审核前检测

2023-简单点-非极大值抑制NMS

非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，NMS）是一种在目标检测中常用的后处理技术。NMS能够抑制那些与真实目标重叠较大的冗余检测框，留下最好的一个。

万物琴弦光锥之外·2025-01-25 21:01

游戏AI 技术方案部分解析 |用 AI 技术，练就 FPS 游戏中的刚枪王！

1.针对新手留存问题通过引入不同水平的陪玩智能体+智能投放来为新手玩家设计好前20局甚至前50局的对战，为玩家制造一个平滑的新手过渡期，帮手玩家更顺

游戏智眼·2025-01-25 21:31

【OTFS与信号处理：论文阅读1】：考虑分数多普勒的OTFS系统有效信道估计（24.01.16更新）

2023.06.05最近在研究OTFS考虑分数多普勒时信道估计与信号检测相关问题，最近精读了一篇论文，并针对论文中部分公式进行推导，故记录一下学习过程。

Cuby!·2025-01-25 20:59

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集，yolo格式种类为uav，一共近5w张图片，如何用yolov8

QQ_767172261·2025-01-25 20:53

代码随想录 Day 11 | 【第五章栈与队列】150.逆波兰表达式求值、239.滑动窗口最大值、347.前 K 个高频元素、总结

一、150.逆波兰表达式求值本题不难，但第一次做的话，会很难想到，所以先看视频，了解思路再去做题题目链接/文章讲解/视频讲解：代码随想录1.看完代码随想录的想法（1）首先需要充分理解什么是逆波兰表达式，相当于树中的后缀表达式，与平时使用的中序表达式并不相同。定义一个初始化的空栈，然后去遍历输入的逆波兰表达式，遇到数字就向栈中添加数字元素，遇到运算符就取出栈顶的两个数字进行运算，再存放进栈中。直到最

Accept17·2025-01-25 18:13

二分查找算法

首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查

mcharleylei·2025-01-25 18:41

Python-静态方法（@staticmethod）

@staticmethod静态方法只是名义上归属类管理，但是不能使用类变量和实例变量，是类的工具包放在函数前（该函数不传入self或者cls），所以不能访问类属性和实例属性classcal:cal_name

lhh_qrsly·2025-01-25 17:03

基于深度学习的舆论分析与检测系统应用与研究

【1】系统介绍研究背景随着互联网技术的迅猛发展和社会媒体平台的普及，信息传播的速度和范围达到了前所未有的水平。这一变化不仅极大地丰富了人们的社交生活，也为社会科学研究提供了新的视角和工具。舆论分析作为社会科学研究的一个重要分支，其目的是通过收集和分析网络上的公众意见和情感倾向，来了解人们对特定事件或话题的看法和态度。近年来，基于深度学习的自然语言处理技术取得了显著进步，这为提高舆论分析的准确性和效

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

论文阅读：DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection（Deepfake模型快速调参）

Dual-LevelAdapterforDeepFakeDetection作者团队：项目主页：https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter（代码暂未开源）二、动机与创新动机：目前的deepfake检测模型泛化能力差

海拉鲁的小厨娘·2025-01-25 16:52

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

摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型，但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战，限制了其适用性。

feifeikon·2025-01-25 15:50

C++异常机制：构建健壮代码的艺术

1.异常的概念及应用1.1.异常的概念异常处理机制允许程序中独⽴开发的部分能够在运⾏时就出现的问题进⾏通信并做出相应的处理，异常使得我们能够将问题的检测与解决问题的过程分开，程序的⼀部分负责检测问题的出现

Main. 24·2025-01-25 15:19

Python知识点：如何使用Panda3D进行3D游戏开发

它支持物理、动画、着色器、碰撞检测等，能够制作高质量的3D游戏。以下是如何使用Panda3D进行3D游戏开发的基本步骤。1.安装Panda3D首先，你需要安装Panda3D。

杰哥在此·2025-01-25 15:17

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

Linux系统(Ubuntu)上安装单机版Redis详细指南

目录安装前的准备工作下载与安装Redis配置Redis启动RedisRedis基本操作配置Redis开机自启动常见问题及解决方案总结<

一休哥助手·2025-01-25 14:38

第四届先进材料与机械电子国际学术会议（ICAMM 2024）

第四届先进材料与机械电子国际学术会议（ICAMM2024）【前三届均已见刊EI检索，检索信息均可查询！

2301_79125431·2025-01-25 13:35

7. 马科维茨资产组合模型+金融研报AI长文本智能体(Qwen-Long)增强方案（理论+Python实战）

目录0.承前1.深度金融研报准备2.核心AI函数代码讲解2.1函数概述2.2输入参数2.3主要流程2.4异常处理2.5清理工作2.7get_ai_weights函数汇总3.汇总代码4.反思4.1不足之处

AI量金术师·2025-01-25 13:31

4-2 计算机视觉-卷积神经网络-基本网络组件

（1）保护位置信息：保证锚点刚好在中间，方便以模块中心为标准进行滑动卷积，避免了位置信息发生偏移（2）padding时的对称性：保证padding时图像的两边依然对齐（3）一些历史尝试的经验，如边缘检测等

