光照不变特征第11页

uni.request请求的封装

uni.request请求的封装（一）static文件夹下创建js文件夹，再创建request.js文件，用于封装请求，使用promise封装letbaseUrl='';//域名或选取所有接口不变的那一部分

可爱小盆盆·2025-03-05 14:09

大数据与网络安全讲座

业界通常以4个“V”来概括大数据的基本特征——Volume(数据体量巨大)、Variety(数据类型繁多)、Value(价值密度低)、Velocity(处理速度快)。

黑客Jack·2025-03-05 10:10

网络安全中keli是什么

Attacksignature-攻击特征一种特征性或独特性模式，可以帮助将一种攻击与另一种攻击联系起来，从而确定可能的参与者和解决方案。

黑客Ela·2025-03-05 10:07

QKV 注意力机制在Transformer架构中的作用，和卷积在卷积神经网络中的地位，有哪些相似之处？

QKV（Query-Key-Value）注意力机制在Transformer架构和卷积在卷积神经网络（CNN）中都起着核心作用，它们有以下一些相似之处：特征提取QKV注意力机制：在Transformer中

安意诚Matrix·2025-03-05 08:56

特征值与特征向量

本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文一、定义与数学表达特征向量：对于方阵AAA，若存在非零向量v\mathbf{v}v满足Av=λvA\mathbf{v}=\lambda\mathbf

Shockang·2025-03-05 05:30

凤凰架构-向微服务迈进

假如只能用一个词来形容微服务解决问题的核心思想，笔者给的答案就是“分治”，这即是微服务的基本特征，也是微服务应对复杂性的

七路灯·2025-03-05 03:13

PTA: jmu-ds- 顺序表删除重复元素

设计一个算法，从顺序表中删除重复的元素，并使剩余元素间的相对次序保存不变。输入格式:第一行输入顺序表长度。第二行输入顺序表数据元素。中间空格隔开。输出格式：数据之间空格隔开，最后一项尾部不带空格。

悦悦子a啊·2025-03-05 00:53

预训练模型微调与下游任务迁移学习技术

预训练模型通过在海量数据上的自监督学习,学习到了丰富的特征表示,为下游任务提供了强大的初始化。而对预训练模型进行有效的微调,可以充分利用预训练知识,在有限数据上快速达到出色的性能。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-04 22:37

多层感知机 (Multilayer Perceptron, MLP)

组成部分输入层（InputLayer）：接收输入数据的特征。例如，如果我们有一个特征向量x=[x1,x2,…,xn]\mathbf{

ALGORITHM LOL·2025-03-04 20:19

AI Agent，大模型重要落地方向

在计算机、人工智能专业技术领域，一般将agent译为“智能体”，即是在一定的环境中体现出自治性、反应性、社会性、预动性、思辨性（慎思性）、认知性等一种或多种智能特征的软件或硬件实体。

IT猫仔·2025-03-04 19:15

基于Django的人脸识别考勤管理系统(源码+LW+部署讲解)

随后，文章详细介绍了人脸识别考勤系统的设计架构、核心算法及关键技术，包括图像采集、预处理、特征提取和

毕业程序员·2025-03-04 18:08

【Elasticsearch】索引生命周期管理相关的操作（Index Lifecycle Actions）

以下是详细解释Elasticsearch中的索引生命周期操作（IndexLifecycleActions）：1.Allocate（分配）•功能：将索引分片移动到具有不同性能特征的节点上，并可以调整副本的数量

risc123456·2025-03-04 17:27

机器学习--特征选择

一、方法介绍（一）定义在机器学习中，特征选择是一个至关重要的环节，其目的是从原始特征集合中挑选出最具代表性和信息量的特征子集，使得在该子集上构建的机器学习模型能够达到最佳的预测或分类效果。

Luis Li 的猫猫·2025-03-04 14:06

写百万长文的AI助手

方案思路：每次给AI的指令，用程序固定输出：系统提示词+rag知识库+用户提示词系统提示词：固定不变的东西，如写作风格（实现方法：固定变量）rag知识库：相关人物的历史经历，人物信息，场景信息。

cainiaojunshi·2025-03-04 09:26

【中文】Joomla1.7扩展介绍之GTranslate（自动翻译模块）

特点：*隐藏弹出式“建议更好的翻译”*隐藏翻译后的Google顶层框架*鼠标悬停效果*分析特征*国旗（图标）组合在一个文件中使之载

weixin_33981932·2025-03-04 07:41

【弹性计算】弹性裸金属服务器和神龙虚拟化（一）：功能特点

弹性裸金属服务器和神龙虚拟化（一）：功能特点特征一：分钟级交付特征二：兼容VPC、SLB、RDS等云

G皮T·2025-03-04 06:30

【Address Overfitting】解决过拟合的三种方法

HP-Succinum·2025-03-04 05:24

数据挖掘与数据分析

数据挖掘vs.数据分析特征数据挖掘数据分析目标从大数据中自动发现知识和模式通过系统分析数据，得出有意义的结论重点数据模式的自动发现、预测模型的构建数据理解、数据清洗、数据总结、假设验证方法机器学习、聚类

dundunmm·2025-03-04 03:11

汇编移位指令SHR,SAR,SAL/SHL,ROR,ROL,RCR,RCL

目的操作数只能是寄存器或内存源操作数为移位的次数，只能是CL寄存器或者立即数1移动完，CL的值不变逻辑右移SHRshiftright无符号数除以2MOVAL,10SHRAL

