假设检测

E1-110.完美走位(滑动窗口）

假设玩家每按动一次键盘，游戏任务会向某个方向移动一步，如果玩家在操作一定次数的键盘并且各个方向的步数相同时，此时游戏任务必定会回到原点，则称此次走位为完美走位。
lanmaoki·2025-03-14 05:53

Akamai 与 AWS 风控分析与绕过技术探讨

2.Akamai风控核心要素Akamai的主要风控机制包含以下几个关键点：Canvas指纹识别每个浏览器环境都有其独特的Canvas指纹这是风控系统的核心识别方式之一用户行为分析鼠标移动轨迹检测操作行为模式识别相关参数的实时计算与验证
qq_33253945·2025-03-14 05:52

深度学习中常用的优化器

本文将介绍各种基于梯度下降的优化器，如Momentum，Adagrad以及Adam等等StochasticGradientDescent（SGD）MomentumAdagradRMSpropAdamAdaMax1：梯度下降假设梯度下降法是一个下山的过程
无能者狂怒·2025-03-14 04:16

【编程向导】-JavaScript-基础语法-类型检测

类型检测类型检测的方法：typeofinstanceofObject.prototype.toStringconstructortypeoftypeof操作符返回一个字符串，表示未经计算的操作数的类型。
wtrees_松阳·2025-03-14 03:46

EXCEL IF自动填充功能

场景描述假设我们有一个包含IP地址、端口号、服务类型等信息的Excel表格：ABCDEFGIP端口服务产品版本CDN/云
对你无可奈何2008·2025-03-14 03:45

理解“机票和航班的多对多关系”

这就形成了一个多对多的关系：✅一张机票可以绑定多个航班（联程票）✅一个航班上可以有很多机票（多个乘客）用数值举例详细说明假设有以下航班：航班ID航班号
背太阳的牧羊人·2025-03-14 02:41

基于Debian的SVN服务器自动安装脚本

主要功能自动检测和安装基础依赖清理已有SVN环境（可选保留现有仓库）支持svnserve和Apache两种部署方式自动创建SVN仓库和用户
大刘讲IT·2025-03-14 01:34

基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现

车牌识别系统通常由图像处理、字符识别、目标检测等多种技术组成。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（YouOn
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-14 01:33

点云空洞的边界识别提取 pso-bp 神经网络的模型来修复点云空洞 附python代码

代码是一个Python程序，用于处理3D点云数据，特别是检测和修复点云中的孔洞区域。1.**导入库**：-`numpy`：用于数学运算。-`open3d`：用于处理3D数据和可视化。
点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2025-03-14 01:30

Python实现数据结构与算法——反转字符串

你可以假设数组中的所有字符都是ASCII码表中的可打印字符。示例1：输入：["h","e","l","l","o"]输出：["o","l","l","e","h"]示例2：输入：["H","a"
Mantana·2025-03-14 01:30

使用jQuery实现动态下划线效果的导航栏

假设我们有四个导航标签，每个标签都有一个共同的类名item，并且我们还需要一个div元素来作为下划线
几度泥的菜花·2025-03-13 23:17

harmony OS NEXT-音频录制与播放模块

HarmonyOS音频录制与播放模块1.模块功能概览麦克风权限动态检测与申请音频录制功能（支持参数配置）音频波形实时可视化（暂时未完善，先凑合看，后续会完善）录音文件播放功能2.权限检测流程1.代码实现
遇到困难睡大觉哈哈·2025-03-13 22:45

怎么测试代理IP的速度?如何解决电脑设置代理掉线问题？

这些工具通常会自动检测代理IP的响应时间、下载速度等指标。手动测试：配置浏览器或系统使用代理IP。访问速度测试网站，如Speedtest.net，进行速度测试。比较使用代理前后的速度差异。
xinxinhenmeihao·2025-03-13 22:13

【使用 Python 结合 ADB 监控进程状态】

本篇博客将介绍如何使用Python结合ADB命令，编写一个脚本来检测进程状态，并在进程被杀死后检查它们是否重新启动。
开心呆哥·2025-03-13 21:33

android 基于OpenCV4.8微笑检测自动拍照

一，前言1、基于OpenCV4.8微笑检测自动拍照存储2、左侧有一个预览小框，有人脸时候会有红色框框。3、当真人入境时候，微笑。相机预览捕捉到了人的微笑，自动拍照保存。opencv库的编译就不说了。
mmsx·2025-03-13 20:58

Pandas真实案例进阶：从数据清洗到高性能分析的完整指南

案例背景：电商用户行为分析假设某电商平台提供以下数据集（模拟数据包含100万条记录），需完成用户行为分析：user_logs.csv：用户浏览、加购、下单日志user_profiles.csv：用户地域
Eqwaak00·2025-03-13 20:26

在雷池社区版 WAF 通过文件更新 SSL 证书的方法

有些用户在使用雷池WAF的证书管理功能时，觉得手动申请的证书需要去界面上传一次略显繁琐，想通过一个固定的目录存储证书文件，覆盖后让雷池自动检测并更新，这样可以通过一些自动化工具来完成整个流程。
·2025-03-13 20:28

