haar-like feature

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化林聪木 matlab 算法深度学习
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图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images cccc来财算法计算机视觉深度学习
无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区，去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换，在实际的图像拼接任务中，由于输入图像的多样性和复杂性，经过第一阶段的粗对齐后，图像往往无法完全对齐。为了让网络能够感知到这些错位区域，特别是在高分辨率和大视差的情况下，设计了低分辨率变形分支，先在低分辨率下对图像进行处理和学习
Batch Normalization理解 zhimengxiang 图像处理人工智能图像处理
BatchNormalization理解BatchNormalization：批归一化我们在图像预处理过程中通常会对图像进行标准化处理，这样能够加速网络的收敛，如下图所示，对于Conv1来说输入的就是满足某一分布的特征矩阵，但对于Conv2而言输入的featuremap就不一定满足某一分布规律了（注意这里所说满足某一分布规律并不是指某一个featuremap的数据要满足分布规律，理论上是指整个训练
Vue+OpenLayers 实现点击查询要素信息小zhi学习 vue+ol vue.js css css3
1、给地图绑定点击事件this.map.on('click',this.mapClick);2、导入axiosnpmiaxiosimportaxiosfrom'axios'3、编写方法mapClick(event){//获取url的getFeatureInfo请求地址varurl=this.layer.getSource().getFeatureInfoUrl(event.coordinate,t
Vue2+OpenLayers点聚合功能实现（提供Gitee源码）黄团团 Vue OpenLayers vue.js 前端数据库 html
目录一、案例截图二、安装OpenLayers库三、代码实现3.1、初始化点位3.2、初始化VectorSource3.3、初始化Cluster3.4、初始化VectorLayer3.5、完整代码四、Gitee源码一、案例截图一定距离的点（可配置）系统会自动聚合：二、安装OpenLayers库npminstallol三、代码实现3.1、初始化点位这里返回一个Features集合，也就是点位集合。关键
RY9121 17V 2A 500KHz ECOT PWM Sync Step-Down Regulator BTSS2013 同步降压调节器
1、FeaturesWide4.5Vto17VOperatingInputRange110mΩ/70mΩLowRDs(oN)InternalPower2AContinuousOutputCurrentMOSFETS500KHzSwitchingFrequencyOutputAdjustablefrom0.6VECOTModeControlwithFastTransientNoSchottkyDio
【大模型学习】第十九章什么是迁移学习好多渔鱼好多 AI大模型人工智能大模型 AI 机器学习迁移学习
目录1.迁移学习的起源背景1.1传统机器学习的问题1.2迁移学习的提出背景2.什么是迁移学习2.1迁移学习的定义2.2生活实例解释3.技术要点与原理3.1迁移学习方法分类3.1.1基于特征的迁移学习（Feature-basedTransfer）案例说明代码示例3.1.2基于模型的迁移（Model-basedTransfer）案例说明BERT用于情感分析的例子3.1.3基于实例的迁移（Instanc
基于python 利用ERA5 资料绘制水汽剖面图 happycatherin python numpy matplotlib
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实现预约会见应用鸿蒙示例代码
本文原创发布在华为开发者社区。介绍本示例是对标预约会见类产品，以此开发的行业通用Demo，实现基础的注册、登录、一二级页面布局参考等功能，工程以feature方式进行模块化设计。本示例是使用ArkTS编写的预约会见类产品UI页面，方便开发者后续进行进一步开发。实现预约会见应用源码链接效果预览使用说明打开应用后，用户可以根据需求查看应用。开发者可以根据此示例后续进行进一步开发。实现思路进入页面后进入
前部分知识复习01 太妃糖耶 unity
一、关于变体1.#pragmamulti_compileA2.#pragmashader_featureAUnity提供了两个关键字来定义宏multi_compile和shader_feature，Unity会根据宏定义来生成不同种类的shader，这些不同种类的shader就是所谓的变体。multi_compile的特点如下：1、会组合爆炸#pragmamulti_compileAB#pragm
基于线性回归和多项式回归的完整代码 yzx991013 回归线性回归算法
‌1.导入必要库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.metricsi
