二元特征第13页

【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

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

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

【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

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

#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

Python入门笔记

2周Python基本图形绘制turtle库绝对坐标海龟坐标turtle角度坐标体系RGB色彩体系画笔控制函数运动控制函数方向控制函数循环语句第3周基本数据类型整型浮点数科学计数法复数类型数值运算操作符二元操作符有对应的增强赋值操作符数值运算函数字符串类型的表示字符串切片字符串类型及操作字符串类型格式化

「已注销」·2025-02-20 11:17

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

刷题day27 动态规划（一）【斐波那契数】【爬楼梯】【使用最小花费爬楼梯】

特征:一个问题，可以拆

哈哈哈的懒羊羊·2025-02-20 06:40

Pytorch实现之利用特征分布的差异来指导GAN的训练

其核心思想是利用特征分布的差异来指导生成器的训练，同时通过使用轻量级的MobileNet-v3提高了计算效率。这种方法在图像生成任务中具有广泛的应用前景。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:47

59.python的类与对象

这些事物各不相同，但具有一些共同的特征或行为。【示例】类名：花百

安迪python学习笔记·2025-02-20 00:54

流形拓扑学：Chern数与Euler示性数

Chern数是由中国数学家陈省身提出的，主要用于描述复流形的特征类。Euler示性数则是一个更为古老的

AI天才研究院·2025-02-19 23:38

DeepSeek接入大数据能做什么

结合其核心能力提供创新解决方案：一、DeepSeek接入大数据领域的技术路径多模态数据处理能力支持文本/图像/视频/传感器数据的统一处理自主研发的MoE（MixtureofExperts）架构可并行处理异构数据超大规模特征工程基于千亿参数模型的自动特征提取支持非结构化数据的深度语义解析实时计算优化自研分布

PersistDZ·2025-02-19 22:59

自然语言处理NLP 01语言转换&语言模型

目录语言转化方式1.数据预处理（DataPreprocessing）(1)文本清理(2)分词(3)语言特殊处理2.特征提取（FeatureExtraction）(1)词袋模型（BagofWords,BoW

伊一大数据&人工智能学习日志·2025-02-19 22:56

Hu矩的原理及应用

什么是Hu矩Hu矩是一种描述图像形状特征的数学工具，核心思想：提取图像的形状信息，并对这些信息进行归一化，使得它们对图像的平移、旋转和缩放具有不变性。

Ring__Rain·2025-02-19 20:47

Python librosa库：一款强大的音频处理工具

无论是计算音频特征（如频谱、节拍）还是执行音频变换（如频率变换、时间拉伸），librosa都是一个功能强大且易于使用的选择。安装在开始使用librosa之前，需要先安装它。可以通过以下命

程序员喵哥·2025-02-19 20:15

AI编程赋能Python实现零编程决策树算法

决策树的每个节点代表一个特征，每个分支代表该特征的一个属性值，而每个叶节点表示一个类别或一个数值。

智享食事·2025-02-19 18:30

YOLOv11算法与改进版YOLOv11算法对比：性能提升与优化

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录YOLOv11算法与改进版YOLOv11算法对比：性能提升与优化前言一、YOLOv11算法概述二、训练步骤2.验证数据的数据代码2.改进版YOLOv11算法的创新a.改进的特征提取网络

m0_54717829·2025-02-19 16:17

深入理解 Rust 中的智能指针

在Rust中，智能指针有两个重要特征：它们能够“拥有”数据，并且实现了Deref和Drop这两个特性（traits）。Der

Hello.Reader·2025-02-19 14:56

医学顶会 MICCAI‘24 | COVID19 至肺炎：使用 CNN Transformer 位置感知特征编码网络对多区域肺部严重程度进行分类

MultiRegionLungSeverityClassificationusingCNNTransformerPosition-AwareFeatureEncodingNetworkCOVID19至肺炎：使用CNNTransformer位置感知特征编码网络对多区域肺部严重程度进行分类作者

小白学视觉·2025-02-19 14:24

机器学习:决策树

1.初步概念决策树是一种基于分裂特征的机器学习方法，用于分类和回归任务。它通过将数据按特征值进行分割，最终做出预测。与线性模型不同，决策树能够自动识别重要的特征，并根据数据情况生成复杂的决策规则。

小源学AI·2025-02-19 14:22

机器学习:支持向量机

通常的SVM用于二元分类问题,对于多元分类问题可将其分解为多个二元分类问题,在进行分类。2.最优分类边界什么才是最优分类边界?什么条

小源学AI·2025-02-19 13:18

【系列专栏】银行IT的云原生架构-云单元架构 12

从目标、特征、单元化流量路由、应用与数据单元化、分布式中间件等多个关键角度深入剖析云单元架构，对于银行更好地理解和应

呱牛do it·2025-02-19 12:07

【Amazing! C】初识结构体（一）

单一的类型可以描述事物的部分特征，但并不能表述清楚一个复杂对象，例如

jp_yc·2025-02-19 10:21

数位dp(算法篇)

dp，也就是个位、十位等相对于普通的暴力枚举，数位dp快就快在它的记忆化，也就是说后面可能会利用到前面已经计算好的东西题型往往是：给定一个闭区间[L,R]，求这个区间中满足"某种条件"的数的总数量题型特征

