手部关键点数据集

【论文阅读】基于思维链提示的大语言模型软件漏洞发现与修复方法研究

尽管已有多种防御技术被提出，基于深度学习（DL）的方法因能规避传统技术瓶颈而备受关注，但面临两大核心挑战：任务专用标注数据集的规模质

君的名字·2025-03-27 06:50

C#之基础3---③（集合，数组与集合的区别，哈希表，哈希函数，C#中的静态方法与非静态方法）

集合ArrayList（）：把各种类型的数据集合在一起，通过下标来遍历显示。集合是一个类，因此必须在向该集合添加元素之前，声明类的实例，需usingSystem.Collections。集合的

Elsa~·2025-03-27 05:49

数据清洗三部曲：缺失值填充、重复值剔除与类型转换实战指南

一、缺失值处理：让数据重获新生1.1缺失值检测使用pandas快速定位缺失值：importpandasaspdimportnumpyasnp#创建示例数据集data={'订单ID':[1001,1002,1003,1

……-……·2025-03-26 23:02

HarmonyOS NEXT 中级开发笔记：电竞直播应用的数据库设计与实践

这里简单记录一些关键点和代码实现，供同行参考。

·2025-03-26 21:52

vscode在win10上安装modelscope库的C盘缓存优化方法

【问题说明】：笔者在VSCode上安装扩展插件和modelscope模型和数据集，发现默认都直接安装和缓存在C盘中，使得C盘的空间消耗特别快。

何雷 — 智能网联汽车·2025-03-26 20:10

基于Azure云平台整合Delta Lake、Databricks和Azure Machine Learning的MLOps架构

设计Azure云架构方案实现AzureDeltaLake和AzureDatabricks的机器学习工程（MLOps），提供可靠数据集使得训练数据版本化，确保模型复现性，并集成AzureMachineLearning

weixin_30777913·2025-03-26 17:48

库内加工的几个关键点

在仓库的日常运营中，库内加工扮演着至关重要的角色。它不仅能够提升产品的附加值，还能优化库存管理，提高出库效率。从仓库操作管理的角度来看，库内加工主要分为三类：原产品基础上的加工、组合加工以及拆解加工。原产品基础上的加工，如换包装、贴标签、覆膜、塑封等，旨在提升产品的外观或满足特定的销售需求。这类加工方式不改变产品的总数量，但管理时需准确记录加工件数，以统计工作量、成本，并区分已加工与未加工产品，避

·2025-03-26 16:10

Spring MVC核心技术：从请求映射到异常处理

2.2ServletAPI直接操作2.3SpringMVC语义化跳转三、文件上传实战指南3.1配置上传解析器3.2文件处理核心代码3.3文件下载实现四、异常处理最佳实践4.1局部异常处理4.2全局异常处理器五、性能优化关键点六

躲在云朵里`·2025-03-26 16:38

Java 集合框架

1.集合框架概述Java集合框架（JavaCollectionFramework,JCF）是Java语言中用于存储、操作和管理数据集合的一整套标准接口和类。

clk6607·2025-03-26 12:41

奥运会数据分析，奥林匹克数据分析并绘图，python数据分析绘图，期末大作业项目

目录设置Python环境查看输入目录中的文件加载并查看数据集计算不重复活动次数根据活动特定的身高-体重平均值填充缺失值处理年龄列中的缺失值删除奖牌列中的缺失值数据可视化年龄的箱形图城市频率的条形图奖牌频率的条形图季节频率的条形图性别身高体重的散点图编辑不同奖牌获得者的身高体重分布按季节划分的年龄分布箱形图按性别划分的体重分布

licy__·2025-03-26 09:47

iPaaS集成平台数据监控：预警机制保障数据安全与稳定

iPaaS（集成平台即服务）作为企业级数据集成与管理的关键技术，为企业提供了高效、灵活且强大的数据监控与预警能力。

谷云科技RestCloud·2025-03-26 08:46

java:实现MD5查看器（附带源码）

算法简介2.3Java中的MessageDigest类项目需求与分析3.1项目目标3.2功能需求分析3.3异常处理与鲁棒性要求系统设计与实现思路4.1整体架构设计4.2MD5查看器的核心实现方法4.3设计关键点与注意事项详细代码实现及注

