图开集识别

StarRocks从入门到精通系列二：手动部署StarRocks

BE节点CPU需支持AVX2指令集。各节点间需要通过万兆网卡及
快乐骑行^_^·2025-02-04 19:17

iOS 进阶必读 - 收藏集 - 掘金

深入研究Block捕获外部变量和__block实现原理-掘金前言Blocks是C语言的扩充功能，而Apple在OSXSnowLeopard和iOS4中引入了这个新功能“Blocks”。从那开始，Block就出现在iOS和Mac系统各个API中，并被大家广泛使用。一句话来形容Blocks，带有自动变量（局...神经病院Objective-CRuntime住院第二天—消息发送与转发-掘金前言现在越来越
weixin_33743880·2025-02-04 18:11

基于OpenCV对图像转置和翻转

对图像转置和翻转学习内容：基于OpenCV2库的学习1.图像转置函数的使用cv.transpose()2.图像翻转函数的使用cv.flip()变换过程：原始图片:imageimg1=cv.transpose(img)对图进行转置
Code-world-1·2025-02-04 18:08

基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现

基于FPGA的CNN卷积神经网络整体实现介绍卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习架构，广泛用于图像识别、物体检测和自然语言处理等领域。
鱼弦·2025-02-04 18:37

细说PHP(精要版)

《细说PHP(精要版)》基本信息作者：高洛峰出版社：电子工业出版社ISBN：9787121201479上架时间：2013-5-13出版日期：2013年5月开本：16开页码：388版次：1-1所属分类：计算机更多关于
weixin_33847182·2025-02-04 17:34

【大模型应用开发 动手做AI Agent】第二轮思考：模型决定计算

这些模型通过学习海量数据，能够完成复杂的任务，如机器翻译、图像识别、问答系统等。然而，大模型在应用开发中面临着计算资源、能耗和效率等方面的挑战。本文将从“模型
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-04 16:30

YOLOv3在工业生产中产品瑕疵检测的可行性分析

CNN（卷积神经网络）作为处理模型，毫无疑问CNN的在处理图像方面有着独特的优势，通过设置卷积核我们可以使得计算机提取图像的特征数据，再通过延伸纵向的网络模型增加网络神经元的个数，可以很好地让网络模型识别图片中的内容
Y.C.~·2025-02-04 16:59

C# 基础知识

这是一种命名约定，用于帮助程序员识别哪些变量是公共的，哪些是私有的或受保护的。此外，使用下划线作为前缀还可以避免与关键字或其他保留字冲突。c#的代码Person_person;__person?.
周杰伦fans·2025-02-04 16:29

数据分析案例-基于服饰行业中消费者行为和购物习惯的可视化分析

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
艾派森·2025-02-04 16:57

浅谈kubernetes(k8s)架构与组件

1.Kubernetes架构全图2.Master组件Master组件相当于集群的大脑，控制平面：所有集群的控制命令都传递给Master组件并在其上执行每个Kubernetes集群至少有一套Master组件
男孩李·2025-02-04 16:57

开源 OCR 工具大比拼：常用工具全解析与选择指南

在信息爆炸的当下，OCR（光学字符识别）技术如同一位“炼金术士”，能高效且相对精确地从海量纸质文档、扫描件、图片中提取文字信息，广泛应用于教育、医疗、交通等众多行业。
花千树-010·2025-02-04 16:56

Web应用开发 思维导图（java 架构）

创建一个关于Web应用开发的Java架构思维导图能够帮助开发者系统化地理解从客户端请求到服务器端响应的整个流程，以及在这个过程中涉及的各种技术和框架。
用心去追梦·2025-02-04 16:55

springboot + xterm.js + vue + websocket实现终端功能（y-shell）

先来一张效果图看一下一、开发背景在大数据时代，很多公司都注重数据安全和网络安全，在这种情况下，有些公司会有红线要求，不允许安装xshell等类似的破解软件或者收费软件，防止造成侵权纠纷或者数据被恶意收集
张音乐·2025-02-04 15:22

站在Developer角度看DeepSeek：技术架构解析与开发实战指南

一、DeepSeek技术全景图：从实验室到生产环境1.1模型架构演进：重新定义Transformer可能性DeepSeek的分层动态稀疏Transformer架构在以下层面实现突破：硬件感知设计：根据GPU
嵌入式Jerry·2025-02-04 15:20

matplotlib教程

我决定从最基本的线条图开始，这是数据可视化的基石。我开始尝试绘制一个简单的线条图，使用plt.plot()函数。我输入了一些基础的数据点，然后运行代码。
若木胡·2025-02-04 15:48

第五篇: 使用Python和BigQuery进行电商数据分析与可视化

在这篇文章中，我们将使用Python结合GoogleBigQuery来分析电商数据集，以最畅销商品和平均订单价格最高的前10位客户为主题，展示如何通过数据可视化提供有价值的业务见解。
山海青风·2025-02-04 15:46

