多特征

动物识别系统代码python_动物识别系统代码

\n");printf("3.善飞\n");printf("4.无上述特征\n");printf("****
weixin_39862794·2025-03-22 01:39

本地锁 vs 分布式锁详解

synchronizedJVM内置，修饰方法或代码块，重量级锁，自动释放ReentrantLockJUC提供，支持可重入、可中断、公平锁、Condition等StampedLock支持读写锁和乐观读，适合读多写少场景
重生之我在成电转码·2025-03-21 23:56

智能体认识

智能体的特征主要包括自主性、适应性、互动性和学习能力。自主
澄子兮·2025-03-21 22:16

模拟退火算法：原理、应用与优化策略

本文详细阐述模拟退火算法的原理，深入分析其核心要素，通过案例展示在函数优化、旅行商问题中的应用，并探讨算法的优化策略与拓展方向，为解决复杂优化问题提供全面的理论与实践指导，助力该算法在多领域的高效应用与创新发展
尹清雅·2025-03-21 22:46

面向对象(进阶)(‘封装‘,‘多态‘,‘对象属性‘,‘类属性‘,‘类方法‘,‘对象方法‘及其应用场景)

‘封装’,'多态’及其应用场景一,封装及其应用场景封装的定义属于面向对象的三大特征之一,就是隐藏对象的属性和现实细节,仅对外提供公共的访问方式.
烈焰猩猩·2025-03-21 22:15

MySQL 进阶学习文档

不同引擎独立管理数据存储，可动态选择1.2主流引擎对比特性InnoDB（默认）MyISAMMemory事务支持✅支持❌不支持❌不支持锁粒度行锁表锁表锁外键支持✅支持❌不支持❌不支持存储位置磁盘磁盘内存适用场景高并发事务读多写少临时数据缓存选择建议
你曾经是少年·2025-03-21 19:49

LoadRunner 11 性能测试全面教程

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：LoadRunner11（LR11）是HP开发的一款企业级性能测试工具，支持多应用程序类型的负载测试，用于性能评估、瓶颈识别和系统优化。
金融先生-Frank·2025-03-21 19:19

【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署

此外，DeepSeek-V3首次提出了无辅助损失的负载平衡策略，并设置了多to
Nerous_·2025-03-21 19:15

Python 自动探索性数据分析库———KLib

探索性数据分析（EDA）作为数据处理流程中的关键环节，旨在帮助人们快速理解数据的特征、分布、相关性等重要信息，从而为后续的深入分析、建模以及决策提供坚实的基础。
若木胡·2025-03-21 18:13

VRRP协议介绍及一些常见问题

VirtualRouter）角色划分VRRP组（VRRPGroup）3.VRRP工作机制设备状态主路由器选举特殊情况：VRRP出现优先级0和255故障切换4.VRRP特性抢占模式（Preemption）多网关负载分担
cocologin·2025-03-21 18:43

路由交换技术——多私网下NAPT、FTP服务公网映射配置的实验

网络地址转换（NAT）技术概述1.定义与背景网络地址转换（NetworkAddressTranslation,NAT）是一种在IP数据包传输过程中修改源或目标IP地址及端口的技术，主要用于解决IPv4地址短缺问题。随着互联网设备激增，NAT通过允许多个设备共享单一公网IP地址，显著延缓了IPv4地址耗尽的速度。2.工作原理NAT的核心是通过中间设备（如路由器、防火墙）建立内网私有地址与外网公有地址
「J1e」·2025-03-21 18:41

数据分析过程中，发现数值缺失，怎么办？

（2）随机缺失（MAR）：假设缺失数据发生的概率与所观察到的变量是有关的，而与未观察到的数据的特征是无关的。MCAR与MAR均被称为是可忽略的缺失形式。
学掌门·2025-03-21 17:30

cv2 orb 图像拼接_图像拼接Opencv源码重构

代码链接：https://github.com/mhhai/ImageStitch二.特征点检测一切起源于这段代码Ptrf
是佐罗而非索隆·2025-03-21 17:29

决策树算法及其python实例

决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。
m0_74831463·2025-03-21 17:57

大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取
LCG元·2025-03-21 17:27

【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建（SfM 算法）

【小白深度教程1.32】手把手教你从多视角图像进行3D重建（SfM算法）1.SfM三维重建算法简介2.SfM方法和原理3.安装依赖库4.构建数据集5.可视化结果6.完整代码1.SfM三维重建算法简介从多张照片中开发三维模型被称为多视图
小寒学姐学AI·2025-03-21 17:53

python学智能算法（八）|决策树

为了进一步探索事物的内在特征，就需要学习新的算法。本篇文章就是在KNN的基础上学习新算法：决策树。【2】原理分析在学习决策树执之前，需要先了解香农熵。本科学控
西猫雷婶·2025-03-21 17:23

17-OpenCVSharp 中实现 Halcon 的 Points_Harris算子（Harris 角点检测）

Harris角点检测算法是用于检测图像中的角点特征，可以用来进行图像匹配、物体识别等任务。Halcon提供的Points_Harri
观视界·2025-03-21 16:23