PID 控制的通俗理解

假设你想把车速保持在60km/h，但路上有上坡、下坡、风阻等各种干扰因素。为了保持车速稳定，你需要不断调整油门。PID控制就是帮助你调整油门的“智能系统”。
杨航 AI·2025-03-13 18:46

23章11节：自助抽样及其在R语言中的实现与验证

传统方法往往依赖于已知的概率分布假设和解析推导，但在现实问题中，我们往往无法准确得知总体分布，或者数据样本量较小，难以满足经典统计推断方法的要求。
DAT｜R科学与人工智能·2025-03-13 18:12

使用Python进行火焰检测与识别：从基础理论到高级实现的全面指南

使用Python进行火焰检测与识别：从基础理论到高级实现的全面指南火灾是一种常见而危险的自然灾害，在工业、家庭和公共场所中，实时检测火焰并做出响应是保障安全的重要手段。
快撑死的鱼·2025-03-13 17:04

计算机视觉算法实战——车道线检测

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨车道线检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，尤其在自动驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS
喵了个AI·2025-03-13 17:32

【图像检测】基于霍夫变换 Hough变换实现图片车道线检测matlab代码

1简介本文提出了一种新的基于霍夫变换的复杂情况下车道线检测的算法,这个算法能够成功在夜晚,白天,有阴影,车道线磨损不太严重等复杂情况下检测出车道线.传统的车道线检测算法主要为直接在图像中进行霍夫变换,这种算法实时性差
Matlab科研辅导帮·2025-03-13 17:31

【C++】抛异常vs未定义行为

以下是两者的详细对比：1.定义抛异常：当程序检测到错误（如越界访问）时，抛出一个异常对象。异常可以被捕获并处理，程序可以选择恢复或优雅终止。
Octopus2077·2025-03-13 16:27

AI 界的包青天：GaussianNB 智断分类难题

凭借朴素的假设与强大的数学支撑，GaussianNB在分
星际编程喵·2025-03-13 15:49

指纹浏览器与代理IP的协同技术解析：从匿名性到防关联实现

两者结合可解决以下技术痛点：双重身份隔离：单一指纹修改无法完全规避IP关联风险；动态环境模拟：代理IP支持地理位置切换，增强指纹浏览器模拟真实用户行为的能力；反检测能力提升：对抗网站基于IP黑名单或指纹追踪的风控策略
Hotlogin·2025-03-13 14:16

全面解析RRU软件可测性设计引入AI算法的实践

文章目录全面解析RRU软件可测性设计引入AI算法的实践本文概要整体架构流程一、引言二、具体思想点2.1智能测试用例生成2.2异常检测与定位三、落地要求3.1数据基础3.2算法与模型3.3系统集成四、检查评估项
youngerwang·2025-03-13 14:14

LeetCode_随机数索引

您可以假设给定的数字一定存在于数组中。注意：数组大小可能非常大。使用太多额外空间的解决方案将不会通过测试。
云墨书生·2025-03-13 14:14

LeetCode 398.随机数索引

您可以假设给定的数字一定存在于数组中。注意：数组大小可能非常大。使用太多额外空间的解决方案将不会通过测试。
落羽小末·2025-03-13 14:13

Leetcode之随机数索引

您可以假设给定的数字一定存在于数组中。注意：数组大小可能非常大。使用太多额外空间的解决方案将不会通过测试。
一只荣·2025-03-13 14:11

点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测

目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达
格图素书·2025-03-13 13:08

人工智能 - TensorRT与DeepDP终极指南：释放GPU潜能的深度学习推理优化之道

它通过模型压缩、计算图优化、硬件级加速等技术，显著提升推理速度并降低资源消耗，广泛应用于自动驾驶、工业检测、实时视频分析等对延迟敏感的领域。一、TensorRT的核心功能模型优化与加速层融合（La
天机️灵韵·2025-03-13 13:36

AIGC论文查重和传统论文查重有什么区别？

AIGC论文查重和传统论文查重在多个方面存在显著区别，以下是对两者的详细比较：一、检测目标和技术原理AIGC论文查重检测目标：主要用于检测和分析文本内容是否由AI生成，特别是在要求提供真实人类经验的领域
真不二价825·2025-03-13 13:06

【AIGC】计算机视觉-YOLO系列家族

YOLOv6（4）YOLOv7（5）YOLOv8（6）YOLOv9（7）YOLOv10（8）YOLOv11（9）YOLOv12（1）YOLO发展史YOLO(YouOnlyLookOnce）是一种流行的物体检测和图像分割模型
LeeZhao@·2025-03-13 13:34

backbone和head分开转onnx的优势

head是模型的输出部分，负责根据backbone提取的特征生成最终的预测结果（例如分类、检测、分割等）。将模型分成两部分可以实现模块化设计，便于在不同任务中复用backbone或head。例如
yuweififi·2025-03-13 12:33

