多模态特征增强第6页

尚硅谷 java 学习 b 站大学版 Day16 继承与多态

五、面向对象特征二：继承性（inheritance）一、继承性的优势：1、减少代码冗余，提高代码的复用型2、便于功能的拓展3、为之后的多态性的使用提高了前提二、继承性的格式：classAextendsB

亢从文_Jackson·2025-02-09 17:41

接入deepseek构建RAG企业智能问答系统

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）：使用泛化的大模型，通过对问

da pai ge·2025-02-09 16:08

DeLLMa框架：优化复杂决策的新路径

标题：DeLLMa框架：优化复杂决策的新路径文章信息摘要：DeLLMa框架通过整合大型语言模型（LLMs）和结构化数据，优化了在不确定性条件下的决策过程，特别是在处理复杂决策问题时，能够增强决策的严谨性和精确性

XianxinMao·2025-02-09 16:07

从2024 re:Invent，看亚马逊云科技的AI布局

在模型层，AmazonNova系列模型是一大亮点，其强调多模态、低成本和实时性，这与当前企业

AImatters·2025-02-09 16:36

基于AI的网络流量分析：构建智能化运维体系

传统方法依赖于固定的规则和特征匹

Echo_Wish·2025-02-09 16:33

100个k8s高效命令全掌握，让你成为k8s运维大神!

2.增强系统稳定性：•高可用性：k8s通过多副本部署和自

IT-民工21110·2025-02-09 15:32

设计模式之模板方法模式

委派细节实现：通过抽象方法的方式，允许子类根据自己的需求来提供具体实现，增强了算法的灵活性。一、模板方法模式的结构模板方法模式的

小白不太白950·2025-02-09 15:59

OpenCV：视频背景减除

7.1考虑场景的动态性7.2考虑光照变化情况7.3考虑实时性要求7.4考虑物体特征7.5考虑阴影影响8.资源下载简述在计算机视觉领域，背景减除广泛应用于目标检测、视频监控、运动分析等任务。

Quz·2025-02-09 14:28

数字信号处理Python示例（13）生成方波信号

一、方波信号方波是一种非正弦周期波形，它的特征是在每个周期内电压或电流快速地在两个电平之间切换，通常是在

通信仿真实验室·2025-02-09 14:56

汇总：所有你该知道的AR/VR/3D技术与发展

从松下在2010年发布首个3D电视系统起，到现在的虚拟现实和增强现实技术，这些词已经融入到我们的流行文化中，越来越成为我们所关注的焦点。

weixin_33736048·2025-02-09 14:24

DeepSeek：全栈开发者视角下的AI革命者

目录DeepSeek：全栈开发者视角下的AI革命者前言一、DeepSeek的诞生与定位二、DeepSeek技术架构的颠覆性突破1、解构算力霸权：从MoE架构到内存革命2、多模态扩展的技术纵深3、算法范式的升维重构

北海屿鹿·2025-02-09 13:44

jackl的科研日常·2025-02-09 13:13

RK3568的ISP功能

图像增强处理3D降噪（3DNR）

沐风_ZTL·2025-02-09 12:35

巧妙使用机器学习的方法来检测IOT设备中的DDOS攻击

智慧家庭网关路由器用的异常检测框架有以下的特征：·轻量级的特征：路由器必须要处理高带

网络安全大菠萝·2025-02-09 11:04

简单实现——多模态推荐和相似推荐（数据和代码）

myzzb·2025-02-09 11:30

c# 7.0模式匹配示例与详解

在C#7.0中，模式匹配（PatternMatching）功能得到了显著增强，主要引入了is表达式和switch语句的模式匹配扩展，使得代码更简洁、可读性更强。

ou.cs·2025-02-09 11:30

蒸馏：让DeepSeek用“移魂大法”增强你的小模型

蒸馏：让DeepSeek用“移魂大法”增强你的小模型原创格知致能寒武纪人工智能2025年02月06日00:48北京前言在大型语言模型（LLMs）时代，知识蒸馏成为一种重要方法，用于将能力强大的、参数规模庞大的

AI生成曾小健·2025-02-09 11:58

欧盟发布《AI系统定义指南》：如何辨别真假AI系统

文章目录前言一、混乱的人工智能术语定义二、人工智能的七个要素特征三、人工智能定义的讨论前言自2025年2月2日起，欧盟《人工智能法案》（AIAct）的首批规则已开始实施。

岛屿旅人·2025-02-09 11:27

大话商品模型

SPUStandardProductUnit，标准化产品单元，是对某一类标准产品的共同特征属性的描述，是商品信息共有属性的一种抽取

云夢南行·2025-02-09 10:56

深度学习的算法在人群计数（数人头）

以下是几种被广泛认为效果较好的算法类别及其特点：1.基于卷积神经网络（CNN）的算法特点：利用CNN的强大特征提取能力，直接从图像中学习人群计数的特征。

人工智能专属驿站·2025-02-09 10:25

深度学习之基于多模态融合的商品分类方法研究与实现

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介项目简介：深度学习之基于多模态融合的商品分类方法研究与实现一、项目背景与目标随着电子商务的快速发展，商品分类成为提高购物体验和效率的关键环节。

