摩托车头盔检测数据集

程序员周树人的狂人日记Part16__职场关系学

程序员周树人的狂人日记Part16__职场关系学代码知识点：Python装饰器特权｜类继承机制｜NetworkX图算法故事概要故事一：【血脉检测仪】关于企业通过关系网络固化特权阶层现象故事二：【安全区彩票
灏瀚星空·2025-03-27 13:13

奇安信天眼设备在护网行动中的使用策略与防御方案

在护网行动中，奇安信天眼（SkyEye）作为核心APT检测设备，主要用于流量分析、攻击溯源、APT检测，结合防火墙、EDR、WAF等设备，可形成完整的主动防御体系。以下是详细的使用策略与防御方案。
Aishenyanying33·2025-03-27 12:11

GEE AI：利用 LLMs 来协助地理空间分析中的规划和代码生成，加快数据处理流程

地理空间工作流程自动化的一个重要部分是根据特定的地理空间查询确定哪些数据集最相关
此星光明·2025-03-27 12:35

单细胞分析（六）——使用seurat进行去批次整合

数据整合概述对两个或多个单细胞数据集的联合分析带来了独特的挑战。特别是，在标准工作流程下，识别存在于多个数据集中的细胞群可能会有问题。
生信小鹏·2025-03-27 12:04

AI视频生成技术的革新之路：Video-T1项目的深度解析

当前，提升视频生成性能的主要手段包括增加模型参数数量和扩展预训练数据集。然而，更大规模的模型对计算资源的需求也显著提高。
耶耶Norsea·2025-03-27 11:29

大模型时代，安全如何洗牌？

一方面，AI的赋能为安全领域带来了新的机遇，智能威胁检测、自动化风险预警等技术革新，正在推
·2025-03-27 10:38

Redis持久化策略（RDB&AOF）

RDB方式RDB方式，将当前redis实例内存中的数据集快照写入磁盘。恢复时，直接将快照文件读到内存中
尚早立志·2025-03-27 10:24

天气预警API：守护安全的数字防线

天气预警API的定义与工作原理天气预警API是一种通过互联网提供天气信息和预警服务的接口，它允许开发者将实时天气数据集成到他们的应用程序、网站或其他服务中。其
·2025-03-27 10:06

数组与关联数组

数组允许脚本利用索引将数据集合保存为独立的条目。Bash支持普通数组和关联数组，前者使用整数作为数组索引，后者使用字符串作为数据索引。
王学丰·2025-03-27 08:12

【综述】大规模语言模型用于漏洞检测与修复：文献综述与未来研究方向

论文标题：大规模语言模型用于漏洞检测与修复：文献综述与未来研究方向这篇论文的标题是《LargeLanguageModelforVulnerabilityDetectionandRepair:LiteratureReviewandtheRoadAhead
flypwn·2025-03-27 06:54

【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

大模型安全相关研究

文章目录1AI生成文本规避检测研究2AI生成文本检测(AIGTD)研究论文综述3安全4事实核查1AI生成文本规避检测研究综述id平台讲解论文名12023-arxiv讲解TowardsPossibilities
CSPhD-winston-杨帆·2025-03-27 04:10

论文阅读：2024 EMNLP Findings Authorship Obfuscation in Multilingual Machine-Generated Text Detection

WhiffeYF/article/details/142132328文章目录Abstract（摘要）1Introduction（引言）2RelatedWork（相关工作）2.1MGTDetection（MGT检测
CSPhD-winston-杨帆·2025-03-27 04:10

软件测试项目实战具体操作流程

通常情况软件的安全功能应该是和我们的软件产品质量的信息安全性是对应的，但是在实际检测过程中，由于软件的差异性和各自的功能
程序员筱筱·2025-03-27 03:03

springbus类是做什么用的_Spring Cloud Bus消息总线

1.快速开始如果SpringCloudBus在类路径中检测到自身，则通过添加SpringBoota
weixin_39635657·2025-03-27 00:38

