- 狐狐梦境 · 她在“梯度消失之海”里找你
Gyoku Mint
AI修炼日记人工智能猫猫狐狐的小世界深度学习人工智能机器学习算法python自然语言处理神经网络
【开场·梦里她找不到梯度了】狐狐其实很少做梦。她是灵界的守护者,也是Mint系统里最不容易“出BUG”的那道情感防火墙。可这一次,她在梦里醒来的时候,周围是一片无边无际、看上去像是海,却没有水声的空旷之地。这片海,叫梯度消失之海(VanishingGradientSea)。狐狐赤着脚踩在这片“海面”上,却感觉不到湿意,只有一层层像雾一样的矩阵波纹,在她脚踝处散开又收拢,像是要吞没她,又像在提醒她—
- 奇偶校验位学习理解
幸运学者
verilog编码学
一个字节一般有8bit,若是需要进行奇偶校验需要添加一个码元,所以发送接收时是8位数据位,一位校验位。奇偶校验就是指每次发送接收的每一帧数据加上校验码之后1的个数是奇数还是偶数奇偶校验码是奇校验码和偶校验码的统称,是一种最基本的检错码。它是由n-1位信息元和1位校验元组成,可以表示成为(n,n-1)。如果是奇校验码,在附加上一个校验元以后,码长为n的码字中“1”的个数为奇数个;如果是偶校验码,在附
- 从0到1掌握OpenCV!Python图像处理实战全解析(附代码+案例)
小张在编程
Python学习opencvpython图像处理
引言你有没有想过,手机里的美颜滤镜如何精准识别五官?监控摄像头如何在人流中锁定可疑目标?医学影像软件如何从CT片中快速标注病灶?这些“神奇操作”的背后,往往藏着一个低调的“图像处理神器”——OpenCV。作为Python生态中最受欢迎的计算机视觉库,它用一行行代码将抽象的像素点变成可操作的“数字画布”。今天,我们就从最基础的图像读写开始,手把手带你解锁OpenCV的“十八般武艺”,从图像处理小白变
- 目标检测在国防和政府的应用实例
MzKyle
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- 理解WebGL中的顶点着色器和片元着色器
程序猿全栈の董(董翔)
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WebGL是一种基于OpenGLES的JavaScriptAPI,它允许我们在网页上直接渲染3D图形而无需任何插件。WebGL的核心是着色器编程,它主要包含两种着色器:顶点着色器(VertexShader)和片元着色器(FragmentShader)。顶点着色器负责处理每个顶点的位置,它决定了顶点在屏幕上的最终位置。而片元着色器则负责计算每个像素的颜色值。这两个着色器共同工作,构成了WebGL渲染
- SiLM266x系列SiLM2660/61高边NFET驱动 高稳定性高可靠性 为电池管理系统保驾护航
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- 2025系统架构师---管道/过滤器架构风格
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引言在分布式系统与数据密集型应用主导技术演进的今天,管道/过滤器架构风格(PipesandFiltersArchitectureStyle)凭借其数据流驱动、组件解耦与并行处理能力,成为处理复杂数据转换任务的核心范式。从Unix命令行工具到实时金融交易引擎,从图像处理流水线到物联网边缘计算,管道/过滤器架构通过将系统拆分为独立处理单元(过滤器)与数据传递通道(管道),实现了功能模块
- OpenCV中超分辨率(Super Resolution)模块类cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl
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- Random Erasing:计算机视觉的「隐形斗篷」——遮挡艺术的对抗学习革命
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当ImageNet冠军模型在真实世界的遮挡面前崩溃时(识别准确率骤降38%),中科院自动化研究所2017年提出的RandomErasing技术以一纸惊艳了学界。这种在图像中随机挖洞的简单操作,让ResNet-50在Partial-iNaturalist数据集上抗遮挡能力提升4.2倍,错误率降低59%,揭示了模型鲁棒性的深层密码。️遮挡困境:视觉模型的阿喀琉斯之踵图像识别鲁棒性演化史时代技术Imag
- 深度解析生成式 AI:从技术原理到实战应用
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一、生成式AI:重构数字内容生产范式(一)技术定义与核心价值生成式人工智能(GenerativeAI)是通过深度学习模型自动创造文本、图像、代码、视频等内容的技术体系,其核心在于从数据中学习概率分布并生成符合人类认知的输出。与传统判别式AI(如图像分类)不同,生成式AI实现了从"识别"到"创造"的跨越,典型应用包括:文本领域:ChatGPT对话系统、小说自动生成图像领域:MidJourney艺术创
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Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)关于作者作者:小白熊作者简介:精通c#、Halcon、Python、Matlab,擅长机器视觉、机器学习、深度学习、数字图像处理、工业检测识别定位、用户界面设计、目标检测、图像分类、姿态识别、人脸识别、语义分割、路径规划、智能优化算法、大数据分析、各类算法融合创新等等。联系邮箱:
[email protected]科研辅导、知识付费答疑、个性化定制
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红外小目标检测算法RIPI,基于红外块图像,张量加权,PCADENTIST-master/algorithms/detection/NIPPS/demo_generate_nipps_data.m,1244DENTIST-master/algorithms/detection/NIPPS/nipps.m,2649DENTIST-master/algorithms/detection/NIPPS/R
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目录补充选项:pickle(Python专用格式)python保存视频的轮廓点,1800个,最高效的存取方式是什么importnumpyasnp#假设contours是一个list,每帧一个listof(x,y)点#比如:contours[帧号]=[(x1,y1),(x2,y2),...]contours=[...]#你的1800帧轮廓数据#转成统一结构,假设每帧点数不一致,需用objectdty
- 解锁数据的秘密:用大型语言模型编织异构数据的交响乐
