图像理论知识

【构建企业级Spring Boot应用：从基础到高级的全面指南】

通过实际案例分析、代码示例以及架构设计思路分享，读者不仅能够学习到理论知识，还能获得宝贵的实践经验。
小怪兽9699·2025-03-03 12:40

暗黑破坏神2：狱火重生 重制版 for Mac

游戏继承了原作的核心玩法，并且对其图像、音效和部分游戏机制进行了全面的提升，使其焕发出全新的光彩，适合现代玩家的需求。游戏背景《暗黑破坏神II：狱火重生》讲述的是暗黑破坏神系列的第二部作品的故事。
Macdo_cn·2025-03-03 11:03

RabbitMQ — 数据持久化实现MQ可靠性

由图像可知实现在MQ中数据持久化：交换机（Exchange）持久化队列（Queu
道法自然，人法天·2025-03-03 05:20

【Elasticsearch】一文读懂ES向量搜索：原理剖析与技术全景

注：本文若未说明ES版本则为7.10，其他版本会特别标记，由于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
程序员大任·2025-03-03 03:34

thinkphp think-captcha 前后端分离 图形验证码

think-captcha本身支持API接口的形式返回，可以看到源代码：ob_start();//输出图像imagepng($this->im);$content=ob_get_clean();imagedestroy
fendouweiqian·2025-03-03 03:03

ECCV2024｜底层视觉(超分辨率，图像恢复，去雨，去雾，去模糊，去噪等)相关论文汇总（附论文链接/开源代码）【持续更新】

ECCV2024｜底层视觉相关论文汇总（如果觉得有帮助，欢迎点赞和收藏）相关整理(RelatedCollections)**参考或转载请注明出处**1.超分辨率(Super-Resolution)AcceleratingImageSuper-ResolutionNetworkswithPixel-LevelClassificationAdaDiffSR:AdaptiveRegion-awareDy
Kobaayyy·2025-03-03 02:55

【RK3588嵌入式图形编程】-加载并显示图片

加载并显示图片文章目录加载并显示图片1、概述2、加载图片2.1SDL_LoadBMP()2.1管理图像Surface2.3处理错误3、SurfaceBlitting4、优化Blit性能5、性能分析6、完整代码
视觉与物联智能·2025-03-03 00:35

Servlet理论知识详解

文章目录前言一、网络架构1.1网络架构概述1.2B/S与C/S模式1.3Tomcat在网络架构中的角色二、Tomcat与云服务器的区别2.1Tomcat2.2云服务器2.3Tomcat与云服务器的结合三、Tomcat目录结构详解3.1bin目录3.2conf目录3.3lib目录3.4logs目录3.5webapps目录3.6work目录3.7temp目录四、Tomcat工作原理与目录结构的结合4.
wertuiop_·2025-03-03 00:05

从opencv-python入门opencv--GUI功能之绘图&鼠标与图像界面的交互

opencv-python入门opencv--GUI功能之绘图和鼠标操作一、文章介绍二、opencv绘制直线、矩形、圆形1、cv.line()2、cv.circle()3、cv.rectangle()4、在图像上绘制直线
这是一个图像·2025-03-02 22:21

LangChain —— 多模态大模型的 prompt template

传入图像最常用的方法是将其作为字节字符串传入。这应该适用于大多数模型集成。importbase64importhttpximage
Miyazaki_Hayao·2025-03-02 21:19

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

目录卷积神经网络示例Python案例代码解释卷积神经网络概述：卷积神经网络是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型。
浪九天·2025-03-02 21:19

AIGC从入门到实战：探秘：ChatGPT 到底是什么

1.2AIGC的兴起AIGC指的是利用AI技术自动生成内容，包括文本、图像、音频、视频等。
AI天才研究院·2025-03-02 21:11

CIDR转IP段：原理&Java实现

移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用
伏羲栈·2025-03-02 20:07

使用深度学习模型U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割数据集。PyTorch框架为例，如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测

软冬小麦，玉米，冬季大麦，冬季油菜，春季大麦，向日葵，葡萄藤，甜菜，冬季小黑麦，冬季硬质小麦，水果、蔬菜、花卉，土豆，豆科饲料，大豆，果园，混合谷物，高粱），38到61个不同时间段同一位置10通道多光谱图像
计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-02 20:04

