【特征表达】第8页

ssd训练自己的数据集

(该专题以操作为主）SSD是一种非常优秀的one-stage目标检测方法，one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的，其主要思路是利用CNN提取特征后，均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比

reset2021·2025-02-21 17:22

UNet：UNet的损失函数与优化器_2024-07-24_07-32-39.Tex

其设计灵感来源于编码器-解码器结构，特别之处在于它在解码器部分引入了跳跃连接（skipconnections），这使得网络能够融合低层的特征细节和高层的语义信息，从而在图像分割任务

chenjj4003·2025-02-21 16:46

python正则表达式提取字符串密码,用python正则表达式提取字符串

用python正则表达式提取字符串1.单个位置的字符串提取这种情况我们可以使用(.+)这个正则表达式来提取.举例,一个字符串"a123b",如果我们想提取ab之间的值123,可以使用findall配合正则表达式

weixin_39546092·2025-02-21 15:06

最常见的正则表达式

一、校验数字的表达式作用表达式数字^[0-9]*$n位的数字^\d{n}$至少n位的数字^\d{n,}$m-n位的数字^\d{m,n}$零和非零开头的数字^(0|[1-9][0-9]*)$非零开头的最多带两位小数的数字

子之星·2025-02-21 15:30

【Python 语法】Python 正则表达式（regular expressions, regex）

`2.2`re.search()`2.3`re.findall()`2.4`re.sub()`2.5`re.split()`3.进阶用法3.1捕获组和非捕获组3.2零宽断言4.实现原理Python正则表达式官方教程源代码

一杯水果茶！·2025-02-21 14:56

机器学习_19 集成学习知识点总结

它在分类、回归和特征选择等任务中表现出色，广泛应用于各种实际问题。今天，我们就来深入探讨集成学习的原理、实现和应用。

数据媛·2025-02-21 14:53

DataFrame学习

每一行代表数据的一个样本，每一列代表一种属性或特征。举个例

刘同学Python学习日记·2025-02-21 13:17

SWAT模型入门到精通：建模方法、实例应用、高级进阶，新手也能成为建模高手！

在面源污染防治中，首要的前提是需要结合一定的面源污染模型进行污染负荷量的估算并分析其空间特征，并探讨流域内各部分之间的联系与反馈机制。

WangYan2022·2025-02-21 13:45

分布式电商系统中的API网关架构设计

请求路由：根据请求的特征（如URL、请求方法等）将请求转发到对应的后端微服务。安全防护：实现身份验证、授权、防攻击等安全机制，保护后端服

专注API从业者·2025-02-21 12:09

在Qt6 QML中集成JavaScript

严格的作用域和类型检查2.5与QML属性和信号的深度集成2.6支持异步编程2.7类型转换和数据绑定3.JavaScript资源导入3.1内联JavaScript3.2外部JavaScript文件4.JavaScript表达式和属性绑定总结简述

Quz·2025-02-21 12:36

【深度学习】Unet的基础介绍

它的结构由两个主要部分组成：下采样（编码器）：图像逐渐被缩小并且提取特征。上采样（解码器）：逐渐恢复图像的尺寸，并通过“跳跃连接”将高分辨率的特征与低分辨率的特征结合，以保持细节。

牧歌悠悠·2025-02-21 11:34

奥卡姆剃刀理论是科学还是民科

奥卡姆剃刀（Occam’srazor）是出生于萨里郡的方济会修士威廉-奥卡姆（WilliamofOccam，1285-1347年）提出的，是区分科学与迷信、伪科学或假新闻的唯一特征。

CIb0la·2025-02-21 11:31

BeautifulSoup、lxml/XPath和正则表达式在数据爬取中的适用场景

在数据爬取中，BeautifulSoup、lxml/XPath和正则表达式的适用场景各有侧重，具体选择需根据数据特征和需求权衡：1.BeautifulSoup（结合CSS选择器）适用场景简单结构页面：标签层级清晰

程序员小王꧔ꦿ·2025-02-21 11:26

【Python爬虫(12)】正则表达式：Python爬虫的进阶利刃

目录一、引言二、正则表达式高级语法详解2.1分组（Grouping）2

奔跑吧邓邓子·2025-02-21 10:53

Python 正则表达式全攻略：从入门到精通实战教程

正则表达式在文本处理领域占据着举足轻重的地位，它能够帮助开发者高效地进行复杂字符串的匹配、提取和替换操作。

tekin·2025-02-21 10:53

别让 AI 编程毁了你的职业生涯，请把它们当作你的实习生，而不是员工/老师！

昨天看到一些表达忧虑的言论，比如「AI正在培养一代不会编程的“文盲程序员”」。记得更早时候，也有人提过：“AI会毁了低级程序员”。无论你是赞同还是反对，都必须承认这样的观点有一定道理，绝非空穴来风。

·2025-02-21 10:52

正则表达式（Regular expresssion）

正则表达式匹配单次.