【YOLOv11[基础]】目标检测OD | 导出ONNX模型 | ONN模型推理以及检测结果可视化 | python

目录一导出ONNX模型二推理及检测结果可视化1代码2效果图
Jackilina_Stone·2025-03-13 12:02

YOLO系列模型从v1到v10的演进

文章目录引言YOLOv1:开创单阶段目标检测先河发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv2:提升精度与速度的平衡发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv3:多尺度检测与残差连接发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化
剑走偏锋o.O·2025-03-13 11:25

sparkML入门，通俗解释机器学习的框架和算法

一、机器学习的整体框架（类比烹饪）假设你要做一道菜，机器学习的过程可以类比为：步骤-->烹饪类比-->机器学习对应1.确定目标|想做什么菜（红烧肉/沙拉）|明确任务(分类/回归/聚类)2.准备食材|买菜
Tometor·2025-03-13 11:53

图像识别技术与应用课后总结（18）

YOLO-V3的改进点网络结构：相比之前版本，YOLO-V3的网络结构进行了优化，使其更适合小目标检测。特征处理：对特征的处理更加细致，通过融入多持续特征图信息来预测不同规格的物体。
一元钱面包·2025-03-13 11:20

服务器数据恢复—raid5阵列中硬盘出现坏道导致服务器崩溃的数据恢复

硬件检测：硬件工程师对客户服务器内的所有硬盘进行物理故障检测，最终确认这2块硬盘存在坏道，这是导致两块硬盘离线的原因。镜像备份：将服务器内的所有正常硬盘进行镜像备份。
·2025-03-13 11:38

167. 两数之和 II - 输入有序数组

你可以假设每个输入只对应唯一的答案，而且你不可以重复使用相同的元素。示例:输入:numbers=[2,7,11,15],target=9输出:[1,
So_Powerful·2025-03-13 10:10

造价算量审图多元化融合软件开发实战：技术架构与核心代码解析

技术架构设计该软件需融合以下模块：BIM/CAD模型解析引擎（支持Revit/DWG文件一键导入）智能算量核心算法（基于规则引擎与机器学习）协同审图平台（多人实时标注与版本控制）AI辅助决策系统（材料价格预测、工程量误差检测
夏末之花·2025-03-13 10:38

不同学科的论文，AIGC检测时有区别吗？

不同学科的论文在写作风格、专业术语、逻辑结构上有着明显的差异，那么，不同学科的论文在AIGC检测时，检测结果会有区别吗？结果提前告诉你，当然有区别。
kexiaoya2013·2025-03-13 09:07

前端小食堂 | Day15 - VueUse 魔法道具库

30+效率神器一键获取1.响应式操控の六脉神剑//鼠标跟踪const{x,y}=useMouse()//网络状态感知const{isOnline,offlineAt}=useNetwork()//设备检测
喵爪排序·2025-03-13 09:07

LeetCode—— 两数之和 II - 输入有序数组

你可以假设每个输入只对应唯一的答案，而且你不可以重复使用相同的元素。示例:输入:numbers=[2,7,11,15],target=9输出:[1,2]解释:2与7之和等于目
GUYIIT·2025-03-13 09:34

整理：4篇论文介绍实时语义分割的未来，Transformer架构下的性能与效率平衡

在Transformer架构推动下，计算机视觉领域致力于打造一个极为强大且通用的大规模模型，它能处理物体检测、图像分割等多种任务。
mslion·2025-03-13 08:25

测试之 Bug 篇

各个阶段的内容：需求分析测试计划测试设计与开发测试执行测试评估上线运行维护用户角度：需求合理性技术角度：可行性及优化空间测试角度：业务逻辑错误检测制定开发/结束时间计划预估测试耗时1.参考需求/技术文档编写用例
ふり·2025-03-13 07:17

STM32常见外设的驱动示例和代码解析

1.GPIO驱动应用场景：控制LED、按键检测、继电器开关等。示例代码：//初始化LED（推挽输出）voidLED_Init(void){GPIO_InitTypeDefGPIO_Struct={
HH予·2025-03-13 07:16

YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含C2f二次创新）

一、本文介绍本文记录的是基于EMA模块的YOLOv8目标检测改进方法研究。EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测，并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。
Limiiiing·2025-03-13 06:14

YOLOv5改进：在C3块不同位置添加EMA注意力机制，有效提升计算机视觉性能

计算机视觉中的目标检测是一个重要的任务，而YOLOv5是目前广泛应用的一种高效目标检测算法。
UksApps·2025-03-13 06:13

SQL语句如何把一张表的某列数据更新另外一张表的某列

以下是一些常见的方法：一、使用UPDATE和JOIN假设我们有两个表table1和table2，想要将table2中的某一列数据更新到table1的对应列中，可以使用以下SQL语句：UPDATEtable1JOINtable2ONtable1
dephixf·2025-03-13 05:36
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