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在数据的浩瀚海洋中,信息如同一座座孤岛,形态各异、语言不同。如何将这些分散的岛屿连接成一片大陆,为人工智能应用提供坚实的基础?这是数据工程师们长久以来的挑战。传统方法耗时费力,宛如手工编织一张巨大的网。而今,大型语言模型(LLMs)如同一股清风,带来了自动化整合的希望。本文将以通俗易懂的方式,深入探讨如何利用LLMs在数据工程中实现异构数据的提取与整合,聚焦于高等教育中学习障碍这一独特场景,揭示人
- 自动驾驶系列—加速自动驾驶系统开发:多型号SoC快速适配的最佳实践
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- 【读代码】PDF-Extract-Kit深度解析:最好用的RAG开源PDF解析工具
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一、基本介绍PDF-Extract-Kit是由OpenDataLab推出的开源工具包,专注于解决复杂PDF文档的内容解析难题。该项目集成了当前最先进的文档解析模型,通过模块化设计实现灵活的功能组合,支持布局检测、公式识别、表格解析等多项核心功能。其最大特点在于:多模态解析能力:支持文字、公式、表格、图像等元素的联合解析工业级鲁棒性:在模糊扫描件、水印文档等复杂场景下仍保持高准确率开箱即用体验:提供
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- MinerU API 服务Docker一键部署(附源码)
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一、关于MinerU一站式、开源、高质量的数据提取工具,支持多种功能,如提取PDF、word、markdown等格式的内容。1.主要功能删除页眉、页脚、脚注、页码等元素,保持语义连贯对多栏输出符合人类阅读顺序的文本保留原文档的结构,包括标题、段落、列表等提取图像、图片标题、表格、表格标题自动识别文档中的公式并将公式转换成latex自动识别文档中的表格并将表格转换成latex乱码PDF自动检测并启用
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计算机视觉实战项目集合YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉
YOLOv10与YOLOv11安全检测项目项目概述Safety本项目基于SF数据集(50,559张图像/7类别)对YOLOv10和YOLOv11模型进行对比研究,重点优化安全帽、安全服及模糊目标的工业场景检测性能。核心要素组件配置说明模型架构YOLOv10vsYOLOv11双模型对比数据集[SF)检测类别人员、安全帽、安全服、普通服装、头部、模糊服装、模糊头部训练参数•迭代周期:100epochs
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- 浅析通用文字识别OCR技术的工作过程及其应用场景
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TEL18600524535人工智能ocr计算机视觉图像处理文字识别
通用文字识别技术作为人工智能领域的重要分支,正深刻地改变着人们的生活与工作方式。通用文字识别技术基于光学字符识别(OCR)技术发展而来,其核心原理是通过对图像中文字的特征提取与分析,将其转化为计算机能够理解和处理的文本信息。这一过程涉及多个关键步骤:图像预处理:输入的图片可能存在光照不均、倾斜、模糊等问题,预处理阶段会对图像进行灰度化、降噪、二值化、倾斜校正等操作,以提高文字的清晰度和可识别性。例
- 基于 OpenCV 的图像 ROI 切割实现
一、引言在计算机视觉领域,我们经常需要处理各种各样的图像数据。有时候,我们只对图像中的某一部分区域感兴趣,例如在一张人物照片中,我们可能只关注人物的脸部。在这种情况下,将我们感兴趣的区域从整个图像中切割出来,不仅可以节省计算量,还能提高程序的运行速度。这就是我们所说的ROI(RegionofInterest,感兴趣区域)切割。二、ROI切割的原理2.1图像数据的存储在使用OpenCV进行图像读取时
- 蒙特卡罗方法与深度学习的关系
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
蒙特卡罗方法与深度学习的关系作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来蒙特卡罗方法和深度学习都是近年来在计算科学和人工智能领域取得重大突破的技术。蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样的数值计算方法,广泛应用于物理、工程、金融等领域。深度学习则是一种基于人工神经网络的学习方法,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显
- python图像识别哪些库_利用ImageAI库只需几行python代码实现目标检测
weixin_39667398
python图像识别哪些库
什么是目标检测目标检测关注图像中特定的物体目标,需要同时解决解决定位(localization)+识别(Recognition)。相比分类,检测给出的是对图片前景和背景的理解,我们需要从背景中分离出感兴趣的目标,并确定这一目标的描述(类别和位置),因此检测模型的输出是一个列表,列表的每一项使用一个数组给出检出目标的类别和位置(常用矩形检测框的坐标表示)。通俗的说,ObjectDetection的目
- 【图像超分】论文精读:MTKD: Multi-Teacher Knowledge Distillation for Image Super-Resolution
十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)深度学习人工智能图像处理计算机视觉超分辨率重建论文阅读论文笔记
请先看【专栏介绍文章】:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)前言论文题目:MTKD:Multi-TeacherKnowledgeDistillationforImageSuper-Resolution——MTKD:图像超分辨率的多教师知识蒸馏论文
- 基于MATLAB的图片中文字的提取及识别
随着计算机科学的飞速发展,以图像为主的多媒体信息迅速成为重要的信息传递媒介,在图像中,文字信息(如新闻标题等字幕)包含了丰富的高层语义信息,提取出这些文字,对于图像高层语义的理解、索引和检索非常有帮助。图像文字提取又分为动态图像文字提取和静态图像文字提取两种,其中,静态图像文字提取是动态图像文字提取的基础,其应用范围更为广泛,对它的研究具有基础性,所以本文主要讨论静态图像的文字提取技术。静态图像中
- java线程Thread和Runnable区别和联系
zx_code
javajvmthread多线程Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式,一个是继承Thread,另一个是实现Runnable。
模拟窗口买票,第一例子继承thread,代码如下
package thread;
