三个特征第4页

python中re.search()函数的用法

说到使用正则匹配字符串，就不得不说三个常用的匹配检索方法：re.search(),re.match()和re.findall()。

前行的zhu·2025-03-17 09:52

跨域视线估计的协同对比学习（重点针对局部对比学习解释）

为了解决这一问题，新方法（CrossGazeGeneralization,CGaG）旨在通过特征解耦的方式减少领域差异对视线估计的影响，从而提高模型在跨域情况下的准确性和稳定性。

阳光明媚大男孩·2025-03-17 09:50

Julia 日期和时间

Julia通过Dates模块提供了以下三个函数来处理日期和时间：Date：表示日期，精确到日，只显示日期。DateTime：表示日期和时间，精确到毫秒。

jeeper88·2025-03-17 09:49

【从零开始学习计算机科学】软件工程（三）需求工程

【从零开始学习计算机科学】软件工程（三）需求工程需求工程好的需求应具备的特征：需求工程（RequirementEngineering,RE）起始导出需求讨论会头脑风暴调查问卷场景分析法实地考察原型法精化协商规格说明确认需求管理需求工程设计和开发一个计算机软件时

贫苦游商·2025-03-17 06:53

【从零开始学习计算机科学】数字逻辑（四）数字系统设计

三个领域主要含义如下：行

贫苦游商·2025-03-17 06:21

数据增强正在杀死你的模型：90%开发者不知道的回译质量陷阱

回译数据增强（Back-translationAugmentation）是基于神经机器翻译的文本再生技术，其核心运作流程包含三个关键阶段：语义编码阶段：源语言文本通过NMT模型编码为中间语义表示跨语言迁移阶段

·2025-03-17 05:50

新手村：数据预处理-异常值检测方法

数据预处理数据清洗、特征缩放（标准化/归一化）、数据可视化（Matplotlib/Seaborn）。二、渐进式学习

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

新手村：数据预处理-特征缩放

新手村：数据预处理-特征缩放特征缩放（FeatureScaling）是数据预处理中的一个重要步骤，特别是在应用某些机器学习算法时。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

当通用智能遇到深度推理：如何正确驾驭DeepSeek-V3与R1？

本文将从技术本质、适用场景与实操技巧三个维度，剖析它们的差异与使用策略。一、定位差异：全能选手vs解题专家DeepSeek-V3：高性价比的“多面手”V3的核心目标是平衡性能与成本。

涛涛讲AI·2025-03-17 04:42

面对对象（对象，类，属性以及三大特征）

1.面对对象的基本概念：是一种把面向对象的思想应用于软件开发过程中，指导开发活动的系统方法，简称OO(Object-Oriented)方法，是建立在"对象"概念基础上的方法学。对象是由数据和容许的操作组成的封装体，与客观实体有直接对应关系，一个对象类定义了具有相似性质的一组对象。而类的继承性是对具有层次关系的类的属性和操作进行共享的一种方式。所谓面向对象就是基于对象概念，以对象为中心，以类和继承为

码农彭于晏1号·2025-03-17 04:10

AI技术学习笔记系列001：FastLanguageModel.get_peft_model 函数各参数的详细解释

影响：r越大：适配器表达能力更强，能捕捉更复杂的任务特征，但可能导致过拟合（尤其数据量少时），训练时间和显存占用增加。r越小：参数量少，训练更快，显存占用低

新说一二·2025-03-17 00:43

使用 Python 爬取高德地图交通数据并进行数据分析（完整教程）

本教程将使用Python构建一个完整的爬虫程序，调用高德地图API，解析和存储交通数据，并通过数据分析和可视化深入挖掘交通流量特征。二、高德地图API简介2.1高德地

Python爬虫项目·2025-03-17 00:40

深入理解MVC模式：构建清晰、可维护的Web应用

它的核心思想是将应用程序分为三个层次：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller），从而实现代码的分离和模块化。通过MVC模式，我们可以构建出清晰、可维护、可扩展的应用程序。

杨凯凡·2025-03-17 00:39

分辨率、帧率和码率三者之间的关系

这三个参数是评估视频质量的关键参数。2、分辨率指图像占用屏幕上像素的多少。图像中的像素密度越高，图像的分辨率越高。目前视频方面使用最多的分辨率是1080P。

0 error ~ 0 warning·2025-03-17 00:37

第7章站在对象模型的尖端1： Template

一、template的三个主要的讨论方向：template的声明，也就是说当你声明一个templateclass、templateclassmemberfunction等时，会发生什么事情。

