图像边缘特征

新手村：逻辑回归-01.什么是逻辑回归-初识速学

学生思考方向：问题痛点：如果仅依赖sklearn的LogisticRegression类直接调用模型，你可能无法理解以下关键问题：模型如何将输入特征映射到分类结果？参数（如权
嘉羽很烦·2025-03-25 19:32

使用 ByteDance 的 UI-TARS Desktop 探索 AI 驱动的 GUI 自动化新前沿

与其他技术的对比未来展望结语随着人工智能技术的快速发展，AI正在从单纯的文本生成和图像识别迈向更复杂的交互场景。
码事漫谈·2025-03-25 18:26

在python中使用opensmile的两种方式

pipinstallopensmile1.2使用importopensmilesmile=opensmile.Smile(feature_set=opensmile.FeatureSet.eGeMAPSv02,#egemaps特征集
独歩·2025-03-25 18:54

[ComfyUI] AlekPetNodes 插件详解：节点与模型管理

引言AlekPetNodes是ComfyUI中的一款实用插件，提供了多种自定义节点，用于优化模型管理和提示词处理，特别是与ControlNet结合使用时，可以实现更强大的图像控制和翻译功能。
技术小甜甜·2025-03-25 18:51

canvas绘制红绿灯路口（二）

系列文章canvas绘制红绿灯路口（一）无图不欢，先上图优化项：一：加入人行道红绿信号二：加入专用车道标识（无方向标识时采用专用车道标识）三：东南西北四项路口优化绘制逻辑，美化图像四：加入拖拽、缩放图例使用方法
风舞红枫·2025-03-25 17:44

零广告 | 纯本地 | 极简Windows桌面壁纸管理神器 —— 开发者的清爽编程伴侣

零广告|纯本地|极简Windows桌面壁纸管理神器——开发者的清爽编程伴侣前言：用技术创造清爽办公环境近期在探索AI图像生成工具时，意外打造出一系列极具清凉感的沙滩主题壁纸。
灏瀚星空·2025-03-25 16:11

PCDN：是天堂还是地狱？——一场技术红利与灰色风险的博弈

它究竟是技术创新的天堂，还是游走政策边缘的地狱？天堂论：技术红利与三方共赢1.用户：闲置带宽“躺赚”家庭宽带利用率不足20%，PCDN将闲置流量变为收益。一台百元级设备（如京东云无线宝）月均
Treasure.255·2025-03-25 16:40

python --face_recognition(人脸识别,检测,特征提取,绘制鼻子,眼睛,嘴巴,眉毛)/活体检测

dlib安装方法之前博文https://blog.csdn.net/weixin_44634704/article/details/141332644环境:python==3.8opencv-python==4.11.0.86face_recognition==1.3.0dlib==19.24.6人脸检测importcv2importface_recognition#读取人脸图片img=cv2.i
像风一样的男人@·2025-03-25 15:34

opencv二值化详解

先从一个比较经典的方法开始讲解，看opencv官方文档：二值化（binary）的定义：在一个输入图像中，将其一个像素点设置为0,将其两个像素点设置为1。二值化可以使图像中的每个像素值都被指定为0或1。
菩提本无树007·2025-03-25 15:01

OpenCV中的图像二值化

OpenCV中的图像二值化操作图像二值化（Binarization）是将图像转换为只有两种颜色（通常是黑和白）的过程。
Suniaun原型机·2025-03-25 14:27

AI视频自动剪辑的核心原理

以下是其技术实现的分层解析：1.内容分析与特征提取自动剪辑的第一步是“理解素材“，需从视频中提取关键信息：视觉分析：场景分割：通过帧间差异检测（如颜色直方图变化、边缘检测）或机器学习模型（如CNN）识别镜头切换点
xinxiyinhe·2025-03-25 14:24

AUTOSAR从入门到精通-新一代汽车网络入侵检测及安全增强设计（中）

2.1.3最坏响应时间分析和可调度分析理论2.1.4信息理论在入侵检测中的应用2.2车内网络异常入侵检测研究综述2.2.1车内网络入侵检测的特点2.2.2适用于车内网络的入侵检测方案2.2.2.1硬件指纹特征在车内网络安全中的应用
格图素书·2025-03-25 13:50

