尺度不变特征变换第6页

OpenCV图像拼接（2）特征查找与图像匹配之基于仿射变换的图像匹配的一个类cv::detail::AffineBestOf2NearestMatcher

：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::detail::AffineBestOf2NearestMatcher是OpenCV库中用于实现基于仿射变换的图像匹配的一个类

村北头的码农·2025-03-18 17:36

前端面试：ajax 和 xhr 是什么关系？

主要特征：异步操作：AJAX使得页面可以在后台与服务器进行数据交换，用

returnShitBoy·2025-03-18 16:28

VLLM专题（三十五）—多模态数据处理

为了在vLLM中实现各种优化，例如分块预填充和前缀缓存，我们使用BaseMultiModalProcessor来提供占位符特征标记（例如）与多模态输入（例如原始输入图像）之间的对应关系，基于HF处理器的输出

AI专题精讲·2025-03-18 16:56

南邮密码学实验：转轮密码机

南邮密码学实验：转轮密码机题目现代密码学教程第2版[谷利泽，郑世慧，杨义先编著]2015年版3.2.3（P53~55）解释输入一个字母根据对应的慢轮子、中轮子、快轮子的对应的变换，输出另一个字母每输入一个

Jarrycow·2025-03-18 15:54

YOLOv8 的简介及C#中如何简单应用YOLOv8

改进的架构：包括更深的网络结构、更复杂的特征提取方法以及更高效的

码上有潜·2025-03-18 14:46

注意力机制+多尺度卷积

多尺度卷积先提供丰富的特征信息，注意力机制再从中筛选出关键信息，这样结合起来，不仅可以进一步提高模型的识别精度和效率，显著提升模型性能，还可以增强模型的可解释性。

一只小小的土拨鼠·2025-03-18 14:39

指纹浏览器：隐私保护利器与技术实践指南——从身份隐匿到多账号管理的核心解析

一、浏览器指纹：数字身份追踪的底层逻辑浏览器指纹通过收集设备参数（如Canvas渲染特征、字体列表、WebGL硬件信息等）生成用户唯一标识，无需Cookie即可实现精准追踪。

Hotlogin·2025-03-18 13:07

《突破性能瓶颈，用 Rust + WASM 实现浏览器端FFT加速300%实战》

传统JavaScript的FFT计算在万级数据点时就会引发严重卡顿，但今天我们将用**Rust+WebAssembly**的组合拳，在浏览器中实现**零依赖、300%加速的傅里叶变换**。

煜bart·2025-03-18 12:29

SciPy 安装指南

SciPy包含了用于优化、线性代数、积分、插值、信号和图像处理、特殊函数、统计分析、离散傅里叶变换等功能的模块。本文将详细介绍如何在您的系统上安装SciPy。

froginwe11·2025-03-18 10:43

数据中心基础设施变更管理：守护数据中心稳定运行的关键防线

引言：数据中心的运行并非一成不变，随着技术的更新换代、业务需求的动态变化以及设备的自然老化，基础设施变更在所难免。

数据中心运维高级工程师·2025-03-18 10:06

OpenCV计算摄影学（23)艺术化风格化处理函数stylization()

边缘感知滤波器是风格化处理的理想选择，因为它们能够弱化低对比度区域，同时保留或增强高对比度特征。

村北头的码农·2025-03-18 09:29

论文阅读：Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring

这是一篇去模糊的文章，后来发现直接套用不合适，无法获取到相应的特征，遂作罢，简单记录一下。

行走的歌·2025-03-18 09:26

技术解析麦萌短剧《阴阳无极》：从「性别偏见下的对抗训练」到「分布式江湖的架构重构」

1.初始模型偏差：继承权剥夺与梯度冻结陈千叶（Agent_C）的成长可视为有偏数据集上的训练：特征歧视：太极门继承规则（Legacy_Rule）作为传统分类器，强行将性别（Gender_Feature）

短剧萌·2025-03-18 08:15

麦萌短剧技术解构《我跑江湖那些年》：从“仇恨驱动型算法”到“多方安全计算的自我救赎”

1.初始训练集：暴力采样与特征空间坍缩慕青青（Agent_M）的成长环境可视为一个高偏差训练集：数据污染事件：村主任（Node_V）通过恶意共识算法（如嫉妒驱动的PoW机制），煽动村民（Sub_Nodes

