开放集识别第12页

新手村：统计量均值、中位数、标准差、四分位数

Mean=∑i=1nxin\text{Mean}=\frac{\sum_{i=1}^{n}x_i}{n}Mean=n∑i=1nxi对于数据集[1,2,3,4,5]，均值为(1+2+3+4+5)/5=3(

嘉羽很烦·2025-03-16 18:55

tomcat8.5

HTTP协议：服务器与客户端之间交流的一种协议，通过规定好的结构来识别相互的内容。BIO(blockingio)阻塞IO，N

咱家阿星·2025-03-16 18:55

【解锁机器学习：探寻数学基石】

游戏乐趣·2025-03-16 17:23

深入解析 item_get_app 接口：获取淘宝 APP 商品详情原数据

淘宝开放平台提供的item_get_app接口允许开发者获取淘宝APP上的商品详情原数据，包括商品标题、价格、销量、描述、SKU信息等。这些数据可用于竞品分析、市场调研、商品推荐等多种场景。

2501_90907859·2025-03-16 17:22

如何干好测试管理工作

因此，要努力营造一个“开放、信任、主动分享”的团队氛围，促进跨部门、跨角色的高效协同，从而提升整体测试质量与效率。一、测试管理的背景和重要性测试管理

·2025-03-16 17:04

利用 OpenCV 库进行实时目标物体检测

通过摄像头捕获实时视频帧，将其与预先加载的参考图像进行特征匹配，从而识别出视频帧中是否存在与参考图像匹配的物体。二、环境依赖OpenCV：用于图像处理、特征提取和匹配等操作。

欣然～·2025-03-16 15:08

AI笔记——语音识别

摘要：语音识别（AutomaticSpeechRecognition,ASR）是人工智能领域的一项重要技术，它将人类的语音信号转换成文字。

Yuki-^_^·2025-03-16 15:07

php中文乱码问号,如何解决PHP中文乱码问题？

作为该国家/区域内信息处理的基础，字符编码集起着统一编码的重要作用。字符编码集按长度分为SBCS(单字节字符集)，DBCS(双字节字符集)两大类。

Helios-Yang·2025-03-16 15:07

自动语音识别（ASR）模型全览

适用场景：早期电话语音识别（嵌入式设备）、孤立词识别（工业控制终端）

u013250861·2025-03-16 15:05

Redis缓存判断热点数据及进行数据预热的几种方式介绍

热点数据计算整体来讲就是基于访问频率，可以是整体的访问次数，可以是一定时间内的频率，可以是部分请求的采样，可以借助成熟工具等，要根据业务需求来定1.基于访问频率原理：通过统计每个键的访问频率（如每秒访问次数），识别出访问频率最高的数据

hxj..·2025-03-16 15:35

mysql中in和exists的区别?

下面是它们的主要区别：1.IN子查询IN用于检查某个值是否存在于一个给定的值列表中，通常用于列和子查询结果集的比

java1234_小锋·2025-03-16 15:02

uni-app App 端分段导出 JSON 数据为文件

在开发过程中，我们经常需要将大量数据导出为JSON文件，尤其是在处理长列表或大数据集时。然而，直接将所有数据写入一个文件可能会导致性能问题，尤其是在移动设备上。

_虾仁不眨眼_·2025-03-16 15:30

深度学习处理时间序列（2）

（让人想到波，想到傅里叶变换）对于这个数据集，如果你想根据前几个月的数据来预测下个月的平均温度，那么问题很简单，因为数据具有可靠的年

yyc_audio·2025-03-16 14:25

智慧医疗蛀牙检测数据集VOC+YOLO格式2792张3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)：2792标注数量(xml

FL1623863129·2025-03-16 13:51

计算机组成与设计：硬件软件接口（RISC-V版）

第二章总结本篇主要总结RSIC-V的指令集，分别介绍不同类型的指令功能以及指令的使用示例。

忧··2025-03-16 13:18

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集1.背景介绍大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。

AI天才研究院·2025-03-16 13:17

RISC-V架构 vs ARM架构：硬件工程师的深度对比

1.架构设计：精简vs成熟RISC-V：开源与模块化RISC-V是一种基于精简指令集计算（RISC）原则的开源指令集架构（I

ICGOODFIND1·2025-03-16 12:15

Web安全攻防入门教程——hvv行动详解

这个领域不仅涉及防御措施的实现，还包括通过渗透测试、漏洞挖掘和模拟攻击来识别潜在的安全问题。本教程将带你入门Web安全攻防的基础概念、常见攻击类型、防御技术以及一些实战方法。

