局部特征提取

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测 基于图像序列分析与主成分分析（PCA）的摔倒检测

步骤：时空特征提取：通过卷积神经网络（CNN）提取每一帧的视频图像特征。时间信息处理：使用循环神经网络（RNN）处理视频帧的时间序列，捕捉摔倒过程中的时序信息。摔倒判定：将时空特征输入到融合
人工智能专属驿站·2025-02-06 09:31

最近最少使用算法（LRU最近最少使用）缓存替换算法

该算法的核心思想是基于时间局部性原理，即刚被访问的数据在未来也很有可能被再次访问。实现LRU算法的实现可以通过一个双向链表和一个哈希表来完成。
辞半夏丶北笙·2025-02-06 06:35

51单片机寄存器B访问c语言,51单片机C语言学习 6

SMALL存储模式把所有函数变量和局部数据段放在8051系统的内部数据存储区这使访问数据
公子大白0m0·2025-02-06 05:31

人工智能-数据分析及特征提取思路

1、概况基于学生行为数据预测是否涉黄、涉黑等。2.数据分析数据分析的意义包括得到数据得直觉、发掘潜在的结构、提取重要的变量、删除异常值、检验潜在的假设和建立初步的模型。2.1数据质量分析2.1.1数据值分析查看数据类型：首先明确各字段的数据类型，例如学生标识通常为字符串类型（如学号），访问时间一般是日期时间类型，访问网址、搜索关键词等为文本类型，停留时长、访问频次等则是数值类型，而是否涉黄涉黑标签
power-辰南·2025-02-06 03:10

大语言模型应用指南：工作记忆与长短期记忆

这主要是因为N-gram模型只能捕捉到词汇之间的局部依赖关系，而无法捕捉到更长范围内的语义信息。1.2研究现状近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的语言模型逐渐崭露头角。其中，长短期记忆网
AI天才研究院·2025-02-06 00:51

【YOLOv10改进[注意力]】引入2024.9的LIA(local importance-based attention,基于局部重要性的注意力) | 图像超分辨率任务

本文将进行在YOLOv10中引入2024.9.20的LIA模块魔改v10，文中含全部代码、详细修改方式。助您轻松理解改进的方法。目录一LIA二安装YOLO三魔改YOLOv101整体修改①添加python文件
Jackilina_Stone·2025-02-05 20:23

流式学习(简易版)

流形本质上是一个局部类似于欧几里得空间的空间，即它在某些尺度下看起来像我们熟悉的平面或曲面，但整体结构可能是复杂的。
想成为配环境大佬·2025-02-05 20:51

人机环境系统智能生态是弥聚的

一、分布式与集中式的融合机制分布式特性常常涉及去中心化架构，节点（如智能设备、人类用户）具备自主决策能力（如边缘计算），通过局部交互实现全局目标（如区块链共识机制）。
人机与认知实验室·2025-02-05 15:16

算法第五期——贪心法（Python）

目录贪心法例子：最少硬币问题贪心和动态规划例题：快乐司机思路：代码：例题：旅行家的预算思路：代码：例题：翻硬币思路代码例题：防御力思路代码贪心习题贪心法是一种算法思想，主要思想是每一步都选择局部最优。
小叶pyか·2025-02-05 13:01

蓝桥杯三国游戏（贪心）

贪心：不是从整体上考虑最优解，而是从局部考虑，类似dp贪心的决策是需要有无后效性的，且局部最优解可以推到整体最优31222321072分析：本题的意思是选择几个事件（可不连续），使得某一个国家胜利，但是具体是哪一个国家胜利呢
YYJ333_333·2025-02-05 08:23

Java中的ThreadLocal的使用与原理

1.ThreadLocal定义ThreadLocal是线程的局部变量，即使用ThreadLocal可以使用变量成为当前线程所独有的，对其他线程隔离。
见海z·2025-02-05 07:47

ThreadLocal原理和使用场景

简介ThreadLocal是一个关于创建线程局部变量的类。通常情况下，我们创建的成员变量都是线程不安全的。因为他可能被多个线程同时修改，此变量对于多个线程之间彼此并不独立，是共享变量。
Happytoo_·2025-02-05 07:14

【影像组学pyradiomics学习笔记】pyradiomics安装及介绍

pyradiomics是一个开源的python包，用于医学图像的影像组学特征提取。
Gu104·2025-02-05 03:50

黎曼几何引论：全纯截面曲率

对于二维曲面而言，曲率可以通过球面模型上的局部映射来直观地理解，即曲率等于该点处的局部面积与理想平面上面积的比例。然而，当讨论更高维空间或非欧几里得空间时，曲率的概念变得更为抽象且复杂。
AI大模型应用之禅·2025-02-04 17:06

基于Python实现机器视觉与深度学习相结合的项目

识别颜色最均匀的区域：使用图像的纹理分析方法（如局部二值模式LBP）来
max500600·2025-02-04 14:45

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

特征提取：-使用CountVectorizer将文本转换为词频向量。fit_transform方法在训练数据上拟合向量器并进行转换。
知识鱼丸·2025-02-04 14:40

