多模态特征增强第5页

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。

肆——·2025-03-07 23:45

00计算机视觉学习内容

以下是一个系统的学习路线：1️⃣数学基础（核心理论支撑）计算机视觉涉及很多数学概念，以下是必备数学知识：✅线性代数（矩阵运算是计算机视觉的核心）向量、矩阵运算（加减、乘法、转置）特征值与特征向量SVD（

依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

DeepSeek大模型如何提升论文与代码效率

内容概要DeepSeek大模型作为人工智能领域的前沿成果，通过670亿参数的混合专家架构（Mixture-of-Experts,MoE），在多模态任务处理与专业场景应用中展现了显著优势。

智能计算研究中心·2025-03-07 21:55

01计算机视觉学习计划

第一阶段（第1-2个月）：基础夯实✅目标：掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础（2周）每日2小时线性代数：矩阵运算、特征值分解（推荐《线性代数及其应用》）概率统计：高斯分布

依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

VMware Tools系列四：VMware Tools和open-vm-tools有何区别

VMwareTools和open-vm-tools都是用于增强VMware虚拟机功能的软件工具，但它们之间存在一些差异：1.VMwareTools：-是VMware官方提供的专有软件。

学堂在线·2025-03-07 20:44

如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？

目录1.CNN提取图像局部特征的原理2.在CIFAR-10数据集上实现高精度分类的步骤2.1数据准备2.2构建CNN模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络

浪九天·2025-03-07 19:27

CISC架构

CISC架构强调通过使用大量功能复杂的指令来增强计算机的处理能力，试图让计算机用一条指令就能完成较为复杂的操作，以减少程序中指令的总数，提高程序的执行效率。

搞芯片的小呆鸟·2025-03-07 18:51

一文读懂！OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1，小白也能轻松实操的超详细教程（完整教程及源码）

深入阐述特征提取、模型训练方法，包含传统与深度学习方式，还介绍OpenCV预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程，包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。

AI_DL_CODE·2025-03-07 18:21

安卓录屏神器-AZ Screen Recorder‌

提供前置摄像头叠加功能，可同时录制屏幕画面和真人讲解，增强视频互动性‌。‌高兼

zhslhm·2025-03-07 17:45

Unity AI 技术浅析（二）

UnityAI是Unity引擎中集成的智能技术，旨在为游戏开发者、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用开发者提供强大的AI工具和功能。

爱研究的小牛·2025-03-07 16:33

期权对冲和期货对冲哪个好一点？

一、核心区别对比维度期权对冲期货对冲风险特征风险有限（买方）/风险无限（卖方）风险双向无限（多空均可能大亏）成本需支付权利金（买方）或缴纳保证金（卖方）需缴纳保证金（无权利金）灵活性可定制执行价、到期日

小熊期权493·2025-03-07 16:26

人工智能基础知识

首先分为两大类：一：机器视觉cv1.特征比较明显2.经典模型：cnn，resnet，deepface，yolov（1-12），vi-transformer。缺点：不能解决收听问题。

yzx991013·2025-03-07 16:24

机器学习——使用分类特征的一种独热编码，

下图是我们宠物收养中心申请的新培训集，所有的数据都是一样的，除了耳形特征有尖软之外还有椭圆形，所以这个特征仍然是一个分类值特征，但它可以有三个可能的值，而不仅仅是两个可能的值，这意味着当你在这

小卷心菜.·2025-03-07 16:23

9种分布式ID生成方案，让你一次学个够

分布式ID应该满足哪些特征？1、什么是分布式ID？拿MySQL数据库举个栗子：在我们业务数据量不大的时候，单库单表完全可以支撑现有业务，数据再大一点搞个MySQL主从同步读写分离也能对付。

我有一头小花驴·2025-03-07 16:23

从单块巨石到星辰大海：分布式与微服务的本质思考

"完美系统"的幻想，在妥协中寻找最优解2.分布式三定律物理定律：光速限制下的通信延迟不可消除经济定律：成本边际效应决定拆分粒度组织定律：康威定律的幽灵始终在场（系统架构≈组织架构）3.典型范式对比模式特征案例主从架

斗-匕·2025-03-07 14:21

交互开发---测量工具（适用VTK或OpenGL开发的应用程序）

后采用VTK开发应用程序时，经常需要开发各种各样的测量工具，如果沿用VTK的widgets的思路，绘制出来的的控件不够漂亮，且交互不太灵活，并且随着测量工具的增强，渲染的效率也会有所降低。