机器学习_回归算法详解

机器学习中的回归算法用于预测连续数值输出（目标变量），通过学习输入特征（自变量）与目标变量之间的关系。以下详细介绍几种常见的回归算法及其工作原理，并提供相应的代码示例。
V文宝·2025-03-25 13:19

机器学习_正则化方法

L1正则化（Lasso）原理L1正则化通过在损失函数中加入所有特征系数绝对值之和的惩罚项来
V文宝·2025-03-25 13:18

写给孩子和极客的趣味数学 --“自动驾驶背后的数学” 专栏导读

专栏逻辑图谱深度学习进阶视觉感知与多传感器融合基础工具与决策流程10.激活函数解析6.视觉坐标变换体系7.视觉优化与融合8.全流程解析2.传感器数据到控制指令的函数嵌套1.10岁孩子就能读懂自动驾驶背后的数学密码3.特征提取中的线性变换与非线性激活
赛卡·2025-03-25 12:11

探索HTML5 Canvas：创造动态与交互性网页内容的强大工具

它为网页设计师和开发者提供了一个通过JavaScript和HTML直接在网页上绘制图形、图像以及进行动画处理的画布。Canvas的灵活性和强大功能，使得它成为创造动态、交互性网页内容的首选工具。
易xingxing·2025-03-25 12:08

AutoGluon快速上手

它支持多种数据类型，包括结构化数据、文本、图像和时间序列，具有简单易用的特点。以下是一些常见的AutoGluon模型：1.LGBModel：基于LightGB
不三不四୭·2025-03-25 11:03

纯VM一些让操作 解放自己

(方便配置文件和存图放在该位置)4.图像处理的结果统筹脚本.5.运行计数.
虚假程序设计·2025-03-25 08:12

一个简单的人脸识别demo

使用face_recognition和OpenCV库完成人脸检测和识别任务：#导入必要的库importcv2#OpenCV库，用于图像处理importface_recognition#人脸识别库importnumpyasnp
Rainly2000·2025-03-25 08:10

图像检索Matlab程序

图像检索Matlab程序读取待检索图片，在图片库里进行检索，可以计算相似度，使用Hu不变矩算法，实现图像检索技术。
985计算机硕士·2025-03-25 08:07

YOLO编程：开启计算机视觉的神奇之门

目录一、从神奇的AI应用说起二、YOLO是什么三、YOLO的独特优势（一）速度为王（二）精度可靠（三）部署便捷四、YOLO的工作流程揭秘（一）图像分割与网格划分（二）目标预测与数据输出（三）结果筛选与最终确定五
大雨淅淅·2025-03-25 07:37

Tensorflow 2 单GPU同时训练多个模型

代码这里对三个网络进行图像的二值分割训练，它们分别是Unet,Linknet,FPN。利用for循环对整训练集进行遍历。train函数是这段代码的核心，每调用一次train就进行一次迭代。
TTTYYZZ·2025-03-25 07:36

模型量化的原因和方法

参数的概念权重(Weights)定义：权重是连接输入特征与输出预测之间的系数。在神经网络中，每个神经元与其前一层神经元之间的连接都有一个对应的权重。作用：权重决定了输入数据对最终输出的
潇湘馆记·2025-03-25 06:27

MATLAB图像处理：64级小波变换与边缘检测实战

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：小波变换是数字信号处理中强大的工具，特别适用于图像分析和处理。本资料包着重探讨如何利用MATLAB进行64级小波变换以实现图像的方向性和边缘检测。
ELSON麦香包·2025-03-25 05:48

单目估算测距

fwD=\frac{W\timesf}{w}D=wW×f其中：DDD：标志物到相机的距离（单位与WW和ff保持一致）WWW：标志物的实际宽度（或高度）fff：相机的焦距（单位与WW一致）www：标志物在图像中的宽度
EngineerSuTao·2025-03-25 05:16