沉睡的小卡比兽·2025-01-25 11:52

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

Transformer的"魔爪"已经伸向3D目标检测了。

Amusi（CVer）·2025-01-25 11:52

动态规划与一维数组

斐波那契数列的第n项定义为前两项之和：F(n)=F(n-1)+F(n-2)，其中F(0)=0,F(1

debug_running_Hu·2025-01-25 11:47

车联网安全

然而车联网技术应用过程中却会带来信息安全问题，具体可分为以下三种：一、用户隐私汽车智能化是建立在车辆动态数据收集及应用上的，如车辆行驶、车体、动力、安全及环境数据等层面，尤其是车辆行驶数据一直都被视为变现的大数据金矿，无论是车联网前装的车商

黄一113530·2025-01-25 11:46

java版在线评标竞标邀标评审专家招标公告发布招投标系统源码

3、采购项目管理：可对项目采购过程全流程管理，包含功能有：评审人员的选取/抽取、基准价维护、供应商缴费审核、投标过程记录查

m0_72864708·2025-01-25 10:13

电脑访问京东云私有云盘，电脑如何访问京东云私有云盘

通过远程连接，用户可以在任何地方登录到自己的服务器，进行各种操作，如安装软件、运行程序、管理文件等，就像直接在服务器前操作一样。今天小编给大家讲解电脑如何访问京东云私有云盘。

·2025-01-25 10:01

【深度学习】常见模型-卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）

它通过卷积操作从输入数据中提取局部特征，并逐层构建更复杂的特征表示，广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。

IT古董·2025-01-25 10:08

Intersection Observer实现图片懒加载

IntersectionObserver实现图片懒加载IntersectionObserver的概念和用法IntersectionObserverAPI提供了一种异步检测目标元素与祖先元素或viewport

廊坊吴彦祖·2025-01-25 09:03

YOLOV11改进1-检测头篇

文章目录前言一、YAML修改二、模型训练1.数据集准备2.环境准备3.训练3.1原结构训练3.2更改后的模型三.效果对比1.原始结构2.修改后的结果3.详细对比总结前言目标检测领域里，小目标一直是一个难点问题

~啥也不会~·2025-01-25 08:00

煤矿场景下拖链检测数据集VOC+YOLO格式21407张1类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：21407标注数量(xml文件个数)：21407标注数量(txt文件个数)：21407标注类别数：1标注类别名称:["tuolian"]每个类别标注的框数：tuolian框数=21572总框数：21572使用标注工具：l

FL1623863129·2025-01-25 08:54

煤矿场景下安全帽检测数据集VOC+YOLO格式179张2类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：170标注数量(xml文件个数)：170标注数量(txt文件个数)：170标注类别数：2标注类别名称:["hat","head"]每个类别标注的框数：hat框数=243head框数=28总框数：271使用标注工具：lab

FL1623863129·2025-01-25 08:23

不同hive集群中基于表的数据一致性比对

前阵子博主遇到一个需求，因对hadoop集群进行数据迁移，数据迁移完毕后进行两个hive库的数据一致性的比对，不仅对源表数据进行比对，而且要同时使用两个集群加工相同数据，对加工后的数据进行数据一致性比对

AA赵师傅·2025-01-25 07:19

pytorch-分类-检测-分割的dataset和dataloader创建

1.前言在PyTorch中，Dataset和DataLoader是两个重要的工具，用于构建输入数据的管道。（1）Dataset是一个抽象类，表示数据集，需要实现__len__和__getitem__方法。（2）DataLoader是一个可迭代的数据加载器，它封装了数据集的加载、批处理、打乱和并行加载等功能。2.分类任务创建Dataset和DataLoader（1）对于分类任务，Dataset需要返

呆呆珝·2025-01-25 05:07

NCNN推理

1.前言ncnn是一个高性能的神经网络前向计算框架，专门针对移动设备和嵌入式设备设计。它由腾讯优图实验室开发，旨在提供高效的神经网络推理能力，特别是在资源受限的环境中，如智能手机和嵌入式系统。

呆呆珝·2025-01-25 05:07

基于深度学习的鸟类识别系统详解（UI界面 + YOLOv10 + 数据集）

随着深度学习技术的发展，基于YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型的目标检测系统展现了卓越的性能，特别是在速度和精度上的平衡方面。

2025年数学建模美赛·2025-01-25 05:34

目标检测实践过程中，遇到“No module named ‘torch._six’”报错的一个快速解决方案（无需重装PyTorch）

很多人在按照网络、书籍教程中的流程尝试自己实现一个基于Faster-RCNN的目标检测模型时，如果调用了PyTorch官方github上的文件时，coco_eval.py文件中会触发报错。

Cold_Rain02·2025-01-25 04:01

error Closing curly brace does not appear on the same line as the subsequent block brace-style

文章目录问题分析解决方法修复前：修复后：具体修复步骤修复后的代码示例总结闭合的大括号（}）没有出现在下一个代码块的同一行[0]ModuleWarning(from.

