图像(自定义)线性滤波第2页

卷积核在初始阶段的数据是怎么获取的

卷积核的初始化随机初始化：在大多数情况下，卷积核（滤波器）的权重在模型训练开始时是随机初始化的。常用的随机初始化方法包括以下几种：均匀分布初始化：权重从一个均匀分布中抽取值。

abments·2025-03-02 06:05

Python vLLM 实战应用指南

文章目录1.vLLM简介2.安装vLLM3.快速开始3.1加载模型并生成文本3.2参数说明4.实战应用场景4.1构建聊天机器人示例对话：4.2文本补全输出示例：4.3自定义模型服务启动服务调用服务5.性能优化

ghostwritten·2025-03-02 06:34

从零到一：利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析

引言：为什么选择DeepSeek进行图像分类？在计算机视觉领域，图像分类作为基础任务，其技术演进经历了从传统特征工程到深度学习的革命性转变。

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-02 06:03

html data-src和src的区别,img 的data-src 属性实现懒加载

通俗一点：1、就是创建一个自定义属性data-src存放真正需要显示的图片路径，而img自带的src放一张大小为1*1px的图片路径。2、当页面滚动直至此图片出现在可

薄辉·2025-03-02 05:01

c#实现485协议

协议层：通常基于ModbusRTU、自定义二进制协议等。2.硬件准备RS-485转USB转换

A_nanda·2025-03-02 05:25

利用Shell脚本监控SSL域名证书有效期

一、我的需求1、自定义端口监控：由于业务需求的多样性，并非所有业务域名都使用标准的443端口。因此，我需要的监控脚本必须支持自定义端口的设置，以便能够灵活适应各种业务场景。

正义的卓别林·2025-03-02 04:24

自动控制原理题海9.6：线性系统的状态空间分析与综合考研参考题

第九章：线性系统的状态空间分析与综合Example9.37试确定下列二次型函数的定号性：V(x)=2x12+3x22

FUXI_Willard·2025-03-02 04:23

2025 年考研数学二大纲原文(完整版)

2025年考研数学二大纲原文(完整版)考试科目：高等数学、线性代数考试形式和试卷结构一、试卷满分及考试时间试卷满分为150分，考试时间为180分钟.二、答题方式答题方式为闭卷、笔试.三、试卷内容结构高等教学约

WEL测试·2025-03-02 04:20

yolo目标检测项目

一、前言（一）、什么是目标检测目标检测是指在图像或视频中准确地识别和定位出现的特定目标物体的任务。目标检测通常包括以下几个步骤：目标分类：确定图像中出现的物体属于哪一类别，例如汽车、行人、狗等。

m0_75047393·2025-03-02 03:12

鸿蒙 ArkUI实现地图找房效果

常用的地图找房功能，是在地图上添加区域、商圈、房源等一些自定义marker，然后配上自己应用的一些筛选逻辑构成，在这里使用鸿蒙ArkUI简单实现下怎么添加区域/商圈、房源等Marker.1、开启地图服务在华为开发者官网

儿歌八万首·2025-03-02 03:11

# Unity引擎性能优化全景图：从架构级到指令级的技术演进

一、渲染流水线深度重构（核心战场）1.1渲染线程瓶颈突破DrawCall合并阈值实验使用UnityProfiler进行帧分析时发现，DrawCall数量超过1500后移动端FPS呈现线性下降趋势。

晴空了无痕·2025-03-02 02:38

Netty长连接

长连接的概念目录1.长连接的概念2.Netty对长连接的支持2.1内置协议支持2.2连接状态管理2.3资源优化3.Netty长连接与WebSocket的关系4.实现长连接的两种典型方式4.1基于TCP自定义协议

JIU_WW·2025-03-02 01:31

特征提取：如何从不同模态中获取有效信息？

它是将原始数据（如文本、图像、视频和语音等）转化为机器能够理解和处理的特征的核心步骤。

Ash Butterfield·2025-03-01 23:17

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[6]-实现Milvus向量检索+实现自定义关键词调整Embedding模型

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[6]-实现Milvus向量检索+实现自定义关键词调整Embedding模型0.Milvus与Faiss对比Milvus相对于Faiss

汀、人工智能·2025-03-01 23:44

在Python中高效操作三维和四维数组相乘：人工智能基础 NumPy部分

二、核心概念梳理1.数组维度理解三维数组：(层,行,列)可理解为多个二维矩阵的堆叠四维数组：(批次大小,通道数,高度,宽度)常见于图像处理2.关键函数对比函数特性说明支持维度np.multiply元素级相乘任意

