局部不变特征

6种最新算法（小龙虾优化算法COA、螳螂搜索算法MSA、红尾鹰算法RTH、新雀优化算法NOA、鳑鲏鱼优化算法BFO、蜘蛛蜂优化算法SWO）求解机器人路径规划（提供MATLAB代码）

根据环境信息的已知程度不同，路径规划分为基于环境信息已知的全局路径规划和基于环境信息未知或局部已知的局部路径规划。

IT猿手·2025-02-18 23:12

【生物AI】AI在生物医药研发中的应用：基于深度学习的疾病诊断标志物发现

人工智能（AI），特别是深度学习技术，凭借其强大的数据处理和特征挖掘能力，为疾病诊断标志物的发现带来了新的契机。

Anitalin00·2025-02-18 22:08

JAVA基础知识总结（2025速通）三

文章目录前言final关键字1、修饰属性或者局部变量【掌握】2、方法【掌握】3、类【掌握】4、应用场景【理解】1、常量2、修饰属性3、修饰局部变量4、修饰方法5、修饰类Object类详解1、常用方法【掌握

剑走偏锋o.O·2025-02-18 21:27

Windows逆向工程入门之调用约定

堆栈（Stack）：用于存储函数的参数、返回地址和局部变量。约定规则cdecl参数从右到左压入堆栈。调用者负责清理堆栈。#incl

0xCC说逆向·2025-02-18 21:52

Elasticsearch字段类型

同一家庭中的类型支持相同的搜索功能，但可能具有不同的空间使用或性能特征。目前，唯一的类型家庭是keywor

java编程小帅·2025-02-18 19:35

关系数据库的基本术语

(1)属性(Attribute):在现实世界中，要描述一个事物常常取若干特征来表示。这些特征称为属性。例如学生通过学号、姓名、性别、系别、年龄、籍贯等属性来描述。

iamphp·2025-02-18 18:42

基于 Spring Cloud + Sentinel 的全面流量治理方案

一、精准评估系统最大负载1.流量建模历史日志分析流量特征提取业务场景拆解流量模型构建容量预测模型实施方法：使用ELK分析6个月Nginx日志，提取分时/分业务QPS曲线构建典型场景模型：日常流量（正态分布

power-辰南·2025-02-18 18:40

Spring Cloud微服务生产级容量评估实战

一、容量评估体系架构业务需求分析流量建模环境仿真分级压测瓶颈分析容量计算配置推荐验证优化二、流量建模与数据模拟2.1流量建模四步法步骤1：生产流量分析#分析Nginx日志获取真实流量特征awk'{print

power-辰南·2025-02-18 17:06

辨析栈和堆

区别内存分配方式：栈：栈内存是由操作系统自动分配和释放的，通常用于存储函数调用时的局部变量和函数调用信息（如返回地址）。

C嘎嘎嵌入式开发·2025-02-18 17:04

搜广推校招面经十九

1.1.降维与通道数调整（ChannelReduction）在CNN中，特征图（FeatureMap）通常有多个通道（channels）。1×1卷积可以用于减少通道数，从而降低计算量，提高模型效率。

Y1nhl·2025-02-18 16:28

机器学习基本篇

1基本概念机器学习，分为回归，分类，聚类，降维有监督学习回归，分类，有特征，有标签，进行训练，然后对新数据进行预测无监督学习聚类，降维。

胖胖的小肥猫·2025-02-18 16:51

【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+CSWinTransformer: 交叉窗口注意力Transformer助力YOLOv11有效涨点；

该机制通过将输入特征分割为等宽条纹，在水平与

算法conv_er·2025-02-18 15:43

【YOLO模型】（1）--YOLO是什么

此外，YOLO算法还采用了多尺度特征融合的技术

方世恩·2025-02-18 15:41

深度学习与图像识别：机器学习基础之回归

2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，一般用于处理二分类问题，因为这个式子的一个显著特征在于

Shenrn_·2025-02-18 14:34

深度学习下的图像分割

基于学习的图像分割算法主要依赖于深度神经网络，经典的深度神经网络分为如下几种：2.1卷积神经网络CNN：卷积神经网络是图像处理领域应用最为广泛的网络，其权值共享，局部连接等特性

人工智能大讲堂·2025-02-18 14:01

机器学习和线性回归、softmax回归

监督学习监督学习（supervisedlearning）擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。

小名叫咸菜·2025-02-18 13:53

【每日论文】Latent Radiance Fields with 3D-aware 2D Representations

下载论文或阅读原文，请点击：每日论文摘要中文潜在3D重建技术在赋予3D语义理解和3D生成能力方面展现出巨大的潜力，它通过将2D特征提炼到3D空间来实现。

WHATEVER_LEO·2025-02-18 12:15

LSTM-SVM故障诊断 | 基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现

LSTM-SVM故障诊断|基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现完整代码私信回复LSTM-SVM故障诊断|基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断