小丁学Java·2025-01-25 04:55

数据结构基础之《（16）—链表题目》

步快指针一次走2步当快指针走完的时候，慢指针应该来到中点的位置1、输入链表头节点，奇数长度返回中点，偶数长度返回上中点2、输入链表头节点，奇数长度返回中点，偶数长度返回下中点3、输入链表头节点，奇数长度返回中点前一个

csj50·2025-01-25 03:23

Opus编解码协议入门

u011686167/article/details/126647876目录1.简介2.码率与音质、延时的关系2.1音质与码率比较2.2码率与延时对比3.Opus编解码框架4.DTX非连续传输5.FEC前向纠错

弱冠少年·2025-01-25 02:42

[Python从零到壹] 七十七.图像识别及经典案例篇之目标检测入门普及和ImageAI对象检测详解

欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智

Eastmount·2025-01-25 01:38

抽根烟顺便研究下空间划分技术

空间划分空间划分是一种有效的技术，用于优化碰撞检测和其他空间查询操作。通过将空间划分为多个区域，可以显著减少需要进行碰撞检测的物体数量，从而提高性能。

你一身傲骨怎能输·2025-01-25 00:31

TPMS曲面的matlab生成及可视化-导出stl文件-导出abaqus的inp文件-周期性边界条件施加

自编写函数包含的功能：tpms曲面生成tpms可视化tpms曲面采用拉普拉斯方法进行平滑（为了可以在abaqus中通过单元质量检测）,函数为SmoothIsosurfacetpms导出stl文件,函数为

qianxin1234·2025-01-25 00:31

采用普罗米修斯（Prometheus ）监控各个指标的含义，类型，以及格式

可以通过PromQL语句对这些指标进行分析，如：查询当前系统中，访问量前10的HTTP地址：topk(10,http_request

OpenSani·2025-01-25 00:56

python连接MYSQL数据库（连接MYSQL数据库报错解决方法）

一、连接前的准备（如果报错可以从以下几个方面检查一下）1.检查mysql服务查看mysql服务是否开启sudosystemctlstatusmysql若没开启，开启mysql服务sudosystemctlstartmysql2

Oblinto·2025-01-24 23:24

游戏底层逻辑，运动&&寻路（四）

9、WallAvoidance避开墙壁此处的墙被抽象为一条线段，不论你的游戏使用的是一条线段作为墙面的碰撞检测，或者用一个几何形状作为墙面，几何形状我们可以看作多条线段的集合，都可以用此方法。

PureDesigner·2025-01-24 23:50

麦田物语学习笔记:创建DragItem实现物品的拖拽跟随显示

2)开始拖拽的时候,在屏幕上生成物体,拖拽期间物体显示为当前被拖拽的物体的图标,停止拖拽时图标消失(3)基于以上,所以我们要获得这个图标的控制,则要去InventoryUI里获得(4)在停止拖拽的时候检测该位置所对应的

扶离_flee·2025-01-24 22:13

C语言的那点事第九篇：那些“幕后英雄”的故事，预处理

一、预处理：编译前的“热身运动”在C语言的编译过程中，预处理是第一道工序。想象一下，你准备做一道复杂的菜，首先得把食材准备好，该洗的洗，

暮雨哀尘·2025-01-24 22:12

构建自动化网页内容监控系统：使用Python

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：网页监控更新工具是一个由Python开发的软件，用于检测和记录网页内容的变化。

爱你不会累·2025-01-24 21:40

python鸢尾花数据集knn_【python+机器学习1】python 实现 KNN

KNN算法的核心思想：要想确定测试样本属于哪一类，就先寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后判断这K个样本中大部分所

weixin_39629269·2025-01-24 21:40

六个步骤学会CNAS软件检测机构的不确定度评定

测量不确定度是CNAS软件检测机构过程要求中非常重要的一个部分。

daopuyun·2025-01-24 21:33

用友：看港口行业资产管理数智化变革

20世纪60年代前，世界经济正处于战后恢复阶段，社会生产力水平低下，国际贸易尚未形成规模。港口的主要功能是基本货物装卸、存储和转运，所使用的运输工具主要为5000吨至2万吨的杂货船。

BIP数智供应链·2025-01-24 20:57

ESP32开发日记4-来讲讲ESP32之外的东西(Valgrind 工具的使用)

这个功能实际上很像Valgrind，她是一个在Linux环境下广泛使用的编程工具套件，主要用于内存调试、内存泄漏检测以及性能分析。

我在武汉上早八·2025-01-24 19:23

RLHF技术应用探析：从安全任务到高阶能力提升

在安全性和结构化任务方面，RLHF已展现出成熟优势，特别是在内容审核和格式转换等领域。在增强模型高阶能力方面，虽然显示出提升逻辑推理和代码生成能力的潜力，但仍处于探索阶段，面临数据集缺乏等挑战。

XianxinMao·2025-01-24 19:48

【前端高频面试题--ES6篇】

作者：“码上有前”文章简介：前端高频面试题欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言前端高频面试题--ES6篇往期精彩内容ES6ES6概念let和constletConst解构赋值模板字符串对象简化箭头函数形参赋初始值

码上有前·2025-01-24 18:08

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