【PDF提取局部内容改名】批量获取PDF局部文字内容改名 基于QT和百度云api的完整实现方案

通过批量获取PDF局部文字内容并改名，可以根据文件中的关键信息（如合同编号、报告标题等）为文件重新命名，提高档案管理的效率。2.学术资料整理在学术研究中，会收集大量的学术论文、研究报告等PDF文件。
平安喜乐-开开心心·2025-02-04 13:06

【漫话机器学习系列】054.极值（Extrema）

根据极值的性质，可以将其分为两类：局部极值（LocalExtrema）：函数在某点附近的最大值或最小值。全局极值（GlobalExtrema）：函数在整个定义域内的最大值或最小值。
IT古董·2025-02-04 11:13

Java多线程——线程安全性

那么就称这个类是线程安全的publicclassA{publicvoidtest(){//....}}无状态对象是线程安全的，其不包含任何域，也不包含任何对其他类中域的引用，调用过程产生的临时状态也仅存在于线程栈上的局部变量中竞态条件
松仔log·2025-02-04 10:09

python实例化类的存储内存地址_【JVM之内存与垃圾回收篇】对象实例化内存布局与访问定位...

对象实例化内存布局与访问定位从各自具体的内存分配上来讲new的对象放在堆中对象所属的类型信息是放在方法区的方法当中的局部变量放在栈空间这new的对象怎么把三块粘合到一起就是这章的内容了对象实例化面试题美团
学姐吖·2025-02-04 07:47

构建由局部观测、分布式决策与全局奖励协同作用的多智能体强化学习系统

1.问题背景与建模：从自治调度到POMDP1.1自治调度问题与多智能体环境在实际应用中（例如生产调度、资源分配等），多个自治决策单元（智能体）需要在一个共享的环境中协同工作，每个智能体只能获取局部信息（
由数入道·2025-02-04 05:30

lua程序设计第六章函数的用法以及练习题答案

当函数只有一个参数，且参数是字符串常量或者表构造器时，括号可以不用加print"Helloworld"print("Helloworld")f{x=10,y=20}f({x=10,y=20})参数的行为与局部变量的行为完全一致
vvc223c·2025-02-04 05:56

python:函数提高

1.变量的作用域与变量修改局部变量：定义在函数内部，生存范围在函数内部。全局变量：在函数内部外部都可生效的变量。
muxue178·2025-02-04 00:20

机器学习笔记——特征工程、正则化、强化学习

文章目录特征工程（FzeatureEngineering）1.特征提取（FeatureExtraction）手工特征提取（ManualFeatureExtraction）：自动特征提取（AutomatedFeatureExtraction
好评笔记·2025-02-04 00:48

python 图像特征提取_python实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类的步骤

题目描述这篇博文是数字图像处理的大作业.题目描述:给定40张不同风格的纹理图片,大小为512*512,要求将每张图片分为大小相同的9块,利用其中的5块作为训练集,剩余的4块作为测试集,构建适当的模型实现图片的分类.图片如下图所示:分析:由于数据集太小,所以神经网络模型并不适合此类的图像处理.就需要寻找方法提取图像的纹理信息.本文采用LBP的方法提取图像的纹理信息,然后转化成直方图作为图像的特征,然
weixin_39969060·2025-02-03 22:28

Python 图像处理进阶：特征提取与图像分类

特征提取特征提取是计算机视觉中的一个重要环节，它可以从图像中提取出有助于后续处理的特征，比如用于识别和分类的关键点、纹理等。常见的特征提取方法包括SIFT、SURF和ORB等。
极客代码·2025-02-03 21:23

A deep multimodal fusion method for personality traits prediction

研究方法模型架构：视觉特征提取：使用预训练模型ViT-B16和VGG16。音频特征提取：使用预训练模型VGGish。文本分析：使用预训练模型GloVe。
m0_59933522·2025-02-03 21:20

Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的无监督学习算法，用于数据降维和特征提取。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，同时保留数据的主要特征和信息。
AI天才研究院·2025-02-03 20:17

深度学习盛行，还记得哪些传统机器学习方法和模型？

这些传统方法通常依赖于手工设计的特征提取和模型结构。而深度学习是一种机器学习技术，它通过深层神经网络从原始数据中学习特征表
硬件学长森哥·2025-02-03 19:11

初识C语言02

变量：局部变量和全局变量。
HIS~story @ 哲·2025-02-03 18:56

《Vue 组件化开发：构建可复用的模块》

组件的定义是实现应用中局部功能代码和资源的集合。Vue.js的组件化用于将UI页面分割为若干组件进行组合和嵌套。它是一种高效的处理复杂应用系统的方式，能够更好地明确功能模块的作用。
计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-02-03 15:06

【图像处理】基于双目立体匹配的景深计算（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.双目相机标定2.图像预处理3.特征提取与匹配4.视差计算5.深度图生成与校正6.景深计算7.误差分析与优化应用领域2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述双目立体匹配一直是双眼视觉的研究热点
然哥爱编程·2025-02-03 15:05

【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述两阶段算法概述第一阶段：特征提取与表示学习第二阶段：调度策略生成与优化研究挑战与前景2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法，
宇哥预测优化代码学习·2025-02-03 12:08

贪心算法.