Q1744828575·2025-02-09 10:54

多模态大模型：技术原理与实战多模态大模型在情绪识别领域的应用

多模态大模型：技术原理与实战多模态大模型在情绪识别领域的应用1.背景介绍1.1问题由来近年来，深度学习技术在图像、语音、文本等多个模态的语音识别、视觉识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。

杭州大厂Java程序媛·2025-02-09 10:23

人工智能训练师如何做业务数据处理？

以下是人工智能训练师处理业务数据的完整技术方案，结合Python代码示例和最佳实践：一、业务数据处理核心流程graphTDA[数据理解]-->B[数据清洗]B-->C[特征工程]C-->D[数据分割]D

小宝哥Code·2025-02-09 09:13

【SpringBoot3】Spring Boot 3.0 集成 Mybatis Plus

SpringBoot3.0集成MybatisPlus三、MybatisPlus查询示例1、普通查询2、分页查询参考一、什么是MybatisPlusMyBatis-Plus（简称MP）是一个MyBatis的增强工具

Ase5gqe·2025-02-09 09:13

4、Python 面试题解析：什么是装饰器（decorator）？

作用在不修改原函数代码的情况下，增强其功能。实现代码复用，遵循DRY（Don’tRepeatYour

千层冷面·2025-02-09 09:12

Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成流程

RAG流程用户输入接收系统接收用户输入的查询问题或文本内容，例如“李白有哪些著名的作品？”用户输入可以通过自然语言处理（NLP）模型的输入端口或用户交互界面（如聊天应用、搜索引擎输入框等）接收。查询向量库将用户输入转换成向量，并在向量库中进行相似性搜索。向量库中存储了大量文本的向量表示，这些文本可以是书籍、文章、知识库条目等。例如，向量库中有某个文档表示李白的著名作品，其向量与用户输入的向量相似度

从零开始学习人工智能·2025-02-09 08:40

B树和B+树比较（特征和算法）

B树和B+树的特征b树的核心树高:一般来说，树的高度要比二叉平衡树低很多数组:每一个node，都是一个“数组”，数组是很关键的决定性因素，我们后面写入和读取分析的时候会讲到。

误入坑的程序媛·2025-02-09 08:07

不使用递归的决策树生成算法

对于每个节点，根据特征选择和树的条件构建子节点；如果达到叶节点条件，直接将其标记为叶节点。最后，逆序处理计算每个结点的叶节点数量：通过逆序

Fuxiao___·2025-02-09 07:03

每日Attention学习18——Grouped Attention Gate

RethinkingU-shapedNetworkwithMulti-kernelLightweightConvolutionsforMedicalImageSegmentation模块名称GroupedAttentionGate(GAG)模块作用轻量特征融合模块结构模块特点特征融合前使用

xiongxyowo·2025-02-09 06:54

Blazor开发中注册功能设计研究

注册页面应该结构清晰、布局合理，既满足基本注册功能，又通过响应式设计与视觉优化增强用户体验，支持与Blazor后端的无缝交互。

码农君莫笑·2025-02-09 06:23

基于LangGraph多智能体技术，搭建AI写作自动化系统

1LangGraph概述LangGraph是LangChain的增强版，专注于构建智能体及多智能体流程。其核心优势在于新增的循环流程构建功能以及内嵌的记忆机制，这些特性对于智能体的构建极为重要。

程序员笑武·2025-02-09 06:52

2024年hw蓝队初级面试总结_weblogic反序列化流量特征(1)

apache：解析漏洞1.php%0a换行解析1.php.xxx未知后缀解析SSI远程命令执行路径穿越nginx：解析漏洞1.jpg/.php目录穿越（nginx配置别名的时候alias的时候，忘记加/将造成目录穿越漏洞）CRLF注入(Nginx会将$uri进行解码，导致传入%0a%0d即可引入换行符，造成CRLF注入漏洞)jboss:反序列化war后门部署weblogic：反序列化ssrf任意文

2401_84254530·2025-02-09 05:49

调控元件，顺式作用元件和反式作用因子

增强子（E

梦云澜·2025-02-09 05:36

.NET FrameWork 4.0 新特性

具体来说，本文中将介绍.NET框架4的如下一些新功能和改进特征：应用程序兼容性和部署\内核新功能及改进\托管扩展框架\并行计算\网络编程\Web开发\客户端开发\数据\通信和工作流一、应用程序兼容性和部署除了一些在安全

