再识别

iOS生态系统

从iPhone、iPad到Mac等硬件设备，再
·2025-01-18 14:29

java学习记录17

泛型的本质是参数化类型，即给类型指定一个参数，然后在使用时再指定该参数的值，那么这个类型就可以在使用时决定了。这种参数类型可以用在类、接口和方法中，分别被称为泛型类、泛型接口、泛型方法。
cwtlw·2025-01-18 14:26

企业架构业务流程设计五步法

企业架构业务流程设计五步法企业架构与业务流程概述企业架构定义及重要性业务流程概念及作用企业架构与业务流程关系第一步：明确战略目标与需求确定企业战略目标分析业务需求及痛点制定项目目标与计划第二步：梳理现有业务流程调研现有业务流程情况识别关键业务环节及问题评估现有流程效率与效果第三步
公众号：优享智库·2025-01-18 12:45

行为识别的方法

行为识别主要有以下几大类方法，每类方法各有特点及典型算法：传统方法特点：利用手工设计特征对行为进行表征，再用统计学习的分类方法进行识别。
人工智能专属驿站·2025-01-18 11:07

uniapp：钉钉小程序录音

:'单击播放'}}{{'剩余：'+count+'s'}}再点击结束录音删除varinit//录制时长计时器vartimer//播放录制倒计时exportdefault{data(){return{count
dingcho·2025-01-18 10:26

Python AI教程之二十一：监督学习之支持向量机（SVM）算法

SVM具有很强的适应性，适用于各种应用，例如文本分类、图像分类、垃圾邮件检测、笔迹识别、基因表达分析、人脸检测和异常检测。
潜洋·2025-01-18 10:25

解决libc.so.6、libstdc++.so : version `GLIBC_x.x‘、CXXABI_x.x not found

执行以下命令，查找编译gcc时生成的最新动态库find/-name“*libstdc++.so*”，选择最高版本，我的是*so.6.0.26b.如果找不到合适版本,可以安装Anconda[自行百度]，安装完再find
LensonYuan·2025-01-18 08:09

树的遍历方式有哪些？

如果左子树的根节点为B，那么继续先访问B，再递归地遍历B的左子树和右
silver687·2025-01-18 07:32

nagle算法和TCP_NODELAY

Chenshuo同学还建议我设置TCP_NODELAY，只是后来因为事情忙，也就没有再深究下去。现在大概明白，是由于nagle算法在捣乱。
diaoqu4574·2025-01-18 04:08

node.js项目依赖关系分析工具 Depazer 的使用

帮助识别循环依赖、未使用的依赖、或过度复杂的依赖。可视化图表：生成清晰的依赖关系图，帮助开发者快
付星途·2025-01-18 04:36

深度学习驱动的极端天气预测：时空数据异常检测与应用全解析（基于Python + TensorFlow）

摘要：时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点，对极端天气预测至关重要。深度学习，尤其是LSTM网络，因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。
AI_DL_CODE·2025-01-18 02:01

【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts，纯卷积神经网络，更快更准，，降低参数量！

目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLOv8有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要视觉识别的
YOLO大师·2025-01-18 02:59

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集

人脸识别和表情识别是其中的一个重要应用，能够在多种场景下提供重要的信息，例如安全监控、情感分析、智能客服、健康监测等。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:25

基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统

本文将基于YOLOv8目标检测模型和UI界面，开发一个完整的人脸年龄检测识别系统。我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计，并附上完整代码。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

基于深度学习的人脸表情识别系统（YOLOv10+UI界面+数据集）

在本篇博客中，我们将详细介绍如何构建一个基于深度学习的人脸表情识别系统。该系统主要由三部分组成：YOLOv10（深度学习模型）进行表情识别、UI界面展示识别结果以及数据集的准备和训练过程。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

1.引言近年来，人脸表情识别在情感计算、智能人机交互、心理学研究等领域有着广泛的应用。深度学习的快速发展，使得高效、准确的人脸表情识别成为可能。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

《解锁鸿蒙系统AI与第三方应用集成的无限可能》

利用鸿蒙系统内置的人工智能服务鸿蒙系统提供了丰富的人工智能服务，如语音助手、视觉识别、自然语言处理等。开发者可以直接调用这些服务，无需从头开始研发。
·2025-01-18 01:04

