事务特征

python 语音识别

在python中训练一个语音识别系统主要需要以下几个步骤：-语料库准备-数据预处理-特征提取-训练模型第一部分：语料库的准备什么是语料库？语料库长什么样？

柚梓sir·2025-01-26 19:01

双目视觉之获取三维坐标（立体校正、Q矩阵与三角测量原理）

通过对左右相机拍摄的图像进行特征匹配和视差计算，我们可以得到场景中每个像素点的视差值。视差值表示了同一个物体在左右图像中的位置差异，它与物体距离

乐平要加油啊·2025-01-26 19:31

RTMP|RTSP播放器只解码视频关键帧功能探讨

技术背景我们在做RTMP|RTSP直播播放器的时候，遇到过这样的技术诉求，在一些特定的应用场景中，可能只需要关键帧的信息，例如视频内容分析系统，可能只对关键帧进行分析，以提取特征、检测对象或场景变化。

音视频牛哥·2025-01-26 17:48

6-scala特质

定义一个特质最简化的特质就是关键字trait+标识符：traitHairColor特征作为泛型类型和抽象方法非常有用。traitIterator[A]{defhasNext:Boolean

qwy715229258163·2025-01-26 17:18

JS高阶 - day03

1.2面向对象编程面向对象编程(oop)是把事务分解成为一个个对象，然后由对象之间分工与合作。简单来说：面向对象是以对象功能来划分问题，而不是步骤。面向对象的特性：封装性，继承性，多态性好处

玩三国杀玩的·2025-01-26 17:12

2024年AI发展的感知回顾

混合无疑成为这一年AI创新历程中最为显著的特征之一。多模态生成技术在这一年里取得了令人瞩目的不断进步，使得AI能够巧妙地将文本、图像、音频、视频等多种模态的信息进行深度融合与再创造。

八角Z·2025-01-26 16:08

智能体（Agent）如何具备自我决策能力的机理与实现方法

通过数据清洗、去噪、融合等方法，提升感知数据的可靠性，结合高维特征

由数入道·2025-01-26 16:04

微服务架构

目录如下：一、微服务架构介绍二、出现和发展三、传统开发模式和微服务的区别四、微服务的具体特征五、SOA和微服务的区别六、如何具体实践微服务七、常见的微服务设计模式和应用八、微服务的优点和缺点九、思考：意识的转变十

原克技术·2025-01-26 15:58

Java EE 企业级应用开发教程第2版

JavaEE企业级应用开发教程第2版Spring介绍概述分层的Java一站式轻量级开源框架控制反转（IoC）面向切面编程（AOP）优点非侵入式设计降低耦合性，方便开发支持AOP编程支持声明式事务方便程序测试方便集成各种框架降低

kk8_·2025-01-26 14:54

一、深度学习的基本介绍

它可以从海量的数据中自动学习，找寻数据中的特征。所以说，它的本质就是自动提取特征的能力。可以说，深度学习就等于深度人工神经网络。一般认为超过三层的神经网络就可以叫做深度神经网络。

关关钧·2025-01-26 14:52

MySQL命令及用法（精华版）

基本查询条件查询聚合函数分组查询排序查询分页查询DCL（数据控制语言）用户管理权限控制函数字符串函数数值函数日期函数流程函数约束多表查询内连接外连接自连接联合查询子查询标量子查询列子查询行子查询表子查询事务

MegumiKato丶·2025-01-26 13:48

点云从入门到精通技术详解100篇-基于卷积和注意力机制的3D点云特征提取

目录知识储备点云获取技术分类一、图像衍生点云二、LiDAR三、RGB-D深度图像传感器基于3D激光slam的点云特征提取为什么要进行点云特征提取特征提取理论与代码编写点云特征提取主体类sample_and_groupfarthest_point_samplequery_ball_pointindex_points

格图素书·2025-01-26 10:26

从 Web2 到 Web3：技术演进中的关键变革

Web2：社交与信息流动的革命Web2是当前互联网的主流形态，它的核心特征是社交互动和信息流的快速传播。在Web2的时代，社交媒体

dingzd95·2025-01-26 10:56

注解Annontation 详解

Annontation是Java5开始引入的新特征，中文名称叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制，用来将任何的信息或元数据（metadata）与程序元素（类、方法、成员变量等）进行关联。

宸之元亨利贞·2025-01-26 09:13

本类方法调用，如何使事务依然生效；调用本类方法为什么要用AopContext.currentProxy()

但是如果是本类方法的互相调用，那么就不会生成代理对象，随之方法配置的事务也会失效。那么我们可以使用两种方法来避免这种事务失效的问题1.

