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Linux
基本问题
计算机网络 第3 章 数据链路层
章数据链路层思维导图使用的信道点对点信道广播信道点对点信道数据链路和帧数据链路和链路区分链路:从一个结点到相邻结点的一段物理线路(有线/无线)数据链路:物理线路+实现协议的软硬件数据链路层的协议数据单元是帧三个
基本问题
封装成帧首部
鱼竿钓鱼干
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2022-10-21 21:07
NEFU
课程
#
计算机网络
计算机网络
网络
tcp/ip
Object Detection in 20 Years A Survey 论文阅读笔记
文章链接:https://arxiv.org/pdf/1905.05055.pdf1.Introduction作为计算机视觉的
基本问题
之一,目标检测构成了许多其他计算机视觉任务的基础,例如实例分割,图像捕获
AndyLiu1997
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2022-10-20 22:32
CV论文阅读
神经网络
深度学习
卷积
ieee论文
核密度估计python_核密度估计Kernel Density Estimation(KDE)
由给定样本集合求解随机变量的分布密度函数问题是概率统计学的
基本问题
之一。解决这一问题的方法包括参数估计和非参数估计。参数估计又可分为参数回归分析和参数判别分析。
weixin_39625162
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2022-10-20 22:30
核密度估计python
非参数估计:核密度估计KDE
非参数估计:核密度估计KDE非参数估计:核密度估计KDE核密度估计KernelDensityEstimation(KDE)概述密度估计的问题由给定样本集合求解随机变量的分布密度函数问题是概率统计学的
基本问题
之一
weixin_ry5219775
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2022-10-20 22:10
opencv图像处理之边缘检测
边缘检测1原理边缘检测是图像处理和计算机视觉中的
基本问题
,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。
Han_MingZhi
·
2022-10-18 08:55
opencv
图像处理
python
图像处理
opencv
图像处理:边缘检测原理
目录原理Sobel检测算子Laplacian算子算子比较原理边缘检测是图像处理和计算机视觉当中的
基本问题
,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点
夏天是冰红茶
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2022-10-18 08:54
#
计算机视觉
图像处理
图像处理
计算机视觉
人工智能
图像处理--边缘检测
边缘检测原理边缘检测(EdgeDetection)是图像处理和计算机视觉中的
基本问题
,其目的在于标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。
每天一道题
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2022-10-17 07:48
opencv
图像处理
计算机视觉
人工智能
C/C++ 面试题---测试一下你的内功
先发
基本问题
,再发编程问题..........static有什么用途?(请至少说明两种)1.限制变量的作用域2.设置变量的存储域引用与指针有什么区别?1)引用必须被初始化,指针不必。
hc-斌斌
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2022-10-14 17:44
C/C++
OpenCV数字图像处理基于C++:边缘检测
OpenCV数字图像处理基于C++:边缘检测1、概述边缘检测是图像处理和计算机视觉中的
基本问题
,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。
qq_43784519
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2022-10-09 13:15
opencv
opencv
计算机视觉
c++
OpenCV数字图像处理基于C++:边缘检测
OpenCV数字图像处理基于C++:边缘检测1、概述边缘检测是图像处理和计算机视觉中的
基本问题
,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。
qq_43784519
·
2022-10-09 13:09
opencv
opencv
计算机视觉
c++
[HITML]哈工大2020秋机器学习复习笔记
3.1最优分类器3.2线性判别3.3生成式模型与判别式模型3.4KNN4线性回归、朴素贝叶斯与逻辑回归4.1线性回归4.2过拟合4.3偏置与方差4.4特征变换4.5朴素贝叶斯4.6逻辑回归5SVM5.1
基本问题
北言栾生
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2022-10-07 07:06
机器学习
机器学习
阅读|星球研究所《这里是中国》中国从哪里来?
那要了解中国,我们还得回到哲学的
基本问题
中去探寻中国,中国从哪里来呢?地貌上:三级阶梯的形成现今中国的地理
小舒同学
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2022-09-29 20:16
2021 Vue.js 面试题汇总及答案
文章目录1.