小萌新上大分·2025-03-04 01:26

规控算法工程师的技术图谱和学习路径

一、技术图谱核心模块数学基础线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值分解（用于控制系统建模与优化）。微积分：梯度下降、泰勒展开、动态系统建模（支持控制算法推导）。概率论与统计学：贝叶斯理论、马尔可

执于代码·2025-03-03 23:09

大模型算法工程师的技术图谱和学习路径

负责整个模型开发生命周期，包括数据清洗、特征工程、模型选择、训练和部署。与数据科学家、工程团队和产品团队合作，理解业务需求并将算法转化为实际产品。对模型性能进行评估和优化，确保模型的准确性、效率和可扩

执于代码·2025-03-03 23:39

图像算法工程师的技术图谱和学习路径

1.基础数学与编程数学基础：线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量、奇异值分解（SVD）等概率论与统计：概率分布、贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）、假设检验等微积分：导数、梯度、最优化方法（梯度下降、

执于代码·2025-03-03 23:09

2025泛目录站群：无缓存刷新技术解析

⚡泛页面创新：无缓存刷新技术奥顺互联推出的「无缓存刷新内容不变」技术，彻底改变了传统缓存机制。通过开启缓存功能，同时删除缓存而不改变内容，既提高了访问速度，又保证了泛页面URL和内容的对应。

奥顺互联_老张·2025-03-03 21:51

优化站群SEO：使用苹果CMS泛目录插件实现泛目录页面刷新不变

优化站群SEO：使用苹果CMS泛目录插件实现泛目录页面刷新不变在当今数字营销环境中，搜索引擎优化（SEO）是提升网站流量和可见性的关键策略。

奥顺互联V·2025-03-03 21:51

2020Android又凉了-来看看Android的发展-谈一下当下最合适的架构

万变不离其宗以不变应万变，好的架构，总能抓住不变的部分，将变的部分做好抽象，满足各类场景，在我们代码的世界里就是做好接口和抽象。抽丝剥茧丝得一根一根地抽，茧得一层一层地剥

2501_90226133·2025-03-03 19:38

机器学习_Scikit-Learn随机森林回归(RandomForestRegressor)实例

它对于处理大量特征、非线性关系和避免过拟合都有一定的优势。在Python中,你可以使用Scikit-learn库中的RandomForestRegressor来实现。随机森林回归作为

Mostcow·2025-03-03 18:01

原码、补码、反码，计算机加减计算

：数的二进制数表现形式（一般为8位）注意：第一位为标志位（0代表正数、1表示负数）例：14（原码）：00001110-21（原码）：10010101（负数，标志位为1）2.反码原码—>反码：负数标志位不变

头发尚存的猿小二·2025-03-03 17:21

DeepSeek vs text2vec:谁更适合Python题库向量提取对比

文本特征提取：用于后

黑金IT·2025-03-03 16:48

MATLAB 控制系统设计与仿真 - 13

由于根轨迹图直观地描述了系统特征方程的根（线性系统的闭环极点）在s平面上的分布，因此用根轨迹法分析自动控制系统十分方便，在工程实践中也获得了广泛的应用。

东雁西飞·2025-03-03 16:46

Android 图片压缩方法详解

这种方法不会改变图片的分辨率（宽高不变），但会减少图片的文件体积。为什么选

秋长愁·2025-03-03 13:53

基础篇（二）从监督学习到强化学习：机器学习的不同范式

它通过从标注数据中学习，建立输入（特征）与输出（标签）

带上一无所知的我·2025-03-03 11:39

分治算法+题目

符合这个特征的算法，我们才称之为「分治算法」。题目：合并K个升序链表题目分治算法：/***Definitionforsingly-linkedlist.