CURRY30_1·2025-01-26 08:11

从零到一：低代码平台的核心技术解析

可视化设计引擎低代码平台的显著特征之一就是可视化设计。可视化设计引擎就像是一个图形化的工作区，开发者通过简单的拖拽、配置操作，就能搭建出应用的界面和流程。它提供了丰富的组件库

·2025-01-26 07:21

性能优化案例：通过合理设置spark.default.parallelism参数的值来优化PySpark程序的性能

通过合理设置spark.default.parallelism并结合数据特征调整，可显著提升PySpark作业的并行效率和资源利用率。建议在开发和生产环境中进行多轮基准测试以确定最优值。

weixin_30777913·2025-01-26 06:52

L8打卡学习笔记

天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结SVM超平面：SVM在特征空间中寻找一个能够最大化类别间隔的超平面

无涯学徒1998·2025-01-26 06:16

躺着敲代码第二天-----聊聊Spring的AOP（面向切面编程）

AOP的目的是将横切关注点（如日志记录、事务管理、权限控制、接口限流、接口幂等等）从核心业务逻辑中分离出来，通过动态代理、字节码操作等技术，实现代码的复用和解耦，提高代码的可维护性和可扩展性

想躺着敲代码^^·2025-01-26 06:15

深度强化学习在高频交易中的动态策略优化与收益提升

文章目录1.高频交易的核心挑战与强化学习的适应性1.1高频交易中的核心问题1.2强化学习的适配性分析2.基于深度Q网络（DQN）的高频交易策略设计2.1状态空间构建：从LOB到特征工程2.2动作空间与奖励函数设计

二进制独立开发·2025-01-26 04:36

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜由参数共享引出的特征图｜08

如是我闻：FeatureMap（特征图）的概念与ParameterSharing（参数共享）密切相关。换句话说，参数共享是生成FeatureMap的基础。

漂亮_大男孩·2025-01-26 02:46

6 回归集成：xgb、lgb、cat

这个代码是从kaggle上拷贝过来的：如何使用三个树模型模块化训练；文本特征如何做，如何挖掘；时间特征的处理；模型权重集成；importpandasaspdimportmathimportnumpyasnpimportjoblibimportoptunafromlightgbmimportLGBMRegressorfromcatboostimportCatBoostRegressorfromxgb

汀沿河·2025-01-26 02:41

解锁 Python 与 MySQL 交互密码：全方位技术解析与实战攻略

3.1连接到MySQL数据库3.2创建游标对象3.3执行SQL查询3.3.1查询单条记录3.3.2查询多条记录3.4插入数据3.5更新数据3.6删除数据3.7关闭连接四、错误处理五、高级操作5.1使用事务

秋夜Autumn·2025-01-26 01:36

解锁 MySQL 数据库的无限潜能：全方位深度解析

MySQL安装与配置（一）安装MySQL（二）配置MySQL三、MySQL基础语法（一）数据类型（二）数据库操作（三）表操作（四）数据操作四、MySQL高级特性（一）索引（二）视图（三）存储过程与函数（四）事务处理

秋夜Autumn·2025-01-26 01:05

浅析AI大模型现状及其应用，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

AI大模型蓬勃发展AI大模型主要特征AI大模型具有泛化性(知识迁移到新领域)

程序员_大白·2025-01-26 00:26

细节增强注意力模型DEAB详解及代码复现

DEAB模型的核心组件包括：细节增强卷积（DEConv）：DEConv是一种创新的卷积层设计，通过并行部署普通卷积和差分卷积来增强特征提取能力。差分卷积包括中心差分卷积（CDC）、角差分卷积（

清风AI·2025-01-25 23:47

Mysql事务隔离级别及其底层原理

理解事务隔离级别MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，它支持事务的概念和隔离级别。事务隔离级别是指在并发环境下，数据库系统如何处理不同事务之间的相互干扰和冲突。

阿狸远翔·2025-01-25 21:06

激光线扫相机无2D图像的标定方案

步骤：标定物选择：使用具有明确几何特征的三维标定物（如平面、棱柱、球体等），表面需反射激光线。运动轨迹规划：控制平台沿已知方向（如X/Y/Z轴）平移或旋转，记录激光线在标定物上的位置变化。

hylreg·2025-01-25 21:03

基于知识图谱的用户画像构建与应用

数据整合与清洗1.2多维关系挖掘1.3动态更新能力1.4可解释性2.用户画像构建过程中的知识图谱应用2.1数据采集2.2知识图谱构建2.2.1实体节点构建2.2.2关系建模2.3用户画像生成2.3.1静态特征

cooldream2009·2025-01-25 20:56

Python快速使用jira模块调用Jira接口

Python快速使用jira模块调用Jira接口JIRA介绍:JIRA是Atlassian公司出品的项目与事务跟踪工具，被广泛应用于缺陷跟踪、需求收集、流程审批、任务跟踪、项目跟踪和敏捷管理等工作领域.