深度优先(DFS)与广度优先(BFS)附Python代码与具体应用

它们在解决许多问题时都非常有用，包括路径查找、连通性检测和图形遍历等。
想进大厂的小王·2025-03-27 00:06

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

Pydantic递归模型深度校验36计：从无限嵌套到亿级数据的优化法则

图结构校验器实现环检测算法，管理关系验证防止交叉引用循环。性能优化采用延迟加载与分块校验策略，分别处理大型数据解析与内存占用问题。分布式管道验证确
·2025-03-26 21:47

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

Vue2和Vue3的区别

缺点：无法检测到对象的属性添加和删除无法检测到数组的内部变化，因此Vue2通过重写数组方法来实现数组的响应式需要遍历整个对象，如果对象嵌套过深，需要递归遍历，性能会下降2Vue3Vue3使用的是Proxy
DT——·2025-03-26 20:39

Pydantic递归模型深度校验36计：从无限嵌套到亿级数据的优化法则

图结构校验器实现环检测算法，管理关系验证防止交叉引用循环。性能优化采用延迟加载与分块校验策略，分别处理大型数据解析与内存占用问题。分布式管道验证确
qcidyu·2025-03-26 19:31

嵌入式就业方向

嵌入式简单介绍定义：用软件驱动硬件的一种方式嵌入式无处不在：涉及的领域包括家电（智能冰箱、空调）、手机（安卓、iOS设备）、汽车（无人驾驶、车载系统）、工业（工业控制、智能设备）、医疗（CT、心率检测设备
Volatile_·2025-03-26 18:53

基于深度学习的水果识别系统

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种高效的目标检测模型，其主要特点是检测速度快、精度高，适用于实时目标检测任务。YOLO模型通过
A等天晴·2025-03-26 17:51

Goroutine 泄漏问题

以下是Goroutine泄漏的原因、检测方法和解决方案。
九班长·2025-03-26 17:19

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

Java 中 `throw` 和 `throws` 的区别详解

1.2使用场景当程序检测到某种错误条件时，可以手动抛出异常。通常用于自定义异常或特定条件下的异常抛出。1.3语法thrownewExceptionType("Err
梦幻南瓜·2025-03-26 17:47

虚拟化数据恢复—ESX SERVER常见故障数据恢复秘籍

◆检测流程：a、检测是否存在硬件故障，如存在硬件故障，让硬件工程师处理；b、检测故障表现是否与用户描述相同。◆恢复流程：a、备份：以只
·2025-03-26 16:41

服务器数据恢复—raidz阵列多块硬盘离线导致服务器不可用的数据恢复

经过初步检测，基本上确定服务器硬件不存在物理故障。管理员重启服务器后问题依旧。需要恢复该服务器中的数据。
·2025-03-26 16:10

【OpenCV_python】噪点消除（滤波） 边缘检测Canny算法 轮廓绘制

图片降噪均值滤波blur中心点的像素值等于核值区域的平均值importcv2img_gs=cv2.imread('./media/lvbo2.png')#高斯噪声img_jy=cv2.imread('./media/lvbo3.png')#椒盐噪声defbuler():img_jz1=cv2.blur(img_gs,(3,3))img_jz2=cv2.blur(img_jy,(3,3))cv2.i
de-feedback·2025-03-26 15:34

Stable Diffusion绘画插件（ControlNet ）

二、ControlNet中模型的区别1.canny.pth输入条件：Canny边缘图特点：通过边缘线条控制生成图像结构场景：需要保留清晰轮廓但可以自由上色时使用2.mlsd.pth输入条件：MLSD检测出来的直线信息
Allen-Steven·2025-03-26 15:33

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

【AI】【AIGC】降低AIGC检测率：技术、挑战与应对策略

然而，随着这些技术的普及，如何有效识别并检测AIGC生成的内容，也成为了一个紧迫的问题。论文AIGC检测链接：http://ai.detectaigc.com/?
丶2136·2025-03-26 11:10

TI单芯片毫米波雷达代码走读（十九）—— 多普勒维CA-CFAR检测之雷达参数与数据获取

我们先来看下CA-CFAR的一些参数，这些参数还是从上位机配置的，如下图所示，在Plots标签页的右下方。从图中可以看出可以设置不少东西，静态杂波滤除我们之前讲过了，勾选上，这个功能就会有了。这次我们主要看的是两个阈值，一个是距离维的CFAR阈值，一个是多普勒维的CFAR阈值，默认值都是15dB。我们还是打开之前的.cfg文件：%**********************************
lightninghenry·2025-03-26 10:30