机器学习之心·2025-02-18 11:38

深入解析C++静态关键字：生命周期、存储管理与C++11线程安全实现

目录1、静态关键字的作用2、静态关键字的使用规则2.1存储位置2.2初始化机制3、静态局部变量的线程安全性解析3.1C++11及之后的线程安全机制3.2C++11之前的风险3.3关键注意事项4、总结1、

zzr915·2025-02-18 09:38

Python中LLM的稀疏Transformer架构：Longformer与BigBird

文章目录1.Transformer架构的挑战2.稀疏Transformer架构的提出2.1Longformer2.1.1局部注意力2.1.2全局注意力2.1.3实现2.2BigBird2.2.1随机注意力

二进制独立开发·2025-02-17 22:36

Audio-Visual Speech Enhancement（视听语音增强）领域近三年研究进展与国内团队及手机厂商动态分析

一、视听语音增强领域近三年研究进展多模态融合与模型轻量化多模态特征融合：中国科学技术大学团队提出通过引入超声舌头图像和唇部视频的联合建模，结合知识蒸馏技术，在训练阶段利用教师模型传递舌部运动知识，从而在推断时仅依赖唇部视频即可提升语音增强效果

AndrewHZ·2025-02-17 20:47

一个树形结构表格数据库建表语句

1.表格局部截图如下:2.建表语句如下:/*NavicatMySQLDumpSQLSourceServer:本机MySQLSourceServerType:MySQLSourceServerVersion

MA_Y_·2025-02-17 17:52

html中用npm包

一.用webpack工具打包npm包到dist下js文件为浏览器能识别的文件1.创建一个文件夹html中引用打包后的js文件注意打包后的js文件是局部变量如果要在html中引入js中的变量先去js中把变量改成全局变量

是谁眉眼·2025-02-17 16:44

mysql 原理_mysql底层原理

mysql架构局部性原理：读取磁盘的数据，它附近的数

高傲的大白杨·2025-02-17 16:43

用 Python 实现基于特质波动率的量化投资策略

基于特质波动率的投资策略，通过剔除市场风险，专注于每只股票独立的风险特征，有助于构建更精确的投资组合。

机器懒得学习·2025-02-17 16:12

tar 压缩算法对比与实践指南

本文将深入分析各种压缩算法的性能特征，并提供实用的选择建议。

·2025-02-17 15:18

朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用

尽管其假设条件较为简单（假设特征之间相互独立），但朴素贝叶斯在许多实际应用中仍表现出色，特别是在处理文本分类任务时。

Ash Butterfield·2025-02-17 15:36

递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维

RFE（Recursivefeatureelimination）：递归消除特征法使用一个基模型（这里使用逻辑回归）来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。

糯米君_·2025-02-17 14:59

MIPI解决方案 ICN6202：MIPI DSI转LVDS转换芯片

型号：ICN6202:MIPIDSITOLVDS功能：ICN6202是一颗MIPIDSI转LVDS的桥接芯片，其应用图如下：产品特征：输入：MIPIDSI支持MIPI®D-PHYVersion1.00.00

TE13530609500·2025-02-17 14:57

【机器学习】多元线性回归

在实际应用中，许多问题都包含多个特征（输入变量），而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展，它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。

T0uken·2025-02-17 14:26

论deepseek软件底层原理

任务分配机制：当模型面临输入任务时，类似智能调度系统的“路由器”会分析任务特征，将其导向最适配的专家模块。

星糖曙光·2025-02-17 13:49

element-ui修改dialog样式全局、局部修改问题 el-dialogtitle/el-dialogheader/el-dialogbody/el-dialogfooter

//没有scoped全局css全部文件生效但是其他地方用dialog样式也会生效//有scoped为局部css--scoped只在本文件生效在这里设置el-dialog__header不生效//因此通过

春云资源·2025-02-17 12:09

【论文精读】Sparse4D v2: Recurrent Temporal Fusion with Sparse Model

1背景团队：地平线时间：代码：简介：这篇论文是Sparse4D的续作，区别主要在于特征时序融合上，新版提高了运算效率。后续端到端SparseDrive的基本框架与这篇基本类似。