基本问题
1.1.Vue.js的特点1.2.Vue.js双向绑定的原理1.3.Vue.js3.0放弃defineProperty,使用Proxy的原因1.4.Vue2中给data中的对象属性添加一个新的属性时会发生什么
Jack N
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2022-09-29 16:47
Vue.js
面试
Vue.js
面试
北师大 马原 自测题复习
二、单选题部分三、哲学部分1.哲学
基本问题
及哲学派别的划分2.马克思主义关于人的本质的看法3.物质统一性原理及其方法论意义4.如何从实践角度来理解和把握社会生活的本质5.实践与认识的辩证关系原理6.辩证法的基本规律
Destiny坠明
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2022-09-29 14:25
经验分享
其他
第2章 卷积神经网络
2.1传统的图像分类算法图像分类是根据图像的原始信息将不同类别图像区分开来,是计算机视觉中重要的
基本问题
,也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。
玛丽有只小绵羊
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2022-09-24 14:17
深度聚类算法综合
介绍ASurveyofClusteringWithDeepLearning:FromthePerspectiveofNetworkArchitecture:聚类是许多数据驱动应用程序领域中的一个
基本问题
VLU
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2022-09-23 15:51
python
wireless
Sensor
Networks(无线感知)
machine
learning
聚类
人工智能
深度学习
Python创建SQL数据库流程逐步讲解
在今天的文章中,让我们一起来解决这个
基本问题
,学习如何从零开始创建自己的MySQL数据库。在Python和一些外部库的
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2022-09-22 12:38
《语文教学之学理》读书笔记六
可见,前一篇《事实性知识、概括性知识与“大概念”》,作者主要讲内容知识与“大概念”(核心的概括性知识)之间的关系,如何经由“
基本问题
”的探究达到对“大概念”(核心的概括性知识)的理解。这几的“大概念
青箬笠0
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2022-09-21 22:58
想成为嵌入式程序员应知道的0x10个
基本问题
(面试必备)
想成为嵌入式程序员应知道的0x10个
基本问题
(面试必备)文章目录想成为嵌入式程序员应知道的0x10个
基本问题
(面试必备)简述:预处理器(Preprocessor)死循环(Infiniteloops)数据声明
兰陵笑笑生SD
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2022-09-19 19:27
嵌入式
c语言
经验分享
面试
嵌入式
从巫术走向哲学的胜利——读《周易的启示》
知道哲学的
基本问题
其实就是思维和存在的关系的问题,也就是物质和精神的关系。第一眼看到易中天的《中国智慧》中对《周易》的解释,说《周易》是巫术之中哲学的精神。感觉十分凌乱,明明是一本算卦的书,怎么会和哲
绛相和
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2022-09-19 09:49
CVPR 2022 | 利用域自适应思想,北大、字节跳动提出新型弱监督物体定位框架
作者丨朱磊来源丨机器之心物体定位作为计算机视觉的
基本问题
,可以为场景理解、自动驾驶、智能诊疗等领域提供重要的目标位置信息。然而,物体定位模型的训练依赖于物体目标框或物体掩模等密集标注信息。
机器学习与AI生成创作
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2022-09-15 16:19
python
计算机视觉
神经网络
机器学习
人工智能
JVM系列之性能调优案例
1、调优
基本问题
1.1、为什么要调优?
prefect_start
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2022-09-12 10:31
JVM
面试
JVM
参数调优
性能优化
考研复试--数据链路层--计算机网络面试题
3.帧数据链路层的协议数据单元4.数据链路层的三个
基本问题
是什么?答:封装成
慕慕和小绵羊
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2022-09-10 18:35
考研复试面试题
网络
网络协议
面试
CAS-KG——机器学习基础
课程目标了解以知识图谱为代表的大数据知识工程的
基本问题
和方法掌握基于知识图谱的语义计算关键技术具备建立小型知识图谱并据此进行数据分析应用的能力教学安排详情请见博客:CAS-KG——课程安排文章目录1.机器学习基础理论与概念
晴晴_Amanda
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2022-09-10 07:51
知识图谱与语义计算
自然语言处理
神经网络
知识图谱
SPL工业智能:发现时序数据的异常
基本问题
工业生产过程中会产生大量的数据,比如电压、温度、流量等等,它们随时间推移而不断产生,这些数据在多数情况下是正常的,否则生产无法正常进行;少数情况下,数据是异常的,生产效率会降低甚至发生事故。
石臻臻的杂货铺
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2022-09-08 07:28
SPL
人工智能
机器学习
算法
解决非标属性和低流动性,未来加密投资的黑马赛道
任何一个token,不管是FT,还是NFT,全部都必须回答清楚三个
基本问题
:1、是什么?这是基本的定性。2、有啥用?这是价值的支撑。3、谁买单?这是价值的变现。