图片产生深度效果的6种方式

一、2D全景图采样这个Shader的核心是将输入的HDR环境图像通过反射方向进行采样，并且允许对反射方向进行旋转和调整MIP级别。
不吃斋的和尚·2025-03-02 18:20

Matlab 大量接单

机器学习、深度学习、强化学习、仿真、复现、算法、神经网络、建模、图像识别、数据挖掘、数据获取、爬虫、数据分析、目标检测、算法创新、因子分析、相关分析、方差分析、判别分析、方程分析、线性回归、中介
matlabgoodboy·2025-03-02 17:45

【PlatformIO】基于Arduino的ESP8266 网页控制oled显示

文章目录概要网站代码展示网页index代码网页control代码网页setting代码嵌入式代码展示相关视频概要使用U8G2库在oled显示屏上显示图像，esp8266上传网站控制页面，通过网页上的操作
水手勇敢·2025-03-02 15:29

2.28 图像分类全解析：从境界到评估，再到模型与样本处理

图像分类将不同的图像，划分到不同的类别标签，实现最小的分类误差。
不要天天开心·2025-03-02 14:45

【图像几何】图像空间变换（仿射变换）【含GUI Matlab源码 841期】

Matlab领域博客之家
Matlab领域·2025-03-02 14:14

频域分析：利用傅里叶变换（Fourier Transform）对图像进行深度解析

在图像处理和计算机视觉领域，傅里叶变换（FourierTransform）是一项基础而强大的工具。
那雨倾城·2025-03-02 14:43

DeepSeek应用场景及其解决的问题

DeepSeek是一种基于深度学习的智能技术，能够处理复杂的非结构化数据（如文本、图像、语音等），并在企业级应用开发中发挥重要作用。
杏花春雨江南·2025-03-02 11:18

DeepSeek 提示词：常见指令类型

移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用
伏羲栈·2025-03-02 08:23

卷积这个词在卷积神经网络中应该怎么理解

对于图像处理而言，这些函数通常是输入图像和一个称为“卷积核”或“滤波器”的小矩阵。在CNN中的应用：卷积操作是通过滑动窗口（卷积核）与输入数据进行点乘并求和来提取特征的。
abments·2025-03-02 06:05

解析Linux中的系统安全及应用（二）

各位小伙伴大家好，本次和大家分享的是Linux系统中的系统安全及应用的相关理论知识及操作。
石头城云计算笔记·2025-03-02 06:05

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

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

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

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

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

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

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

Springboot 整合 Java DL4J 实现企业门禁人脸识别系统

移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用
伏羲栈·2025-03-01 19:46

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

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

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

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

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

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

（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

0004-Ultralytics YOLOv10

实时对象检测旨在以低延迟准确预测图像中的对象类别和位置。YOLO系列因其
熟悉的黑曼巴·2025-03-01 12:36

Stable Diffusion在中国的生态分析报告

SD3系列模型（参数规模800M-8B）在中文场景下优化了文本渲染能力，支持1024x1024分辨率图像生成，显存占用显著降低‌。
Liudef06·2025-03-01 12:00

《OpenCV》——人脸检测

代码实现python#导入OpenCV库，用于计算机视觉任务，如读取图像、图像处理和显示图像等importcv2#使用cv2.imread函数读取指定路径下的图像文件'hezhao.jpg
Kai HVZ·2025-03-01 11:22

OpenCV计算摄影学（10）将一组不同曝光的图像合并成一张高动态范围（HDR）图像的实现类cv::MergeDebevec

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述resultingHDR图像被计算为考虑了曝光值和相机响应的各次曝光的加权平均值
村北头的码农·2025-03-01 11:22

基于yolov10的水果成熟度之石榴成熟度检测

该系统采用最新的YOLOv10目标检测模型，能够高效地分析图像或视频中的石榴果实，并根据其外观特征识别其生长阶段。
qq1309399183·2025-03-01 09:12

使用Nuclia Understanding API 处理和索引非结构化数据

技术背景介绍在当今信息化社会中，非结构化数据如视频、音频、图像和文档在企业中占据了大量的数据存储资源。处理这些数据以提取有效信息并进行快速检索已经成为一项重要任务。
dgay_hua·2025-03-01 09:38
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他