小斌哥ge·2025-01-25 19:19

开启hyper-v，如何开启hyper-v？

信息爆炸的时代，海量的数据、事务等犹如堆积如山的宝藏等待挖掘，而批量管理则是开启这座宝藏的高效钥匙。今天小编将讲解如何开启hyper-v。

·2025-01-25 19:41

JavaScript 进阶之路：探索高级特性和最佳实践

面向对象的三大特征封装继承多态构造函数什么是构造函数通过new关键字调用一个函数的时候，这个函数就是构造函数。

不在···2025-01-25 19:46

hyper-v虚拟化，hyper-v虚拟化是什么？

在精细化管理的时代要求下，批量管理宛如工匠手中的精准刻刀，对每一项事务进行细致入微的雕琢。今天小编就来给大家分享hyper-v虚拟化是什么。

·2025-01-25 18:39

初学Guns

大道至简系列目标：系统架构师系列课程课程：大道至简之Guns框架介绍-慕课网1、系统高可用，包括：负载均衡、限流测试、分布式事务、分布式Session、压力测试等等。

only空格·2025-01-25 18:14

数据库基础知识：理论、E-R图、事务、原则

（5）数据库理论与E-R图数据库理论（DatabaseTheory）是在创建数据库的过程涉及创建现实世界的抽象模型；将现实世界的概念作为实体表示在数据库中。E-R图（EntityRelationshipDiagramming）用于表示数据模型的图形工具/关系的抽象，主要用于数据库设计阶段，通过实体（Entity）、属性（Attribute）和关系（Relationship）来描述数据之间的结构和联

地信小学生·2025-01-25 18:07

图像分类与识别的自组织特征映射网络实践

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：自组织特征映射网络（SOFM）是一种无监督学习模型，适用于图像处理中的预处理、特征提取和分类识别。

无声远望·2025-01-25 17:36

mikro-orm 和typeorm 对比

这种设计使得它在管理内存中实体状态方面表现优异，能够自动处理事务，当调用em.flush()时，所有计算出的更改都会被包装在一个数据库事务中。

大耳朵乔乔·2025-01-25 17:02

情感分析常见算法与模型及实现步骤

常见的算法和模型包括以下几种：传统机器学习方法朴素贝叶斯（NaiveBayes）基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立。计算简单，适用于大规模数据集。常用于文本分类任务。

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

读论文 Situated Instruction Following

在我们的设置中，指令具有以下特征：(1)模糊不清，(2)具有时间演变的意图，(3)可以通过代理的动态行动更精确地解释。SIF中的任务包括两个

MhZhou0412·2025-01-25 16:53

图神经网络系列论文阅读DAY1：《Predicting Tweet Engagement with Graph Neural Networks》

在现有研究中，许多方法通过利用帖子的直接特征来解决这一问题，这些特征通常与文本内容以及发布该帖子的用户相关。在本文中，我们认为互动的增加还与另一个关键因素相关，即社交媒体用户发布的帖子之间的语义关联。

feifeikon·2025-01-25 15:18

redis原理

文章目录redis客户端-认识RESP持久化持久化具体实现1.RDB(RedisDataBase)2.AOF(AppendOnlyFile)事务相关命令主从复制拓扑结构同步过程部分复制实时复制哨兵（Sentinel

小哲会嘿魔法·2025-01-25 15:47

OpenCV实战技术应用

10.0角点检测应用技术实现，使用SIFT算法进行特征点检测并绘制。

yzx991013·2025-01-25 15:46

PointNet++改进策略：模块改进 | PointCAT，使用交叉注意力机制来提升3D点云任务中提升模型精度

它通过两个不同的多尺度特征分支，利用交叉注意力机制来交换信息。通

我是瓦力·2025-01-25 12:59

Zookeeper（26）Zookeeper的ZAB协议是什么？

它的设计目标是确保在任何时候，集群中的所有节点都能看到相同的事务更新顺序，从而保证数据的一致性。

辞暮尔尔-烟火年年·2025-01-25 12:58

计算机视觉：卷积核

通过不断堆叠卷积层和池化层，可以逐渐提取出更高级别的特征，从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化，使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此，卷积神经网络在图像

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-25 12:23

清华大学提出Pointformer：基于Transformer的3D目标检测

Pointformer：用于3D点云的特征学习backbone，可结合并提高现有的3D点云目标检测网络性能，如VoteNet、PointRCNN和CBGS等。

Amusi（CVer）·2025-01-25 11:52

【微服务33】分布式事务Seata源码解析一：在IDEA中启动Seata Server

文章目录一、前言二、IDEA中运行SeataServer1、把源码从Github中荡下来坑：一定要从mavenmodules中移除序列化的包SeataServer使用到的DB2、调整seata-server的配置seata-server3、运行seata-server三、总结和后续一、前言至此，博主介绍了一些Seata环境搭建的常见坑、Seata的两种案例（SpringCloud集成Seata、S

秃秃爱健身·2025-01-25 11:21

MySQL——事务

一.事务的概念事务就是一组DML语句组成，这些语句在逻辑上存在相关性，这一组DML语句要么全部成功，要么全部失败，是一个整体。MySQL提供一种机制，保证我们达到这样的效果。

很楠不爱·2025-01-25 11:19

InceptionV1实现猴痘病识别案例

本文为为365天深度学习训练营内部文章原作者：K同学啊InceptionModule是InceptionV1的核心组成单元，提出了卷积层的并行结构，实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题

小叮当爱咖啡·2025-01-25 11:19

【人工智能时代】- 开源向量数据库比较：Chroma, Milvus, Faiss,Weaviate

向量数据库是一种将数据存储为高维向量的数据库，高维向量是特征或属性的数学表示。每个向量都有一定数量的维度，根据数据的复杂性和粒度，可以从数十到

xiaoli8748_软件开发·2025-01-25 11:47

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