多光谱图像第13页

Python 爬虫：一文掌握 SVG 映射反爬虫

数据知道·2025-03-15 20:50

Transformer动画讲解 - 工作原理

Transformer模型在多模态数据处理中扮演着重要角色，其能够高效、准确地处理包含不同类型（如图像、文本、音频、视频等）的多模态数据。

ghx3110·2025-03-15 19:16

谷歌Gemini 3大模型发布，AI领域再掀波澜！

从智能语音助手到图像识别技术，从自动驾驶汽车到医疗诊断辅助系统，AI正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。在这

广拓科技·2025-03-15 19:14

Transformer架构在生成式AI中的应用解析

架构的优势2.Transformer在文本生成中的应用2.1GPT系列：基于Transformer的自回归文本生成2.2BERT系列：基于Transformer的双向编码器3.Transformer在图像生成中的应用

二进制独立开发·2025-03-15 19:11

跟着黑马学MySQL基础篇笔记(4)-多表查询

多表查询-多表关系介绍多表关系概述项目开发中，在进行数据库表结构设计时，会根据业务需求及业务模块之间的关系，分析并设计表结构，由于业务之间相互关联，所以各个表结构之间也存在着各种联系，基本上分为三种：一对多（

小杜不吃糖·2025-03-15 18:37

【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面，30个数据集。纯干货分享❤

.记住了就可以跟同学装起来了嗷....目录.纯干货回归问题分类问题图像分类文本情感分析自然语言处理自动驾驶金融类...........纯干货..................在刚刚开始学习算法的时候，

.Boss.·2025-03-15 18:05

OTSU算法（大津算法）理解&代码

OTSU算法：对图像进行二值化的算法介绍OTSU算法是一种自适应的阈值确定的方法，又称大津阈值分割法，是最小二乘法意义下的最优分割。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和前景两部分。

当代女大学生·2025-03-15 18:32

C++设计模式-观察者模式：从基本介绍，内部原理、应用场景、使用方法，常见问题和解决方案进行深度解析

一、基本介绍1.1模式定义与核心思想观察者模式（ObserverPattern）是一种行为型设计模式，它定义了对象间一对多的依赖关系。

牵牛老人·2025-03-15 18:02

QT编程之图像数据操作（QImage、QPixmap、QBitmap、QPicture）

其中：QPixmap专门为图像在屏幕上的显示做了优化。

byxdaz·2025-03-15 17:59

OpenCV学习(二十一) ：计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()

OpenCV学习(二十一)：计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()1、connectedComponents()函数ConnectedComponents

Leon_Chen0·2025-03-15 17:59

OTSU算法（大津算法）

Otsu算法（大津算法）是一种经典的图像二值化方法，其核心是通过最大化类间方差自动确定全局阈值。

天行者@·2025-03-15 17:28

图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images

无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区，去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换，在实际的图像拼接任务中，由于输入图像的多样性和复杂性

cccc来财·2025-03-15 17:26

Manus开源平替-开源通用智能体

:OptimizedWorkforceLearningforGeneralMulti-AgentAssistanceinReal-WorldTaskAutomation，现实世界中执行自动化任务的通用多代理辅助优化学习框架项目仓

galileo2016·2025-03-15 17:24

L1-5 别再来这么多猫娘了！

以GPT技术为核心的人工智能系统出现后迅速引领了行业的变革，不仅用于大量的语言工作（如邮件编写或文章生成等工作），还被应用在一些较特殊的领域——例如去年就有同学尝试使用ChatGPT作弊并被当场逮捕（全校被取消成绩）。相信聪明的你一定不会犯一样的错误！言归正传，对于GPT类的AI，一个使用方式受到不少年轻用户的欢迎——将AI变成猫娘：当然，由于训练数据里并不区分道德或伦理倾向，因此如果不加审查，A

云格～·2025-03-15 16:22

目标检测中衡量模型速度和精度的指标：FPS和mAP

FPS（FramesPerSecond）定义：FPS是“每秒传输帧数”的缩写，用于衡量计算机视觉系统（如目标检测、图像识别等）的实时性能。它表示系统每秒钟能够处理的图像或视频帧的数量。

asdfg1258963·2025-03-15 16:47

前端面试题---vue项目打包时, 内存不足了怎么办为什么会出现这样的情况

第三方库过多：node_modules体积过大，依赖库多且未进行优化。SourceMap过大：默认produ

*星之卡比*·2025-03-15 15:16

CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别

前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学业升学和求职工作的先行者！【优惠信息】•新专栏订阅前200名享9.9元优惠•订阅量破200

