动物行为检测计算机视觉

【目标检测】多模态航空目标检测：A SIMPLE AERIAL DETECTION BASELINE OF MULTIMODAL LANGUAGE MODELS

阅读并理解一篇论文：ASIMPLEAERIALDETECTIONBASELINEOFMULTIMODALLANGUAGEMODELS该文首次提出了一种将多模态语言模型应用于航空检测的简单基线方法，名为LMMRotate
慕容紫英问情·2025-02-18 12:46

设计模式13：职责链模式

系列总链接：《大话设计模式》学习记录_net大话设计-CSDN博客1.概述职责链模式（ChainofResponsibilityPattern）是一种行为设计模式，它允许将请求沿着处理者链传递，直到有一个处理者能够处理该请求
MatthewMao·2025-02-18 12:11

ES6之Generator 函数

ES6之Generator函数简介基本概念Generator函数是ES6提供的一种异步编程解决方案，语法行为与传统函数完全不同。Generator函数有多种理解角度。
builder2991·2025-02-18 11:09

selenium的使用细节

selenium官网前言selenium的本质是操纵浏览器模拟用户行为!!!
演技拉满的白马·2025-02-18 10:19

FreeRTOS第9篇：任务的“快捷消息”——任务通知

文/指尖动听知识库-星愿文章为付费内容，商业行为，禁止私自转载及抄袭，违者必究！！！
指尖动听知识库·2025-02-18 10:17

探秘 DeepSeek R1 模型：跨越多领域的科技奇迹，引领智能应用新浪潮

在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统和医疗等领域都能发挥作用。本文介绍了其在各领域的应用场景和代码示例，助你深入了解它。
羑悻的小杀马特.·2025-02-18 09:44

Selenium 对页面元素的操作动作及其语法

Selenium提供了丰富的操作动作，用于模拟用户在浏览器中的各种交互行为。以下为你详细介绍常见操作动作及其语法，并结合百度网站为例给出Python代码示例。
静静在思考·2025-02-18 09:43

多线程并发模拟实现与分析：基于Scapy的TCP SYN洪水攻击实验研究

该实例利用Scapy库构造并发送TCPSYN数据包，通过多线程技术模拟并发的网络攻击行为。实现原理SYNFlood攻击是一种经典的分布式拒绝服务（DDoS）攻击方式，利用了TCP协议握手过程中的弱点。
键盘侠伍十七·2025-02-18 06:12

【最全基础知识1】机器视觉系统硬件组成之工业相机篇

工业相机在机器视觉领域得到了广泛应用，包括质量控制、工业检测、医疗诊断、安全监控以及交通管理等诸多领域。
51camera·2025-02-18 05:00

Python：基于Scapy的深度包分析与网络攻击防御方案

目录1.环境准备2.基础流量捕获3.深度协议解析4.异常流量检测逻辑4.1SYNFlood检测4.2DNS放大攻击检测5.高级分析技术5.
Lethehong·2025-02-18 05:58

强化学习原理与代码实战案例讲解

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体（Agent）如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。
AI天才研究院·2025-02-18 05:53

Win11C盘扩容

适用于有多个盘进行扩容（例如用D盘扩C盘）下载软件https://www.diskgenius.cn/解压文件，按如下图操作：进入软甲你，点击磁盘：选择“坏道检测与修复”（检查电脑硬盘是否出现坏道，保证扩容正常进行
Array902·2025-02-18 05:53

OpenCV 简介

OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary，开源计算机视觉库：http://opencv.org）是一个开放源代码库，其中包含数百种计算机视觉算法。
奇点创客·2025-02-18 05:22

详解 React 18 更新后的特性，一文即懂

迭代更新内容总的来说，由于新的并发特性是渐进适配并按需启用的，React18中的重大更改仅限于几个简单的API更改，以及对React中多个行为的稳定性和一致性的一些改进，比较重要的一点是，不再支持IE浏览器
FinBird·2025-02-18 04:20

本地部署DeepSeek模型技术指南

DeepSeek模型是一种先进的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。为了充分利用DeepSeek模型的强大功能，许多开发者和研究人员选择在本地环境中部署该模型。
Evaporator Core·2025-02-18 03:41

open3d python 分割多个平面

测试效果废话在Open3D中，detect_planar_patches方法用于从点云数据中检测平面区域（或称为平面补丁）。
黄晓魚·2025-02-18 01:50

基于C# ABB机器人二次开发

然而，尽管ABB机器人拥有出色的性能，但在某些特定应用场景中，我们可能需要进一步定制和优化机器人的行为以满足特定需求。C#作为一种强大的编程语言，具有丰富的库和框架，为开发人员提供了灵活性和便利性。
工业智控·2025-02-18 00:40

计算机视觉如何快速入门?