《软硬协同优化，解锁鸿蒙系统AI应用性能新高度》

目前，鸿蒙系统中的AI应用已经涵盖了语音助手、图像识别、智能推荐等多个领域，为用户带来了更加智能、便捷的体验。然而，随着
·2025-01-18 01:03

《解锁鸿蒙系统AI能力，开启智能应用开发新时代》

这意味着开发者无需从头搭建复杂的AI模型和算法，只需通过低至“一行代码”调用系统级原生AI能力，如文本识别、视觉
·2025-01-18 01:03

如何进行产品需求的分析与挖掘

产品需求分析的目标可以是：识别市场机会：发现用户未被满足的需求，或者现有市场中存在的痛点。优
·2025-01-18 01:31

如何定义需求的优先级

一、理解和识别需求首先，项目团队需要完全
·2025-01-18 01:30

潜在客户管理怎么管理？主流的方法和工具

有效的潜在客户管理能够帮助企业识别并筛选高质量的潜在客户，最终推动销售目标的达成。管理潜在客户不仅需要系统化的方法，还需要合适的工具支持。
·2025-01-18 01:59

Pandas数据处理基础6---插值填充及其用法

简而言之，就是借助于一个函数（线性或非线性），再根据已知数据去求解未知数据的值。插值在数据领域非常常见，它的好处在于，可以尽量去还原数据本身的样子。
阳光下的米雪·2025-01-17 23:38

再次验证无高防抵御 DDos/CC 攻击不是梦！

这两天明月再给几个客户搭建部署免费防御DDoS攻击后都有不错的效果，让人郁闷不已的DDoS攻击都已缓解和停止，其中一个国内服务器客户再也不用担心因为DDoS攻击而被黑洞封禁了。
明月登楼·2025-01-17 23:59

火绒安全原理、用法、案例和注意事项

火绒安全是一款功能强大的安全软件，它采用了先进的安全技术和算法，通过实时监测、恶意代码识别、防火墙功能、沙箱技术和网络保护等多种手段，为用户提供全面的计算机安全防护。1.为什么选用火绒安全？
正在走向自律·2025-01-17 23:29

UserWarning: mkl-service package failed to import

安装完成anaconda，并设置了两个环境变量之后再控制台运行python环境，输入importnumpyasnp，提示错误D:\InstallFolder\Anaconda3\lib\site-packages
码商行者·2025-01-17 21:14

华为机考真题 -- 跳马

题目描述：马是象棋(包括中国象棋和国际象棋)中的棋子，走法是每步直一格再斜一格，即先横着或者直者走一格，然后再斜着走一个对角线，可进可退，可越过河界，俗称"马走日"字。
亦散亦聚·2025-01-17 21:38

华为OD机试 - 跳马 - 广度优先搜索BFS（Java 2024 E卷 200分）

一、题目描述马是象棋(包括中国象棋只和国际象棋）中的棋子，走法是每步直一格再斜一格，即先横着或直着走一格，然后再斜着走一个对角线，可进可退，可越过河界，俗称马走“日“字。
哪 吒·2025-01-17 20:34

谷歌 AI Agent 白皮书：2025 年，智能体时代已来

智能体时代已来人类擅长处理复杂的模式识别任务。然而，我们往往需要借助工具——
·2025-01-17 20:51

12 条基于风险的 API 安全控制指南

1.左移安全设计实践的威胁建模在建筑项目的蓝图阶段识别结构缺陷比后期修复更有效。威胁建模的目标是尽早发现并修复API安全缺陷。例子考虑一个处理用户付款
·2025-01-17 20:40

Chatbot 不是“万金油”：企业级生成式 AI 如何真正创造价值

作者认为企业需要深入分析现有业务流程，识别可以应用AI的具体环节，而不是为了使用AI而找寻应用场景。
·2025-01-17 20:10

寒假四（1.15）

1.解析：首先定义了几个需要用到的数组，定义后面需要用的变量，使用循环将n个数输入，再使用一个for循环，while(a[i]>=a[q[r]]&&r>0)：r在这里可能是q数组的一个索引，它的初始值没有明确给出
2401_88126894·2025-01-17 19:28

【纯干货，无废话】shell脚本，判断语句报错[: too many arguments

脚本作用是传入两个参数，第一个参数为yum的包名，第二个参数为版本号，判断系统中是否已经安装了包，如果没有安装，则进行安装操作，如果已经安装，但是版本与当前版本不一致，那么先卸载旧包再安装指定版本的包，
新时代农民工007·2025-01-17 18:48

【PCL】Segmentation 模块—— 圆柱模型分割（Cylinder model segmentation）

它通过识别点云中符合圆柱体几何形状的部分，将圆柱体从其他几何形状中分离出来。1.1主要步骤预处理：对点云进行去噪、下采样等操作，以减少数据量并提升处理效率。
old_power·2025-01-17 17:14

whisper.cpp 学习笔记

学习笔记whisper介绍源码下载源码编译支持的模型优化/加速生成库文件使用whispe.cpp的demo参考文献whisper.cpp学习笔记whisper介绍whisper是基于OpenAI的自动语音识别
法号：行颠·2025-01-17 17:12