秋‍.·2025-03-01 23:14

自动控制原理题海9.5：线性系统的状态空间分析与综合

第九章：线性系统的状态空间分析与综合Example9.29设有连续时间系统(A,b,c)(A,b,c)(A,</

FUXI_Willard·2025-03-01 23:14

HarmonyOS学习第10天: 解锁线性布局的魔法排列

线性布局初相识在HarmonyOS开发的奇妙旅程中，界面布局就像是搭建房屋的基石，而线性布局（LinearLayout）无疑是其中最为常用且基础的一块。

老三不说话、·2025-03-01 23:43

基于STM32F103的0.96寸OLED显示屏驱动程序IIC（注释详细_复制可用）

显示的原理是将图像或文字分解为一组组小点,并通过控制每个点的亮度或颜色来显示信息。这些小点通常是很小的正方形，并且由有机发光二极管组成。

巨大蜗牛·2025-03-01 22:12

AI绘画工具Stable Diffusion+ComfyUI的配置

ComfyUI是一个基于图形用户界面的开源工具，用于搭建和运行复杂的图像生成和处理工作流。它主要围绕使用StableDiffusion模型来生成高质量的图像。

AIGC龙哥·2025-03-01 22:09

R语言绘制自定义形状词云图

R语言绘制自定义形状词云图方法程序结果如下：#常规直接使用install.packages("wordcloud2")是无法进行自定义形状的词云图绘制，必须降低包的版本，使用之前的wordcloud2老版本原始包

dltan·2025-03-01 22:35

基于 BERT 的自定义中文命名实体识别实现

基于BERT的自定义中文命名实体识别实现在自然语言处理中，命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）是一项重要的任务，旨在识别文本中的特定实体，如人名、地名、组织机构名等。

风清扬【coder】·2025-03-01 21:04

Vue实战指南获取DOM、操作组件

元素示例一：使用`ref`获取DOM元素示例二：使用`$el`访问根元素操作组件实例示例三：使用`methods`和`computed`属性示例四：使用`watch`属性监控变化示例五：使用`$emit`触发自定义事件实际开发中的使用技巧引言

DTcode7·2025-03-01 21:03

前端：HTML

它被广泛用于创建和设计网页内容，使得文本、图像、链接、表格等元素能够在浏览器中以结构化的形式展示。

00&00·2025-03-01 21:33

如何将图片档案信息读取出来？并把档案信息相关性进行关联

这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能

上官-王野·2025-03-01 20:30

如何用 DeepSeek 进行卷积神经网络（CNN）的优化

如何用DeepSeek进行卷积神经网络（CNN）的优化卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了巨大的成功，例如图像分类、目标检测和图像生成。

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-01 20:57

深入解析Spring核心扩展点：BeanFactoryPostProcessor与BeanDefinitionRegistryPostProcessor

执行时机与流程四、典型应用场景1、BeanFactoryPostProcessor的使用场景2、BeanDefinitionRegistryPostProcessor的使用场景五、实现与注册方式1、实现自定义处理器

冬天vs不冷·2025-03-01 20:26

机器视觉线阵相机分时频闪选型/机器视觉线阵相机分时频闪选型

在机器视觉系统中，线阵相机的分时频闪技术通过单次扫描切换不同光源或亮度，实现在一幅图像中捕捉多角度光照效果，从而提升缺陷检测效率并降低成本。

视觉人机器视觉·2025-03-01 19:51

JAVA【微服务】Spring AI 使用详解

目录一、前言二、SpringAI概述2.1什么是SpringAI2.2SpringAI特点2.3SpringAI带来的便利2.4SpringAI应用领域2.4.1聊天模型2.4.2文本到图像模型2.4.3

C_V_Better·2025-03-01 19:51

深度学习开源数据集大全：从入门到前沿

本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集，涵盖图像、视频、自然语言处理（NLP）、语音与音频等方向，帮助研究者和开发者快速定位所需资源。

念九_ysl·2025-03-01 19:48

Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南

该算法在图像分割、目标跟踪等领域有广泛应用，尤其擅长处理任意形状的密度分布。

万事可爱^·2025-03-01 18:43

使用 Flink CDC 实现 MySQL 数据,表结构实时入 Apache Doris

背景现有数据库：mysql数据：库表较多，每个企业用户一个分库，每个企业下的表均不同，无法做到聚合,且表可以被用户随意改动，增删改列等，增加表分析：用户自定义分析，通过拖拽定义图卡，要求实时，点击确认即出现相应结果

一天两晒网·2025-03-01 18:42

图像识别-pytorch

Pytorch神经网络工具箱神经网络核心组件神经网络的基本组件层：包括卷积层、池化层、全连接层等。层是神经网络的基本结构，输入张量通过层后变为输出张量。模型：由层构成的网络结构，如AlexNet、VGG等。模型可以是预训练的，也可以自己搭建。损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，如均方误差。损失函数越小越好。优化器：用于调整权重和偏置，使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传（

星辰瑞云·2025-03-01 17:08

（图像梯度处理、图像边缘化检测、图像轮廓查找和绘制、透视变换、举例轮廓的外接边界框）

梯度处理的Sobel算子函数功能：Sobel算子是一种用于边缘检测的梯度计算方法，它通过计算图像在水平方向和垂直方向上的梯度来增强边缘信息。参数：src：输入图像。