伍心·2025-03-07 14:47

具有自主规划与决策能力的 RAG 工作全面解析

简介RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种将信息检索与生成模型相结合的技术，广泛应用于需要外部知识支持的AI任务。

weixin_40941102·2025-03-07 13:15

启发式算法（Heuristic Algorithm）

启发式算法（HeuristicAlgorithm）是一类用于解决复杂问题的算法，通过利用问题的某些特征和经验规则，在可接受的时间范围内找到较好的近似解。

大霸王龙·2025-03-07 13:44

探索智能边界：深度求索（DeepSeek）技术全景解析与实战指南

一、DeepSeek技术架构解析1.1模型体系全景图MoE架构创新：采用混合专家系统架构，实现135B参数的智能调度多模态融合：支持文

瘸·2025-03-07 13:43

Spring Boot 3.0深度实战：从核心特性到生产级调优

一、SpringBoot3.0核心特性解读1.1JDK17LTS支持（实测性能提升）记录类（Record）与SpringDataJPA完美适配模式匹配简化类型判断密封类（SealedClass）增强DTO

Code_Cracke·2025-03-07 12:02

MyBatis-Plus开发流程：Spring Boot + MyBatis-Plus 实现对 book_tab 表的增删改查及Redis缓存

前言MyBatis-Plus是一个MyBatis的增强工具，旨在简化开发、减少工作量。

Darling &you&·2025-03-07 12:01

覆铜板加工厂数字化转型 MES 解决方案

覆铜板加工行业竞争激烈，数字化转型是提升效率、降低成本、增强竞争力的关键。MES（制造执行系统）作为连接管理层与车间层的桥梁，在覆铜板加工厂的数字化转型中扮演着重要角色。

·2025-03-07 12:38

DeepSeek驱动的敏捷开发新范式：追逐太阳的鱼缸窗口效应——透明化开发与动态优化的生态重构

DeepSeek作为认知增强型人工智能，通过构建光速反馈的信息生态与自适应优化机制，正在将这种隐喻转化为工程实践。本文揭示该技术如何重塑敏捷开发的底层逻辑，创造开发者、系统与环境三者共生的新型态。

天街小雨润如苏同学·2025-03-07 11:52

YOLOv10改进之MHAF(多分支辅助特征金字塔)

YOLOv10架构YOLOv10的架构主要由主干网络、特征金字塔和预测头三部分组成。主干网络采用改进的Darknet结构，增强特征提取能力。

清风AI·2025-03-07 11:20

具身智能行业

具身智能行业综合分析资源下载-具身智能导图.xmind资源下载-具身智能导图.xmind一、行业概况定义与核心特征具身智能（EmbodiedAI）指通过物理实体（如机器人、自动驾驶设备等）与环境的动态交互

[shenhonglei]·2025-03-07 09:13

【AGI】DeepSeek开源周：The whale is making waves！

思维火花引言一、DeepSeek模型体系的技术演进1.通用语言模型：DeepSeek-V3系列2.推理优化模型：DeepSeek-R1系列3.多模态模型：Janus系列二、开源周三大工具库的技术解析1.

LeeZhao@·2025-03-07 09:10

【AGI】中国大模型扛把子：通义家族

中国大模型扛把子：通义家族引言一、通义千问的技术架构与模型谱系二、技术突破与性能优势三、开源生态与行业影响四、未来展望：从“千问时代”到通用智能五、通义家族大模型列表（1）多模态大模型（2）大语言模型结语引言在人工智能大模型领域

LeeZhao@·2025-03-07 09:40

Python数据可视化 Pyecharts 制作 Scatter3D 3D散点图

结合强大的视觉映射和交互功能，三维散点图不仅提升了数据分析的精度，还增强了用户与数据之间的互动性。文章目录Scatter3D：3D散点图Demo总结Scat

Mr数据杨·2025-03-07 09:08

OpenCV 100道面试题及参考答案（7万字长文）

主要功能和用途OpenCV的主要功能包括图像和视频处理、特征提取、目标检测、人脸识别、物体跟踪等。它可以用于各种领域，如机器人技术、医学影像、安全监控、自动驾驶等。在图像

大模型大数据攻城狮·2025-03-07 09:06

Windows零门槛部署DeepSeek大模型：Ollama+7B参数模型本地推理全攻略

1.1DeepSeek模型的三大核心优势中文语境霸主：在C-Eval榜单中，7B参数版本以82.3%准确率超越Llama2-13B6硬件友好：Int4量化后仅需5.2GB存储空间，GTX1060即可运行多模态扩展

zxg45·2025-03-07 09:33

[数据结构] [C++ STL] vector使用详解

而vector正好弥补了这个缺陷，它的特征是相当于可分配拓展的数组（动态数组），它的随机访问快，在中间插入和删除慢，但在末端插入和删除快。

高亚奇·2025-03-07 07:50

RAG 检索增强生成：技术详解与应用展望

RAG检索增强生成：技术详解与应用展望一、引言随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域迎来了前所未有的变革。