MediaPipe：实时多媒体处理框架

它提供了一套工具和库，使开发者能够轻松地处理和分析视频、音频和图像数据。MediaPipe具有高度可扩展性和灵活性，适用于各种应用领域，包括计算机视觉、增强现实、虚拟现实和音频处理等。
KsClang·2025-03-25 05:16

HTML图像

通过src属性指定图像的URL：alt属性alt属性提供了一种图像的替换文字，如果用户因为某些原因不能查看，浏览器找不到一个图像它就会显示alt属性的值：alt是必须的，没有它的网页无法正确验证。
倒霉男孩·2025-03-25 03:31

第7章：实践项目7.2 大型项目实战

目录第7章：实践项目7.2大型项目实战一、桌面应用1.跨平台任务管理器二、网络服务2.在线图书管理系统三、嵌入式系统3.智能家居控制系统四、分布式系统4.分布式文件系统五、机器学习与AI5.图像识别系统六
xiaoheshang_123·2025-03-25 03:30

python matplotlib绘制 3D图像专题 （三维柱状图、曲面图

x=np.arange(-4.0,4.0,delta)生成代表Y轴数据的列表y=np.arange(-3.0,4.0,delta)对x、y数据执行网格化X,Y=np.meshgrid(x,y)Z1=np.exp(-X2-Y2)Z2=np.exp(-(X-1)**2-(Y-1)**2)计算Z轴数据（高度数据）Z=(Z1-Z2)*2绘制3D图形ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride
前端node资料大全·2025-03-25 02:58

加速还是安全？CDN与群联云防护的本质差异与适用场景

一、核心功能定位对比维度传统CDN群联云防护核心目标内容加速（降低延迟、提升访问速度）安全防护（抵御DDoS/CC攻击、隐藏源站）技术重心缓存优化、边缘节点分发流量清洗、AI行为分析、加密隧道主要能力静态资源缓存
群联云防护小杜·2025-03-25 02:53

DeepSORT 目标追踪算法详解

DeepSORT（DeepSimpleOnlineandRealtimeTracking）是多目标追踪（MOT）领域的经典算法，通过结合目标检测、运动预测和外观特征匹配，实现了高效、稳定的实时追踪。
reset2021·2025-03-25 02:22

【机器学习】什么是逻辑回归

首先介绍了逻辑回归在机器学习领域的重要地位，然后解释了其名称的由来和如何利用样本特征和概率之间的关系进行分类。通过与线性回归的对比，解释了概率值的概念和如何进行分类。
若兰幽竹·2025-03-25 01:20

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法

动态环境则要求智能体具备以下关键能力：实时感知环境变化：智能体需要持续不断地监测周围环境，捕捉那些瞬息万变的特征。例如，自动驾驶汽车
熵减画眉·2025-03-25 01:48

Java 类与对象和类的继承

类：具有相同特征的事物的抽象描述，是抽象的。一个类里可以有多个对象1.2类的成员属性（特征）该类事物的状态信息。
vivi在写代码·2025-03-25 01:17

机器学习-分类模型-非线性模型

支持向量机(SVM)通过核函数处理非线性分类（如RBF核）小样本非线性数据svm.SVCK近邻(K-NearestNeighbors)基于局部相似性，无需训练模型小数据量，特征空间均匀neighbors.KNeighborsClassifier
恸流失·2025-03-25 01:17

爬虫1--爬取图像

爬虫小案例1:爬取网页图打开浏览器，搜索任意网络图像，如下红圈图像，单击图像，后再点击鼠标右键，选复制图像链接，该链接就是这个图像的url地址。
ballball~~·2025-03-25 00:13

HarmonyOS Next UI测试框架API总结

HarmonyOSNextUI测试框架API总结HarmonyOSNext中UiTest提供模拟UI操作的能力，供开发者在测试场景使用，主要支持如点击、双击、长按、滑动等UI操作能力，该模块提供以下功能：On：提供控件特征描述能力
·2025-03-25 00:01

