图像二分类第7页

JavaScript 性能优化实战：优化循环结构提升效率

目录一、理解循环的性能损耗二、减少循环迭代次数（一）缓存数组长度（二）提前终止循环三、优化循环内部操作（一）避免在循环内执行复杂计算（二）减少DOM操作四、选择合适的循环类型（一）for循环与while

deying0865423·2025-03-23 21:25

常见的编码方式及特征

一、BASE编码1、Base64Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一，Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法。

菜根Sec·2025-03-23 21:21

IT项目管理第二章作业

在管理具体项目时,项目管理团队应该根据具体需要裁剪()。A.组织过程资产B.组织结构C.组织文化D.事业环境因素在以下哪种组织中,项目经理能对项目资源进行最有力的控制?A.项目型组织B.项目指挥部组织C.强矩阵组织D.平衡式矩阵组织项目的技术工作已经全部完成,产品也通过了最终验收,接着应该开展以下哪一项工作?A.写项目总结B.遣散团队成员C.更新问题日志D.举办庆功宴在下列哪一种组织结构中,项目成

是努力站桩的奶酪呀~·2025-03-23 21:49

Python新手入门 python流程控制基础1——条件语句if~~else；if~elif~else；

二、语句使用方法1.if.....2.if.......elif......3.if.......elif......else.......总结一、条件语句是什么？

不爱纸片人·2025-03-23 21:19

HTML--表格

格式为：标题表头1表头2...表头n表头表项1......表项n-1...快捷键：table>tr*个数>td*个数二，属性补充：设置表格背景图像，可用bgcolor或background属性，在标签内设置

MK-mm·2025-03-23 20:48

C语言_数据结构总结10：二叉树的递归/非递归遍历

纯C语言实现，不涉及C++遍历是二叉树各种操作的基础，例如对于一棵给定二叉树求结点的双亲/求结点的孩子/求二叉树的高度/求叶结点个数/判断两棵二叉树是否相等……所有这些操作都是在二叉树遍历的过程中进行的

*.✧屠苏隐遥(ﾉ◕ヮ◕)ﾉ*.✧·2025-03-23 20:17

Python 常用内建模块-HTMLParser

目录HTMLParser小结练习HTMLParser如果我们要编写一个搜索引擎，第一步是用爬虫把目标网站的页面抓下来，第二步就是解析该HTML页面，看看里面的内容到底是新闻、图片还是视频。

赔罪·2025-03-23 20:16

计算机基础：源码、反码、补码、位运算。盘点源码常见的位运算操作，祝您源码阅读更上一层楼。

比如十进制10如果用8个二进制位来表示就是00001010，-10就是10001010。「反码」：反码表示方法：正数的反码是其本身；负数的反码是在其原码的基础上，符号位不变，其余各个位取反。

pumpkin的玄学·2025-03-23 20:45

MATLAB数据的保存与读取

1.核心代码1）数据保存基于MATALB的储存数据的常用命令是"save",使用save会将数据以二进制的方式存储在后缀名）为"文件名字.mat";savedemo01使用该命令会将数据

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

C语言指针入门(二)

1.二级指针二级指针就是指针的指针，即存放指针变量地址的一个变量。

悄悄敲敲敲·2025-03-23 20:13

回归模型评价指标——衡量预测能力

MeanAbsoluteError，MAE）4.决定系数（CoefficientofDetermination，R²）5.解释方差（ExplainedVariance，EV）6.最大误差（MaximumError）二、

Tang–t·2025-03-23 20:12

回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared

仅供自己学习使用，如有侵权，请联系删除分类任务的评价指标有准确率，P值，R值，F1值，而回归任务的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-SquaredMSE均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均

旺旺棒棒冰·2025-03-23 20:12

第十八章：模板的多态力量_《C++ Templates》notes

模板的多态力量一、动态多态vs静态多态二、奇异递归模板模式（CRTP）三、策略模式（编译期策略选择）关键要点总结第一部分：多选题(10题)第二部分：设计题(5题)答案与详解多选题答案：设计题参考答案1.

郭涤生·2025-03-23 20:11

实时光线追踪技术：Ray Tracing_2024-07-21_02-55-16.Tex

实时光线追踪技术：RayTracing实时光线追踪技术教程基础知识光线追踪原理光线追踪是一种渲染技术，它通过模拟光线在场景中的传播和反射来生成图像。

chenjj4003·2025-03-23 20:41

图像质量评价学习笔记02：IQA模型性能评价指标（PLCC、SROCC、KROCC、RMSE）

性能好的图像质量评价（IQA）算法，其质量评测分数会与主观质量分数高度一致，IQA有许多评价指标，为了衡量方法测试结果与主观评价之间的一致性，视频质量专家组VQEG（VideoQualityExpertsGroup

可靠的豆包蟹同志·2025-03-23 20:11

计算机基础：编码01，无符号数编码

（一）WIn32专栏导航上一篇：计算机基础：二进制基础13，十六进制与二进制的相互转换回到目录下一篇：计算机基础：编码02，有符号数编码，原码（二）MFC专栏导航上一篇：计算机基础：二进制基础13，十六进制与二进制的相互转换回到目录下一篇