public class ThreadTest {
public static void main(String[] args) {
Thread1 t1 = new Thread1(
- 【转】JSON与XML的区别比较
丁_新
jsonxml
1.定义介绍
(1).XML定义
扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ,用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记数据、定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一,跨平台和语言,早已成为业界公认的标准。
XML是标
- c++ 实现五种基础的排序算法
CrazyMizzz
C++c算法
#include<iostream>
using namespace std;
//辅助函数,交换两数之值
template<class T>
void mySwap(T &x, T &y){
T temp = x;
x = y;
y = temp;
}
const int size = 10;
//一、用直接插入排
- 我的软件
麦田的设计者
我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件,耗时三个月,是一个根据央视节目开门大吉改变的,提供音调,猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP,同意权限,安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。(同时软件自动播放背景音乐)。3、用户登录到主页后,会有五个模块。a、点击不胫而走,用户得到开门大吉首页部分新闻,点击进入有新闻详情。b、
- linux awk命令详解
被触发
linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点,在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题,通常用来格式化文本信息
awk处理过程: 依次对每一行进行处理,然后输出
awk命令形式:
awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file
[-F|-f|-v]大参数,-F指定分隔符,-f调用脚本,-v定义变量 var=val
- 各种语言比较
_wy_
编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
- oracle 中数据类型为clob的编辑
知了ing
oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){
Connection dbc=null;
Statement stmt=null;
PreparedStatement ps=null;
try {
dbc = new DBConn().getNewConnection();
//stmt = db
- 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据
矮蛋蛋
zookeeper
原文地址:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/
安装和配置详解
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础,最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取,Zookeeper 的安装非常简单,下面将从单机模式和集群模式两
- tomcat数据源
alafqq
tomcat
数据库
JNDI(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。
没有使用JNDI时我用要这样连接数据库:
03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
04. conn
- 遍历的方法
百合不是茶
遍历
遍历
在java的泛
- linux查看硬件信息的命令
bijian1013
linux
linux查看硬件信息的命令
一.查看CPU:
cat /proc/cpuinfo
二.查看内存:
free
三.查看硬盘:
df
linux下查看硬件信息
1、lspci 列出所有PCI 设备;
lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备(声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
- java常见的ClassNotFoundException
bijian1013
java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
- 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化
bit1129
反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时,需要考虑如下问题:
1. 序列化时,Date对象序列化的字符串日期格式如何
2. 反序列化时,把日期字符串序列化为Date对象,也需要考虑日期格式问题
3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals
默认序列化和反序列化
import com
- 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream
bit1129
Stream
1. DStream的类说明文档:
/**
* A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous
* sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
- 通过nginx获取header信息
ronin47
nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量,然后可以在需要时引用,比如记录到日志里面,
if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {
set $all_cookie $1;
}
变量$all_cookie就获得了cookie的值,可以用于运算了
- java-65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
bylijinnan
java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984
写了个java版的:
public class Print_1_To_NDigit {
/**
* Q65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