集睿致远CS5518 Mipi转lvds点屏方案芯片，pin to pin替代国腾GM8775C方案

产品特征MIPI输入：支持MIPI®D-PHY版本1.00.00和MIPI®DSI版本1.02.00；支持1~4个数据通道，1个时钟通道；支持ULPS(超
·2025-03-21 16:43

【lua】面向对象

建议提前学习https://www.runoob.com/lua/lua-metatables.html面向对象特征1）封装：指能够把一个实体的信息、功能、响应都装入一个单独的对象中的特性。
岚花落_·2025-03-21 15:13

关于重投影误差小记

理想情况下，该点的投影位置应该与实际图像中的观测点（如特征点）完全匹配，但由于噪声、相机模型的不准确性或优化算法的误差，这两个点可能会有偏差。
文弱_书生·2025-03-21 15:12

奇异值分解（SVD）

与仅适用于方阵的特征分解不同，SVD可以应用于任何矩阵，使其成为一种多功能工具。在这里煮啵将分解SVD背后的理论，通过手动计算示例进行分析，并展示如何在Python中实现SVD。
文弱_书生·2025-03-21 15:42

常见经典目标检测算法

以下是一些常见的经典目标检测算法：1.R-CNN（RegionswithCNNfeatures）:R-CNN通过使用区域提议方法（如选择性搜索）首先生成潜在的边界框，然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征
109702008·2025-03-21 15:39

rust Send Sync 以及对象安全和对象不安全

小李（笑）：“别急，Rust是因为想让代码‘安全’，又‘高性能’，所以才有这么多机制。我们从头讲，慢慢来，一定搞清楚。”---第一章：线程安全是怎么做到的？Send/Sync---Send是啥？
叠叠乐·2025-03-21 13:55

第三十篇 维度建模：从理论到落地的企业级实践

（订单案例）2.3维度设计规范时间维度（含财年逻辑）SCDType2完整实现（Hudi）2.4事实表类型与设计三、企业级建模实战：电商用户分析3.1业务矩阵分析3.2模型实现代码四、高级建模技巧4.1多星型模式关联
随缘而动，随遇而安·2025-03-21 13:25

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理

降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术，旨在通过减少数据的维度，保留其主要信息，从而简化数据处理过程，并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降
猿享天开·2025-03-21 13:25

知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究

阐述知识图谱的构建原理、表示方法，分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用，探讨面临的挑战并展望未来发展方向，全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。
@王威&·2025-03-21 13:50

【工具】gdb使用详细介绍

前言在工作中，无论是学习代码流程还是问题的定位，GDB都显得尤为重要，多掌握一些命令可以提升我们的效率和解决问题的能力；按照我的理解，对GDB的掌握程度可以分为三种人：基础命令，大家都知道相对高阶一点的
努力努力再努力～～·2025-03-21 12:46

u-net系列算法

语义分割M整体结构：M概述就是编码解码过程简单但是很实用，应用广起初是做医学方向，现在也是U-net主要网络结构：还引入了特征拼接操作M以前我们都是加法，现在全都要这么简单的结构就能把分割任务做好U-net
㡽闧㔯·2025-03-21 11:06

cherry-studio - 多模型支持的跨平台 AI 桌面助手

GitHub：https://github.com/CherryHQ/cherry-studio更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI一款支持多种大语言模型服务的跨平台桌面客户端，兼容Windows、Linux和macOS系统。它支持主流云端模型（如OpenAI、Anthropic等）以及本地模型（如Ollama、LMStudio），能够满足文本生成、
小众AI·2025-03-21 10:57

OWL - 优化劳动力学习的通用智能体

通过利用动态智能体交互，OWL实现了跨多领域更自然、高效且稳健的任务自动化。OWL在GAIA
小众AI·2025-03-21 10:57

共筑智慧城市新生态！YashanDB与荣科科技完成兼容互认证

在兼容性互认证过程中，双方针对功能、性能、兼容性以及稳定性等关键指标进行了多轮严格测试，验证了Ya
科技圈快讯·2025-03-21 10:56

考研英语二重要词汇整理

现在任何领域都要懂英语，多学无害，it行业的英语是最最必须学的。concerneda.有关的;关切的，担心的largelyad.大量地;主要地astronautn.宇航员unlikelya.未必可
yangshuo1281·2025-03-21 09:18

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
木尘152132·2025-03-21 09:17

风控算法（一）——数据测试

确定样本（对齐样本与时间，去除假样本）——确定特征（确认目前特征）——数据信息（返回的数据字典、收费方式、底层数据：特征、分数）——数据清洗（缺失值替换）——数据训练形成报告。
月亮月亮要去太阳·2025-03-21 09:15