GWY_uu·2025-03-01 17:08

数学建模（6）——预测类模型目录

以下是一些常见的预测模型：1.回归模型线性回归（LinearRegression）：用于预测连续变量，通过拟合一个线性方程来最小化预测值和实际值之间的误差。

Ice-cream-AI·2025-03-01 16:02

通过理解 sk_buff 深入掌握 Linux 内核自定义协议族的开发实现

要开发Linux内核中的自定义协议族（如私有传输层或网络层协议），需基于sk_buff的结构和操作，结合内核网络栈的扩展机制。

109702008·2025-03-01 16:00

Azimuth Superresolution of Forward-Looking Radar Imaging Which Relies on Linearized Bregman论文阅读

AzimuthSuperresolutionofForward-LookingRadarImagingWhichReliesonLinearizedBregman1.论文的研究目标与意义1.1研究目标1.2实际应用意义2.论文提出的新方法、公式与优势（重点）2.1方法框架2.1.1贝叶斯建模2.1.2线性化

青铜锁00·2025-03-01 16:27

云原生kubernetes五：pod创建流程

目录1.pod创建流程一、资源类型二、创建资源配置清单三、编写一个自定义配置清单1.pod创建流程kubernetesPod创建的工作流：第一步：kubectl向apiserver发起一个createpod

k8s小王·2025-03-01 15:25

wpf ，实现MainView中的UserControrl控件内的button的点击事件及属性引出来

技术案例本次案例使用ToggleButton的自定义控件作为最小元素嵌入到UserControl中，在将UserControl动态加载到WrapPanel内，实现WrapPanel内的元素点击事件

观无·2025-03-01 15:23

本地大模型编程实战(11)与外部工具交互(2)

文章目录准备定义工具方法创建提示词生成工具方法实参以`json`格式返回实参自定义`JsonOutputParser`返回`json`调用工具方法定义通用方法用链返回结果返回结果中包含工具输入总结代码在使用

火云牌神·2025-03-01 15:52

iOS自归因详细介绍

自归因的多种方案设备指纹（Fingerprinting）SKAdNetwork自定义URLScheme服务

AirZilong·2025-03-01 14:48

C++ unordered_map与unordered_set的模拟实现

.unordered_map封装2.1UnorderedMap.h2.2代码解释2.3测试函数3.unordered_set封装3.1UnorderedSet.h3.2代码解释3.3测试函数4.结语（图像由

康熙38bdc·2025-03-01 14:17

WPS 加载项开发说明

WPS加载项结构WPS加载项由自定义功能区和网页两部分组成。自定义功能区只需要一个配置文件，对应WPS加载项目录中的ribbon.xml文件；网页部分负责执行自定义功能区对应的逻辑功能。

金山办公开发者·2025-03-01 14:47

android 设置为默认程序,android – 在AOSP上设置默认应用程序

例我在AOSP上添加了一个自定义浏览器.我想在构建开始之前将其设置为默认浏览器.在包的Android.mk文件中,有一个选项可以指定’LOCAL_OVERRIDES_PACKAGES’,它基本上覆盖了所提到的软件包的安装

应聘·2025-03-01 14:15

YOLOv8 赋能道路状况检测：革新交通基础设施监测

在道路状况检测中的原理与优势（一）检测原理（二）相较于传统方法的优势二、YOLOv8在道路状况检测中的具体应用实例（一）裂缝检测（二）坑洼检测（三）积水检测三、基于YOLOv8的道路状况检测流程（一）图像采集

他是只猫·2025-03-01 14:15

Android12 呼出电话呼叫中挂断后铃声继续响一下的处理

二分析设备有自定义手柄，该逻辑是需要根据手柄抬起/放下切换音频通道，刚开始方案时声音从手柄切换到外

画个太阳作晴天·2025-03-01 14:43

T23N 君正（Ingenic）T系列芯片是专为智能视频和物联网应用设计的高性能、低功耗处理器提供软硬件资料及样品测试

该芯片采用创新架构，满足高性能计算和高质量图像视频编码的需求。

li15817260414·2025-03-01 13:42

.net机器学习框架：ML.NET模型生成器

ML.NETModelBuilder是一个直观的图形化VisualStudio扩展，用于构建、训练和部署自定义机器学习模型。

NotOnlyCoding·2025-03-01 13:41

基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

YOLOv8模型以其高速和高精度的特点，在处理眼底图像时展现了强大的能力。通过优化模型

FL1623863129·2025-03-01 13:10

UniApp 中封装 HTTP 请求与 Token 管理（附Demo）

目录1.基本知识2.Demo3.拓展1.基本知识从实战代码中学习，上述实战代码来源：芋道源码/yudao-mall-uniapp该代码中，通过自定义request函数对HTTP请求进行了统一管理，并且结合了

码农研究僧·2025-03-01 13:39

（脑肿瘤分割笔记：五十二）RFNet: Region-aware Fusion Network for Incomplete Multi-modalBrain Tumor Segmentation

目录摘要：Introduction方法3.1任务定义3.2模型结构3.3RFM模块概率图学习区域感知多模态融合3.4分割正则化器3.5整体损失函数总结摘要：在现有的脑肿瘤分割方法中，常常会出现缺少某些模态图像的问题

不想敲代码的小杨·2025-03-01 12:06

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