浪子回头了·2025-02-09 04:35

DeepSeek：多模态AI的技术突破与产业实践

DeepSeek：多模态AI的技术突破与产业实践引言：从单一智能到融合智能的进化2023年，国际计算机视觉会议ICCV的最佳论文奖颁给了一项多模态学习研究——这正是DeepSeek核心技术的理论基石。

python算法(魔法师版)·2025-02-09 04:33

二十一.核心动画-应用实现直播间内飘心动画

特别是在直播场景中，动态效果如屏幕飘心、点赞、烟花等互动特效，已成为增强直播氛围、吸引观众注意力的重要手段。本篇博客将重点探讨如何在直播间内实现一个经典的“飘心”动画效果。

胖虎1·2025-02-09 04:30

Facebook矩阵营销：多维度布局，精准打击

然而，仅仅依靠单一的Facebook页面进行营销已经无法满足品牌发展的需求，如何通过多维度的策略来增强品牌的曝光度、影响力和销售转化率，成为了市场营销者的头号课题。

IPdodo全球网络服务·2025-02-09 02:17

基于CLIP视觉语言大模型的行人重识别方法的简单框架设计

步骤概述安装必要的库加载CLIP模型定义数据集类提取图像特征进行重识别测试代码实现importosimporttorchimportclipfromtorch.utils.dataimportDataset

max500600·2025-02-09 01:42

个性化音乐生成：生成式AI在音乐推荐与创作中的应用

文章目录引言生成式AI与个性化音乐生成1.变分自编码器（VAE）2.生成对抗网络（GAN）3.Transformer模型4.扩散模型（DiffusionModels）技术实现1.音乐特征提取2.基于VAE

二进制独立开发·2025-02-09 00:34

智能代理RAG：超越传统信息检索的AI代码生成新范式

传统的检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)技术在信息检索领域扮演着重要的角色，但其局限性也日益显现。

·2025-02-08 23:09

通过matlab实现机器学习的小项目示例

文章目录项目目标完整代码实现代码说明运行结果数据加载与探索数据预处理模型训练模型评估可视化决策边界展方向项目目标使用鸢尾花数据集（IrisDataset），训练一个分类模型，根据花萼和花瓣的尺寸（4个特征

MATLAB卡尔曼·2025-02-08 22:24

HTML5有哪些新特性？

video和audio增强表单

简笔记·2025-02-08 21:49

H5新特性有哪些？怎么理解语义化

那我们可能在开发的过程中如果没有去关注过那也不是很清楚用到的是不是H5的新特性，下面我们就来讲一下H5十大新特性1、语义化标签，为我们提供了更好的页面结构，比如,这些标签可以让我们更直观的知道你要表达的是什么，再更进一步讲是让浏览器更好，更直观的去解析你的页面2、增强型表单

菜鸟咸鱼一锅端·2025-02-08 21:49

React native新架构组成

ReactNative的新架构（NewArchitecture）引入了一些新的组件和概念，旨在提高性能、增强灵活性和简化跨平台开发。

会编程的猩猩·2025-02-08 20:38

【Linux —— 再谈软硬链接】

Linux——再谈软硬链接再识软硬链接用ln-s指令创建软链接用ln指令创建硬链接软硬链接的特征软硬链接的作用(使用场景)软链接快捷方式硬链接1.节省空间2.备份和同步3.数据一致性4.避免意外删除为什么硬链接不能链接目录示例

Asher_qq·2025-02-08 20:03

食品添加剂的200个常见种类

下面是一些常见的调味添加剂，包括它们的俗称、化学学名及用途：俗称化学学名用途味精谷氨酸钠(MonosodiumGlutamate,MSG)增强鲜味，常用于汤、火锅等食品酸味剂柠檬酸（CitricAcid

.NET跨平台·2025-02-08 19:30

Web渗透测试-穷举篇 04 burpsuite使用宏和python脚本对有token后台穷举密码

在网络安全渗透测试中，一些网站后台会引入token机制来增强安全性。toke

Ctrl+C 和 Ctrl+V 的搬运工·2025-02-08 19:58

前端工程师的AI协作：增强与赋能

前端开发，作为构建用户界面的关键环节，一直面临着效率低下、重复性工作繁多以及团队协作困难等挑战。在快速迭代的互联网时代，如何提升开发效率、降低开发成本，成为了每一位前端工程师都必须面对的问题。而AI代码生成器的出现，为解决这些问题提供了全新的思路，为前端开发带来了革命性的变化。AI赋能前端开发：效率提升与创新人工智能技术的快速发展，正在深刻地改变着前端开发的流程。AI代码生成工具能够自动化生成大量

·2025-02-08 19:01

《探秘卷积神经网络的核心—卷积核》

它就像是一个“小探测器”，在输入数据（如图像）上滑动，通过特定的运算来提取数据中的特征。卷积核中的每个元素都是一个权重参数，这些参数会在网络训练过程

·2025-02-08 19:57

网络安全警示录：.wex勒索病毒的独特特性与应对之道

本文将深入探讨.wex勒索病毒的独特特性，并提供有效的应对策略，以帮助用户增强网络安全防护能力。

真想骂*·2025-02-08 18:51

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