多特征分类第13页

202年充电计划——自学手册网络安全（黑客技术）

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、

网安康sir·2025-03-17 20:42

PyTorch中，将`DataLoader`加载的数据高效传输到GPU

Python列表，需先转换为PyTorch张量：X_tensor=torch.from_numpy(X).float()#转换为浮点张量y_tensor=torch.from_numpy(y).long()#分类任务常用长整型显式指定设备

大霸王龙·2025-03-17 20:42

【sklearn 05】sklearn功能模块

sklearn功能模块分类：识别某个对象属于那个类别回归：预测与对象相关联的连续值属性聚类：将相似对象自动分组降维：减少要考虑的随机变量的数量模型选择：比较、验证、选择参数和模型预处理：特征提取和归一化

@金色海岸·2025-03-17 20:41

【sklearn 07】sklearn工艺流程

01数据的获取02数据预处理03特征的提取04特征的选择05模型的训练06模型的评估07模型的优化

@金色海岸·2025-03-17 20:41

DeepBranchTracer：一种使用多特征学习进行曲线结构重建的通用方法

通过结合图像特征和几何特征，显著提高了重建的准确性和连续性。

·2025-03-17 20:20

【sklearn 03】逻辑回归、决策树、支持向量机

逻辑回归、决策树、支持向量机-逻辑回归logisticsregression（逻辑回归）算法是经典的分类算法，基本思想是构造一个概率的拟合函数。

@金色海岸·2025-03-17 19:35

从FFmpeg命令行到Rust：多场景实战指南

FFmpeg作为功能强大的多媒体处理工具，被广泛应用于视频编辑、格式转换等领域。然而，直接使用FFmpeg的命令行界面（CLI）可能会遇到以下挑战：命令复杂度高：FFmpeg的命令行参数众多且复杂，初学者可能难以掌握，配置错误时调试困难。集成困难：在Rust等现代编程语言中，直接调用FFmpeg的C语言API需要处理复杂的内存管理和安全性问题，可能引发内存泄漏、非法访问等问题。为了解决这些问题，R

·2025-03-17 19:46

使用 Go 语言实现高性能网络服务: 包括TCP连接管理、内存池、epoll、缓存设计、序列化等

其拥有以下特征：静态强类型:在编译时已经把变量的数据类型确定下来，并进行严格类型检查；自动垃圾回收:不需要手动分配和释放内存，通过引用计数实现自动释放无用对象；接口:支持接口、多态特性，可以方便地实现依赖注入

AI天才研究院·2025-03-17 19:03

基于ViT+milvus的以图搜图服务

以图搜图服务简介服务流程介绍：将图片特征经过vit模型提取特征，保存到milvus库中，并存入对应的唯一id和身份标签，用于相似图片搜索；使用相似图片进行搜索，返回搜索到图片的身份标签和置信度。

国防科技苏东坡·2025-03-17 18:56

MV-EB435i立体相机对垃圾分类

最近在v社区发了一篇文章，懒得转移过来了链接：V社区-机器视觉技术交流社区-MV-EB435i立体相机对垃圾分类我觉得这篇文章对于刚入门深度学习想看点项目学点代码的刚刚好，因为我也是新手，嘻嘻嘻！

开哥kg·2025-03-17 18:54

TK矩阵系统的软件服务

以下是该系统提供的主要功能和技术服务：1.多账户集中管理TikTok矩阵系统允许用户集中管理多个账户。通过统一的操作界面，用户可以高效发布内容、分析互动数据，并实时跟踪多个账号

m0_74891046·2025-03-17 18:54

C语言基础知识05---必背+函数

4、实参&&形参函数1、函数的作用2、函数的分类2.1主函数2.2子函数3、函数命名4、函数定义格式5、函数传参5.1值传参5.2地址传参6、函数类型6.1函数的声明6.2函数调用6.3递归函数7、指针函数

努力做小白·2025-03-17 18:22

【AI】使用Python实现机器学习小项目教程

引言在本教程中，我们将带领您使用Python编程语言实现一个经典的机器学习项目——鸢尾花（Iris）分类。通过这个项目，您将掌握机器学习的基本流程，包括数据加载、预处理、模型训练、评估和优化等步骤。

丶2136·2025-03-17 18:21

无人机学习入门

学习理论知识空域与航空法律法规、安全教育无人机基础（在mooc平台和智慧职教平台上很多课程，当然B站也很多，自学基础内容）目录大概如下：1）无人机的历史2）无人机分类3）无人机系统组成（直升机、多旋翼、

一颗微竹·2025-03-17 17:19

系统架构师备考——软件可靠性基础知识篇（上）

软件可靠性定义1.2软件可靠性的定量描述1.3可靠性目标1.4可靠性测试的意义1.5广义的可靠性测试与狭义的可靠性测试二、软件可靠性建模2.1影响软件可靠性的因素2.2软件可靠性的建模方法2.3软件可靠性模型分类三

