多特征分类第6页

视频系统网络架构和相关计算

关于经典三层架构的网络交换机的选择，不同摄像机的码流是多

乌鹊月·2025-01-26 05:13

Spark>sql练习题

StructuredStreaming读取Socket数据，统计出每个单词的个数2、请使用StructuredStreaming读取student_info文件夹写的csv文件，2.1、统计出文件中的男女生各有多

BigMoM1573·2025-01-26 05:38

C语言小任务——1000以内含有9的数字

步骤第一步：分类含有九的可能的情况：个位有9，十位有9，百位有9，而根据组合数，我们可以得出，一共有7种情况，分别是9##，#9#，##9,99#，9#9,#99,999想要按照这七种情况来找，很明显十分复杂

涅槃寂雨·2025-01-26 05:37

深度强化学习在高频交易中的动态策略优化与收益提升

文章目录1.高频交易的核心挑战与强化学习的适应性1.1高频交易中的核心问题1.2强化学习的适配性分析2.基于深度Q网络（DQN）的高频交易策略设计2.1状态空间构建：从LOB到特征工程2.2动作空间与奖励函数设计

二进制独立开发·2025-01-26 04:36

自动化测试--概念篇

⾃动化1.1自动化概念1.1.1回归测试1.2⾃动化分类接⼝⾃动化UI⾃动化1.3⾃动化测试⾦字塔2.web⾃动化测试安装驱动管理3.Selenium安装selenium库使⽤selenium编写代码selenium

.比奇堡派大星.·2025-01-26 03:22

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜由参数共享引出的特征图｜08

如是我闻：FeatureMap（特征图）的概念与ParameterSharing（参数共享）密切相关。换句话说，参数共享是生成FeatureMap的基础。

漂亮_大男孩·2025-01-26 02:46

6 回归集成：xgb、lgb、cat

这个代码是从kaggle上拷贝过来的：如何使用三个树模型模块化训练；文本特征如何做，如何挖掘；时间特征的处理；模型权重集成；importpandasaspdimportmathimportnumpyasnpimportjoblibimportoptunafromlightgbmimportLGBMRegressorfromcatboostimportCatBoostRegressorfromxgb

汀沿河·2025-01-26 02:41

大模型中的分词技术 BBPE

在多语言场景下的NLP任务中（如机器翻译、跨语言文本分类等），模型需要处理多种语言的混合文

禅与计算机技术·2025-01-26 01:05

Java常用类

包装类包装类定义包装类就是将基本数据类型封装到类中，使基本数据类型具有类的特点，方便操作包装类分类byte->Byteshort->Shortint->Integerlong->Longfloat->Floatdouble

ufosuai555·2025-01-26 01:03

性能测试的指标2

性能测试指标主要包括两大分类系统指标：系统指标主要包括系统的响应时间，tps，并发数等资源指标：对硬件资源的利用率，cpu，磁盘，内存等1.系统指标响应时间：从用户发送一个请求到用户接受到服务器返回到响应数据这段时间响应时间是由

吾爱乐享·2025-01-26 00:31

应急管理响应决策智能体

1.功能定位决策智能体在应急场景中扮演“政府指挥中枢”或“联合指挥部”角色，负责整合多源数据、统筹跨部门资源，并下达关键指令。它的精确度与及时性对整体救援成效和灾害应对速度具有决定性影响。

由数入道·2025-01-26 00:28

分享wind量化交易平台接口编程代码

相信做股票投资的的人对于wind应该很熟悉，它是一个比较高端的金融数据服务商，有很多人做数据分析之前，一定都需要到wind上看看相关资料，但是wind上面的信息非常多，如果可以通过量化交易接口进行筛选，

「已注销」·2025-01-26 00:27

浅析AI大模型现状及其应用，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

AI大模型蓬勃发展AI大模型主要特征AI大模型具有泛化性(知识迁移到新领域)