Moon2144·2025-02-19 10:51

新视野大学英语3 Banked cloze

it'sadevelopmentalprocessthatischaracterizedbyprofoundpsychologicalchanges这是一个以深刻的心理变化为特征的发展过程vicious

simplesin·2025-02-19 08:06

AI 百炼成神：线性回归，预测房价

这个数据集包含了多个特征（

github_czy·2025-02-19 07:31

基于图像处理的裂缝检测与特征提取

通过计算机视觉和图像处理技术，能够高效、精确地提取裂缝的几何特征，如长度、宽度、方向、面积等，从而为工程质量评估提供数据支持。

机器懒得学习·2025-02-19 07:00

VTK知识学习（32）-图像运算

1、数学运算vklmageMathematics提供了基本的一元和二元数学操作。根据不同的操作，需要一个或者两个输入图像。二元数学操作要求两个输入图像具有相同的像素数据类型和颜色组分。

无所谓จุ๊บ·2025-02-19 06:58

多租户技术架构

一、多租户的概念多租户本质上是一种软件的技术架构，它最核心的特征是多个租户可以共享一个系统实例，并且租户间是可以实现数据和行为的隔离，这可以说是多租户技术架构里最重要的两点了。

孜泽·2025-02-19 01:38

【生物AI】AI在生物医药研发中的应用：基于深度学习的疾病诊断标志物发现

人工智能（AI），特别是深度学习技术，凭借其强大的数据处理和特征挖掘能力，为疾病诊断标志物的发现带来了新的契机。

Anitalin00·2025-02-18 22:08

Elasticsearch字段类型

同一家庭中的类型支持相同的搜索功能，但可能具有不同的空间使用或性能特征。目前，唯一的类型家庭是keywor

java编程小帅·2025-02-18 19:35

关系数据库的基本术语

(1)属性(Attribute):在现实世界中，要描述一个事物常常取若干特征来表示。这些特征称为属性。例如学生通过学号、姓名、性别、系别、年龄、籍贯等属性来描述。

iamphp·2025-02-18 18:42

基于 Spring Cloud + Sentinel 的全面流量治理方案

一、精准评估系统最大负载1.流量建模历史日志分析流量特征提取业务场景拆解流量模型构建容量预测模型实施方法：使用ELK分析6个月Nginx日志，提取分时/分业务QPS曲线构建典型场景模型：日常流量（正态分布

power-辰南·2025-02-18 18:40

Spring Cloud微服务生产级容量评估实战

一、容量评估体系架构业务需求分析流量建模环境仿真分级压测瓶颈分析容量计算配置推荐验证优化二、流量建模与数据模拟2.1流量建模四步法步骤1：生产流量分析#分析Nginx日志获取真实流量特征awk'{print

power-辰南·2025-02-18 17:06

搜广推校招面经十九

1.1.降维与通道数调整（ChannelReduction）在CNN中，特征图（FeatureMap）通常有多个通道（channels）。1×1卷积可以用于减少通道数，从而降低计算量，提高模型效率。

Y1nhl·2025-02-18 16:28

机器学习基本篇

1基本概念机器学习，分为回归，分类，聚类，降维有监督学习回归，分类，有特征，有标签，进行训练，然后对新数据进行预测无监督学习聚类，降维。

胖胖的小肥猫·2025-02-18 16:51

【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+CSWinTransformer: 交叉窗口注意力Transformer助力YOLOv11有效涨点；

该机制通过将输入特征分割为等宽条纹，在水平与

算法conv_er·2025-02-18 15:43

【YOLO模型】（1）--YOLO是什么

此外，YOLO算法还采用了多尺度特征融合的技术

方世恩·2025-02-18 15:41

【离散数学上机】T235，T236

空格间隔），分别为集合A和集合B中的元素个数；第二行输入非空数字集合A，每个元素之间用空格间隔；第三行输入非空数字集合B，每个元素之间用空格间隔；输出格式输出每一行为集合A到集合B的一个构成单射函数的二元关系

咒法师无翅鱼·2025-02-18 14:08

深度学习与图像识别：机器学习基础之回归

2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，一般用于处理二分类问题，因为这个式子的一个显著特征在于

Shenrn_·2025-02-18 14:34

机器学习和线性回归、softmax回归

监督学习监督学习（supervisedlearning）擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。

小名叫咸菜·2025-02-18 13:53

【每日论文】Latent Radiance Fields with 3D-aware 2D Representations

下载论文或阅读原文，请点击：每日论文摘要中文潜在3D重建技术在赋予3D语义理解和3D生成能力方面展现出巨大的潜力，它通过将2D特征提炼到3D空间来实现。

WHATEVER_LEO·2025-02-18 12:15

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