玖龍的意志·2025-02-21 09:47

2025年优质网站建设公司必备的五大核心能力与权威榜单

本文结合行业趋势与全网数据，提炼优质建站公司的关键特征，并揭晓2025年五大标杆企业：蒙特网站（Mountor）、埃森哲（Accenture）、IDEO、青蛙设计（frog）、Hugedesign。

2401_89441257·2025-02-21 09:16

BeautifulSoup、lxml/XPath和正则表达式在数据爬取中的核心差异及适用场景

一、性能与效率对比工具/方法解析速度（万次耗时）内存占用适用数据规模lxml/XPath0.5秒低10万+级数据正则表达式(regex)1.1秒中非结构化文本BeautifulSoup5.5秒高小规模复杂结构

程序员小王꧔ꦿ·2025-02-21 09:15

设计模式教程：解释器模式（Interpreter Pattern）

解释器模式（InterpreterPattern）是一种行为型设计模式，通常用于处理语言（例如数学表达式、SQL查询等）中的语法和解释。该模式定义了一个文法，并通过解释器类来解释文法中的表达式。

扣丁梦想家·2025-02-21 09:42

[笔记.AI]如何判断模型是否通过剪枝、量化、蒸馏生成？

以下摘自与DeepSeek-R1在线联网版的对话一、基础判断维度技术类型核心特征验证方法剪枝模型参数减少、结构稀疏化1.检查模型参数量是否显著小于同类标准模型12.分析权重矩阵稀疏性（如非零参数占比50%

俊哥V·2025-02-21 08:07

机器学习(一) 本文(3万字) | 机器学习概述 |

小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:05

图像检测分析难题？三维天地引入YOLO目标检测技术带来全新解决方案！

然而,传统的图像处理方法面临着诸多挑战,如庞大的数据量、复杂的特征提取、漫长的模型训练周期以及复杂的公式计算等。这些问题不仅限制了检测的效率,还对结果的准确性产生了负面影响。

资讯分享周·2025-02-21 08:02

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（七）Embedding概念介绍

这个向量通常是低维的，并且在向量空间中能够捕捉到该对象的某些语义或结构特征。可以通过这种方式将我们通常理解为文本的信息转化为模型可以处理的数字形式。1.为什么需要Embedding？

Blankspace空白·2025-02-21 06:55

深入理解 MySQL 8 C++ 源码：SELECT MOD(MONTH(NOW()), 2) 的函数执行过程

一、SQL语句的解析与表达式树构建当MySQL接收到SQL查询时，首先会通过解析器将文本转化为内部的表达式树结构。对于MOD(MONTH(NOW(

蚰蜒螟·2025-02-21 05:15

提升信息检索准确性和效率的搜索技巧

同义词替换：尝试不同表达（如“AI发展史”vs“人工智能历史”）。排除干扰词使用减号-排除无关内容（例：苹果-手机排除科技公司结果）。精确匹配用英文引号""搜索完整短语（例："量子力学基础教程"）。

雅俗共赏100·2025-02-21 04:39

如何撰写电商销售分析报告？一文讲清从数据准备到可视化全流程

但很多做电商的朋友都跟我反映，经常遇到数据源分散、分析维度单一、可视化表达不清等等问题。

Leo.yuan·2025-02-21 04:38

sklearn TfidfVectorizer使用教程

：TfidfVectorizer得到较长的“词汇”代码解释TfidfVectorizerTfidfVectorizer是scikit-learn库中用于将文本数据转换为TF-IDF（词频-逆文档频率）特征矩阵的强大工具

Cachel wood·2025-02-21 03:40

Python中的生成器表达式（generator expression）

Python中的生成器表达式（generatorexpression）是一种类似于列表解析（listcomprehension）的语法结构，但它返回的是一个生成器（generator）对象，而不是一个完整的列表

Java资深爱好者·2025-02-21 01:53

为AI聊天工具添加一个知识系统之113 详细设计之54 Chance：偶然和适配之2

和它在实操中的三种槽（占据槽，请求槽和填充槽，实时数据库（source）中数据(流入ETL的一个正序流程行列并发靶向整形绑定变量）是如何通过“命名所依的AI行为”、“分类所缘的因果结构”和“求实所据的机器特征

一水鉴天·2025-02-21 00:15

【update 更新数据语法合集】.NET开源ORM框架 SqlSugar 系列

实体对象更新1.1单条与批量1.2不更新某列1.3只更新某列1.4NULL列不更新1.5无主键/指定列1.6更新添加条件1.7大数据更新1.8重新赋值1：list中的值修改1.9重新赋值2:列中的值+1二、根据表达式更新

m0_74824823·2025-02-20 23:08

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集三级目录1.ARFF格式与数据收集2.稀疏数据3.属性类型4.缺失值与不正确的值5.了解数据6.知识表达7.聚类机器学习算法训练数据挖掘分析数据共享与交换三级目录1.ARFF