程序员_大白·2025-01-26 00:26

行业模板｜DataEase企业管理大屏模板推荐

DataEase开源BI工具于2022年6月发布模板市场（https://templates.dataease.cn），并于2024年1月新增适用于DataEasev2版本的模板分类。

FIT2CLOUD飞致云·2025-01-26 00:55

Python Web开发

结构的优势2.1不用通知客户端安装某个软件2.2不用通知客户端升级2.3可轻松地实现跨平台3访问网站过程用户向服务器发起请求，服务器将HTML文件返回给用户，浏览器将HTML文件渲染成用户看到的网站；4分类

twc829·2025-01-25 23:49

细节增强注意力模型DEAB详解及代码复现

DEAB模型的核心组件包括：细节增强卷积（DEConv）：DEConv是一种创新的卷积层设计，通过并行部署普通卷积和差分卷积来增强特征提取能力。差分卷积包括中心差分卷积（CDC）、角差分卷积（

清风AI·2025-01-25 23:47

【学习笔记】手把手教你使用Autoware标定SICK-2D激光雷达和相机

网上Autoware的教程不多，而且都是关于多线的威力登雷达和相机的联合标定。自己摸索使用Autoware标定SICKTIM561单线激光雷达和相机的方法，写一个详细的教程，希望可以

Masec·2025-01-25 22:42

高清（200万像素）多灯红外防水枪型网络摄像机 DH-IPC-HFW5200-IRA

DH-IPC-HFW5200-IRA-0722Ahttp://download.dahuatech.com/instruction_download.php?classOne=3907&classTwo=3912&keyword=DH-IPC-HFW5200-IRA-0722Ahttp://www.dahuatech.com/product_detail-449.html转载于:https://w

weixin_30846599·2025-01-25 22:40

Three.js学习笔记(一)

即将相机能看到的内容显示在浏览器画面上分类1.透视相机近大远小+灭点2.正投影相机远处和近处一样大，也称正交相机参数THREE.PerspectiveCamera=function(fov

hzxwonder·2025-01-25 22:08

激光线扫相机无2D图像的标定方案

步骤：标定物选择：使用具有明确几何特征的三维标定物（如平面、棱柱、球体等），表面需反射激光线。运动轨迹规划：控制平台沿已知方向（如X/Y/Z轴）平移或旋转，记录激光线在标定物上的位置变化。

hylreg·2025-01-25 21:03

2024 年 MathorCup 数学应用挑战赛——大数据竞赛赛道 B：电商品类货量预测及品类分仓规划思路和代码持续更新中

年所有数学建模类比赛的个人思路和代码都会发布到专栏内,会结合最新的chatgpt发布思路,开赛一天后恢复原价99,不代写论文,不回复私信.没有群,只需订阅一次目录问题分析与解决思路问题1：货量预测模型问题2：一品一仓分仓规划问题3：一品多仓分仓规划总结这类大数据竞赛的重点在于构建一个全面的预测和优化模型

2025年数学建模美赛·2025-01-25 20:28

基于知识图谱的用户画像构建与应用

数据整合与清洗1.2多维关系挖掘1.3动态更新能力1.4可解释性2.用户画像构建过程中的知识图谱应用2.1数据采集2.2知识图谱构建2.2.1实体节点构建2.2.2关系建模2.3用户画像生成2.3.1静态特征

cooldream2009·2025-01-25 20:56

Python量化金融都需要用到哪些库？最全汇总

今天分享一篇Python量化金融最全汇总，推荐大家收藏～记得划到文末点赞呐～本文汇总了定量金融的大量三方库，按功能进行分类，覆盖数值运算，衍生品定价，回溯检验，风险管理，数据爬取，可视化等多个子领域，供每个

中年猿人·2025-01-25 19:51

JavaScript 进阶之路：探索高级特性和最佳实践

面向对象的三大特征封装继承多态构造函数什么是构造函数通过new关键字调用一个函数的时候，这个函数就是构造函数。

不在···2025-01-25 19:46

网页性能优化之懒加载与预加载：概念、原理、实现及对比

这些页面图片数量多，而且比较大，少说百来K，多

不在···2025-01-25 19:46

RoHS 简介

RoHS限制的有害物质及其限量铅（Pb）：0.1%汞（Hg）：0.1%镉（Cd）：0.01%六价铬（Cr6+）：0.1%多溴联苯（PBB）：0.1%多溴二苯醚（PBDE）：0.1%

