人头检测数据集第3页

大屏自适应终极方案：基于比例缩放的完美适配实践（Vue3版）

传统的响应式布局难以应对复杂的大屏元素排布，本文介绍一种基于CSS3变换的终极适配方案实现思路本方案的核心是动态比例缩放，通过以下关键步骤实现：基准比例锁定：基于设计稿宽高比（16:9）建立基准比例视口实时检测

FFF-X·2025-03-24 01:52

如何实现具备自动重连与心跳检测的WebSocket客户端

本文介绍如何通过原生WebSocketAPI封装一个具备自动重连、心跳检测、错误恢复等能力的稳健客户端。适用于需要长连接的实时通讯场景（如聊天室、实时数据监控等）。

FFF-X·2025-03-24 01:52

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

使用AIOps进行更好的事件管理

在本文中，我们将了解AIOps如何从检测和识别到响应改进事件管理，以

茵赛飞3D CAD数据转换软件·2025-03-23 20:11

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点

XW-ABAP·2025-03-23 19:07

如何设计一个 RPC 框架？需要考虑哪些点？

设计一个完整的RPC框架需要覆盖以下核心模块及关键技术点：一、核心架构模块模块功能与实现要点服务注册与发现使用Zookeeper/Nacos等实现服务地址动态注册与订阅，支持心跳检测和节点变更通知网络通信层基于

蒂法就是我·2025-03-23 19:32

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

为什么选鸢尾花数据集：数据量小、特征明确，适合教学演示。Scikit-learn优势：提供现成算法和工具，无需从头写数学公式。二、环境准备：5分钟快速上手目的：搭建可运行的代码环境，避免卡在工具安装环

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

机器学习实战第一章机器学习基础

机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息； 2、机器学习能让我们自数据集中受启发

LuoY、·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-23 18:26

【Rust日报】 2020-02-17 WASM向量图形 --wasm_svg_graphics 0.3.0

它能够：声明形状和样式以用于这些形状使用SVG标签将这些形状渲染到DOM自动检测两个形状是否相同，因此只有一个SVG将添加到DOM中声明已命名的项目/容器，以便以后进行例如隐藏，重新显示和重新放置之类的调整

Rust语言中文社区·2025-03-23 15:57

算力网协同创新与多场景应用实践

技术方向应用场景关键指标异构计算架构工业检测任务延迟<10ms模型压缩算法医疗影像分析计算资

智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

SLAM十四讲【一】基本概念

十四讲【一】基本概念SLAM十四讲【二】三维空间刚体运动SLAM十四讲【三】李群与李代数SLAM十四讲【四】相机与图像SLAM十四讲【五】线性优化SLAM十四讲【六】视觉里程计SLAM十四讲【七】回环检测

略知12·2025-03-23 11:33

STM8L1xx利用定时器实现毫秒和微妙延时

检测溢出时产生的标志位来判断延时到达。下面以STM8L101芯片为例及配合代码说明。

荣070214·2025-03-23 11:31

计算机视觉总结

以下是针对上述问题的详细解答，并结合代码示例进行说明：1.改进YOLOv5人脸检测模块，复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程：光照补偿：在数据预处理阶段，采用自适应光照补偿算法，对图像进行实时增强

Trank-Lw·2025-03-23 11:30

介于YOLOv5的裂缝识别系统

只需简单的步骤，您就能将复杂的裂缝检测转化为轻松的操作，让分析变得更加简单、高效。核心功能图片上传与场景选择用户可

程序员～小强·2025-03-23 06:49

使用LangGraph迁移MapReduceDocumentsChain进行长文档的摘要

在大数据处理和文本分析领域，MapReduce是一种非常重要的策略，用于处理和分析大型数据集。

dgay_hua·2025-03-23 06:43

Python用Bokeh处理大规模数据可视化的最佳实践

本文将介绍如何使用Bokeh处理大规模数据可视化，并提供一些最佳实践和代码实例，帮助你高效地展示大数据集中的重要信息。1.为什么选择Bokeh？

一键难忘·2025-03-23 05:04

基于偏移量、游标分页的详解

前言大量的数据集往往会被分成多个空间去存储。例如一本书就会有几十页几百页，因为把一本书都放在一页去展示不管是对生产者还是消费者都是及其不友好的。

B_rownJay·2025-03-23 04:24

分页优化之——游标分页

游标分页（Cursor-basedPagination）是一种高效的分页方式，特别适用于大数据集和无限滚动的场景。

PhilipJ0303·2025-03-23 03:18

轻松入门Apache SeaTunnel：数据集成利器

文章目录轻松入门ApacheSeaTunnel：数据集成利器什么是SeaTunnel基本原理运行流程SeaTunnelvsDataX：两大数据集成工具对比实战场景：MySQL数据同步至ElasticsearchSeaTunnel