Katie。·2025-03-26 08:38

Python机器学习：基础、算法与实战

1:《Python机器学习：基础算法与实战》内容简介本书基于Python语言，结合实际的数据集，介绍了机器学习算法以及数据分析方法的应用。

大梦想程序商店·2025-03-26 07:03

python版：使用TotalSegmentator可在1分钟内自动分割全身117个器官，附批量技巧

TotalSegmentator是在大型数据集上使用nnUNetV2训练的一个AI模型，可以在CT数据上自动分割全身117个器官（见文末）！同时还可以分割部分血管，脑出血，胸腔积液等（后面会介绍）。

Bryan Ding·2025-03-26 06:25

YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入24年ECCV的自调制特征聚合注意力模块(SMFA)，并构建C2PSA_SMFA

然而，关键点积SA需要大量的计算资源，这限制了其在低功耗器件中的应用。此外，模拟退火机制的低通特性限制了其捕获局部细节的能力，从而导致平滑的重建结果。针对该问题，该文提出

小李学AI·2025-03-26 06:54

点云库使用场景以及编译和使用实例

点云是由大量的三维坐标点组成的数据集，通常用来表示物体或环境的表面。

爱学习的大牛123·2025-03-26 05:45

《Python实战进阶》第32集：使用 TensorFlow 构建神经网络

通过实战案例，我们将使用MNIST数据集构建一个手写数字识别模型，帮助您掌握TensorFlow的基本用法。核心

带娃的IT创业者·2025-03-26 01:46

第十四章：模板实例化_《C++ Templates》notes

模板实例化核心知识点解析多选题设计题关键点总结核心知识点解析两阶段查找（Two-PhaseLookup）原理：模板在编译时分两个阶段处理：第一阶段（定义时）：检查模板语法和非依赖名称（Non-dependentNames

郭涤生·2025-03-26 00:09

探索Python中的快速排序算法

与冒泡排序、插入排序和选择排序等简单排序算法相比，快速排序具有更优越的时间复杂度，尤其在处理大型数据集时表现突出。本文将介绍快速排序的原理、实现方法以及其时间复杂度。

_L1u_J14n·2025-03-25 23:37

帕金森病致生活艰难，如何缓解心理负担？

你是否留意到身边有人手部不由自主地颤抖，且肢体变得僵硬，行动也愈发迟缓？这很可能是帕金森病的症状。帕金森病是一种常见的神经系统退行性疾病，多发生于中老年人。

在陶艺馆摆造型的砂糖橘·2025-03-25 23:33

有哪些使用 DHTMLX 小部件创建 JavaScript 数据透视网格的关键点？

CodeCraft Studio·2025-03-25 22:57

6 卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

代码实现了基本的CNN共两层神经网络，包括两层卷积层两层池化层使用的数据集为单通道28*28像素的MNIST数据集，共10个标签训练集可直接在代码里下载代码模块如下：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets

机械专业搞视觉的小白·2025-03-25 21:18

基于Python卷积神经网络的Mnist手写数字识别

Mnist数据集是一个包含大量手写数字图片的数据集，被广泛用于训练和测试各种图像识别算法。使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）来解决手写数字识别问题，不

2301_79809972·2025-03-25 20:12

二叉树的遍历（代码实现+详细注释）

文章目录层级遍历代码实现的每一步解释初始化循环遍历后序遍历代码实现的每一步解释初始化循环遍历后序遍历（递归实现）递归后序遍历的执行步骤代码实现的每一步解释递归过程示例递归的关键点层级遍历代码实现的每一步解释

嘤国大力士·2025-03-25 18:27

Python使用SVC算法解决乳腺癌数据集分类问题——寻找最佳核函数

Python使用SVC算法解决乳腺癌数据集分类问题——寻找最佳核函数最佳内核模板解决思路代码最佳内核您的任务是选择最佳内核，使用SVC算法解决乳腺癌数据集的分类问题。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-25 17:18

神经网络解决非线性二分类

具体步骤包含生成数据集、定义神经网络模型、训练模型、测试模型以及可视化决策边界。

欣然～·2025-03-25 12:37

31天Python入门——第12天:迭代器·生成器底层竟是这样子的

语句使用生成器对于可迭代对象、迭代器、生成器的理解生成器的工作原理生成器生成器是一种特殊类型的函数，可以按需生成一系列的值，而不是一次性将所有值都计算出来并存储在内存中.生成器可以大大节省内存消耗，特别适用于处理大型数据集或无限序列