白帽子黑客罗哥·2025-03-16 12:45

kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记

问题描述：通过从3D全身照片(TBP)中裁剪出单个病变来识别经组织学确诊的皮肤癌病例数据集描述：图像+临床文本信息评价指标：pAUC，用于保证敏感性高于指定阈值下的AUC主流方法分析（文本）基于CatBoost

supernova121·2025-03-16 12:10

机器视觉|手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计

手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计在实时计算机视觉应用中，手部检测与关键点估计是实现手势识别的重要基础。

RockLiu@805·2025-03-16 12:39

RISC-V与ARM

RISC-V与ARMRISC-V架构RISC-V架构特点ARM架构RISC-V与ARM指令集架构(ISA)基本上是汇编级程序员，或编译器编写者可见的机器部分。ISA是软件与硬件相遇的地方。

IT_Beijing_BIT·2025-03-16 11:36

Python 在人工智能领域的实际6大案例

二、案例一：手写数字识别（MNIST）1.背景介绍手写数字识别是机器学习领域的经典入门项目，MNIST数据集包含了

Solomon_肖哥弹架构·2025-03-16 10:00

《Python深度学习》第四讲：计算机视觉中的深度学习

想象一下，计算机可以自动识别照片中的物体、人脸，甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇？其实，这一切都离不开深度学习中的卷积神经网络（CNN）。今天，我们就来深入了解一下CNN是如何工作的。

earthzhang2021·2025-03-16 10:56

万人在单一世界互动问答集(2)---公开数据多少玩家能进行多少即时互动？

在先前的测试数据，每个逻辑伺服器能处理约80万个任务/秒，每个任务影响3-5个物件。若我们假设10个逻辑伺服器，每秒可处理800万个互动，而这是在24,000名玩家的情境下（每个代理服务处理2,400名玩家，假设10个代理）。测试数据显示，每个代理服务处理2,400名玩家时，流量为220MiB/s。若我们同样线性推算，则60,000名玩家将产生约5.5GiB/s（约5500MiB/s）的网路流量，

微网兔子·2025-03-16 10:56

KNN算法性能优化技巧与实战案例

一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离，时间复杂度为（n=样本数，d=特征维度）内存占用需全量存储训练数据，大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去

可问可问春风·2025-03-16 09:22

基于人工智能的智能视频内容分析系统

基于人工智能的智能视频内容分析系统系统功能1.视频数据预处理降噪与滤波：去除视频画面中的噪点和干扰画质增强：调整亮度、对比度和色彩平衡关键帧提取：减少数据量，提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型

小彭律师·2025-03-16 09:21

【基于PyTorch】多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务

应用使用场景情感分析：识别用户评论的情感，例如正面评论和负面评论。垃圾邮件检测：鉴别电子邮件是否为垃圾邮件。新闻分类：将新

鱼弦·2025-03-16 09:16

Java对正则表达式的支持（手机、身份证校验）

目录1【数量:单个】字符匹配2【数量:单个】字符集(可以从里面任选一个字符)。

周里奥·2025-03-16 07:36

Matlab多种算法解决未来杯B的多分类问题

1.读取数据首先，我们从Excel文件中读取训练集和测试集：2.训练集划分我们将80%的数据用于训练，20%用于验证。3.训练多个模型我们选取8种常见分类模型，并存储预测结果。

Subject.625Ruben·2025-03-16 06:05

基于群智能算法的三维无线传感网络覆盖优化数学模型-可以使用群智能算法直接调用进行优化，完整MATLAB代码

在三维监测区域中随机抛洒NNN个传感器节点，形成节点集S={s1,s2,s3,⋯ ,sN}S=\{s_1,s_2,s_3,\cdots,s_N\}S={s1,s2,s3,⋯,sN}，第iii个节点的坐

算法小狂人·2025-03-16 06:04

SSL证书自动续签(解决泛域名续签问题)

使用证书证书续期脚本linux定时执行脚本泛域名SSL证书自动生成并自动续期自动续期使用Let’sEncrypt证书颁发机构和certbot客户端共同完成Let’sEncryptLet’sEncrypt是一家免费、开放

月会·2025-03-16 06:59

DeepSeek：全栈开发者视角下的AI革命者

从自动驾驶到智能制造，再到自然语言处理和图像识别，AI正在逐渐渗透并改变着我们的生活和工作方式。

大富大贵7·2025-03-16 05:28

Assembly语言的自然语言处理

从语音识别、机器翻译到情感分析等，NLP正在改变我们与信息之间的互动方式。不过，当前主流的NLP研究通常是用高级编程语言（如Python、Ja

花韵婷·2025-03-16 05:57

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）数据分享：气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）该数据集包括中国2001~2018年月尺度或年尺度的地表短波波段反照率