Channing Lewis·2025-01-25 18:43

2.5英寸笔记本电脑机械硬盘拆解方法

拆卸步骤先来到有电路板的一面，下图红色框内需要拆卸掉7个螺丝，而蓝色框则是单独用作固定的螺丝，也要卸下来；卸下来的螺丝务必做好分类；来到金属壳一面，这里我们需要卸下六个固定螺丝，分别位于金属壳的边角（下图红色框

ZhillerDev·2025-01-25 18:41

图像分类与识别的自组织特征映射网络实践

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：自组织特征映射网络（SOFM）是一种无监督学习模型，适用于图像处理中的预处理、特征提取和分类识别。

无声远望·2025-01-25 17:36

C#List排序多权重、自定义

一、对基础类型排序初始化一个list：Listlist=newList(){1,3,2,8,6};方法一：调用sort方法，如果需要降序，进行反转：list.Sort();//升序排序list.Reverse();//反转顺序方法二：使用lambda表达式，在前面加个负号就是降序了list.Sort((x,y)=>x.CompareTo(y));//升序list.Sort((x,y)=>-x.Co

秋漓·2025-01-25 17:04

2.2.3 代码格式与风格指南

虽然好多人说工控行业都是一帮电工，没有什么素质，这完全是误解，任何程序所在的行业，都需要个人保证其代码风格能够很好与团队进行协作，在过去一台设备一个人写的多，往往不注意这些，这也导致了设备交接困难，成了后来接手工程师永远的痛

阿凡工控分享·2025-01-25 17:01

蓝牙LE Audio的三大改进

多流音频的优势AppleAirPods的最大功能之一是，每个Pod都从配对的iOS设备接收单独的信号。通常，无线耳塞仅将一个芽与输出设备配对，然后将信号投射到另一个芽。

Lenzetech·2025-01-25 17:00

k8s pod分类、核心组件、网络模型、kubectl常用命令

假如有2个pod，pod有其生命周期，万一pod所在的节点宕机了，那么此pod将应该要在其他的节点上重建,而重建完的pod与原来的pod已经不是同一个pod了，只是两者都是运行的同一个服务而已。且每个容器都有其IP地址，重建的pod中的容器其P地址与之前的pod中容器的IP地址是不一样的，如此一来就会存在一个问题,客户端如何访问这些pod中的容器呢?措施：服务发现：就比如集贸市场的注册摊位和声明地

2501_90243308·2025-01-25 16:00

AlphaFold2的思路总结（十五）

2021SC@SDUSC这学期的代码分析工作接近尾声了，我想简单总结一下AlphaFold2的总体思路具体来看，AlphaFold2主要利用多序列比对（MSA），把蛋白质的结构和生物信息整合到了深度学习算法中

xiaofengzihhh·2025-01-25 16:57

神经网络|(三)线性回归基础知识

【1】引言前序学习进程中，已经对简单神经元的工作模式有所了解，这种二元分类的工作机制，进一步使用sigmoid()函数进行了平滑表达。

西猫雷婶·2025-01-25 16:56

情感分析常见算法与模型及实现步骤

常见的算法和模型包括以下几种：传统机器学习方法朴素贝叶斯（NaiveBayes）基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立。计算简单，适用于大规模数据集。常用于文本分类任务。