短剧萌·2025-03-18 08:45

LeetCode 第6题：Z字形变换（Python3解法）

文章目录1：问题描述2：问题分析2.1时间复杂度和空间复杂度2.2二维矩阵2.2.1构建矩阵2.2.2判断位置2.2.3边界2.2.4代码2.3改进的二维矩阵2.3.1代码2.4构造法2.4.1代码1：问题描述来源：LeetCode难度：中等问题详情：将一个给定字符串s根据给定的行数numRows，以从上往下、从左到右进行Z字形排列。比如输入字符串为“PAYPALISHIRING”行数为3时，排列

little student·2025-03-18 07:11

随机过程的基本概念机有限维分布的数字特征

随机过程的基本概念及有限维分布的数字特征：从理论到应用在现代科学与技术的众多领域中，随机过程的身影无处不在，它如同一位神秘的幕后操纵者，影响着我们生活的方方面面。

C_VuI·2025-03-18 06:03

人工智能技术篇*卷(三)

它通过多个神经元层的非线性变换，能够学习复杂的非线性关系，对数据进行分类或预测连续值。

code_stream·2025-03-18 04:46

力扣--数组6.Z字形变换

思路分析处理特殊情况：如果numRows为1，那么字符排列与原字符串相同，无需进行转换，直接返回原字符串。定义和初始化变量：n：字符串长度。k：一个完整的“V”字形周期长度，计算公式为2*numRows-2。a：一个包含numRows个字符串的向量，用于存储每一行的字符。遍历字符串并填充每行字符：遍历字符串中的每个字符，通过计算确定字符属于哪一行，然后将该字符添加到对应的行。行的计算方式为min(

gotoc丶·2025-03-18 04:16

高级箱型图

这通常用于比较不同组在相同特征上的分布情况假设我们有三组数据，每组数据包含多个子组，每个子组在同一个x轴位置上。

Aa123456789_55·2025-03-18 03:32

Python库 - skimage

提供了丰富的图像处理功能，包括图像滤波、边缘检测、形态学操作、特征提取、图像分割等。

司南锤·2025-03-18 02:58

VariableX·2025-03-18 01:46

高抗干扰数显芯片VK16D32恒流数码管驱动数显驱动器厂家

传统的LED显示面板恒压驱动IC，当点亮的LED数量变化或者电源电压变化时，单颗LED电流会发生变化，从而会影响显示效果；而VK16D32采用了恒流驱动设计，当显示模式配置好后，每颗LED的电流就恒定不变

·2025-03-18 00:34

【Go基础】垃圾回收演进|三色标记法

需要重新扫描栈（STW），效率低如果没有STW，对象丢失的2个条件：黑色对象指向白色对象（白色挂在黑色下面）灰色对象与其可达白色对象之间遭到破坏（灰色也丢失了该白色）屏障机制，保障对象不丢失的2种方式：强三色不变式

小超人冲鸭·2025-03-17 23:06

unity 判断当前设备是否是模拟器（安卓）

最近有个需求，需要判断当前设备是否是模拟器，网上查了一下，发现基本上都是使用特征字符串进行检索，类似这种：if(SystemInfo.deviceModel.Contains("Emulator")||

QO_GQ·2025-03-17 22:52

AI如何创作音乐及其案例

AI创作音乐主要有以下几种方式：基于深度学习的生成模型深度神经网络：通过大量的音乐数据训练，让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。

alankuo·2025-03-17 21:44

AI时代如何引流

AI时代引流可以从以下几个方面着手：利用AI精准定位与个性化营销精准客户画像：借助AI整合多维度数据，涵盖客户的年龄、性别、地理位置、消费习惯、浏览历史等，深度挖掘后绘制精准的客户画像，明确潜在客户特征与需求

alankuo·2025-03-17 21:43

【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

21-梯度累积原理与实现

在GPU内存不变的情况下，模型越来越大，那么这就意味着数据的batchsize智能缩小，这个时候，梯度累积（GradientAccumulation）可以作为一种简单的解决方案来解决这个问题。

机器人图像处理·2025-03-17 19:34

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

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

【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

【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

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

【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

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

纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（20）.机器学习在QuantumEspresso中的应用

QuantumEspresso是一个广泛使用的开源软件包，用于进行第一性原理计算，特别是在纳米尺度材料的模拟中。

kkchenjj·2025-03-17 08:11

【python】函数重构

重构的目的是改善代码的可读性、可维护性和灵活性，同时保持其功能不变。函数重构通常包括以下步骤：理解函数的功能和目的。了解函数的作用和期望结果，确定重构的目标。检查函数的代码质量。

划过手的泪滴t·2025-03-17 06:32

C++ Primer Plus：第八章 - 函数探幽

2、引用变量：2.1创建引用变量指向相同的值和内存单元，会一起变换。引用在声明的时候必须初始化。使用指针也不能修改引用的指向。2.2将引用作为函数参数2.3

我是一片小树叶·2025-03-17 06:32

【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

新手村：数据预处理-异常值检测方法

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

新手村：数据预处理-特征缩放

新手村：数据预处理-特征缩放特征缩放（FeatureScaling）是数据预处理中的一个重要步骤，特别是在应用某些机器学习算法时。