序幕贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种在求解问题时采取逐步构建解决方案的策略，每一步都选择当前状态下局部最优的解，期望通过局部最优解能够得到全局最优解。以上为了严谨性，引用了官方用语。
ん贤·2025-02-03 11:33

【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述两阶段算法概述第一阶段：特征提取与表示学习第二阶段：调度策略生成与优化研究挑战与前景2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法，
Ps.729·2025-02-03 11:31

Python面试宝典13 | Python 变量作用域，从入门到精通

Python中有四种作用域：局部作用域（Local）：在函数或代码块内部定义的变量，只能在该函数或代码块内部访问。局部变量的作用域范围最小，只能在定义它们的函数或代码块内部使用。defmy_
多森AI·2025-02-03 06:51

深度学习：基础原理与实践

深度学习模型能够自动从原始数据中提取复杂的特征，而不需要人为设计特征提取算法。定义：深度学习可以定义为使用深层神经网络进行学习的过程，这些网络由多个非线性的变换组成，能够学习数据的多层次表示。
阿尔法星球·2025-02-03 06:49

学习日志011--模块，迭代器与生成器，正则表达式

可以更方便地对代码进行局部修改，而不需要浏览整个项目的代码。‌增强代码的可读性‌：分文件编程允许开发者
Z211613347·2025-02-02 18:16

基于Lagrange-Newton法的SQP局部算法python实现

序列二次规划（SQP）是解决约束优化问题中较好的一种算法，其流程为在实现算法的过程中，使用了scipy.optimize模块：scipy.optimize.minimize(fun,x0,args=(),method=None,jac=None,hess=None,hessp=None,bounds=None,constraints=(),tol=None,callback=None,option
笛在月明·2025-02-02 13:42

《深度学习入门：梯度下降法全解析，小白必看！》

）2.随机梯度下降（StochasticGradientDescent,SGD）3.小批量梯度下降（Mini-BatchGradientDescent）四、梯度下降的挑战与解决方案1.学习率的选择2.局部最小值与鞍点
Lemon_wxk·2025-02-02 12:38

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三
小李很执着·2025-02-01 23:43

Encoder-only decoder-only encoder-decoder大模型的区别

-优点：能够更好地理解输入文本的语义和上下文信息，适合需要特征提取的任务。-缺点：无法直接生成文本输出。-代表模型：BERT、RoBERTa、ALBERT等。
阿牛牛阿·2025-02-01 23:40

机器学习笔记——特征工程

文章目录特征工程（FzeatureEngineering）1.特征提取（FeatureExtraction）手工特征提取（ManualFeatureExtraction）：自动特征提取（AutomatedFeatureExtraction
好评笔记·2025-02-01 21:56

不同物体运动方向的检测-python

方法优点适用场景缺点光流法实时性强、支持稠密方向分析视频流中物体整体运动对背景复杂场景鲁棒性差特征点跟踪精确捕捉局部运动特征点明显的物体特征点丢失影响结果帧间差分简单快速，适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测
人工智能专属驿站·2025-02-01 20:49

ArkTS编程规范

文章目录目标和适用范围规则来源章节概览代码风格编程实践术语和定义总体原则命名类名、枚举名、命名空间名采用UpperCamelCase风格变量名、方法名、参数名采用lowerCamelCase风格常量名、枚举值名采用全部大写，单词间使用下划线隔开避免使用否定的布尔变量名，布尔型的局部变量或方法需加上表达是非意义的前缀格式使用空格缩进
RZer·2025-02-01 19:38

闪存学习_3：闪存SW（软件，software）

闪存学习_3：闪存SW（软件，software）一、闪存所需软件1、闪存任务2、闪存执行任务所需软件二、闪存读写1、写请求具有空间局部性2、固定的编程顺序（FPS，FixedProgramSequence
炸毛小怪·2025-02-01 15:07

C/C++的堆栈内存分配详解

栈（Stack）内存分配1.栈的特点栈是一种LIFO（LastIn,FirstOut）数据结构，主要用于存储函数调用、局部变量和函数参数。栈内存的分配和释放由编译器自动管理，具有以下特点
哆啦叮当·2025-02-01 03:25

Transformer模型解码器部分实现

说明：部分内容来自于网络教程，如有侵权请联系本人删除教程链接：2.4.2解码器-part2_哔哩哔哩_bilibili1.解码器层的作用作为解码器的组成单元，每个解码器层根据给定的输入向目标方向进行特征提取操作
APPLECHARLOTTE·2025-02-01 03:24

机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型

3.特征提取：特征提取是语音信号处理的一个重要部分，通过对音频数据进行分析，提取其中特有的频率、音调、幅度等数学特征，并转化成数字特征。4.模型训练：在特征提取完
坐望云起·2025-02-01 00:32

java中的参数传递

2.基础数据类型①基础数据类型的内存分配基础数据类型是在栈内存中分配，当你声明一个基本数据类型变量时，会直接在栈上分配空间，栈内存用于存储局部变量和方法调用时的临时变量，这种内存的分配和释放速度是非常快的
linab112·2025-01-31 17:00
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