拉普拉斯特征分解

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

Leetcode952. 按公因数计算最大组件大小

解题思路我的思路是对nums数组中的每一个数进行质因数分解，那么对于每一个因数可以维护一个并查集，对于一个数字将其质因数分解后的所有因子可以看作是一个连通集合。这样在线维护并查集大小即可。
hhhcbw·2025-02-17 14:21

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

matlab 延迟算子,时间序列分析-----2---时间序列预处理

2、统计时序分析(1)频域分析方法原理：假设任何一种无趋势的时间序列都可以分解成若干不同频率的周期波动发展过程：1)早期的频
这块必被安排·2025-02-17 12:42

【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

如何构建高效的 Vue 3 前端项目结构

在这篇文章中，我将分解Vue3项目的最优文件结
东锋1.3·2025-02-17 11:57

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

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

面向服务架构（SOA）详细介绍

面向服务架构（SOA）详细介绍1.概述面向服务架构（Service-OrientedArchitecture，SOA）是一种软件设计模式，通过将应用程序功能分解为可重用的服务来构建系统。
huaqianzkh·2025-02-16 23:27

（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

基于 LLM 的智能运维 Agent 系统设计与实现

一、运维Agent架构设计在设计智能运维Agent系统时，我们采用了模块化和事件驱动的架构思想，将复杂的运维场景分解为多个独立的能力域，并通过消息总线实现各组件的
LLM教程·2025-02-16 22:51

差分解方程

差分解方程差分法在数值求解偏微分方程（PDEs）和常微分方程（ODEs）时，可以分为隐式格式和显式格式。
やっはろ·2025-02-16 21:46

简化版奇异值分解（SVD）方法详解

简化版奇异值分解（SVD）方法详解奇异值分解（SVD）是一个强大的矩阵分解工具，广泛应用于数据降维、图像压缩、机器学习等领域。
DuHz·2025-02-16 21:36

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

CAMEL: 一个高度抽象的框架，依赖底层实现来完成任务

通过将系统分解为多个模块化、可组合的执行层，CAMEL能够提供灵活的结构，方便开发者根据需求进行配置和扩展。尽管框架本身提供了强大的抽象层，但它在实际运行时依赖于一些底层实现来处理具体的任务和计算
gs80140·2025-02-16 18:46

Spring Boot中使用RabbitMQ(2)

MessageBroker与AMQP简介MessageBroker是一种消息验证、传输、路由的架构模式，其设计目标主要应用于下面这些场景：消息路由到一个或多个目的地消息转化为其他的表现方式执行消息的聚集、消息的分解
D1561691·2025-02-16 16:34

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

拉普拉斯逆变换 (Inverse Laplace Transform)

拉普拉斯逆变换(InverseLaplaceTransform)概述拉普拉斯逆变换是拉普拉斯变换的逆过程，用于将频域中的函数转换回时域。
正是读书时·2025-02-16 09:39

YOLOv8中Bottleneck模块详解

1.Bottleneck模块介绍Bottleneck模块在YOLOv8中的作用是进行特征提取和增强，是网络中的核心构建模块之一。
王了了哇·2025-02-16 07:22

机器学习 网络安全

步骤下面是实现机器学习网络安全的流程，简单概括如下：步骤描述1.数据采集从网络安全日志或其他数据源中采集数据2.数据预处理对数据进行清洗、归一化和特征提取等操作3.模型选择选择适合网络安全场景的机器学习模型
网络安全Max·2025-02-16 06:15

【人工智能在制造业的具体应用案例-质量控制】

接下来，数据处理部分可能需要特征提取，比如从图像中
局外人_Jia·2025-02-16 05:13

Timeline 时间线基础用法

1、html内容Timeline可拆分成多个按照时间戳排列的活动，时间戳是其区分于其他控件的重要特征{{activity.updateBy}}{{activity.updateTime}}<divstyle
AiGarry·2025-02-16 05:10

代码随想录 Day 32 |【第八章 贪心算法 part 01】理论基础、455.分发饼干、376. 摆动序列、53. 最大子序和

2.贪心的解题步骤将问题分解为若干个子问题找出适合的贪心策略求解每一个子问题的最优解将局部最优解堆叠成全局最优解二、455.分发饼干代码随想录1.解题思路尽量用最大的饼干去满足胃口大的孩子。
Accept17·2025-02-16 00:33

从0开始制作ArcGis——第一章

shp文件是一个存储了非拓扑几何体及其属性信息的地理特征的数据集。
geocat·2025-02-15 21:41

背包总结——0-1背包及完全背包问题总结及代码模板

以0-1背包为例解释：n个物品具有的属性为重量和价值，其中总重量C将重量的属性限制住，求最大价值，即求另一属性的特征。针对背包问题：1、先判断属于0-1背包还是完全背包。
Baymax的学习日志·2025-02-15 20:32

机器学习里的逻辑回归Logistic Regression基本原理与应用

逻辑回归基于线性回归模型，其基本形式为：z=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+bz=w_1x_1+w_2x_2+\cdots+w_nx_n+bz=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+b其中xix_ixi是特征变量
硅基创想家·2025-02-15 19:54

Transformer

1.TransformerTransformer是一种新的、基于attention机制来实现的特征提取器，可用于代替CNN和RNN来提取序列的特征。
AI专题精讲·2025-02-15 18:18

数据结构 day05

数据结构day055.队列5.3.链式队列5.3.1.特征5.3.2.代码实现6.双向链表6.1.特性6.2.代码实现5.队列5.3.链式队列5.3.1.特征逻辑结构：线性结构存储结构：链式存储操作：创建
cd小白·2025-02-15 18:17