qq_40178082·2025-03-17 00:35

AcWing-差分矩阵

输入格式第一行包含三个整数n,m,q。接下来n行，每行包含m个整数，表示整数矩阵。接下来q行，每行包含五个整数x1,y1,x

门左有棵树·2025-03-16 21:49

【数据分享】我国分省份的七普乡镇（街道）人口数据

之前我们分享过省市县三个层级的七普的人口数据（可查看之前的文章获悉详情），很多小伙伴在咨询有没有到乡镇（城市地区对应街道）层级的七普人口数据！

小鲨鱼-立方数据学社·2025-03-16 21:17

敏捷开发在中小团队中的应用与挑战：实战指南与避坑手册

一、敏捷开发适配中小团队的底层逻辑1.1中小团队的典型特征1.2敏捷开发的价值放大器效应二、敏捷实施的五大实战步骤2.1团队定制化改造（关键！）

蜡笔小新星·2025-03-16 20:44

4A架构之间的关系和集成

首先我们还是来看业务架构业务域，大家都知道在业务架构里面其实有三个核心的内容，一个是价值流，一个是业务能力，一个是业务流程。

chuixue24·2025-03-16 20:12

如何在Linux中查询 DNS 记录，这三个命令可谓是最常用、最经典的三剑客

在进入正题之前，先聊聊为什么我们需要检查DNS记录。DNS是互联网的基石，它负责把域名解析成IP地址，确保你的浏览器能找到目标服务器。如果DNS出问题，可能导致网站打不开、邮件发不出去，甚至某些服务完全瘫痪。在Linux终端检查DNS记录，可以帮你：诊断网络问题：网站访问不了？可能是DNS解析出了岔子。验证配置：刚设置好一个域名，想确认MX记录是否正确指向邮件服务器。学习和探索：搞清楚某个域名背后

wljslmz·2025-03-16 19:36

YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM

然而，这些方法未能有效地融合双时相特征，也未提取出对后续RSCD任务有益的有用信息。此外，它们在特征聚合中没有考虑多层次特征交互，并且忽略了差异特征与双时相特征之间的关系，从而影响了RSCD的结果。

一勺汤·2025-03-16 19:05

DG-Manba模型详解及代码复现

这种机制允许模型根据输入数据的特征动态调整其行为，类似于递归神经网络（RNN）中的门控机制，但在状态空间模型（SSM）的框架下提供了更广泛的应用可能性。通过这种方式，DG-Ma

清风AI·2025-03-16 19:03

YOLO优化之扫描融合模块（SimVSS Block）

驾驶场景中目标尺度和大小的巨大差异，以及视觉特征不显著且易受噪声干扰的问题，对辅助驾驶系统的安全性构成了潜在威胁。

清风AI·2025-03-16 19:00

计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线

掌握特征值与特征向量的几何意义，理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解（SVD）及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用，如朴素贝叶斯分类器。

云梦优选·2025-03-16 18:57

【2025】Electron Git Desktop 实战一（上）（架构及首页设计开发）

Commit：bb40040GithubDesktop页面分析本节目标：1、实现类似GithubDesktop的「空仓库」提示页2、添加本地仓库逻辑编写从GithubDesktop我们看到他的主要页面分为三个区域

IsMShmily·2025-03-16 17:24

DeepSeek 发布开源第二弹！让MoE架构效率提升的神助攻【DeepEP】

本报告分为三个主要部分：功能解析、创新设计点、可能的优化方案。为了便于理解，文中会适度引用部分代码片段或函数接口说明。

碣石潇湘无限路·2025-03-16 17:51

C#的简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式

常见的工厂模式有简单工厂模式、工厂方法模式和抽象工厂模式，以下是C#实现的三个案例：简单工厂模式简单工厂模式通过一个工厂类来创建对象，而不需要把客户端代码与具体类的实现细节绑定在一起。

观无·2025-03-16 16:47

计算机网络：（一）详细讲解互联网概述与组成（附带图谱更好对比理解）

计算机网络（一）详细讲解互联网概述与组成前言一、计算机网络在信息时代中的作用二、互联网概述1.网络中的网络2.互联网基础的三个阶段3.什么是标准化工作三、互联网的组成1.边缘部分2.核心部分总结（核心概念速记

珹洺·2025-03-16 16:46

j2ee java是什么意思,j2ee是什么

Java分为三个体系，分别为JavaSE(标准版)，JavaEE(企业版)，JavaME(微型版)这样看来的话，j2ee是属于java三大分支的一个。j2ee是一套全然不同于传统应用开发的技术架构，

sherlockhj·2025-03-16 16:44

MATAB学习笔记2

polyfit(DateNum,Pclose,1);%多项式拟合>>value=p(1)%将斜率赋值给value，作为股票的价值value=0.1212代码分析：%后面的内容是注释，ployfit（）有三个参数

好大一口果汁·2025-03-16 16:11

第九届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++ 大学 B 组递增三元组

递增三元组题目描述给定三个整数数组A=[A1,A2,⋯AN]A=[A1,A2,⋯AN],B=[B1,B2,⋯BN]B=[B1,B2,⋯BN],C=[C1,C2,⋯CN]C=[C1,C2,⋯CN]，请你统计有多少个三元组

徽京人·2025-03-16 16:39

利用 OpenCV 库进行实时目标物体检测

一、代码概述此代码利用OpenCV库实现了基于特征匹配的实时物体检测系统。通过摄像头捕获实时视频帧，将其与预先加载的参考图像进行特征匹配，从而识别出视频帧中是否存在与参考图像匹配的物体。