COSOSWAP
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2022-09-07 14:02
github
Linux面试最高频的5个
基本问题
CPU利用率和CPU负载的区别是什么提到CPU利用率,就必须理解时间片。什么是CPU时间片?我们现在所使用的Windows、Linux、MacOS都是“多任务操作系统”,就是说他们可以“同时”运行多个程序,比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。但是,实际上一个CPU内核在同一时刻只能干一件事,那操作系统是如何实现“多任务”的呢?大概的方法是让多个进程轮流使用CPU一小段时间,由于这
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2022-09-01 18:24
linux运维
Java面试题十篇
基本问题
,学完这些我就不信拿不到offer
前言网上找了很多的Java面试题及部分资料,选取了其中10篇来作为本次的分享。以下为整理出来的文章,给大家分享。java面试题及答案第一篇一面手写ArrayList手写进制转换算法,求出一个数的二进制数1的个数JAVA基础,equals和==多线程方式、threadlocal,各种锁,synchronized和lock设计模式、spring类加载方式、实例保存在哪、aopioc、反射机制6、类加载
周坤Java
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2022-08-26 10:32
java
面试
开发语言
spring
架构
如何应对软件可变性?这4种常用的方法肯定要知道
摘要:在许多软件系统的开发运行阶段乃至整个生命周期中,软件可变性都是其设计开发者所要面对的
基本问题
。本文分享自华为云社区《如何应对软件可变性?这4种常用的方法肯定要知道。》
华为云开发者联盟
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2022-08-24 11:00
基于博弈搜索算法的智能五子棋设计
基于博弈搜索算法的智能五子棋设计0.引言在智能过程中,搜索是必不可少的,是人工智能中的一个
基本问题
。这是因为人工智能研究的主要是那些没有成熟方法可依的问题领域,需要一步一步搜索求解。
小游的数据挖掘机
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2022-08-22 23:30
Java高级开发
java
博弈论
启发式算法
深度学习----BP+SGD+激活函数+代价函数+
基本问题
处理思路
原Blog:http://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/51396654?locationNum=10&fps=10.学习模型评价标准1)学习速度2)推广能力/泛化能力/Generalize1.反向传播算法计算全过程目标:计算出权重和偏差的梯度(通过反向传播误差的方式)。下例中,其激活函数为Sigmoid函数:2.随机梯度下降法计算全过程目标:更新权重
郭大侠写leetcode
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2022-08-22 07:15
机器学习&深度学习
BP+SGD+激活函数+代价函数+
基本问题
处理思路
0.学习模型评价标准1)学习速度2)推广能力/泛化能力/Generalize1.反向传播算法计算全过程目标:计算出权重和偏差的梯度(通过反向传播误差的方式)。下例中,其激活函数为Sigmoid函数:2.随机梯度下降法计算全过程目标:更新权重和偏差。下例中,其激活函数为Sigmoid函数:3.激活函数3.1为什么需要激活函数?如果不用激活函数,每一层的输出都是上一层的线性组合,从而导致整个神经网络的
Arrow
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2022-08-22 07:59
Machine
Learning
Deep
Learning
万物皆可集成系列:低代码释放用友深度价值(1)—系统对接集成
众所周知,用友U8+提供的基础能力可以满足企业日常管理的
基本问题
,但由于每个企业内部管理的方式和流程各不相同,标准的软件功能很难很好地适应所有企业的管理需要。
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2022-08-19 17:19
低代码技术集成
计算机网络(三、数据链路层)
作者:大三的土狗专栏:计算机网络知识文章目录前言1、使用点对点信道的数据链路层数据链路和帧三个
基本问题
2、点对点协议PPPPPP协议的特点PPP协议的帧格式PPP协议的工作状态3、使用广播信道的数据链路层局域网的数据链路层
大三的土狗
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2022-08-09 09:02
计算机网络知识
网络
tcp/ip
服务器
基于VGG16改进的特征检测器
摘要:特征检测是计算机视觉中的一个
基本问题
,特征检测器检测提取特征的能力直接影响着后续图像处理的效果.目前,手工制作的检测器提取可重复性特征效果差,而一些基于学习的检测器网络结构复杂、检测速度较慢.针对这些问题
罗伯特之技术屋
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2022-08-05 07:07
计算机视觉
人工智能
频域分析实践介绍
该示例回答一些
基本问题
,例如:FFT的幅值和相位的含义是什么?我的信号是否为周期性信号?我如何度量功率?此频带中有一个或多个信号吗?频域分析是信号处理应用中一个至关重要的工具。
jk_101
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2022-08-02 22:52
滤波器
matlab
开发语言
有效沟通之横向沟通篇
在你跟同事讨论事情之前,先把一些
基本问题
想清楚,不要毫无准备就去,否则很可能得不到你想要的东西。下面的几个问题应该事先想清楚:你希望对方帮你做什么事?你认为他会要求你做什么?