数据通信——计算机基础

通信系统一般由信源、发送设备、信道、接收设备、信宿以及噪声源组成，以下是各部分的具体介绍：信源信源是产生各种信息的源头，如：说话的声音、计算机中的数据、摄像头拍摄的图像等。
『六哥』·2025-03-25 00:40

在 web 部署 YOLOv8目标检测（Django+html）

本文介绍如何将自己训练好的模型在网页上进行应用，使用Django+html进行部署，能够对视频和图像进行识别，并显示到页面上，下面是一个效果：上传和另外7个页面-个人-MicrosoftEdge2025
Edward-tan·2025-03-24 22:59

嵌入式系统开发如何选择和备考软考高级

考试内容匹配：覆盖嵌入式场景（如物联网架构、边缘计算系统设计）。考试
矿渣渣·2025-03-24 20:06

基于人工智能的扫阅卷和数据分析服务需求文档

该服务利用先进的图像识别、自然语言处理等技术，实现试卷扫描、自动阅卷、成绩统计以及深度数据分析，为教育机构、学校提供高效、准确、全面的测评解决方案，助力教学质量提升和教育决策优化。
YiWait·2025-03-24 19:59

中频信号解析：瞬时相位信息的原理与应用

中频信号解析：瞬时相位信息的原理与应用引言在雷达信号处理（图1）、数字通信系统等工程领域，瞬时相位作为信号时频分析的核心参数，承载着调制信息解调、目标特征提取等关键功能。
小驴技术站·2025-03-24 18:21

深度学习：让机器学会“思考”的魔法

1.训练过程：从“笨拙”到“熟练”2.损失函数：衡量“错误”的尺子3.反向传播：从错误中“反思”四、深度学习的“超能力”1.图像
AI极客Jayden　·2025-03-24 18:50

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究（中）

目录基于改进YOLOv5的无人机图像实时目标检测4.1引言4.2基于改进YOLOv5的目标检测模型结构4.3消融实验及结果分析4.4算法迁移验证实验基于Jetson-Xavier的模型优化部署5.1引言
林聪木·2025-03-24 15:03

OpenCV 基础模块 Python 版

OpenCV基础模块权威指南（Python版）一、模块全景图plaintextOpenCV架构(v4.x+)├─核心层│├─core：基础数据结构与操作（Mat/Scalar/Point）│└─imgproc：图像处理流水线
ice_junjun·2025-03-24 15:31

ResNet改进(11)：添加 Squeeze-and-Excitation模块和替换Mish激活函数

1.SE模块和Mish激活函数SE模块是一种通道注意力机制，旨在增强网络对重要特征通道的关注，从而提升模型的表达能力。它通过显式地建模通道之间的依赖关系，动态调整每个通道的特征响应。
点我头像干啥·2025-03-24 15:58

C语言关键字之“volatile”

三、C语言中变量的访问四、volatile关键字（编译器实现的）一、回顾C语言中变量的定义存储类型特征修饰数据类型变量名决定变量的存储位置决定变量的特征属性决定变量的存储空间及数据范围决定变量的引用标识
你好，奋斗者！·2025-03-24 14:49

【视频】OpenCV：色彩空间转换、灰度转伪彩

cv::applyColorMap可以将灰度或者正常的RGB格式图片，转换成其它伪彩色，代码很简单：1）使用cv::imread加载图片；2）使用std::vectormatrices暂存转换后的所有图像
郭老二·2025-03-24 13:46

4G核心网的演变与创新：从传统到虚拟化的跨越

这一演变不仅提升了网络的灵活性和可扩展性，也为未来的5G、物联网（LOT）和边缘计算等技术的发展奠定了基础。
爱浦路 IPLOOK·2025-03-24 13:13

OpenRAND可重复的随机数生成库

特征跨平台支持：OpenRAND旨在跨各种平台无缝工作，包括CPU和GPU。其仅标题库设计使其能够轻松集成到您的项目中。
novanova2009·2025-03-24 12:41
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