窝窝和牛牛·2025-03-23 03:16

MySQL 到 Hadoop：Sqoop 数据迁移 ETL

Extract-Transform-Load数据迁移过程一、Extract数据抽取1.ODS：OperationalDataStore-可操作数据存储2.DW：DataWarehouse-数据仓库3.DM：DataMart-数据集市二

Ice星空·2025-03-23 03:45

Flink CDC 与 SeaTunnel CDC 简单对比

CDC技术在现代数据架构中扮演着至关重要的角色，特别是在实时数据集成、数据同步和事件驱动架构等场景中。CDC的工作原理CDC主要通过以下几种方式捕获数据变更：基于日志的CDC：直接

窝窝和牛牛·2025-03-23 03:13

Azure Delta Lake、Databricks和Event Hubs实现实时欺诈检测

Azure云架构方案实现AzureDeltaLake和AzureDatabricks，结合AzureEventHubs/Kafka摄入实时数据，通过DeltaLake实现Exactly-Once语义，实时欺诈检测

weixin_30777913·2025-03-23 03:12

揭秘Java内存模型：那些让人头疼的可见性问题--JVM基础(15)

一、揭秘Java内存模型：那些让人头疼的可见性问题在Java的世界里，多线程编程如同一场精彩的魔术表演，但稍有不慎，就可能陷入“内存可见性”这个魔术黑洞。

guangzhi0633·2025-03-23 02:04

使用Annoy进行高效的近似最近邻搜索

在处理大型数据集时，我们经常面临需要快速、准确地查找与给定查询点相近的数据点的问题。

eahba·2025-03-23 02:04

Node.js系列（2）--性能优化指南

性能优化概述Node.js性能优化主要包括以下方面：内存优化：内存泄漏检测、垃圾回收优化CPU优化：代码执行效率、异步处理、工作线程I/O优化：文件操作、网络请求、数据库访问缓存优化：

一进制ᅟᅠ ‌‍‎‏ ·2025-03-23 00:23

PyTorch数据归一化处理：transforms

数据归一化处理：transforms.Normalize###1.1理解torchvision*torchvision.transforms：常用的图像预处理方法*torchvision.datasets：常用的数据集

2401_87555420·2025-03-22 23:48

aws s3 java使用教程_在 Amazon S3 对象上执行操作 - 适用于 Java 的 AWS 开发工具包

在AmazonS3对象上执行操作AmazonS3对象表示一个文件或数据集合。每个对象必须驻留在一个存储桶中。

weixin_42510731·2025-03-22 23:47

AWS SAP学习笔记-概念

ETL应用程序广泛应用于数据集成、数据仓库构建、数据分析和数据迁移等场景。ETL的三个主要步骤：Extract（提取）：从各种数据源（如数据库、文件、API等

HainesFreeman·2025-03-22 23:16

使用 Selenium 控制现有 Edge 窗口以规避爬虫检测

在网络爬虫开发中，网站的防爬机制常常会检测自动化工具（如Selenium）启动的浏览器实例。

秋叶原の黑猫·2025-03-22 23:14

CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构

一、Introduction一般来说，在一个典型的基于CNN的目标检测器中，使用主干网络来提取检测对象的基本特征，该网络通常是为图像分类任务而设计的，并在ImageNet上预训练。

weixin_45963617·2025-03-22 22:43

CBNetV2: A Composite Backbone Network Architecture for Object Detection论文阅读

ACompositeBackboneNetworkArchitectureforObjectDetection论文阅读介绍方法CBNetV2融合方式对Assistant的监督实验与SOTA的比较在主流backbone架构上的通用性与更宽更深的网络比较与可变形卷积的兼容在主流检测器上的模型适用性在