安然无虞·2025-03-25 08:43

享元模式的原理的详细解析以及使用案例。

关键点包括内在状态和外在状态的区分，工厂类管理共享对象，以及如何实现对象的复用。享元模式可以作为另一种工具，特别是在处理大量相似对象时。

一个儒雅随和的男子·2025-03-25 06:53

MediaPipe实时机器学习框架

模块作用应用场景Hands手部关键点检测（21关键点）手势识别、手语翻译、虚拟鼠标Po

EngineerSuTao·2025-03-25 05:14

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法

传统机器学习依赖于预先收集的静态数据集进行训练，这种方法在面对不断变化的环境时显得捉襟见肘。

熵减画眉·2025-03-25 01:48

nodejs ,npm 发布包的一些问题

你提到的问题非常实际，也是每个开发者在发布Node.js包时需要考虑的关键点。以下是逐步解答你的所有问题，并解释依赖管理、发布过程、依赖大小、冲突解决以及如何修改和托管到GitHub的具体细节。

Batman_curry·2025-03-24 21:45

残疾人员检测数据集VOC+YOLO格式3168张5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)：3168标注数量(xml

FL1623863129·2025-03-24 19:05

英伟达开源超强模型Nemotron-70B；OpenAI推出Windows版ChatGPT桌面客户端

Niemotron-70B的开发基于Llama-3.1，且开源数据集加强其训练效果。分析指出，英伟达的策略是

go2coding·2025-03-24 14:55

生物信息复习笔记（3）——GEO数据库

一个测序数据集里有很多个GSM，点进去可以看到该样本的各种信息（样本来源，临床表征，各种处理样本方式，处理数据方式）。GSE：包含所有信息的完整数据集。（最重要）做生信样本量不能少：30以上。精准搜索

Kriol·2025-03-24 13:44

物联网（IoT）系统中，数据采集器拿来即用

在物联网（IoT）系统中，数据采集器（也称为网关或数据集中器）扮演着至关重要的角色，主要负责从各种传感器和设备中收集数据，并将其转换为统一的格式后传输到云端或本地服务器进行处理和分析。

小赖同学啊·2025-03-24 11:29

自动化测试 —— Pytest fixture及conftest详解

fixture中的代码可以定制，满足多变的测试需求，包括定义传入测试中的数据集、配置测试前系统的初始状态、为批量测试提供数据源等等。

程序员曦曦·2025-03-24 10:21

YOLOV8多模态(可见光+红外光，基于Ultralytics官方代码实现）

YOLOV8双分支模型架构图YOLOV8多模态目标检测前言：环境配置要求1.数据集DroneVehicle数据集(可见光+热红外)2.数据集文件格式(labeles:YOLO格式)3.权重文件下载4.配置模型

@M_J_Y@·2025-03-24 07:20

操作系统高频（一）线程与进程

⭐⭐⭐进程进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配的基本单位。是操作系统结构的基础。进程是线程的容器。

HUZ_小Z·2025-03-24 06:16

动作捕捉手套如何让虚拟现实人机交互 “触手可及”？

其内置的感应节点、震动器和反馈装置，能够精准捕捉手部的细微动作，并实时转化为虚拟空间中的自然、流畅互动。在VR娱

广州虚拟动力-动捕&虚拟主播·2025-03-24 06:38

图神经网络实战——分层自注意力网络

图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为

盼小辉丶·2025-03-24 05:32

使用 Airbyte Typeform 加载器进行数据文档化

在数据集成的世界中，Airbyte是一个非常强大的平台，它为我们的ETL管道提供了从API、数据库和文件到数据仓库和湖泊的连接器。

shuoac·2025-03-24 04:55

基于NanoDet的无人机交通违规监控系统设计与实现

本博客详细介绍了数据集的构建、模型的训练与推理、碰撞检测算法的实

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-24 02:09

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

Java面试高频问题深度解析：JVM、锁机制、SQL优化与并发处理

SQL优化时，EXPLAIN中需要关注哪些关键点？什么是覆盖索引？SELECT*一定不会命中索引吗？SELECT*和SELECT全字段在性能上有区别吗？什么是回表？它与索引有什么关系？

Debug Your Career·2025-03-24 00:49

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点

XW-ABAP·2025-03-23 19:07

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

为什么选鸢尾花数据集：数据量小、特征明确，适合教学演示。Scikit-learn优势：提供现成算法和工具，无需从头写数学公式。二、环境准备：5分钟快速上手目的：搭建可运行的代码环境，避免卡在工具安装环

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

机器学习实战第一章机器学习基础

机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息； 2、机器学习能让我们自数据集中受启发

LuoY、·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-23 18:26

《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks

这种自适应性是CL-FEFA区别于传统对比学习（如SimCLR、SupCon）的一个关键点。定义方式：指示矩阵

阳光明媚大男孩·2025-03-23 17:49

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