof关键字总结前言在上一篇文章中，我们简单介绍了C#语言的历史，并通过一个简单的打印“HelloWorld”的程序，一起了解了C#程序的基本结构，那么在今天，我们将进一步学习更多的内容。我们的现实生活中总是存在着各式各样的数据，
关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题何必如此文件下载压缩 jsp 文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出，大致流程都是一样的。一、文件打包下载 1.文件写入压缩包 string mainPath="D:\upload\"; 下载路径 string tmpfileName=jar.zip; &n
【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析 bit1129 Stream
以如下代码为例（SocketInputDStream）： Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中，撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制，restart方法，默认情况下在Receiver挂了之后，间隔两秒钟重新建立Socket连接)，读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
spark master web ui 端口8080被占用解决方法 daizj 8080 端口占用 spark master web ui
spark master web ui 默认端口为8080，当系统有其它程序也在使用该接口时，启动master时也不会报错，spark自己会改用其它端口，自动端口号加1，但为了可以控制到指定的端口，我们可以自行设置，修改方法： 1、cd SPARK_HOME/sbin 2、vi start-master.sh 3、定位到下面部分
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取周凡杨 oracle 执行计划
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datasource配置有很多种，我介绍的一种是采用c3p0的，它的百科地址是： http://baike.baidu.com/view/920062.htm  <bean name="propertiesConfig" class="org.springframework.b
web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（三）老A不折腾 finereport FAQ 报表软件
这里写点抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。 1、repeated column width is largerthan paper width：这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
mysql 用户管理墙头上一根草 linux mysql user
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关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题 aijuans spring Spring 入门 Spring 实例 Spring3 Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞如果大家使用 spring 控制事务，使用 Open Session In View 模式， com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
百度词库联想 annan211 百度
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int数据与byte之间的相互转换实现代码百合不是茶位移 int转byte byte转int 基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来; 主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029 int转byte; byte转int; /** * 字节转成int,int转成字节 * @author Administrator *
简单模拟实现数据库连接池 bijian1013 java thread java多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池实例1： package com.bijian.thread; public class DB { //private static final int MAX_COUNT = 10; private static final DB instance = new DB(); private int count = 0; private i
一种基于Weblogic容器的鉴权设计 bijian1013 java weblogic
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【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化 bit1129 hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM，都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式，比如JSON)，然后在反序列化为Java对象，这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输)，本文定义一个比较符合工作中。 1. 定义三个POJO Person类 package com.tom.hes
【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能 bit1129 hadoop
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中国互联网走在“灰度”上 ronin47 管理灰度
中国互联网走在“灰度”上（转）文/孕峰第一次听说灰度这个词，是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词，可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面，是规规矩矩，清清楚楚，泾渭分明，严谨条理，是决不妥协，不转弯，认死理。黑白分明不是灰度，像彩虹那样
java-51-输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。 bylijinnan java
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[游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题 comsci 生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意玩这个游戏的时间，每天不要超过一个小时，且每次玩游戏最好在白天结束游戏之后，最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息，让自己恢复人的生气 &nb
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用途说明设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯，那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问题，但对于带命令行参数的命令，链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】，使长命令变短，使常用的长命令行变短，强制执行命令时询问等。常用参数格式：alias 格式：ali
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