是Dream呀·2025-03-15 15:42

在Vue自定义事件中，父组件如何接收子组件传递的多个参数

文章目录1.Vue组件通信概述2.自定义事件的基本用法2.1子组件触发自定义事件2.2父组件监听自定义事件3.传递多

北辰alk·2025-03-15 15:39

动态路由RIP的总结

更好掌控2.路由器资源占用更少3.静态路由相对动态路由更加安全缺点:1.配置量大2.静态路由无法根据网络拓扑结构的变化而变化—收敛动态路由:缺点:1.通过单一算法计算出来的路径,可能出现选路不佳2.资源占用多3

nihuhui666·2025-03-15 15:39

使用 Ollama 对 LLaMA-2 模型进行微调的详细指南

如果条件允许，使用多卡GPU（如RTX4090或A100）可以显著加快训练速度。对于更大的模型（如LLaMA-213B或33B），

软件职业规划·2025-03-15 15:08

AS32X601双核锁步MCU技术优势分析

产品具有高安全、低失效、多IO、低成本、抗辐照等特点。

国科安芯·2025-03-15 15:04

基于IMX6ULL的安防监控项目

应用http微服务器boa实现网页展示监控信息；利用ov5640摄像头模块采集图像信息，并移植mjpg-streamer库实现在远端网页可以查看实时监控图像；利用cgi与html交互实现控制命令的下发和监控数据上传

暗夜之眼007·2025-03-15 13:54

element-ui动态设置tabel的columns时,切换columns数据表格抖动

问题描述：在项目中遇到表格的总表字段和子表字段展示的问题，当字段多向字段少进行切换时表头文字的抖动不明显，但是如果是字段少向字段多的表头进行切换时，表头文字会有闪现的掉下来的视觉感，且使用v-show或

zuo-yiran·2025-03-15 13:51

适合企业内训的AI工具实操培训教程（37页PPT）（文末有下载方式）

AIGC指利用人工智能技术自动生成文本、图像、音频、视频等内容，让AI协助甚

极客11·2025-03-15 12:16

python和java的本质区别,python和java有什么关系

一、主要区别：1.Python比Java简单，学习成本低，开发效率高2.Java运行效率高于Python，尤其是纯Python开发的程序，效率极低3.Java相关资料多，尤其是中文资料4.Java版本比较稳定

2301_81900386·2025-03-15 12:45

人工智能_大模型091_大模型工作流001_使用工作流的原因_处理复杂问题_多轮自我反思优化ReAct_COT思维链---人工智能工作笔记0236

#清理环境信息，与上课内容无关importosos.environ["LANGCHAIN_PROJECT"]=""os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"]=""os.environ["LANGCHAIN_ENDPOINT"]=""os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"]=""#安装所需要使用的包!pipinstallopenailanggraphA

添柴程序猿·2025-03-15 11:08

全国产飞腾+FPGA架构，支持B码+12网口+多串电力通讯管理机解决方案

行业痛点:中国的电力网络已经成为当今世界覆盖范围最广、结构最为复杂的人造科技系统。随着国家和各部委颁布了一系列法律法规，如国家颁布的《中华人民共和国网络安全法》、工信部颁布的《工业控制系统信息安全防护指南》、发改委颁布的14号令《电力监控系统安全防护规定》、国家能源局颁布的《关于印发电力监控系统安全防护总体方案等安全防护方案和评估规范的通知》，凸显了电力行业的网络安全防护工作的重要性。基于电力行业

深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2025-03-15 11:06

webgl threejs 云渲染(服务器渲染、后端渲染)解决方案

2、云流媒体实现多终端联动共享价值更高在项目应用场景中，在大屏、电脑、平板、手机和其它移动终端，可以实现多屏联动、远程协助，三维云流化让客户访问时可以

allenjiao·2025-03-15 11:06

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，图像处理是一个重要且具有挑战性的领域。

·2025-03-15 10:50

哨兵2号遥感影像解析全流程：步骤、算法与AI应用详解

哨兵2号（Sentinel-2）凭借其高分辨率多光谱数据，成为遥感分析的热门数据源。本文将系统梳理哨兵2号影像解析的核心步骤、适用算法与软件工具，并探讨AI技术在该领域的创新应用。

zhz5214·2025-03-15 09:24

cv君独家视角 | AI内幕系列七：EfficientViT模型：基于多尺度线性注意力模块，实现高效的高分辨率密集预测

专题概况cv君独家视角|AI内幕系列是一个专注于人工智能领域的深度专题，旨在为读者揭开AI所有领域技术的神秘面纱，展示其背后的科学原理和实际应用。通过一系列精心策划的文章，我们将带您深入了解AI的各个领域，从计算机视觉到文本语音等多模态领域，从基础理论到前沿技术，从行业应用到未来趋势。无论您是AI领域的工程师或者专家，还是对这一领域充满好奇的读者，这个系列都将为您提供高价值的见解和启发，为您带来横

cv君·2025-03-15 09:19

GEE数据集——Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) 卫星sentinel-2哨兵-2（HLS）

陆地成像仪（OLI）安装在美国宇航局/美国地质调查局的联合陆地卫星8号和陆地卫星9号上，而多光谱仪（MSI）则安装在欧洲的哥白尼哨兵-2A号和哨兵-2B号卫星上。

此星光明·2025-03-15 09:18

Google Earth Engine——导入无云 Sentinel-2 图像和NDVI计算

目录搜索和导入无云Sentinel-2图像Sentinel-2的背景打开GEE界面定义您感兴趣的领域查询Sentinel-2图像的存档过滤图像集合将图像添加到地图视图定义真彩色可视化参数探索影像定义假色可视化参数从波段组合中导出指数