EEPI·2025-02-17 12:36

【合集】Java进阶——Java深入学习的笔记汇总 & 再论面向对象、数据结构和算法、JVM底层、多线程、类加载、

前言spring作为主流的JavaWeb开发的开源框架，是Java世界最为成功的框架，持续不断深入认识spring框架是Java程序员不变的追求；而spring的底层其实就是Java，因此，深入学习Spring

web_15534274656·2025-02-17 10:21

小波变换系数计算实例_时间序列小波分析的操作步骤及实例分析

河川径流是地理水文学研究中的一个重要变量，而多时间尺度是径流演化过程中存在的重要特征。所谓径流时间序列的多时间尺度是指：河川

与何人说·2025-02-17 09:14

OpenCV：人脸检测与Haar级联分类器（十三）

一、Haar级联检测深度解析1.1Haar特征数学建模Haar特征的本质是通过矩形区域对比捕捉局部特征，其数学形式可扩展为四元组表示：特征定义：Haar(f)=(t,x,y,w,h)×s\text{Haar

WHCIS·2025-02-17 08:35

【Uniapp】关于实现下拉刷新的三种方式

在小程序、h5等地方中，常常会用到下拉刷新这个功能，今天来讲解实现这个功能的三种方式：全局下拉刷新，组件局部下拉刷新，嵌套组件下拉刷新。

天下代码客·2025-02-17 07:54

ECC：创建供应商vmd_ei_api=＞maintain_bapi

*"----------------------------------------------------------------------*"*"局部接口：*"IMPORTING*"VALUE(IT_MD017

SAP.单刀赴会·2025-02-17 06:18

C++封装、继承、多态

面向对象的三个基本特征面向对象的三个基本特征是：封装、继承、多态。其中，封装可以隐藏实现细节，使得代码模块化；继承可以扩展已存在的代码模块（类）；它们的目的都是为了——代码重用。

PaQiuQiu·2025-02-17 03:55

ASR技术与Whisper引擎

特征提取：通过编码将声音转变为数字信号，提取有效的声学特征。梅尔频率倒谱系数MFCC是最经典的语音特征。声学模型：声学模型通过处理编码得到的向量，将相

Catformon·2025-02-17 01:38

轻量级的注意力网络（LANMSFF）模型详解及代码复现

注意力机制：引入了一种新的注意力机制，能够有效地捕捉图像中的关键特征，提高模型的表达能力。多尺度特

清风AI·2025-02-17 00:02

（萌新入门）如何从起步阶段开始学习STM32 ——2 我应该学习HAL库还是寄存器库？

库寄存器的特征如下：低层级：直接操作硬件寄存器，代码与硬件紧密相关。高效：由于直接操作寄存器，代码执行效率高，资源占用少。灵活性：我们

charlie114514191·2025-02-16 22:22

C C++程序内存的分配_c++分配空间

一、一个C/C++编译的程序占用内存分为以下几个部分：栈区（stack）：由编译器自动分配与释放，存放为运行时函数分配的局部变量、函数参数、返回数据、返回地址等。其操作类似于数据结构中的栈。

2501_90326753·2025-02-16 22:51

蓝桥杯备考：贪心算法简介

贪心算法就是企图用局部最优的策略找出全局最优步骤就是1，把解决问题的过程分成若干步。2，每一步都选择当前看起来最优的解法。

无敌大饺子 1·2025-02-16 21:13

opencv全面详解教程

2.3从源码编译（高级）3.OpenCV基本操作3.1读取和显示图像3.2保存图像3.3视频处理4.图像处理操作4.1调整大小和裁剪4.2颜色空间转换4.3图像平滑（滤波）4.4边缘检测5.形态学操作6.特征检测与匹配

听忆.·2025-02-16 18:21

云计算、大数据、人工智能、物联网、虚拟现实技术、区块链技术

物联网一、物联网的基本概念二、物联网的特征(一)物体感知(二)信息传输(三)智能处理三、物联网关键技术(一)射频识别技术(二)产品电子编码(三)短距离通信技术(四)互联网(五)感知控制技术(六)无线网络技术

2301_79098963·2025-02-16 13:16

什么是平面环形无影光源

均匀照明：光线分布均匀，避免局部过亮或过暗。可调光强：通常支持亮度调节，适应不同需求。多种光源：可选LED、卤素灯等，LED因节能、寿命长而常用。应用领域

视觉人机器视觉·2025-02-16 12:07

java 知识点突击-(1-10)

java知识点突击-(1-10)01JDK、JRE、JVM什么区别02==和equals的区别03hashcode()与equals()的作用、区别和联系04重载和重写的区别05final的作用06为什么局部内部类和匿名内部类只能访问局部

栗子~~·2025-02-16 12:35

Springboot使用Thumbnailator压缩图片上传到阿里云OSS(无损压缩)

前提:图片的压缩大致有两种，一种是将图片的尺寸压缩小，另一种是尺寸不变，将压缩质量，一般对于项目我们需要第一种,即用户上传一张分辨率为3840 × 2160的图片，通过上传图片接口后上传到OSS上的图片分辨率会变成

一勺菠萝丶·2025-02-16 09:41

推荐频道