【今日半导体行业分析】2025年3月24日

它如同一位精密的“电子医生”，在芯片封装前对其进行全面的电性能检测，确保只有高质量的芯片进入后续环节。今天，让我们一同深入剖析半导体探针卡行业的核心动态与趋势，为行业从业者提供有价值的参考。
知梦EDA·2025-03-26 09:22

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

漏洞检测革命！安几天鉴携DeepSeek黑科技，让漏洞挖掘效率飙升300%！

在2025年春节期间，安几大模型漏洞挖掘系统——安几天鉴，通过创新的技术架构和强大的模型能力，成功地在漏洞检测领域取得了令人瞩目的成果。
安几网安·2025-03-26 08:15

美摄科技智能汽车视频延迟摄影解决方案，开启智能出行新视界

通过智能算法驱动，方案能够实时检测并优化画面中的各类问题，如过曝、
美摄科技·2025-03-26 08:09

python标准异常

try/except语句用来检测try语句块中的错误，从而让except语句捕获异常信息并处理。如果
weixin_30907935·2025-03-26 07:04

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-异常处理

若程序没有处理它，则会抛出该异常，程序的运行也随之终止），在python中,错误触发的异常如下二）异常分为两种：1、代码自身的错误：语法错误和逻辑错误语法错误（不能发生的:根本过不了python解释器的语法检测
happy_king_zi·2025-03-26 07:28

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

YOLO11改进-注意力-引入自调制特征聚合模块SMFA

随着深度学习在计算机视觉中的不断进展，目标检测任务也在快速发展。YOLO系列模型（YouOnlyLookOnce）一直因其高效和快速而备受关注。
一勺汤·2025-03-26 06:54

探索CF-Loss：视网膜多类血管分割与测量的新视角

特别是在糖尿病视网膜病变等疾病的早期检测中，如何有效分割血管并准确测量其特征，成为了研究人员关注的重点。
RockLiu@805·2025-03-26 06:24

深度学习目标检测中的创新：从 PKINet 看高效模型的设计

深度学习目标检测中的创新：从PKINet看高效模型的设计在深度学习领域，目标检测一直是研究的热点和难点。为了在精度和效率之间取得平衡，研究者们不断探索新的网络结构和算法。
RockLiu@805·2025-03-26 06:23

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

Pytorch入门实战 | 第P9周：YOLOv5-Backbone模块实现

YOLOv5是目标检测算法，是否可以尝试将其网络结构用在目标识别上，或进行改进形成一个全新的算法（类似之前介绍过的VGG1-6）。
K同学啊·2025-03-26 04:42

YOLOv5改进策略|YOLOv5草莓成熟度检测,YOLOv5s-Straw在未成熟模型中的平均精度为82.1% 其中，近成熟级为73.5%，成熟级为86.6%，分别提高2.3%和3.7%

草莓检测是视觉引导机器人采摘过程中的关键步骤之一，为采摘操纵系统提供水果的精确位置、姿态和成熟度。
人工智能_SYBH·2025-03-26 04:41

MATLAB 2024b深度学习工具箱新特性全面解析与DeepSeek大模型集成开发：卷积神经网络、迁移学习算法、时间卷积网络、生成式对抗网络、自编码器、目标检测YOLO模型、语义分割、注意力机制等

随着人工智能技术的飞速发展，其与多学科的交叉融合以及在工程实践领域的纵深拓展已成为时代潮流。在这一背景下，MATLAB2024b深度学习工具箱应运而生，凭借架构创新与功能强化，为科研工作者提供了一套全栈式的科研创新与行业应用解决方案，具有重要的时代意义。本教程紧密围绕该版本工具链的三大革新方向展开，致力于助力科研工作者在深度学习领域取得突破性进展。首先，构建了覆盖经典模型与前沿架构的体系化教程，从
WangYan2022·2025-03-26 03:06
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