pytest+allure 入门大霞上仙测试 pytest
使用allure如何生成自动化测试报告？一文详解allure的使用。_allure测试报告-CSDN博客例子：[email protected]("闹钟")@allure.feature("闹钟增删")classTestSchedule():defsetup_class(self):print("清理测试数据--------删除所有闹钟")@a
100.Vue3 + OpenLayers：使用 marker-feature 添加 Marker 吉檀迦俐 OpenLayers vue.js 前端 javascript 深度学习 openlayers
在前端GIS（地理信息系统）开发中，OpenLayers是一个强大的开源地图库，可以帮助开发者快速构建Web地图应用。本文将详细介绍如何在Vue3项目中，使用OpenLayers并结合marker-feature插件来添加Marker。1.项目初始化如果你的Vue3项目还没有创建，可以使用Vite进行快速搭建：npmcreatevite@latestvue-openlayers-demo--tem
Ubuntu16.04切换内核启动 StruggleYouth ubuntu系统操作
1.该命令显示内核的启动顺序zgw@zgw-ThinkPad:~$grepmenuentry/boot/grub/grub.cfgif[x"${feature_menuentry_id}"=xy];thenmenuentry_id_option="--id"menuentry_id_option=""exportmenuentry_id_optionmenuentry'Ubuntu'--class
深度学习和机器学习的差异 The god of big data 教程深度学习机器学习人工智能
一、技术架构的本质差异传统机器学习（MachineLearning）建立在统计学和数学优化基础之上，其核心技术是通过人工设计的特征工程（FeatureEngineering）构建模型。以支持向量机（SVM）为例，算法通过核函数将数据映射到高维空间，但特征提取完全依赖工程师的领域知识。这种"人工特征+浅层模型"的结构在面对复杂非线性关系时容易遭遇性能瓶颈。深度学习（DeepLearning）作为机器
AF3 squeeze_features函数解读 qq_27390023 pytorch 深度学习人工智能生物信息学
AlphaFold3data_transforms模块的squeeze_features函数的作用去除蛋白质特征张量中不必要的单维度（singletondimensions）和重复维度，以使其适配AlphaFold3预期的输入格式。源代码：defsqueeze_features(protein):"""Removesingletonandrepeateddimensionsinproteinfea
(即插即用模块-特征处理部分) 三十、(2024) BFAM & CBM & DFEM 特征聚合+特征提取+边界感知御宇w 即插即用-特征处理深度学习计算机视觉即插即用模块
文章目录1、BitemporalFeatureAggregationModule2、ChangeBoundary-AwareModule3、DeepFeatureExtractionModule4、代码实现paper：B2CNet:AProgressiveChangeBoundary-to-CenterRefinementNetworkforMultitemporalRemoteSensingIm
快速掌握EasyOCR应用实战指南梦想画家 #python 人工智能 python pytorch EasyOCR
EasyOCR是一个开源的、支持多语言（28+种）和多文档格式（PDF/PNG/JPG/TIFF等）的OCR（光学字符识别）工具库，由HuggingFace团队维护。其目标是简化OCR的开发流程，提供易用、高性能的文本识别能力，适用于工业、教育、医疗等多个领域。EasyOCR核心组件解析1.特征提取（FeatureExtraction）技术模型：ResNet（残差网络）、VGG功能：将输入图像转换
ecmascript6_ECMAScript 2015（ES6）概述 cumian8165 字符串 javascript java python js ViewUI
ecmascript6ES6isthenewerstandardization/versionofJavascript,whichwasreleasedin2015.ItisimportanttolearnES6,becauseithasmanynewfeaturesthathelpdeveloperswriteandunderstandJavaScriptmoreeasily.ModernFra
新冠病毒感染人数预测（基于回归的神经网络项目） |柳贯一| 深度学习回归神经网络数据挖掘
写在前面：我们做的事情：我们的目的是要得到一个好的模型，这个模型能够让我们预测好的y首先拿到一批数据，这批数据有x和准确的y，我们让x通过模型得到预测的y，让预测的y与准确的y去计算差距loss，根据这个差距loss去不断改变优化模型。一、神经网络项目的流程1、数据预处理：（深度学习最主要的数据处理，要先拿到数据）使用CovidDataset类加载和处理数据。根据all_feature参数选择特征
HarmonyOS应用程序包结构 bdawn HarmonyOS harmonyos entry feature hap har