超级好用、超准文字识别框架----飞浆PaddlePaddleOCR（文件检测+识别）实战篇

目录简介项目介绍安装难点问题解决办法参数介绍模型推理调用简介飞桨（PaddlePaddle）OCR（OpticalCharacterRecognition）是一个开源的深度学习框架，用于文字识别任务。
数虫·2025-02-04 14:46

蓝桥杯备考——算法

插入排序、快速排序、归并排序、桶排序二、枚举三、二分查找与二分答案四、搜索（DFS）DFS（DFS基础、回溯、剪枝、记忆化）1.DFS算法（深度优先搜索算法）深度优先搜索（DFS）是一种用于遍历或搜索图或树的算法
糖醋排骨xp·2025-02-04 14:16

基于Python实现机器视觉与深度学习相结合的项目

识别颜色最均匀的区域：使用图像的纹理分析方法（如局部二值模式LBP）来
max500600·2025-02-04 14:45

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpclass1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[-1.9,1
sirius12345123·2025-02-04 14:15

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvm#定义数据class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.
sirius12345123·2025-02-04 14:15

复现论文“去模糊算法”

图
go5463158465·2025-02-04 14:43

使用scikit-learn中的K均值包进行聚类分析

准备自定义数据集首先，需要一个自定义数据集来进行聚类分析。importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#创建自定义数据
Luzem0319·2025-02-04 14:12

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

数据集定义：-data列表包含了文本样本及其对应的情感标签。每个元素是一个元组，第一个元素是文本，第二个元素是标签。特征提取：-使用CountVectorizer将文本转换为词频向量。
知识鱼丸·2025-02-04 14:40

机器学习在网络安全领域的深度探索与实践

机器学习作为人工智能的重要分支，凭借其自动从大量数据中发现规律、预测未来行为以及识别异常的能力，在网络安全领域展现出了巨大的应用潜力与价值。机器学习技术通过模拟人类的学习过程，能够从历史数据中自适应地
noVonN·2025-02-04 14:40

聊聊树莓派RaspiCam，libcamera，rpicam套件区别，及CSI/USB Camera推流

文章目录1.树莓派平台Camera工具套件变更历史2.识别Camera(适用CSI和USBCamera)3.CSICamera推流4.USBCamera推流背景：最近想玩下树莓派视频推流，翻出了尘封的树莓派
techfuture·2025-02-04 14:39

人工智能机器学习基本概念详解

机器学习模型通过分析数据来识别模式和
猿享天开·2025-02-04 13:07

毕设开源 深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)

1前言图像检索：是从一堆图片中找到与待匹配的图像相似的图片，就是以图找图。网络时代，随着各种社交网络的兴起，网络中图片，视频数据每
knooor·2025-02-04 12:28

毕业设计 大数据B站数据分析可视化系统

文章目录0前言1项目运行效果2设计原理数据处理方案可视化呈现方案综合得分计算指标综合得分漏斗图游客画像完成度三连排行榜点赞、投币、收藏与白嫖的比例分析3最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升
knooor·2025-02-04 12:28

【图片识别分类】批量按图片水印文字识别后根据内容分类并移至不同文件夹，基于Python和腾讯API的解决方案

新闻媒体机构每天会收到和拍摄大量的新闻图片，这些图片上通常会有拍摄时间、地点、事件类型等水印文字信息。为了便于新闻编辑和资料存档，需要对图片进行分类管理。具体应用：分类规则设定：根据水印文字中的时间（年、月、日）、地点（城市、区域）和事件关键词（如“政治会议”“体育赛事”“自然灾害”等），对图片进行分类。例如，水印文字显示“2024年3月15日北京政治会议”的图片归类到“2024年3月-北京-政治
平安喜乐-开开心心·2025-02-04 12:57

04树 + 堆 + 优先队列 + 图（D1_树（D10_决策树））

目录一、引言二、算法原理三、算法实现四、知识小结一、引言决策树算法是一种常用的机器学习算法，可用于分类和回归问题。它基于特征之间的条件判断来构建一棵树，树的每个节点代表一个特征，每个叶节点代表一个类别或回归值。决策树算法具有简单、易于理解和解释的特点，且在处理大规模数据时具有较高的效率。本文将介绍决策树算法的基本原理，并提供了Java代码示例来说明其实现过程。二、算法原理决策树算法基于“分而治之”
Java丨成神之路·2025-02-04 12:54

【声音场景分类--论文阅读】

1.基于小波时频图特征在声音场景分类基于小波时频图特征在声音场景分类任务中的表现2.增强增强高效音频分类网络https://arxiv.org/pdf/2204.11479v5https://github.com
繁华落尽，寻一世真情·2025-02-04 12:21

tk（ttkbootstrap）下拉实现简单模糊查询

实现效果图：代码如下：importttkbootstrapastkfromttkbootstrap.constantsimport*base_server_data=['刘小二','刘备','刘邦','
liuyili610·2025-02-04 11:17