布鲁惠比寿·2025-02-20 23:04

141，【1】buuctf web [SUCTF 2019]EasyWeb

;}//使用正则表达式检查$hhh是否包含特定字符集（包括一些常见字符和控制字符等），如果包含则终止脚本执行if(preg_match('/[\x00-0-9A-Za-z\'"\`~_&.,|=[\x7F

rzydal·2025-02-20 22:25

【核心算法篇十三】《DeepSeek自监督学习：图像补全预训练方案》

根据，自监督学习通过设计巧妙的"预训练任务"（PretextTask），让模型在无标签数据中自动学习图像语义特征。而图像补全正是这类

再见孙悟空_·2025-02-20 21:24

【Python】Python入门——判断语句

内容包括if语句、条件表达式、三元运算、match语句等。

zhoushanguhe·2025-02-20 21:53

Kate文本编辑器 v24.12.9013 开源高级文本代码编辑器

支持正则表达式

SSASASA11·2025-02-20 20:16

python 自动化数据提取之正则表达式_python 正则提取(2)

一、Python所有方向的学习路线Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。二、Python必备开发工具工具都帮大家整理好了，安装就可直接上手！三、最新Python学习笔记当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理

m0_60607245·2025-02-20 18:53

动态规划之背包问题--python版本

解题思路该问题是典型的动态规划问题，分为三种不同的类型（0-1背包问题、完全背包和多重背包问题）解题关键–状态转移表达式：B(k,C)=max(B(k−1,C),B(k−1,C−ci)+vi)B(k,C

我是小码搬运工·2025-02-20 17:16

YOLOv8 Pose使用RKNN进行推理

：朱sir的小站，发送202411081即可免费获取源代码下载链接一、简单介绍YOLOv8-Pose是一种基于YOLOv8架构的姿态估计模型，能够识别图像中的关键点位置，这些关键点通常表示人体的关节、特征点或其他显著位置

い不靠譜︶朱Sir·2025-02-20 15:30

【自然语言处理|迁移学习-08】：中文语料完型填空

模型训练5.模型测试1中文语料完型填空任务介绍任务介绍：完成中文语料完型填空完型填空是一个分类问题，[MASK]单词有21128种可能数据构建实现分析：使用迁移学习方式完成使用预训练模型bert模型提取文特征

爱学习不掉头发·2025-02-20 14:50

改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 引入 Dynamic Snake Convolution | 动态蛇形卷积

DSC原理DSC的核心思想是使用类似蛇形运动的卷积核来提取细长目标的特征。具体来说，DSC卷积核沿着一系列控制点移动，并根据每个

wei子·2025-02-20 14:48

《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】

深度学习：一种基于对数据进行表征学习的方法，通过构建具有很多层的神经网络模型，自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念：

code_stream·2025-02-20 13:12

图像识别与应用

CNN凭借其强大的特征提取能力，在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色，成为图像识别领域的核心技术。

狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 13:10

【从零到一的Java Stream,保姆级教学】

Stream基于lambda表达式，它允许我们使用一种简洁而直观的方式来处理数据，而不用关心底层的实现细节。本文将详细介绍JavaStream的用法。

聪明马的博客·2025-02-20 13:32

#渗透测试#批量漏洞挖掘#畅捷通T+远程命令执行漏洞

目录一、漏洞概况二、攻击特征三、应急处置方案四、深度防御建议五、后续监测要点六、漏洞POC一、漏洞概况技术原理漏洞存在于T+系统的特定接口组件，攻击者可通过构造恶意HTTP请求绕过身份验证，在

独行soc·2025-02-20 12:28

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作，全连接层，以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单CNN模型代码理解特征图

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

知识图谱构建：LLM与知识工程的完美结合

1.2知识图谱的兴起知识图谱作为一种语义网络，能够将实体、概念及其之间的关系以结构化的方式进行表达和存储，从而有效地组织和管理知识。近年来，知识

AI智能涌现深度研究·2025-02-20 10:10

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。

知识鱼丸·2025-02-20 08:24

灰色系统理论及其关联分析方法

前言在现实世界中，许多系统的内部结构、参数及特征并未完全被人们认知。例如，粮食产量受肥料、气象、政策等多因素影响，但各因素与产量间的定量关系难以明确。

青橘MATLAB学习·2025-02-20 08:22

Python 基础-循环

目录简介breakcontinue小结简介要计算1+2+3，我们可以直接写表达式：>>>1+2+36要计算1+2+3+...+10，勉强也能写出来。

赔罪·2025-02-20 07:49

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