GOT-OCR2.0：突破性端到端架构与高精度文本识别的技术创新

这一架构的创新性设计带来了多方面的提升，具体包括以下几个关键方面：1.统一的端到端架构传统OCR系统的局限：传统的OCR流程通常由多个独立的模块组成，如图像预处理、字符分割、特征提取、分类识别等。
XianxinMao·2025-03-21 08:40

【Android 】零基础到飞升 | Git之使用GitHub搭建远程仓库

作为开源代码库以及版本控制系统，Github拥有140多万开发者用户。随
A little strawberry·2025-03-21 06:24

MATLAB中的APPdesigner绘制多图问题解析？与逻辑值转成十进制

在matlabAPPdesigner中绘图可以用UIAxes组件进行绘图，但是当想多张图时，只能提前绘制图像区域不方便。下面是几种办法：为了操作可以添加Panl组件，方便操作。1、当是要求的几个图像大小都是相同时刻采用函数：tiledlayout创建分块图布局tiledlayout(m,n)tiledlayout('flow')tiledlayout(___,Name,Value)tiledlay
Ndmzi·2025-03-21 06:53

Ai时代初期，人类文明的多纬度演进方向分析

在AI时代初期，文明的演进呈现出多维度、跨领域的突破性特征，结合最新研究进展与实践案例，其深层变革可进一步细化为以下六大维度：一、技术平权与生产要素重构AI技术通过算力跃迁与认知革命重构生产要素。
Ai度·2025-03-21 06:51

ActiveMQ

1.2ActiveMQ核心特性多协议支持：支持OpenWire、STOMP、AMQP、MQTT等多种协议持久化：支持多种持久
z小天才b·2025-03-21 05:46

微信小程序云开发实现登录功能

使用云开发数据库实现登录功能，多的不说了直接看代码登录功能代码段WXML代码账号密码登录WXSS代码page{width:100%;height:100%;direction:ltr;}.waikuang
Bilkan-studio·2025-03-21 05:14

NLU-预训练模型-2018：Bert（二）【“Masked LM”缺点：①预训练与微调不一致；②忽略了掩码位置间的依赖关系】【复杂度：O(n^2·d)；n：输入序列长度（规定最长512）】

五、BERT中的词嵌入1、为什么要使用BERT的嵌入使用BERT从文本数据中提取特征，即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么？
u013250861·2025-03-21 04:08

论文学习11：Boundary-Guided Camouflaged Object Detection

代码来源GitHub-thograce/BGNet:Boundary-GuidedCamouflagedObjectDetection模块作用BGNet利用额外的目标相关边缘语义信息来引导COD任务的特征学习
zl29·2025-03-21 04:07

DeepLabv3+改进18:在主干网络中添加REP_BLOCK

本专栏重磅推出：✅独家改进策略：融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块：ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介我们提出了一种通用的卷积神经网络（ConvNet）构建模块，
AICurator·2025-03-21 03:01

知识管理系统：构建企业智慧大脑

随着信息技术的发展，知识管理逐渐融入了更先进的技术手段，如数据挖掘、人工智能和大数据分析，使其成为一个跨学科、多领
AI天才研究院·2025-03-21 03:58

【DeepSeek干货总结】对不同类型学术内容进行润色的顶级提示词汇总！

目录1.英文润色2.中文润色3.SCI润色4.润色Prompt汇总连贯性与句子逻辑提示词多参考版本提示词语法矫正提示词润色内容定位提示词修改建议提示词大家好这里是AIWritePaper官方账号！
AIWritePaper官方账号·2025-03-21 02:24

算力技术演进与多场景融合路径

内容概要算力技术的演进正经历从异构计算到量子计算的范式跃迁。当前技术图谱中，芯片制程突破与架构创新持续推动算力密度提升，如5nm以下先进工艺与存算一体设计显著增强运算单元效率。与此同时，模型压缩、数据预处理等算法优化手段使单位算力产出提高30%以上。典型应用场景中，工业互联网通过自适应计算实现毫秒级实时控制，医疗影像领域借助分布式计算完成TB级数据处理，而智能安防系统依托边缘计算降低端到端时延至5
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

金融风控算法透明度与可解释性优化

随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用，算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

联邦学习算法安全优化与可解释性研究

其次，引入可解释性算法（如LIME与SHAP）构建透明化决策路径，结合注意力机制实现特征贡献度的可视化映射，有效提升模型在医疗影像异常检测与金融欺诈识别场景中的可信度。此外，研究
智能计算研究中心·2025-03-21 01:43

算力融合创新与多场景应用生态构建

内容概要算力作为数字经济的核心驱动力，正经历从单一计算范式向融合架构的跨越式演进。随着异构计算、光子计算等底层技术的突破，算力资源逐步形成跨架构协同、多模态联动的智能供给体系，支撑工业互联网、医疗影像、智能安防等场景实现效率跃升。与此同时，量子计算与神经形态计算的前沿探索，正在重塑科学计算与实时决策的技术边界。建议行业关注算力可扩展性与安全标准的协同设计，通过动态调度算法与分布式架构优化，构建弹性
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他