君君学姐·2025-03-07 07:18

MySQL 8.0版本JDBC驱动Jar包

此驱动程序专为与MySQL数据库8.0及以上版本交互设计，确保了对最新数据库特性的全面支持，包括窗口函数、JSON操作增强等，并优化了性能和安全性[这里是图片001]项目地址:https://gitcode.com

m0_74823490·2025-03-07 06:39

陪诊小程序开发：市场需求提升下的刚需

近年来，随着人口老龄化的加剧、独居人口的数量不断提高，对陪诊服务的需求开始增强，陪诊行业逐渐走进了大众的日常生活中。而在互联网的发展下，也为陪诊服务提供了更加便捷、高效的平台---陪诊小程序。

冠品网络科技·2025-03-07 06:33

数据治理专业

重要性•提升数据质量：通过标准化和清洗减少冗余错误，增强数据可信度；•保障数据安全：建立访问控制、加密和审计机制，防范泄露风险；•促进合规性：满足GDPR等法规要求，避免

we19a0sen·2025-03-07 05:23

C#+Halcon 垂直拼接/裁切避免频繁开辟内存

单单单单点·2025-03-07 04:45

你需要更新的Java知识（面试必看、全网最全、持续更新）

接口默认方法和静态方法：增强了接口的灵活性，允许在接口中定义默认方法和静态方法。JDK17密封类和接口：通过sealed、permits关键字限制类的继承或接口的实现，提高代码安全性和可维护性。

珠峰日记·2025-03-07 03:58

爬虫技术结合淘宝商品快递费用API接口（item_fee）：电商物流数据的高效获取与应用

在电商运营中，快递费用的透明化和精准计算对于提升用户体验、优化物流成本以及增强市场竞争力至关重要。淘宝提供的item_fee接口能够帮助开发者快速获取商品的快递费用信息。

JelenaAPI小小爬虫·2025-03-07 01:18

神经网络ＶＳ决策树

以下是它们的详细比较：神经网络优点:强大的学习能力:神经网络，尤其是深度神经网络，能够自动学习数据中的复杂特征，可以处理高维和非线性的问题。

Persistence is gold·2025-03-07 01:16

AF3 _correct_post_merged_feats函数解读

AlphaFold3msa_pairing模块的_correct_post_merged_feats函数用于对合并后的特征进行修正，确保它们符合预期的格式和要求。

qq_27390023·2025-03-07 01:10

AF3 _merge_features_from_multiple_chains函数解读

AlphaFold3msa_pairing模块的_merge_features_from_multiple_chains函数的作用是合并多个蛋白质链的特征，以便在AlphaFold3处理中多个蛋白质链时形成统一的输入特征

qq_27390023·2025-03-07 01:40

YOLOv12改进之A2(区域注意力)

SENet：引入了通道注意力机制，通过自适应学习特征通道的重要性，

清风AI·2025-03-07 00:39

AF3 pair_and_merge函数解读

AlphaFold3feature_processing_multimer模块的pair_and_merge函数是AlphaFold3数据处理管道中的重要函数，它主要负责：处理各个链的特征（all_chain_features

qq_27390023·2025-03-07 00:34

【大模型基础_毛玉仁】0.系列文章

原书涵盖传统语言模型、大语言模型架构、提示工程、参数高效微调、模型编辑和检索增强生成等几大模块。

XiaoJ1234567·2025-03-07 00:02

深入解析Java MDC：日志链路追踪的利器

二、MDC的核心作用作用说明典型场景链路追踪跟踪请求完整处理流程分布式系统调用跟踪上下文传递跨方法传递公共参数用户ID、机构号等透传日志增强自动添加公共字段到日志请求IP、

没什么技术·2025-03-06 23:57

【大模型系列篇】Vanna-ai基于检索增强(RAG)的sql生成框架

简介Vanna是基于检索增强(RAG)的sql生成框架Vanna使用一种称为LLM（大型语言模型）的生成式人工智能。

木亦汐丫·2025-03-06 23:54

Go 1.24 新特性一览

Go1.24震撼登场，带来显著性能提升与诸多新功能，如泛型类型别名、优化工具链及标准库增强。

·2025-03-06 23:16

DeepSeek R1方法成功迁移到视觉领域，多模态AI迎来新突破！

一、引言在当今人工智能飞速发展的时代，多模态AI技术正逐渐成为研究与应用的焦点。

zhangjiaofa·2025-03-06 23:21

python数据增强——随机裁剪

importcv2importosimportrandominput_folder='JPEGImages'output_folder='images'ifnotos.path.exists(output_folder):os.makedirs(output_folder)#定义随机裁剪函数defrandom_crop(image,crop_size):h,w,_=image.shapeifh

灰灰学姐·2025-03-06 22:17

深度学习_第二轮

损失函数对偏置和权重求导，x、y作为常量确实，当进行模型训练时，(x)和(y)分别代表输入特征和对应的输出值，它们以数据点对的形式存在，一个数据集中通常包含多对这样的数据。

Humingway·2025-03-06 22:16

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