此星光明·2025-03-15 09:17

32路模拟采集PCI总线带DIO用什么采集卡

模拟量输入通道数32路精度12位*大采样频率100KsPs多通道采样速度各通道*大采样频率/设置的采

阿尔泰1999·2025-03-15 08:13

深入理解 OTSU 算法（大津法——最大类间方差法）

一、算法概述OTSU算法是一种用于图像分割的自动阈值选择算法，广泛应用于图像处理领域，特别是在二值化过程中。

ZHauLee·2025-03-15 08:12

通信之光纤和光缆的对比

光缆：由多根光纤或光纤束加上加强芯和护套等组成。加强芯用于提高光缆的机械强度，护套则保护光纤免受外界环境的影响。

玖Yee·2025-03-15 08:12

otsu算法_OTSU(大津法最大类间方差法)

OTSU基本介绍OTSU是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出，被誉为是图像分割中全局阈值选择的最佳方法。OTSU按照图像的灰度特性，将图像分成前景和背景两部分。

weixin_39996742·2025-03-15 08:12

DeepSeek使用手册【清华北大浙大完整版】

ab1ba18715bd自从清华大学出品的《DeepSeek从入门到精通》学习手册火了之后，北大浙大也支棱了起来，纷纷加码DeepSeek，持续发布高质量DeepSeek学习资料，从基础到实操，覆盖超多应用场景

2501_91178945·2025-03-15 08:35

Fastjson反序列化漏洞分析：挖掘思维与研究方法

引言当分析一个广泛使用的库时，我们应该思考：为什么一个JSON解析库需要这么多特殊功能？大多数JSON库只做一件事：把JSON字符串转成对象，或者反过来。但Fastjson不同，它实现了更多功能。

恩师小迪·2025-03-15 07:03

eBest AI Hub全场景接入Deepseek

一、技术赋能，智创未来Deepseek的强大基因将为eBest产品注入新的活力即时智能响应：融合海量行业智慧与互联网搜索精华，提供秒级智能建议；多模态理解能力：突破界限，无缝融合文本、代码与图像理解

eBest数字化转型方案·2025-03-15 07:01

Go语言实战，HTTP和gRPC多服务启动与关闭的最佳实践

在Go开发中，构建健壮的应用程序不仅需要关注核心业务逻辑，还要考虑服务的优雅启动与关闭。特别是在微服务架构中，如何优雅地启动和停止多个服务成为了系统设计中的一个重要议题。今天我们来深入探讨一款基于Go语言开发的app库，该库利用errgroup实现了服务的并发启动，并能在系统关闭时优雅地释放各项资源。一、设计原理解析在一个复杂的系统中，通常会有多个服务并行运行，如HTTP服务、gRPC服务等。如何

zhuyasen·2025-03-15 06:28

每天一道算法题【蓝桥杯】【下降路径最小和】

思路使用dp表来解决问题为了方便填写dp表，多初始化一圈格子状态转移方程dp[i][j]=min(dp[i-1][j-1],min(dp[i-1][j],dp[i-1][j+1]))+matrix[i-

桦0·2025-03-15 05:10

RAG技术的PDF智能问答系统

提供简洁的Web界面，支持文件拖拽上传和多轮对话。研究表明，系统适合处理PDF内容查询，但性能可能因PDF复杂性而异。

AI Echoes·2025-03-15 05:38

Python的界面案例

作为python特定的GUI界面，是一个图像的窗口，tkinter是python自带的，可以编辑的GUI界面，用来入门，熟悉窗口视窗的使用，非常有必要。

稍微认真一点·2025-03-15 04:34

链接·分享·直达：盘盘社区重新定义资源获取

qq_30722355·2025-03-15 03:22

[论文解读] 多机器人系统动态任务分配综述

https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/IR-04-2020-0073/full/html多机器人/多智能体动态环境任务分配决策动态任务调度策略该文章主要是想对目前

「已注销」·2025-03-15 02:41

解读Layout Method of Met Mast Based on Macro Zoning and Micro Quantitative Siting in a Wind Farm

）内容细化2.风电场气象塔布局方法详细流程图（详细）核心算法和公式详解2.2解读流程（深入浅出）第一阶段：把大风电场分成几个小区域1.看看风在哪里吹得不一样️2.看看风机的位置分布️3.测量风机之间有多"

赵孝正·2025-03-15 00:02

PyWavelets（pywt）安装与使用指南

该库广泛应用于信号处理、图像分析以及数据压缩等领域。以下是基于提供的

贾雁冰·2025-03-15 00:01

pytorch实现cifar10多分类总结

cifar-10简介：CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集，每张图片都是3×32×32，3通道彩色图片，分辨率32×32。

L_pyu·2025-03-15 00:31

pjsip dtmf发送和接收（pjsua）

DTMF（双音多频，Dual-ToneMulti-Frequency）是一种用于电话系统的信号技术，通过组合两个不同频率的音频信号来表示数字和符号。

小gpt&·2025-03-15 00:00

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