深度优先搜索（DFS)

深度优先搜索（DFS）：Java实现与原理解析深度优先搜索（Depth-FirstSearch，简称DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。
某个默默无闻奋斗的人·2025-02-04 11:43

Three.js + React + Echart(折线图 光线流动效果，柱状图数据动态更新动画) + Svga-Web应用之数据大屏(适配1920*1080 2560*1440 3840*2160)

Web应用之数据大屏一、技术栈React17.0.0搭建脚手架Eahcrt常规图表Svga动画3D模型-Three.Js大屏适配-目标大屏(4K-3840*2160)二、React17.0.0脚手架搭建npxcreate-react-appmy-appcdmy-appnpmstart具体详细情况，自行官网查看React官网三、Echarts常规图表1、echarts-for-reactEchart
ConstSuccess·2025-02-04 11:41

使用numpy自定义数据集，使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

本博客将展示如何使用numpy自定义一个数据集，并利用scikit-learn中的SVM实现分类。
辞落山·2025-02-04 10:10

使用 Numpy 自定义数据集，使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,recall_score,f1_score2.自定义数据集使用
辞落山·2025-02-04 10:40

【机器学习】自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

一、K均值算法简介K均值算法的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于离它最近的簇中心（centroid）所代表的簇。
加德霍克·2025-02-04 10:36

xmind使用教程

xmind使用教程前言xmind版本信息“xmind使用教程”的xmind思维导图前言首先xmind是什么？XMind是一款思维导图和头脑风暴工具，用于帮助用户组织和可视化思维、创意和信息。
神秘剑客_CN·2025-02-04 09:34

零信任赋予安全牙齿，AI促使它更锋利

之后的几年各种视觉识别遍地开花，AI四小龙在人脸识别上成熟应用，再然后到大热的机器学习、深度学习，对于AI一直都有关注，但商业价值均没有得到有效发挥，大部分都停在科研和实验室阶段。
零信任Enlink_Young·2025-02-04 09:01

在CentOS服务器上部署DeepSeek R1

在CentOS服务器上部署DeepSeekR1，并通过公网IP与其进行对话，可以按照以下步骤操作：一、环境准备系统要求：CentOS8+（需支持AVX512指令集）。
蓝染k9z·2025-02-04 09:30

Selenium安装及配置和Python/Java案例

Selenium的用途*Selenium*有很多功能，但其核心是Web浏览器自动化的一个工具集，它使用最好的技术来远程控制浏览器实例，并模拟用户与浏览器的交互。
fuqying·2025-02-04 09:28

【数据库系列】Liquibase 与 Flyway 的详细对比

1.基础介绍1.1LiquibaseLiquibase是一个开源的数据库版本控制工具，允许开发人员通过定义变更集（Change
颜淡慕潇·2025-02-04 08:48

java 订单状态_JAVA设计模式-状态模式-State-订单状态

行为取决于它的状态，即是说由状态决定行为，方法放在状态类中，而状态控制亦在状态类中进行，譬如一个按钮，按一次是开，按一次是关，同一个行为，但是由于其状态的改变，而导致不同的结果。
weixin_40002611·2025-02-04 07:17

PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型

PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型关键词：PyTorch、动态计算图、自动微分、反向传播、神经网络、模型构建、计算图优化文章目录PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型1.背景介绍1.1
AI天才研究院·2025-02-04 07:47

深度学习框架PyTorch原理与实践

3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构4.2神经网络层4.3激活函数5.实际案例——MNIST手写数字识别数据准备模型定义训练测试整体代码
AI天才研究院·2025-02-04 07:47

自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

1.引言在这篇博客中，我们将使用PaddlePaddle框架实现一个逻辑回归模型，利用NumPy自定义数据集进行训练，并保存模型。最后，我们将演示如何加载保存的模型并进行预测。
辞落山·2025-02-04 07:16

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

代码：#导入必要的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义类1的数据点，每个数据点是二维的坐标class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])#定义类2的数据点，每个数据点是二维的坐标class2_poi
〖是♂我〗·2025-02-04 07:46

自动生成关于软件程序开发的100个文件并可提供下载入口

数据结构示例（链表、树、图等）。算法实现（排序、搜索等）。项目模板：Web项
唐 城·2025-02-04 07:45

Paddle进阶实战系列（三）：基于SVTR算法的手写英文单词识别

公众号：GoAI的学习小屋，免费分享书籍、简历、导图等，更有交流群分享宝藏资料，关注公众号回复“加群”或➡️链接加群。专栏推荐：➡️
GoAI·2025-02-04 07:45
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