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Triplet Loss原理及 Python实现 AIGC_ZY Diffusion Models python 深度学习机器学习
Tripletloss最初是谷歌在FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering论文中提出的，可以学到较好的人脸的embeddingTripletLoss是一种用于训练特征嵌入（featureembedding）的损失函数，广泛应用于人脸识别、图像检索等需要度量相似性的任务。其核心思想是通过学习将同类样本的嵌入距离拉近，不同类样本的
Release of anyui for LVGL v0.27.0 Devlab anyui ui 低代码物联网 iot 嵌入式硬件
文章目录Releaseofanyui-v0.27.0PrefaceI.WhatisAnyui?II.NewFeaturesandFixesinv0.27.0ConclusionReleaseofanyui-v0.27.0PrefaceWiththeadventoftheInternetofThings,the“screenreading”erapredictedbyKevinKellyhasals
特征缩放：统一量纲，提高模型性能 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 AI大模型企业级应用开发实战计算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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
特征缩放：统一量纲，提高模型性能1.背景介绍在机器学习和数据挖掘领域，我们经常会遇到不同特征之间量纲差异很大的情况。比如，一个数据集中可能包含年龄（0-100）、收入（0-100000）、身高（150-200cm）等不同尺度的特征。这种量纲不统一会给许多机器学习算法（如梯度下降）带来问题，导致收敛速度慢、模型性能差等。特征缩放（FeatureScaling）就是一种用于解决这个问题的常用数据预处理
特征工程 (Feature Engineering) AGI大模型与大数据研究院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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
特征工程(FeatureEngineering)作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习和数据科学领域，特征工程（FeatureEngineering）一直是一个至关重要的环节。它指的是从原始数据中提取或构造出有助于模型学习的特征，从而提高模型预测准确性的过程。特征工程的成功与否，直接关系到模型性能的好坏
VSCode 配置优化指南：打造高效的 uni-app、Vue2/3、JS/TS 开发环境奶凶的小熊崽 vscode vscode uni-app javascript typescript vue
VSCode配置优化指南，适用于uni-app、Vue2、Vue3、JavaScript、TypeScript开发，包括插件推荐、设置优化、代码片段、调试配置等，确保你的开发体验更加流畅高效。1.安装VSCode如果你还未安装VSCode，可前往VSCode官网下载最新版并安装。2.安装推荐插件(1)Vue相关插件✅VueLanguageFeatures(Volar)（Vue3推荐）✅Vetur（
在VSCode中遇到Vetur插件与其他插件冲突时，安琪CiCi 网络协议
1.检查冲突插件-常见冲突场景：-Vetur与VueLanguageFeatures(Volar)：两者功能重叠，建议禁用Vetur，改用官方推荐的Volar。-格式化工具冲突（如Prettier、ESLint）：多个格式化插件可能导致代码保存时行为异常。-操作步骤：1.打开VSCode扩展面板（Ctrl+Shift+X）。2.搜索已安装的插件，尝试禁用可疑插件（如Volar或其他Vue相关插件）
AF3 _correct_post_merged_feats函数解读 qq_27390023 深度学习人工智能生物信息学 python
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AF3 _merge_features_from_multiple_chains函数解读 qq_27390023 人工智能生物信息学深度学习 python
AlphaFold3msa_pairing模块的_merge_features_from_multiple_chains函数的作用是合并多个蛋白质链的特征，以便在AlphaFold3处理中多个蛋白质链时形成统一的输入特征。源代码：MSA_FEATURES=('msa','msa_mask','deletion_matrix','deletion_matrix_int')MSA_GAP_IDX=re
AF3 pair_and_merge函数解读 qq_27390023 python 开发语言深度学习人工智能生物信息学
AlphaFold3feature_processing_multimer模块的pair_and_merge函数是AlphaFold3数据处理管道中的重要函数，它主要负责：处理各个链的特征（all_chain_features）；决定是否对MSA特征进行配对（pair_msa_sequences）；合并各个链的特征，并最终返回一个包含所有特征的字典。源代码：defpair_and_merge(al