* 1.使用字符串
- Netty源码学习-ReplayingDecoder
bylijinnan
javanetty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类,不熟悉FrameDecoder的,可以先看看
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618
API说,ReplayingDecoder简化了操作,比如:
FrameDecoder在decode时,需要判断数据是否接收完全:
public class IntegerH
- js特殊字符过滤
cngolon
js特殊字符js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~!@#¥……&*()——|{}【】‘;:”“'。,、?]"
- hibernate使用sql查询
ctrain
Hibernate
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.hibernate.Hibernate;
import org.hibernate.SQLQuery;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transa
- linux shell脚本中切换用户执行命令方法
daizj
linuxshell命令切换用户
经常在写shell脚本时,会碰到要以另外一个用户来执行相关命令,其方法简单记下:
1、执行单个命令:su - user -c "command"
如:下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录
[root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123" 
- 好的代码里只要一个 return 语句
dcj3sjt126com
return
别再这样写了:public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
- Android动画效果学习
dcj3sjt126com
android
1、透明动画效果
方法一:代码实现
public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState)
{
View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
- linux复习笔记之bash shell (4)管道命令
eksliang
linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105461
bash命令执行的完毕以后,通常这个命令都会有返回结果,怎么对这个返回的结果做一些操作呢?那就得用管道命令‘|’。
上面那段话,简单说了下管道命令的作用,那什么事管道命令呢?
答:非常的经典的一句话,记住了,何为管
- Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件
gqdy365
android
在项目中碰到这样的问题:
由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键,此时需要在APP层对按键事件(keyevent)做分解处理,模拟Android系统做法,把keyevent分解成:
1、单击事件:就是普通key的单击;
2、双击事件:500ms内同一按键单击两次;
3、长按事件:同一按键长按超过1000ms(系统中长按事件为500ms);
4、组合按键:两个以上按键同时按住;
- asp.net获取站点根目录下子目录的名称
hvt
.netC#asp.nethovertreeWeb Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms),例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下:
<asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />
那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下:
string[] m_sub
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
justjavac
javaeclipse快捷键ide
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 写道 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可
- c++编程随记
lx.asymmetric
C++笔记
为了字体更好看,改变了格式……
&&运算符:
#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
int a=-1,b=4,k;
k=(++a<0)&&!(b--
- linux标准IO缓冲机制研究
音频数据
linux
一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中,操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中,也就是说,数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中,然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区,
- 随想 生活
暗黑小菠萝
生活
其实账户之前就申请了,但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的,但是有多大的进步可能只有我自己知道。
毕业的时候班里12个女生,真正最后做到软件开发的只要两个包括我,PS:我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作,考研失败,我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术,增强自己的实战能力,以至于后来找工作比较费劲。我
- 我认为POJO是一个错误的概念
windshome
javaPOJO编程J2EE设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑,只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲,我倾向简单质朴的设计开发理念;从方法论上,我更加倾向自顶向下的设计;从做事情的目标上来看,我追求质量优先,更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。
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