郑富强管理落地教练
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2022-07-28 12:43
机器学习入门详解(一):理解监督学习中的最大似然估计
2.似然VS概率和概率密度首先,让我们从一个
基本问题
开始:可能性和概率之间有什么区别?数据xxx,通
Jasper0420
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2022-07-26 10:40
神经网络
人工智能
算法
OpenCV图像处理(下) 边缘检测+模板匹配+霍夫变换
模板匹配1.1原理1.2实现2.霍夫变换2.1原理(1)原理(2)实现流程2.2霍夫线检测2.3霍夫圆检测[了解](1)原理(2)API(3)实现一、边缘检测1.原理边缘检测是图像处理和计算机视觉中的
基本问题
落花雨时
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2022-07-22 13:57
图像处理
opencv
图像处理
计算机视觉
python
如何创建好的SaaS产品文档?
随着客户变得越来越自力更生,他们在
基本问题
上不太需要专门的客服人员为其解答,这意味着相应的员工的工作量将会被大大减少,而原本用于回答重复性问题的时间和精力现在可以用于处理需要更多关注的客户问题。
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2022-07-15 17:19
前端编辑器数据库
11.EM算法、HMM模型
例子HMM简介例子例子进阶解决问题二解决问题一解决问题三HMM模型基础定义⻬次⻢尔科夫链假设观测独⽴性假设HMM模型实例HMM观测序列的⽣成HMM模型的三个
基本问题
前向后向算法评估观察序列概率前向后向算法是前向算法和后向算
C--G
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2022-07-15 13:25
#
机器学习-算法入门
聚类
算法
机器学习
Java 编程问题:十、并发-线程池、可调用对象和同步器
我们将从线程生命周期以及对象级和类级锁定的几个
基本问题
开始。然后我们继续讨论Java中线程池的一系列问题,包括JDK8工作线程池。在那之后,我们有关于Callable和Future的问题。
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2022-07-09 14:38
java
文字检测识别综述
它总结了
基本问题
,并列举了在处理这些问题时应考虑的因素。现有的技术被归类为分步的或集成的,并突出显示子问题,包括文本定位、验证、分割和识别。
weixin_43751285
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2022-07-06 07:01
cvPaper
【汇编语言课程】 知识点+易错题 吐血整理(中)
【汇编语言课程】知识点+易错题吐血整理(中)文章目录【汇编语言课程】知识点+易错题吐血整理(中)七、更灵活的定位内存地址的方法八、数据处理的两个
基本问题
九、转移指令的原理十、CALL和RET指令七、更灵活的定位内存地址的方法知识点整理
只须一笑不须愁X
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2022-07-06 07:12
笔记
汇编语言
推荐 :数据科学研究的现状与趋势
首先,探讨了数据科学的内涵、发展简史、学科地位及知识体系等
基本问题
,并提出了专业数据科学与专业中的数据科学之间的区别与联系;其次,分析现阶段数据科学的研究特点,并分别提出了专业
数据分析v
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2022-07-06 07:03
机器学习实战:回归
线性回归
基本问题
线性回归模型函数与损失函数问题m个样本数据,每个样本对应n个特征及一个输出,针对样本输入xix_ixi,其输出预测yi^\hat{y_i}yi^如何计算?
huihui冲啊
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2022-07-05 07:44
机器学习实战
机器学习
回归
python
功能,性能一体化接口自动化测试平台-AutoMeter
自动化测试,一个好的平台本质上需要解决API测试的5大
基本问题
:1.支持不同的角色,技术人员多人协作2.支持定义多个不同的测
AutoMeter_Season
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2022-06-23 09:48
AutoMeter
接口
api
压力测试
自动化
测试工具
一文读懂NLP之隐马尔科夫模型(HMM)详解加python实现
一文读懂NLP之隐马尔科夫模型(HMM)详解加python实现1隐马尔科夫模型1.1HMM解决的问题1.2HMM模型的定义1.2.1HMM的两个假设1.2.2HMM模型1.3HMM模型的三个
基本问题
2概率计算问题及算法
Elenstone
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2022-06-23 02:22
NLP算法详解
机器学习
算法
nlp
思想行空
一些
基本问题
不要总想着国家为你做什么,而要想你为国家做了什么肯尼迪说了上面的话,正好和我这几天的思考所得有些契合。在很长的一段时间里,我认为会找到一个好的团队能够带领自己成长。
比特舞者
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2022-06-19 11:26
基于MATLAB的图像分割系统
摘要:图像分割是图像处理与计算机视觉的
基本问题
之一,是图像处理图像分析的关键步骤。其中图像二值化又是图像分割的重点。本文对全局和局部阈值二值化法的几种常用的算法和基本自适应阈值二值化进行了综述。
matlab汪汪队
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2022-06-07 10:25
算法
python
人工智能
java
机器学习
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