好好学Java吖·2025-03-03 08:38

Rust ~ Dyn Error

stype.ThedynkeywordisusedtohighlightthatcallstomethodsontheassociatedTraitaredynamicallydispatched（强调动态分发）.Tousethetraitthisway,itmustbe‘dyn-compatible’dyn关键字用于强调对关联特征

~kiss~·2025-03-03 07:07

为什么计算机的工作需要直流电？

通俗解释：直流电（DC）的特点：直流电是电流方向固定不变的电，就像水流始终朝一个方向流动。计算机内部的电子元件（比如CPU、内存芯片等）需要稳定的电流才能正常工作。

快点好好学习吧·2025-03-03 07:02

Herpotrichone A：神经保护的新星，解锁铁死亡之谜

研究背景：神经退行性疾病与铁死亡的纠葛神经退行性疾病，如阿尔茨海默病（AD）和帕金森病（PD），以其进行性的神经元丧失为特征，严重影响了患者的生活质量。

试剂界的爱马仕·2025-03-03 06:57

java从入门到入土图_Java从入门到入土day08

好家伙，这个作者竟然妄图一天就把面向对象的两个特征说了。他可真是自不量力啊，作者心中OS：学习真累，赶快写完去打游戏真香。正文分割线一、抽象1、抽象的定义：抽象，字面意思。

果舒·2025-03-03 05:46

从入门到入土，java学习day6（面向对象和练习，今天练习偏复杂有些难度）

设计对象并使用类和对象类：是对象共同特征的描述对象：是真实存在的具体东西定义类publicclass类名{成员变量；成员方法；构造器；代码块；内部类；}获得类的对象类名对象名=new类名（）；使用对象访问属性

慕容魏·2025-03-03 05:14

【Elasticsearch】一文读懂ES向量搜索：原理剖析与技术全景

ES版本不同，部分差异较大，具体请以官方文档为准一、向量搜索的核心原理1.1向量化表示的本质现代AI技术将文本、图像等非结构化数据转化为高维向量（通常128-1024维），这些向量在数学空间中携带语义特征

程序员大任·2025-03-03 03:34

HashMap

HashMap不保证元素的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。HashMap是非同步的，它不支持多线程环境下的并发修改。HashMap可以说是Hashtable的

曾续缘·2025-03-03 02:25

基于Dify大模型开发平台搭建业务应用场景

精准推荐：根据用户特征提供定制

Python程序员罗宾·2025-03-03 01:19

位操作----位运算符详解（按位与（&），按位或（|），按位异或（^），按位取反（~）以及左移（＜＜）右移(＞＞)）

原码：根据数值写出的二进制序列反码：以原码为基础，原码符号位不变其

什么半岛铁盒·2025-03-03 01:17

【自学笔记】大数据基础知识点总览-持续更新

特征：4V（Volume、Velocity、Variety、Veracity）描述了大数据的主

Long_poem·2025-03-03 01:17

机器学习之经典算法（十六） Birch算法

Birch算法就是通过聚类特征(CF)形成一个聚类特征树，root层的CF个数就是聚类个数。整个算法实现共分为4个阶段：1.扫描所有数据，建立初始化的CF

AI专家·2025-03-03 01:14

redis 快速入门

目录数据库的分类NoSQL非结构化认识redis特征安装redis单机安装Docker安装redis的基本配置启动redis关闭redisredis开机自启redis客户端redis数据结构介绍基本类型

栀夏613·2025-03-02 22:52

MySQL中OR操作导致索引失效的深度解析与技术优化方案

B+树具有以下显著特征：所有叶子节点形成有序链表，支持高效范围查询非叶子节点仅存储索引键值，不保存数据指针数据记录按主键顺序存储在聚簇索引的叶子节点每个节点存储的键值数量由页大小和键值长度决定以InnoDB

阿豆学编程·2025-03-02 22:51

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）详细解释（带示例）

它通过卷积层、池化层和全连接层等组件，自动提取数据的特征，大大减少了模型的参数数量，降低计算量，同时提高了模型的泛化能力。主要组件卷积层：是CNN的核心组件，由多个卷积核组成。

浪九天·2025-03-02 21:19

嵌入式晶振细究

以下是具体分析：---###**1.四脚晶振的常见类型**####（1）**有源晶振（OSC）**-**典型特征**：-包含完整的振荡电路（石英晶体+放大器+起振电路）。

广药门徒·2025-03-02 21:47

1.7 Kaggle大白话：Eedi竞赛Transformer框架解决方案07-调用AI模型输出结果

目录0.本栏目竞赛汇总表1.本文主旨2.调用AI模型输出结果架构3.模型准备3.1代码实现3.2大白话模型准备4.数据处理4.1代码实现4.2大白话数据处理5.特征提取5.1代码实现5.2大白话特征提取

AI量金术师·2025-03-02 19:59

matlab连接散射点,使用小波散射做信号分类

第二部分中我们将首先介绍什么是小波散射，之后将聚焦在怎样使用小波散射技术也就是不变散射卷积网络做自动特征提取，和使用长短期记忆网络也就是LSTM(LongSh

死月絲卡蕾特·2025-03-02 18:21

自动驾驶的“大脑”：决策规划篇

、决策规划系统的关键环节1.传感信息融合2.任务决策3.轨迹规划4.异常处理四、决策规划技术方法1.全局规划(1)基于状态空间的最优控制轨迹规划方法(2)基于参数化曲线的轨迹规划方法(3)基于基于系统特征的轨迹规划方法

Yellow ?·2025-03-02 17:18

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