（十）ROS的常用组件——rosbag和rqt工具箱

方式2：同样是控制机器人运动，将机器人传感器感知到的数据留存，事后，再重新读取数据，生成
PaLu-LvL·2025-01-17 16:03

全类别机器人传感器模块推荐

适用于简单图像识别任务，成本低、体积小，结合算法可实现目标检测等功能
极梦网络无忧·2025-01-17 16:02

QT在 MacOS X上，如何检测点击程序坞中的Dock图标

最近在开发MacOS的qt应用，在做到最小化系统托盘功能时，发现关闭窗口后再次点击程序坞中的Dock图标不能将主界面再显示出来。
随风而动233·2025-01-17 16:29

【机器学习：三十、异常检测：原理与实践】

1.异常检测概述异常检测（AnomalyDetection）是一种用于识别数据中异常模式或异常点的技术，旨在发现与大部分数据行为不同的样本。它在工业监控、网络安全、金融欺诈检测等领域具有广泛应用。
KeyPan·2025-01-17 15:24

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。核心思想基于欧几里得距离度量数据点之间的相似性。
KeyPan·2025-01-17 15:23

python_求1-2+3-4+......-100的值

逻辑整理：--本质上可以转换一下，1+3+5+……+99-（2+4+……+100）加减部分间隔都为2，先求1+3+5+……+99的值，再求2+4+……+100的值，减去结果就出来了--还可以如此转换1*
weixin_30783913·2025-01-17 15:20

解决Android Studio 2023.1.1右上角Gradle不显示task

解决方案进入设置中的最后一栏，勾选这个配置：点击Apply再点击OK，会到项目，点击同步一次。同步完成之后，可以看到全部task了。
debug_cat·2025-01-17 15:19

推荐一款牛逼的Windows神器！功能很强大！

职场上办公，最讲究的就是效率了，很多小伙伴没有一个合适的工具来帮助自己，提升工作的效率，一会需要处理图片，一会需要识别一些文字，今天搜罗哥就给小伙伴介绍一款提升效率的工具：万彩办公大师。1软件简
编程IT圈·2025-01-17 14:43

使用 AI 在医疗影像分析中的应用探索

AI技术通过深度学习算法，在医疗影像的识别、分类和标注中发挥了重要作用。本文章将结合技术实现与案例
·2025-01-17 14:07

【软件安装】Ubuntu14 .0.4 安装apktool，aapt工具

之前上网找了好久都没有找到如何在Ubuntu14.0.4上安装aapt工具，后经过多次的努力终于安装成功了，再此分享给大家：apktool是GOOGLE提供的APK编译工具，需要JAVA运行环境，推荐使用
叶阿猪·2025-01-17 14:39

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

这种方法广泛应用于需要人工标注的场景，例如文本分类、图像识别等。核心思想预先准备一个未标注数据池（UnlabeledDataPool）。使用初始标注数据训练一个模型
IT古董·2025-01-17 14:09

SpringBoot一键提取身份证与营业执照信息

SpringBoot一键提取身份证与营业执照信息使用的工具和库步骤和代码示例添加依赖图像预处理和文字识别信息提取使用OpenCV对图像进行预处理OpenCV图像预处理示例集成到OCR服务中在SpringBoot
一名技术极客·2025-01-17 13:59

Qemu开发ARM篇-1、环境搭建篇

编译安装qemu1、目标我们的目标是在x86平台上搭建上arm开发环境，及在x86平台模拟一台arm设备，以达到能快速在x86平台上学习arm相关知识，如uboot启动、kernel开发调试等，而不需要再繁琐的通过购买昂贵的开发板进行操作
思禾·2025-01-17 12:57

好用的算法推荐工具全解析

一、引言在当今数字化时代，算法广泛应用于各个领域，从搜索引擎优化到金融风险预测，从图像识别到自然语言处理。对于算法学习者、研究者以及开发者而言，合适的算法推荐工具至关重要。
CodeJourney.·2025-01-17 12:27

Kubernetes集群架构-关于 cgroup v2

使用cgroupv2要求LInux发行版对cgroupv2的支持迁移到cgroupv2识别LInux节点上的cgroup版本链接Kubernetes集群架构-关于cgroupv2在Linux上，控制组1
qichengzong_right·2025-01-17 12:23
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