三:网络为什么要分层：OSI模型与TCP/IP模型

通过网络分层，复杂的网络通信过程被分解成多个独立的层次，每一层专注于完成特定的功能，从而使得网络协议的设计、实现和维护更加高效和灵活。
W楠·2025-02-15 18:47

《深度Q网络优化：突破高维连续状态空间的束缚》

深度Q网络基础回顾深度Q网络结合了深度学习强大的特征提取能力与Q学习的决策优化思想。在传统强化学习中，Q学习通过Q表记录每个状态-动作对
·2025-02-15 18:22

ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测

文章目录ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测概述数据集数据字段解释为何数据准备很重要主要功能与模块数据准备机器学习工作流代码结构说明数据准备模块机器学习工作流数据加载与分割特征工程与模型训练模型评估与预测实现细节与注意事项数据准备模块机器学习工作流性能优化项目优势
North_D·2025-02-15 14:18

什么是RTMP 和 RTSP？它们之间有什么区别？

简单地说，流协议就是在两个通信系统之间传输多媒体文件的一套规则，它定义了视频文件将如何分解为小数据包以及它们在互联网上传输的顺序，RTMP与RTSP是比较常见的流媒体协议。
wljslmz·2025-02-15 13:06

关于管理系统开发的密码安全设想

针对它们各自的特征，我打算：对于前者，
kinzlaw·2025-02-15 12:32

【OpenCV-Python】——哈里斯/Shi-Tomas角检测&FAST/SIFT/ORB特征点检测&暴力/FLANN匹配器&对象查找

目录前言：1、角检测1.1哈里斯角检测1.2优化哈里斯角1.3Shi-Tomasi角检测2、特征点检测2.1FAST特征点检测2.2SIFT特征检测2.3ORB特征检测3、特征匹配3.1暴力匹配器3.2FLANN
柯宝最帅·2025-02-15 10:17

计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法

计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法1.基本介绍1.1算法特点1.2检测步骤2.基本原理2.1关键点2.2尺度空间2.3高斯模糊2.3.1高斯函数2.3.2高斯模糊2.3.3高斯金字塔2.4DOG函数
-shiba-·2025-02-15 10:17

SolidWorks速成教程P3-3【零件 | 第三节】——草图绘制面&实线与构造线的区别

经过了前面的特征学习后，是不是感觉对SolidWorks越来越熟悉了？
阿齐Archie·2025-02-15 08:32

超火的Deepseek的MOE架构是什么?

以下是对其核心特点和工作原理的详细介绍：1.核心概念与架构MOE架构的基本思想是将模型划分为多个“专家”模块，每个专家专注于处理特定类型的任务或数据特征。在推理时，通过门控机制（GatingMec
魔王阿卡纳兹·2025-02-15 07:51

目标检测代码示例（基于Python和OpenCV）

随着技术的发展，目标检测算法不断演进，从传统的基于手工特征的方法到现代的深度学习方法，再到基于Transformer的架构，目标检测技术已经取得了显著的进步。
matlab_python22·2025-02-15 05:08

CentOS7 部署安装ClickHouse

OLAP场景需要在大型数据集上对具有以下特征的复杂分析查询进行实时响应：数据集可以是巨大的——数十亿或数万亿行数据组织在包含多列的表中只选择少数几列来回答任何特定的查询必须以毫秒或秒为
zhua.er·2025-02-15 05:06

Python+Appium+POM实现APP端自动化测试

主流设计模式之一，页面对象模型：结合面向对象编程思路：把项目的每个页面当做一个对象进行编程2.POM一般分为四层第一层:basepage层:描述每个页面相同的属性及行为第二层：pageobject层(每个的独有特征及独有的行为
测软件的小bug·2025-02-15 05:32

发文新思路！双通道CNN的惊人突破，准确率接近100%！

其核心优势在于并行卷积层设计，能够同时处理更多特征信息，从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。这种架构不仅提高了计算效率，还有效降低了过拟合风险，使其在复杂视觉任务中表现卓越。
沃恩智慧·2025-02-15 03:45

程序员方法论系列：类为啥是类？class为啥是class？咱得唠明白！

类一般由三部分组成：1.属性：描述对象的特征，比如椅子的颜色、腿的数量。2.方法：
FoyoDesigner·2025-02-15 01:34

无人机技术全解析：从军事靶机到低空经济新引擎

其核心特征包括：无驾驶舱设计：搭载自动驾驶仪、程序控制装置等设备实现自主飞行分级管理体系：中国民航局将116kg以上无人机及4600m³以上飞艇纳入融合空域管理，微型航拍器由行业协会自治二、百年发展历程
UAV_ckesc·2025-02-14 22:42

拉普拉斯平滑（Laplacian smoothing）

拉普拉斯平滑(Laplaciansmoothing)是为了解决零概率的问题。法国数学家拉普拉斯最早提出用加1的方法，估计没有出现过的现象的概率。理论假设：假定训练样本很大时，每个分量x的计数加1
潜心学习的渣渣·2025-02-14 22:07

java面试必背的基础知识点，有你没记住的嘛？

一、corejava阶段1.理解面向对象的含义及其三大特征（继承，封装，多态）封装：使属性（特征）私有化，外部不能直接访问，需要访问属性，为外部提供公开的方法（行为）进行访问。
小虾米啊·2025-02-14 21:31
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他