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

mha mysql 两台机器_MySQL主从复制（8）MHA实现主从高可用

MHA由管理节点(Manager)和数据节点(Node)组成，一套MHAManager可以管理多套MySQL集群。

日签君AIUX·2025-01-25 16:24

LeetCode HOT-100 分类总结

文章目录二分搜索排序滑动窗口哈希表位运算前缀和双指针图二叉树回溯贪心：动态规划：背包问题:单调栈（辅助栈）：并查集LRU缓存小技巧二分搜索【NO.4】LeetCodeHOT100—4.寻找两个正序数组的中位数【NO.17】LeetCodeHOT100—33.搜索旋转排序数组【NO.18】LeetCodeHOT100—34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置排序排序方法，如果可以确定数值的范

悬浮海·2025-01-25 16:54

读论文 Situated Instruction Following

在我们的设置中，指令具有以下特征：(1)模糊不清，(2)具有时间演变的意图，(3)可以通过代理的动态行动更精确地解释。SIF中的任务包括两个

MhZhou0412·2025-01-25 16:53

大模型GUI系列论文阅读 DAY4：《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》

为了解决这些挑战，我们提出了PREDICT，一种基于多代理（multi-agent）概念的仇恨言论检测新框架。PREDICT包括两个阶段：（1）PRE（基于视角的推理）

feifeikon·2025-01-25 15:50

C++异常机制：构建健壮代码的艺术

C语⾔主要通过错误码的形式处理错误，错误码本质就是对错误信息进⾏分类编号，拿到错误码以还要去查询错误信息，⽐较⿇

Main. 24·2025-01-25 15:19

2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习楼上阑干横斗柄，寒露人远鸡相应。

使用scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习：问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2再次训练和更新参数43.4.3多分类与多标签拟合

汤姆和佩琦·2025-01-25 15:18

图神经网络系列论文阅读DAY1：《Predicting Tweet Engagement with Graph Neural Networks》

在现有研究中，许多方法通过利用帖子的直接特征来解决这一问题，这些特征通常与文本内容以及发布该帖子的用户相关。在本文中，我们认为互动的增加还与另一个关键因素相关，即社交媒体用户发布的帖子之间的语义关联。

feifeikon·2025-01-25 15:18

OpenCV实战技术应用

10.0角点检测应用技术实现，使用SIFT算法进行特征点检测并绘制。

yzx991013·2025-01-25 15:46

观察者模式和订阅模式

观察者模式（ObserverPattern）‌核心思想‌定义对象间的一种一对多的依赖关系，使得每当一个对象改变状态，则所有依赖于它的对象都会得到通知并自动更新。‌结构‌通常包括主题（Subject）

蓝田～·2025-01-25 14:12

使用Python实现并行计算算法：效率提升的利器

项目概述本项目旨在通过Python实现一个并行计算算法，展示如何利用Python的多线

Echo_Wish·2025-01-25 13:32

PointNet++改进策略：模块改进 | PointCAT，使用交叉注意力机制来提升3D点云任务中提升模型精度

它通过两个不同的多尺度特征分支，利用交叉注意力机制来交换信息。通

我是瓦力·2025-01-25 12:59

【wiki知识库】05.分类管理模块--后端SpringBoot模块

SpringBoot代码修改1.使用逆向工程生成Category表结构2.新增CategoryQueryParam3.新增CategorySaveParam4.新增CategotyQueryVo三、新增分类管理的相关接口

熊哈哈O_o·2025-01-25 12:28

MySQL专题三——MySQL函数（单行函数）

MySQL函数MySQL的内置函数分为两类：单行函数和聚合函数单行函数操作数据对象接受参数返回一个结果只对一行进行变换每行返回一个结果可以嵌套参数可以是一列或一个值单行函数分类：数值函数1.基本函数函数名函数的功能

学算法，结果相对于过程不那么重要·2025-01-25 12:26

计算机视觉：卷积核

通过不断堆叠卷积层和池化层，可以逐渐提取出更高级别的特征，从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化，使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此，卷积神经网络在图像

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-25 12:23

清华大学提出Pointformer：基于Transformer的3D目标检测

Pointformer：用于3D点云的特征学习backbone，可结合并提高现有的3D点云目标检测网络性能，如VoteNet、PointRCNN和CBGS等。

Amusi（CVer）·2025-01-25 11:52

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