牛马程序员小邓·2025-03-17 17:47

YOLOv8 改进：添加 GAM 注意力机制

然而，随着场景的复杂化，仅仅依靠卷积特征可能不足以捕捉图像中的重要信息。

鱼弦·2025-03-17 16:14

大模型联网搜索组件 SearXNG 部署和使用

用户不会被跟踪或进行特征分析，很好地保护了用户隐私。2022年11月OpenAI发布ChatGPT后，大模型和知识库开始火爆，联网搜索成为弥补大模型知识陈旧的重要工具。

「已注销」·2025-03-17 16:40

【数学基础】线性代数#1向量和矩阵初步

目录标量、向量、矩阵和张量矩阵运算单位矩阵和逆矩阵线性相关和生成子空间范数特殊类型的矩阵和向量特征分解奇异值分解Moore-Penrose伪逆迹运算行列式标量、向量、矩阵和张量标量标量是一个单独的数。

-一杯为品-·2025-03-17 16:38

Vue-Echarts图表组件性能优化

优化的本质是什么-那就是分类-如果还有那就是加载优先级。位置固定右上角和各个图表位置固定减少重排弄两个变量一个flag一个coun

mao1632471875·2025-03-17 16:08

如何写一个电梯程序？

现在的民用高层电梯多采用微机控制方案，冗余速度和群控能力都很强大；而且民用高层电梯属于特种设备，需要有资质厂家和人员才可以安装和运维。这使得它的专业性进一步变强。显而易见小编也干不了那么专业的事情

电气外传·2025-03-17 16:07

2025年三个月自学手册网络安全（黑客技术）

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维

网安kk·2025-03-17 15:34

【数据结构】近期博客大思想（2）面向使用出发

3.分而治之:大不了多篇小文章整合成一篇大文章……一大篇分成四五小篇轻轻松松搞定！4.遍历

泡泡大虾·2025-03-17 15:33

机器学习 [白板推导]（三）[线性分类]

4.线性分类4.1.线性分类的典型模型硬分类：输出结果只有0或1这种离散结果；感知机线性判别分析Fisher软分类：会输出0-1之间的值作为各个类别的概率；概率生成模型：高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯，

神齐的小马·2025-03-17 15:31

存储器与内存的区别：深入理解二者差异在现代计算机系统中的应用

目录1、存储器与内存的定义及分类1.1、存储器1.2、内存2、存储器与内存的差异3、存储器与内存在现代计算机系统中的应用4、总结1、存储

Wx功课师·2025-03-17 14:57

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...详解目标检测中的多尺度训练和测试?

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的多尺度训练和测试?【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的多尺度训练和测试?

努力毕业的小土博^_^·2025-03-17 14:53

C Sharp委托、事件、多线程

文章目录委托（Delegate）——你的“遥控器”事件（Event）——安全的“通知系统”多线程（Multithreading）——“同时做多件事”委托（Delegate）——你的“遥控器”是什么？

微笑伴你而行·2025-03-17 13:48

38份DeepSeek核心资料汇总｜可下载

资料链接：https://pan.quark.cn/s/b469ed4018ff为了方便大家查找和使用，我们对之前发布过的DeepSeek系列学习资料进行了分类和汇总。

航锦234·2025-03-17 12:45

【Attention】SEAttention

SEAttention摘要卷积神经网络（CNNs）的核心构建模块是卷积算子，它使网络能够通过在每一层的局部感受野内融合空间和通道信息来构建有价值的特征。

shanks66·2025-03-17 12:12

学习SpringBoot过程中常见问题汇总及多工程项目使用 IntelliJ IDEA 打开

一：SpringBoot:redisClientine.test.serviceImpl.RedisServiceImplrequiredabeanoftype‘com.examp1:没有自动注入导致。service类上面没有@service注解或者mapper上没有@Repository注解，但是这种情况比较少见，一般不会忘记。2:配置了mybatis，但没有指定扫描的包。（1）直接在生成出来的

KunQian_smile·2025-03-17 12:11

从零开始学机器学习——构建一个推荐web应用

首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns今天，我们终于将分类器这一章节学习完活了，和回归一样，最后一章节用来构建web应用程序，我们会回顾之前所学的知识点

努力的小雨·2025-03-17 11:04

计算机信息安全

分类结构统一“基本要求、设计要求和测评要求”分类框架统一，形成了“安全通信网络”、“安全区域边界”、“安

若水心境·2025-03-17 11:02

【前端】如何依靠纯前端实现拍照获取/选择文件等文字识别OCR技术

支持多框架编译，如Vue、React等，这里展示步骤为React开发。

爱上大树的小猪·2025-03-17 11:01

AI大模型学习路线：从入门到精通的完整指南【2025最新】

一、基础阶段：构建知识体系数学与理论基础线性代数：矩阵运算、特征值与奇异值分解是大模型参数优化的基础

AI大模型-大飞·2025-03-17 10:27

Your Battery Is a Blast! Safeguarding Against Counterfeit Batteries with Authentication 介绍