树谷-胡老师·2025-03-16 04:50

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。

kkchenkx·2025-03-16 04:17

mybatis一对多结果集,主表分页查询,子表条件查询

文章目录前言一、举个栗子二、如何解决这个问题1.嵌套查询2.嵌套结果集查询根据如上思路,这里做些伪代码方便大家理解总结太复杂了,有更简单的前言一对多查询mybatis中一对多的查询一般分为两种:嵌套查询

寂寞旅行·2025-03-16 04:15

MyBatis高级查询：一对多查询详解

MyBatis免除了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集的工作。

蓝天资源分享·2025-03-16 03:13

计算机系统04 - Unicode 和 UTF-8

什么是字符集认识Unicode字符集为什么要使用Unicode字符集Unicode编码标准Unicode编码格式UTF-8编码UTF的字节序问题总结什么是字符编码什么是字符？

是小崔啊·2025-03-16 03:10

【AI热点】MCP协议深度洞察报告

模型上下文协议（ModelContextProtocol，简称MCP）是一种由Anthropic于2024年底提出的开放标准协议。

碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

#PyCharm 2024.1新增功能

以下是对这些新增功能的详细解析：一、智能编码辅助HuggingFace模型和数据集文档预览PyCharm2024.1引入了HuggingFace模型和数据集的快速文档预览功能。

Dingdangr·2025-03-16 02:05

正则表达式全解析 + Java常用示例

目录一、正则表达式基础（一）元字符（二）字符集（三）量词二、正则表达式常用示例（一）验证邮箱格式（二）验证电话号码格式（三）提取网页中的链接（四）验证日期格式（五）验证URL格式三、正则表达式在Java

我真的不想做程序员·2025-03-16 02:05

从零开始探索C++游戏开发：性能、控制与无限可能

在虚幻引擎5渲染的次世代画面背后，在《巫师3》的庞大开放世界中，在《毁灭战士》的丝滑60帧战斗里，C++始终扮演着核心技术角色。

南玖yy·2025-03-16 02:32

DeepSeek：技术创作者的内容革命，从代码到爆文的AI全栈攻略

写作卡顿：明明代码跑通了，却在技术原理描述环节反复修改效率瓶颈：既要写技术文档又要运营专栏，时间永远不够用DeepSeek的多模态理解能力（支持代码+自然语言混合输入）和领域自适应特性（自动识别技术文档

不想加班的码小牛·2025-03-16 02:59

SDN架构解密：控制面如何“指挥”万亿级网络？ ——基于“大脑-四肢”模型的三层架构深度解析

摘要本文以“大脑-四肢”类比SDN三层架构，揭示控制器如何通过全局视图管理、南向接口标准化（如OpenFlow）与北向API开放能力，实现对万亿级网络的集中化控制。

不想加班的码小牛·2025-03-16 02:29

NPU的应用场景：从云端到边缘

NPU的应用场景非常广泛，主要包括以下几个方面：1.云计算与数据中心AI推理服务：在云端提供高效的AI推理服务，例如图像识别、语音识别。

绿算技术·2025-03-16 02:29

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都

bug菌¹·2025-03-16 01:26

《数据挖掘导论》第二章数据

Collectionofdataobjectsandtheirattributes特征值数值型的或者描述性的（男/女-->0/1）特征和特征值之间的区别：相同的属性可能被赋予不同的特征值，如身高的单位可能是米或者英尺不同的属性可以映射到相同的值集，

爱吃草莓的西瓜酱·2025-03-16 01:56

外呼系统破局电话管控：AI电销机器人合规运营实战指南

一、破解封号困局的三大核心策略1.运营商白名单通道接入三大运营商均开放企业智能外呼专线，这类线路具备免封号特性。某教育机构接入电信AI-PaaS平台后，日均外呼量稳定

ai_vx_3307623172·2025-03-16 01:53

思特奇实践项目入选2024年“数据要素×”大赛优秀项目案例集

2024年“数据要素×”大赛是国内首个聚焦数据要素开发应用的全国性大赛,由国家数据局联合有关部门主办,活动围绕《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》部署的工业制造、现代农业、文化旅游等12个行业领域对应设置12个赛道,旨在遴选出一批应用成效显著、创新性强、引领效应好的数据要素开发利用解决方案,带动相关技术产业发展。首届“数据要素×”大赛吸引了来自政产研学用等领域的近2万支队伍、10

资讯分享周·2025-03-16 01:53

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速？

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速是提升计算性能和处理大规模数据集的重要手段。下面将详细介绍如何在MATLAB中实现这些技术。

琛哥的程序·2025-03-16 00:18

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