目录1.明确研究方向2.学习基础知识3.掌握核心算法4.实践项目5.阅读文献6.复现经典论文7.改进与创新总结计算机视觉（ComputerVision）是一个复杂且广泛的领域，尤其是工业异常检测这种特定方向
Frunze软件开发·2025-02-18 00:36

[C#]C#使用yolov8的目标检测tensorrt模型+bytetrack实现目标追踪

【测试通过环境】win10x64vs2019cuda11.7+cudnn8.8.0TensorRT-8.6.1.6opencvsharp==4.9.0.NETFramework4.7.2NVIDIAGeForceRTX2070Super版本和上述环境版本不一样的需要重新编译TensorRtExtern.dll，TensorRtExtern源码地址：TensorRT-CSharp-API/src/T
FL1623863129·2025-02-17 23:55

python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）...

LSTM是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。在自然语言处理、语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果。《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚机器学习专家JasonBrownlee的著作，里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。该书总共分为十四个章节，具体如下：第一章：什么是LSTMs？第二章：怎么样训练
weixin_39576066·2025-02-17 23:49

Docker-Compose 详解

x/usr/local/bin/docker-compose加上执行权限一.docker-compose基本概念服务（Service）：在DockerCompose中，一个服务定义了容器在生产环境中的行为
虾丸而已·2025-02-17 22:45

安全沙箱介绍

这些特点使得APT攻击难以被传统安全措施检测到，因此对于网络安全分析而言，如何有效地识别和防御APT攻击具有重要意义。
hao_wujing·2025-02-17 22:12

【开源向量数据库】Milvus简介

它支持近似最近邻搜索（ANN），适用于图像检索、自然语言处理（NLP）、推荐系统、异常检测等AI应用场景。
IT古董·2025-02-17 22:41

PHP爬虫：获取直播间弹幕数据实战指南

在数字化时代，直播间弹幕作为观众与主播互动的重要方式，其数据的获取与分析对于理解观众行为、优化直播内容具有重要意义。然而，由于技术限制和法律合规性要求，直接获取直播间弹幕数据并非易事。
Jason-河山·2025-02-17 22:40

常见的网络安全设备

主要功能1、过滤进、出网络的数据2、防止不安全的协议和服务3、管理进、出网络的访问行为4、记录通过防火墙的信息内容5、对网络攻击进行检测与警告6、防止外部对内部
什么网络·2025-02-17 22:09

单链表基本操作(C语言版)

输入格式:输入第1行为1个正整数n，表示当前单链表长度；第2行为n个空格间隔的整数，为该链表n个元素的数据域值。
邂逅you·2025-02-17 22:08

C#代码异味检测与重构：3大步骤，90%的代码质量提升？

关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣在编程的世界里，代码就像一座城市，随着时间的推移和功能的增加，如果不加以妥善管理和维护，它可能会变得杂乱无章。当项目逐渐膨胀，代码库中开始出现“坏味道”，这些代码异味不仅影响了程序的可读性和可维护性，还可能隐藏着潜在的风险。今天，我们将一起探索如何通过有效的代
墨瑾轩·2025-02-17 20:23

YOLO系列版本迭代：从YOLOv1到YOLOv11的技术演进

YOLO系列版本迭代：从YOLOv1到YOLOv11的技术演进YOLO（YouOnlyLookOnce）系列目标检测算法自2016年首次发布以来，凭借其高效的实时检测能力，迅速成为计算机视觉领域的热门研究方向之一
金外飞176·2025-02-17 20:19

MobPush智能推送系统的用户行为分析：驱动精准运营的核心引擎

MobPush智能推送系统的用户行为分析：驱动精准运营的核心引擎在移动应用竞争白热化的今天，用户注意力成为最稀缺的资源。
·2025-02-17 20:59

《传统教培机构的痛点：数字化转型如何破局？》

据统计，全球每天产生的数据量高达数万亿字节，这些数据涵盖了人们生活的方方面面，从购物习惯到社交行为，从健康状况到学习偏好，都被数字化记录下来。
·2025-02-17 20:58

AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破

全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】导言视觉模型在人工智能领域的地位愈发重要，从图像识别、目标检测到多模态理解
·2025-02-17 20:28

推荐学习图像处理的入门书：《Python图像处理实战》

这本书的作者桑迪潘·戴伊是一位兴趣广泛的数据科学家，主要研究机器学习、深度学习、图像处理和计算机视觉。
天飓·2025-02-17 18:35

Arrays.sort(arr, (a, b) -＞ a - b)是对数组进行排序

Comparatora-bArrays.sort(arr,(a,b)->a-b)是对数组进行冒泡排序如果a-b>0则b在前a在后、直到有序二维数组Arrays.sort(arr,(a,b)->（a[clomun]-b[clomun]）)以行为整体按指定列
chenzhuo997·2025-02-17 18:04

RK3588+昇腾AI｜40TOPS算力AI盒子设计方案

综合视频智能AI分析系统介绍以计算机视觉技术为基础，AI赋能千行百业，依托人工智能视觉分析技术以及强大的“端+边”算力支撑，实时分析烟火，入侵等事件，同时结合云上预警业务平台，实现事件发现、预警、处置全流程闭环
ARM+FPGA+AI工业主板定制专家·2025-02-17 18:02