论文共有两个作者，一个是FrancescoMarchiori，来自意大利帕多瓦大学的Padua分校，其电子邮件地址为fr

XLYcmy·2025-03-17 10:26

【sklearn 04】DNN、CNN、RNN

DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络）是一种从局部特征开始学习并逐渐整合的神经网络

@金色海岸·2025-03-17 09:24

解锁健康密码：拥抱养生，重塑生活

多摄入富含膳食纤维的粗粮，像燕麦、糙米，它们能促进肠道蠕动，预防便秘，降低心血管疾病风险。新鲜的蔬果更是必不可少，菠菜、橙子等富含维生素与

yy0821yy·2025-03-17 09:24

数据产品赋能数字化转型

数据产品赋能数字化转型引言：数据产品的创新与发展：赋能决策智能化的钥匙一、数据产品的定义与特征二、数据产品的核心功能三、应用实践与案例分析四、未来展望引言：数据产品的创新与发展：赋能决策智能化的钥匙在数字化转型的浪潮下

wengad·2025-03-17 09:23

少样本数值型数据集 | 数据增强

对于小样本数字型数据集，数据增强的有效方法主要集中在创造新的样本、调整现有样本的特征、或者通过生成模型来模拟真实分布。下面是个人搜集到的方法及部分代码。希望对大家的科研/工作有所帮助！

蒜蓉趣多多·2025-03-17 09:23

跨域视线估计的协同对比学习（重点针对局部对比学习解释）

为了解决这一问题，新方法（CrossGazeGeneralization,CGaG）旨在通过特征解耦的方式减少领域差异对视线估计的影响，从而提高模型在跨域情况下的准确性和稳定性。

阳光明媚大男孩·2025-03-17 09:50

初识C语言之函数(上)

(同一个函数如果能完成某项特定任务的话，这个函数就可以重复使用，从而提高开发软件的效率)3.函数的分类:①库函数:由C语言库直接提供②自定义函数:由自己创造的函数二.库函数标准库和头文件:库函数的相关信息主要详见于下方链接

乞丐1469·2025-03-17 09:48

构造函数的分类

C++构造函数的分类与调用方式详解在C++中，构造函数（Constructor）是类的特殊成员函数，在对象创建时自动调用，用于对对象进行初始化。

cuikebinpau·2025-03-17 09:18

Google Gemini 大模型技术架构剖析

▼最近直播超级多，预约保你有收获近期直播：《从原理到实践教你做出一个Gemini/ChatGPT》—1—Gemini技术架构剖析Google新的多模态模型家族Gemini，它在文本、图像、音频、视频等方面具有卓越的能力

musicml·2025-03-17 08:15

Ubuntu安装开发者平台Backstage

通过支持一个集中的软件分类，Backstage可以保存

xuhss_com·2025-03-17 08:41

信号传输与通信：光纤通信中的信号处理_（13）.光纤通信中的色散管理

模态色散模态色散主要发生在多模光纤中。多模光纤允许多个模式同时传播，但由于每个模式的传播速度不同，导致不同模式的光在光纤中传播的时间不同。这种时间差会导致信号的展宽，从而引起失真。

kkchenkx·2025-03-17 07:05

K8S之QoS详解

Kubernetes依赖这种分类来决定当Node上没有足够可用资源时要驱逐哪些Pod。

RedCong·2025-03-17 06:32

docker compose的使用

以下是关于DockerCompose的详细使用指南和核心功能解析：一、DockerCompose核心价值DockerCompose是用于定义和编排多容器应用的工具，通过YAML文件实现以下功能：•一键启停

LCY133·2025-03-17 06:00

A survey on instance segmentation: state of the art——论文笔记

实例分割的发展从粗略的对象分类逐步演变为更精细的像素级别推理，广泛应用于自动驾驶、机器人等领域。论文为研究人员提供了对实例分割领域的全面了解和有价值的参考。

栀子清茶·2025-03-17 06:54

【从零开始学习计算机科学】软件工程（三）需求工程

【从零开始学习计算机科学】软件工程（三）需求工程需求工程好的需求应具备的特征：需求工程（RequirementEngineering,RE）起始导出需求讨论会头脑风暴调查问卷场景分析法实地考察原型法精化协商规格说明确认需求管理需求工程设计和开发一个计算机软件时

贫苦游商·2025-03-17 06:53

【从零开始学习计算机科学】设计模式（一）设计模式概述

【从零开始学习计算机科学】设计模式（一）设计模式概述设计模式简介设计模式与软件架构设计模式的分类1.创建型模式（CreationalPatterns）2.结构型模式（StructuralPatterns

贫苦游商·2025-03-17 06:52

新手村：数据预处理-异常值检测方法

机器学习基础熟悉监督/无监督学习、分类、聚类、回归等基本概念。数据预处理数据清洗、特征缩放（标准化/归一化）、数据可视化（Matplotlib/Seaborn）。二、渐进式学习

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

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