欣然～·2025-03-16 15:08

处理创造性词汇 & 词组特征（Creative Words & Features Model），词袋模型处理未知词，模型得分

这里写目录标题处理创造性词汇&词组特征（CreativeWords&FeaturesModel）1.处理否定（NegationHandling）2.词组特征（Bigrams&N-grams）3.结合否定传播与

pen-ai·2025-03-16 15:37

呵护斜颈老人：解锁护理关键，重塑健康生活

痉挛性斜颈是一种以颈肌扭转或阵挛导致头部倾斜、旋转为特征的疾病，给老人的生活带来诸多不便。做好健康护理，对缓解症状、提升生活质量至关重要。在日常生活中，要注重老人的姿势管理。

全力以赴66·2025-03-16 15:31

Redis的持久化-RDB

1.持久化一提到持久化，我们就会第一时间联想到MySQL的事务，MySQL的事务有4个比较核心的特征：原子性（把多个操作打包成一个整体），一致性（事务执行之前和之后，数据都不能离谱），持久性（事务中做出的修改都会保存在硬盘上

努力学习java的哈吉米大王·2025-03-16 15:31

QT编程之QGIS

QGIS的目标是成为一个GIS系统，提供常见的功能与特征。借着核心特征提供基本功能

byxdaz·2025-03-16 13:49

三个简单最短路

题目一：E-Train题目链接：E-Train给定N个编号为1至N的城市以及M条铁路。第i条铁路连接城市Ai和Bi，每当时间为Ki的倍数时会同时、分别从Ai和Bi发出开往对方的列车，列车从出发至到达花费Ti时间。开始时你在城市X，输出你到达城市Y的最早时间。若无法到达，输出-1。忽略转车所需要的时间。即，当你T时刻到达某个城市时，可以立刻乘坐T时刻从这个城市发出的列车。数据输入范围：2≤N≤105

L_M_TY·2025-03-16 12:08

MySQL数据库笔记

特征：数据按模型组织（冗余小、独立性高、易扩展、可共享）。2.实际应用数据存储：高效管理大量结构化数据。数据管理：增删改查（CRUD）与权限控制。数据分析：整合数据源，支持决策。

艽掵猫·2025-03-16 11:35

用Python提取json数据到Excel文件中

在之前的文章疯狂学习GIS：Python读取JSON数据并存储为CSV表格中，我们就介绍过将JSON文件数据保存到.csv格式或.xlsx格式的表格文件中的方法；而本文我们将针对不同的待提取数据特征，给出另一种方法

程序媛了了·2025-03-16 11:01

深入探究YOLO系列的骨干网路

骨干网络是深度学习模型中的核心部分，负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干

编码实践·2025-03-16 10:59

基于 svm 的金融咨询情感分析

github：https://github.com/ouprince/svm处理流程：（1）金融咨询处理1.利用7万多条利好/利空语料（已经标注好的，分为1正性，-1负性两类），首先采用B-gram卡方差提取特征词汇

ouprince·2025-03-16 10:28

《Hello YOLOv8从入门到精通》4，模型架构和骨干网络Backbone调优实践

一、骨干网络（Backbone）Backbone部分负责特征提取，采用了一系列卷积和反卷积层，同时使用了残差连接和瓶颈结构来减小网络的大小并提高性能。

Jagua·2025-03-16 10:54

KNN算法性能优化技巧与实战案例

一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离，时间复杂度为（n=样本数，d=特征维度）内存占用需全量存储训练数据，大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去

可问可问春风·2025-03-16 09:22

华为OD机试 - 磁盘容量排序 - 双指针（Python/JS/C/C++ 2023 B卷 100分）

一、题目描述磁盘的容量单位常用的有M，G，T这三个等级，它们之间的换算关系为

哪吒·2025-03-16 09:19

（附特征优化方案）

1特征工程的意义nlp任务中，原始文本经数值映射后形成的词向量序列，难充分表达语言深层语义特征。

·2025-03-16 08:23

LLaMA-Factory 训练数据默认使用 instruction、input、output 三个 key

identity.json文件的数据采用了“instruction”、“input”、“output”这三个key，它们的作用如下：Key作用示例“instruction”代表用户给AI的指令（问题或任务

背太阳的牧羊人·2025-03-16 08:43

通信之PDH准同步数字系列

速率等级两大体系三个标准：国际上PDH有两大系列三个标准。以欧洲系列为例，各次群容纳的E1数量呈4倍关系，比如可将4个2Mbit/s复

玖Yee·2025-03-16 07:40

NLP复习3，手撕多头attention

__init__()#输入的特征维度self.d_model=d_model#每个头

地大停车第二帅·2025-03-16 07:08

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化

目录为什么要做特征归一化/标准化？常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling？

林聪木·2025-03-16 06:59

2025年Python生态全景：从AI霸主到量子计算，揭秘其不可替代的技术魅力

本文将从技术趋势、行业应用与未来挑战三个维度，解析Python的“常青”密码。一、AI领域的持续主导：生态优势与工具革新Python在AI领域的统治地位仍未动摇。尽管有观

南玖yy·2025-03-16 02:04

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