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单例（Singleton）模式 aoyouzi 单例模式 Singleton
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[开源与自主研发]就算可以轻易获得外部技术支持,自己也必须研发 comsci 开源
现在国内有大量的信息技术产品，都是通过盗版，免费下载，开源，附送等方式从国外的开发者那里获得的。。。。。。虽然这种情况带来了国内信息产业的短暂繁荣，也促进了电子商务和互联网产业的快速发展，但是实际上，我们应该清醒的看到，这些产业的核心力量是被国外的
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统一日志和异常管理配置好后，SSH项目中，代码以往散落的log.info() 和 try..catch..finally 再也不见踪影！统一日志异常实现类： [java] view plain copy package com.pilelot.web.util; impor
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【Java命令二】jhat bit1129 Java命令
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网页设计中最基本的原则之一是，不管你花多长时间创造一个华丽的设计，其最终的角色都是这场秀中真正的明星——内容的衬托我仍然清楚地记得我最早的一次美术课，那时我还是一个小小的、对凡事都充满渴望的孩子，我摆放出一大堆漂亮的彩色颜料。我仍然记得当我第一次看到原色与另一种颜色混合变成第二种颜色时的那种兴奋，并且我想，既然两种颜色能创造出一种全新的美丽色彩，那所有颜色
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struts2获得request、session、application方式 chiangfai application
1、与Servlet API解耦的访问方式。 a.Struts2对HttpServletRequest、HttpSession、ServletContext进行了封装，构造了三个Map对象来替代这三种对象要获取这三个Map对象，使用ActionContext类。 -----> package pro.action; import java.util.Map; imp
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import sys sys.getdefaultencoding() 可以测试出默认语言，要改变的话，需要在python lib的site-packages文件夹下新建： sitecustomize.py，这个文件比较特殊，会在python启动时来加载，所以就可以在里面写上： import sys sys.setdefaultencoding('utf-8') &n
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22岁到72岁的男人对女人的要求 dcj3sjt126com
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hello!架构一、概念活动记录（Active Record）：一个对象，它包装数据库表或视图中某一行，封装数据库访问，并在这些数据上增加了领域逻辑。对象既有数据又有行为。活动记录使用直截了当的方法，把数据访问逻辑置于领域对象中。二、实现简单活动记录活动记录在php许多框架中都有应用，如cakephp。 <?php /** * 行数据入口类 *
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作为一名 Linux SA，日常运维中很多地方都会用到脚本，而服务器的ip一般采用静态ip或者MAC绑定，当然后者比较操作起来相对繁琐，而前者我们可以设置主机名、ip信息、网关等配置。修改成特定的主机名在维护和管理方面也比较方便。如下脚本用途为：修改ip和主机名等相关信息，可以根据实际需求修改，举一反三！ #!/bin/sh #auto Change ip netmask ga
开发环境搭建独浮云 eclipse jdk tomcat
最近在开发过程中，经常出现MyEclipse内存溢出等错误，需要重启的情况，好麻烦。对于一般的JAVA+TOMCAT项目开发，其实没有必要使用重量级的MyEclipse，使用eclipse就足够了。尤其是开发机器硬件配置一般的人。 &n
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大家好啊，好久没有来这里发文章了，今天来逛逛，分享一篇刚写不久的操作日期和时间的工具类，希望对大家有所帮助。 /* * @(#)DataFormatUtils.java 2010-10-10 * * Copyright 2010 BianJing,All rights reserved. */ package test; impor

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