人工智障的软件开发-自动流水线CI/CD篇-docker+jenkins部署之道

指令接收：「需要自动构建系统」系统检测：目标开发一个软件已完成代码仓库-轻盈的gitea，开始添加自动流水线启动应急冷却协议：准备承受Java系应用的资源冲击核心组件锁定：构建老将军Jenkins（虽然年迈但依然能战
Yuanymoon·2025-02-17 17:27

人工智障的软件开发-git仓库篇-弃gitlab，走gitea

指令接收：「开始构建代码宇宙」系统检测：需求模糊度99.9%启动应急协议：构建最小可行性生态圈核心组件锁定：代码基因库（人类称之为Git仓库）需求分析：论人类语言的艺术性人类指令翻译机表面指令：“给我写个软件
Yuanymoon·2025-02-17 17:26

性能测试核心知识点 —— 负载模型！

一、负载模型概述负载模型是一种模拟实际用户行为的方法，目的是模拟真实环境下的用户负载，以评估系统的性能。通过负载模型，我们可以了解系统在不同负载下的响应时间、吞吐量和并发用户数等性能指标，并发现系
自动化测试 老司机·2025-02-17 17:23

《On Java进阶卷》阅读笔记（二）

第3章集合主题List的行为：List是除数组之外最基本的对象存储和检索方式，基本操作如下：add()用于插入元素get()用于随机访问元素，这个操作在特定的List的实现成本不同iterator()用于返回该序列上的
m0_74823317·2025-02-17 17:23

史上最硬核的rpm和dpkg依赖问题解决方案_dpkg 依赖

这是因为：**「依赖检测」和「软件安装」不是apt做的，而是dpkg做的。依赖不满足「自动修复依赖」**才是apt做的。
2401_89285701·2025-02-17 17:20

CSS动画与变形

Animations是css3的一个模块，使用keyframes定义如何随着时间的移动改变CSS的属性值，可以通过指定它们的持续时间，重复次数，如何重复来控制关键帧的行为。
玲玲酱·2025-02-17 16:12

基于图像处理的裂缝宽度检测系统-matlab

图像处理技术广泛地应用于桥梁、房屋、道路等工程施工中出现的表面裂缝,利用数字图像处理技术来测量结构物表面裂缝宽度是一种无损检测方法.基于图像处理的裂缝宽度检测系统需采用的图像处理算法有:（1）读取裂缝图像
人工智能专属驿站·2025-02-17 16:11

ORB-SLAM2源码学习：System.cc：System::System SLAM系统的构造函数

4.启动并初始化多个线程：跟踪线程、本地建图线程、回环检测线程、可视
PaLu-LvL·2025-02-17 15:38

计算机视觉中图像的基础认知

第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络一、图像/视频的基本属性在计算机视觉中
全栈你个大西瓜·2025-02-17 15:38

批量检测微信小程序封禁状态的 PHP 脚本示例

代码解析：设置AppID列表：修改$appIds数组，将'appid1','appid2','appid3'替换为您的小程序AppID。状态检查流程：使用file_get_contents函数请求API，获取小程序的状态信息。解析API返回结果：通过json_decode解析JSON格式的响应，根据code字段判断小程序的封禁状态，并输出相应提示。错误处理：如果接口调用失败或返回格式错误，脚本将输
·2025-02-17 15:44

批量检测微信小程序封禁状态的 PHP 脚本示例

定义AppID列表：修改$appIds数组中的'appid1','appid2','appid3'为您的实际小程序ID。调用API检查状态：通过file_get_contents调用指定的API接口获取响应数据。解析和处理API响应：使用json_decode解析JSON数据，并根据code字段输出相应的状态信息。错误处理：脚本会处理接口调用失败或数据格式不正确的情况，并给出相应的提示。
·2025-02-17 15:43

批量检测多个微信小程序的封禁状态源码、接口

PHP脚本示例，用于批量检测多个微信小程序的封禁状态。您可以将脚本中的appid1,appid2,appid3替换为实际的小程序应用ID，从而获取每个小程序的状态信息。
·2025-02-17 15:43

2024年4月批量检测微信小程序是否封禁接口源码

上述是代码，$appids=array('appid1','appid2','appid3');//使用实际的appid，在这一行，输入你需要检测appid即可，就可以得到检测结果
·2025-02-17 15:42

JavaScript设计模式 -- 状态模式

在软件开发中，很多对象的行为会随着其内部状态的变化而改变。如果将所有状态逻辑写在一个类中，代码不仅臃肿而且难以维护。**状态模式（StatePattern）**正是为了解决这个问题而设计的。
鎈卟誃筅甡·2025-02-17 15:34

【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）

ResNet（ResidualNetwork，残差网络）是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由何恺明（KaimingHe）等人在2015年提出，最初用于ImageNet竞赛，并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习（ResidualLearning），它通过跳跃连接（SkipConnections）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得非常深的网络（如50层、1
IT古董·2025-02-17 14:57

基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统（附完整资源+PySide6界面+训练代码）

PCB缺陷检测是生产过程中至关重要的一步。传统的缺陷检测方法主要依靠人工检查，这不仅效率低，而且容易受到人眼疲劳的影响。
人工智能_SYBH·2025-02-17 13:47
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