水饺编程·2025-03-23 19:09

【Python Qt 基本概念】深入探讨 PySide6 与 PyQt6：选择、共存与最佳实践

Python绑定1.1.2PyQt6：成熟的第三方Python绑定1.1.3主要差异：许可证1.2两者的相似性与差异性1.2.1功能和性能差异1.2.2API差异与兼容性1.3总结：选择的自由与责任第二章

泡沫o0·2025-03-23 19:37

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点

XW-ABAP·2025-03-23 19:07

【论文复现】——基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法

目录一、论文概述二、代码实现三、结果展示1、初始位置2、配准结果四、实验心得一、论文概述在点云配准过程中，针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题，提出一种基于尺度不变特征变换

点云侠·2025-03-23 19:35

RK3588开发笔记-DDR4降频实战与系统稳定性优化

目录前言一、DDR变频原理与工具准备1.1DDR变频机制1.2工具链配置二、DDR降频操作步骤2.1找到RK3588DDR默认bin文件2.2修改DDRbin文件频率三、进阶优化与调试3.1温控策略调整

flypig哗啦啦·2025-03-23 19:04

【分治法】最接近点对问题 C++（附代码分析及实例）

该点对间的距离最小问题分析先考虑一下一维情况下，取中间某个点m，将所有点划分为两个集合，递归的找出左右集合的最接近点对，最后再和最靠近点m的左右两点间的距离作比较，最小的就是整个点对中最接近的现在将一维的情况扩展到二维

haaaaaaarry·2025-03-23 19:34

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。为什么选鸢尾花数据集：数据量小、特征明确，适合教学演示。Scikit-learn优势：提供现成算法和工具，无需从头写数学公式。

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

通过SSH隧道与跳板机实现本地端口映射访问服务器文件

文章目录场景需求一、服务器端配置1.启动HTTP文件服务2.配置防火墙3.验证服务状态二、SSH隧道建立1.直接连接场景2.通过跳板机连接三、Windows端配置1.使用PowerShell建立隧道2.

t.y.Tang·2025-03-23 18:31

数字证书与数字签名介绍

手写签名的法律效力1、每个人的笔迹因生理和心理差异而独一无二，难以复制。签名被视为真实性和有效性的直接证明。2、手写签名是法律文件生效的核心要件之一，能证明签署人对文件内容的认可与授权。

张紫娃·2025-03-23 18:01

项目解决方案：博物馆视频监控系统建设解决方案

威迪斯特·2025-03-23 18:59

软考中级软件设计师考点知识点笔记总结 day06

文章目录6、树和二叉树6.1、树的基本概念6.2、二叉树的基本概念6.3、二叉树的遍历6.4、查找二叉树（二叉排序树）BST6.5、构造霍夫曼树+6.6、线索二叉树6.7、平衡二叉树7、图7.1、存储结构

莫问alicia·2025-03-23 18:59

Bash 脚本基础

二、编写和运行第一个Bash脚本创建脚本文件：使用命令nanohello.sh创建名为hello.sh的文件。编写脚

HXQ_晴天·2025-03-23 18:59

HTML5+CSS实现图片3D旋转效果，附音乐

第二张02.jpg和2.jpg可以倒着放，这样在程序实现的时候，可以和其他方向的

宁醉小白·2025-03-23 18:27

集成学习（随机森林）

目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子（商品分类）一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。

herry57·2025-03-23 18:24

【Linux 下的 bash 无法正常解析, Windows 的 CRLF 换行符问题导致的】

文章目录报错原因：解决办法：方法一：用`dos2unix`修复方法二：手动转换换行符方法三：VSCode或其他编辑器手动改总结这个错误很常见，原因是你的wait_for_gpu.sh脚本文件格式不对，具体来说是

待磨的钝刨·2025-03-23 18:53

CSS动画：逐帧动画与steps()函数

精准掌控动画节奏关键词：steps()函数、雪碧图、精灵动画、帧动画优化文章目录逐帧动画与steps()函数：精准掌控动画节奏一、逐帧动画的本质：时间函数的维度突破1.1线性动画的局限性1.2steps()函数数学解析二、

双囍菜菜·2025-03-23 18:53

解码软件需求的三个维度：从满足基础到创造惊喜

质量功能展开（QFD）提出的常规需求、期望需求、意外需求分类法，为团队提供了一把解开需求迷局的钥匙。1.常规需求：没有它，产品活不下去想象一下，你下载了一款外卖App，却发现无法下单支付；或者

技术管理修行·2025-03-23 18:51

Xilinx系ZYNQ学习笔记（二）ZYNQ入门及点亮LED灯

系列文章目录文章目录系列文章目录前言简单介绍简称xc7z020型号FPGAZYNQ实操通用IO点亮LED灯硬件逻辑基础前言简单入门一下ZYNQ是何种架构，如何编程，至于深入了解应该要分开深入学习Linux和FPGA简单介绍其基本架构都是在同一个硅片上集成FPGA和CPU，并通过高速、高带宽的互联架构连接起来。ARM的顺序控制、丰富外设，开源驱动、FPGA的并行运算、高速接口、灵活定制、数字之王的特