Laughing-q·2025-03-22 22:38

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1

计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-22 22:08

不用再当“技术宅“！这个AI神器让我5分钟变身人工智能达人

可每次想自己试试，打开教程就被满屏的代码吓退——"Python环境配置"、"CUDA驱动安装"这些词比数学作业还让人头疼。

阳光永恒736·2025-03-22 20:01

一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！

预训练通常是指在大规模数据集上进行模型训练，以帮助

小城哇哇·2025-03-22 20:26

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架，主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

YOLO算法全面改进指南（二）

一、多模态提示驱动的开放场景检测系统1.核心创新三模态提示机制：文本提示编码器：基于RepRTA（可重参数化区域文本对齐）构建轻量级文本编码网络，将自然语言描述映射为128维语义向量。

niuTaylor·2025-03-22 18:13

业务逻辑漏洞

2.特点隐蔽性强：不依赖代码漏洞，难以被自动化工具检测。危害性高：可能导致资金损失、数据泄露、权限提升等。依赖业务理解：需深入分析目标业务流程的设计逻辑。

波兰的蓝·2025-03-22 17:05

《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造”

在江宁开发区，机器人已不再是科幻电影里的遥远想象，他们就像人类的“同事”，在工地上忙着贴砖、刷墙、搬运、检测；在体育训练场上帮助运动员矫正姿势；在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆，在智慧工厂里与人类分工协作

耘瞳科技·2025-03-22 17:04

隐私保护：数据生命周期管理——从GDPR到加密存储，守护每一比特敏感信息

攻击者在暗网以每条0.5美元的价格出售，内容包括HIV检测结果、遗传病史等敏感信息。事件直接触发欧盟GDPR（通用数据保护条例）的1.2亿欧元罚款，企业市值蒸发60%。

云计算练习生·2025-03-22 17:31

安全工具推荐 | 软件成分分析工具悬镜安全源鉴SCA，业内排名TOP 1的SCA工具

开源软件带来的安全性问题非常多，而SCA在软件成分分析、组件投毒检测、许可证合规风险、漏洞风险、软件代码开源比例检测等方面，都有很好的效果。

DevSecOps选型指南·2025-03-22 16:27

[项目]基于FreeRTOS的STM32四轴飞行器: 十.检测遥控器

基于FreeRTOS的STM32四轴飞行器:十.检测遥控器一.检测遥控器连接逻辑二.遥控器的解锁情况三.遥控器控制飞机运转一.检测遥控器连接逻辑判断是否进入定高模式：根据返回值判断遥控器的连接情况：实现检测函数

嵌入式T90S·2025-03-22 15:51

MiniMind

数据集分类：tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

使用Seaborn绘制小提琴图

首先，我们需要导入必要的库和数据集。这里我们使用Seaborn自带的数据集tips作为例子。importseaborn

CodeWG·2025-03-22 14:44

(BS ISO 11898-1:2015）CAN_FD 总线协议详解5- MAC子层描述4

每当发送器检测到连续五个相同值的比特（包括填充比特）

s多情公子s·2025-03-22 14:13

(BS ISO 11898-1:2015）CAN_FD 总线协议详解1- 基本概念描述

目录1.基本概念描述1.1can总线的性质1.2帧1.3总线访问方法1.4信息路由1.4.1帧接受过滤的工作原理：1.5网络灵活性1.6.1广播特性：1.6.2错误检测与处理：1.7远程数据请求1.8错误检测

s多情公子s·2025-03-22 14:42

Yolo系列之Yolo的基本理解

概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法

是十一月末·2025-03-22 13:58

HCIA-AI人工智能笔记3：数据预处理

一、数据预处理技术全景图graphTDA[原始数据]-->B{数据清洗}B-->B1[缺失值处理]B-->B2[异常值检测]B-->B3[重复值删除]A-->C{特征工程}C-->C1[标准化/归一化]

噗老师·2025-03-22 12:25

SQL Server数据库表删除分区

查看分区方案SELECT*FROMsys.partition_schemes;--查看分区函数SELECT*FROMsys.partition_functions;2.合并所有分区将所有分区合并为一个，使数据集中在单个分区中

MartinYangHJ·2025-03-22 12:21

IPv6网络的可操作安全考虑——RFC9099解析（四）

2.6记录和监控为了在发生安全事件或检测到异常行为的情况下进行取证（forensic）研究，网络运营商应记录多个信息片段。在某些情况下，这需要通过网络管理站对设备进行频繁的轮询。

黑带架构湿·2025-03-22 12:20

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