贾saisai·2025-03-23 17:50

（含import）两行代码，将ppt的每一页幻灯片保存为图片。（如果你没装office，只装了WPS也可以，只不过更麻烦一些）

文章目录第一步:安装包第二步：写代码，运行第三步：如果你是Office，现在已经搞定了。

几道之旅·2025-03-23 17:50

DeepSeek 如何处理多模态数据（如文本、图像、视频）？

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用，让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站，到公众号、小程序，再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快，绝对划算。不仅学会如何编程，还将学会如何将AI技术应用到实际问题中，为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富

借雨醉东风·2025-03-23 17:50

机器学习怎么做特征工程

二、为什么要做特征工程？数据质量差：原始数据常有缺失、噪声、不一致问题（如年龄列混入“未知”）。模型限制：算法无法直接理解原始数据（如文本、日期需要数值化）。

全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

AutoImageProcessor代码分析

以下是对AutoImageProcessor类的整理，按照类属性、类方法、静态方法、实例属性和实例方法分类，并对每个方法的功能进行了描述。类属性无显式定义的类属性。

fydw_715·2025-03-23 17:46

基于Step-Mxo2-LCP的3-8译码器

译码器的基本概念：译码器的逻辑功能是将每个输入的二进制代码译成对应的输出高、低电平信号或另外一个代码。一般有二进制译码器、二-十进制译码器和显示译码器。

城里有一颗星星·2025-03-23 17:46

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。

藓类少女·2025-03-23 17:16

1242: 二维数组输出（2）

题目描述输入一个整数N，输出一个N行N列的二维矩阵，矩阵中的元素按列用1——N*N顺序填充。

呱呱呱~·2025-03-23 17:45

Ubuntu实时读取音乐软件的音频流

文章目录一.前言二.开发环境三.具体操作四.实际效果一.前言起因是这样的，我需要在Ubuntu中，实时读取正在播放音乐的音频流，然后对音频进行相关的处理。

冬瓜~·2025-03-23 17:14

Python 爬虫实战：从知乎盐选专栏，爬取优质内容付费数据

目录一、前言二、准备篇2.1确定目标2.2工具与库2.3法律与道德声明三、实战篇3.1分析知乎盐选专栏页面3.2模拟登录3.3获取文章列表3.4爬取更多文章数据3.5数据存储四、分析篇4.1数据清洗4.2

西攻城狮北·2025-03-23 17:44

OCR识别常见开源库

亦即将图像中的文字进行识别，并以文本的形式返回。做OCR有很多库可以使用。免费开源库有：Tesseract，PaddleOCR。商业付费OCR有：腾讯云OCR，阿里云OCR。下面分别介绍。

yxfamyself·2025-03-23 17:44

利用docker部署单节点milvus并实现图像化管理

Docker部署单机版milvus使用DockerCompose安装Milvusstandalone（即单机版），进行一个快速milvus的体验。1.前提条件系统可以使用centos或者ubuntu系统已经安装docker和docker-composemilvus版本这里选择2.3.12.启动etcd、minio、milvus由于milvus依赖etcd和minio，因此需要先启动这2个组件。同样

听说唐僧不吃肉·2025-03-23 17:14

Spring容器初始化扩展点：ApplicationContextInitializer

1、核心作用2、适用场景二、ApplicationContextInitializer的使用方式1、实现ApplicationContextInitializer接口2、注册初始化器三、ApplicationContextInitializer

web14786210723·2025-03-23 16:43

新手如何使用 Milvus

一文带你入门Milvus：详细指南新手如何使用Milvus：详细指南一、Milvus简介主要特点应用领域二、安装Milvus安装DockerCompose基于DockerCompose安装Milvus服务端安装

巴依老爷coder·2025-03-23 16:12

使用Docker部署Nacosv2.1.1

第二步：启动容器dockerrun-d\-eMODE=standalone\#单机模式运行-p8848:8848\#HTTPAPI/UI端口-p9848:9848\#gRPC通信端口（客户端-服务端）-

九思x·2025-03-23 16:11

【图像去噪】论文精读：CVPR 2025 | DnLUT: Ultra-Efficient Color Image Denoising via Channel-Aware Lookup Tables

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总

十小大·2025-03-23 16:41

【第21节】windows sdk编程：网络编程基础

1.1BerkeleySocket套接字1.2WinSocket套接字1.3WSAtartup函数1.4socket函数1.5字节序转换1.6绑定套接字1.7监听1.8连接1.9接收数据1.10发送数据1.11关闭套接字二、

攻城狮7号·2025-03-23 16:10

Milvus学习整理

Milvus学习整理一、度量类型(metric_type)二、向量字段和适用场景介绍三、索引字段介绍（一）、概述总结（二）、详细说明四、简单代码示例（一）、建立集合和索引示例（二）、搜索示例（三）、参考文档五

louisliao_1981·2025-03-23 16:10

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