无监督光流估计第2页

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GB44497-2024《智能网联汽车自动驾驶数据记录系统》是由工业和信息化部提出并归口的强制性国家标准，由国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会于2024年8月23日批准发布(国家标准公告2024

daopuyun·2025-02-25 21:30

插件总算是上架到Edge商店了

插件总算是上架到Edge商店了，谷歌商店刚注册完开发者账号，而且审核比Edge严格多了，已经被打回来好几次了(/=_=)/~┴┴今天根据反馈刚改完提交，看网上介绍的说，估计得审核一周吧。

·2025-02-25 20:14

iOS指纹归因详解

iOS指纹归因（FingerprintAttribution）详解1.指纹归因的概念指纹归因（FingerprintAttribution）是一种无ID归因（ID-lessAttribution）技术，

AirZilong·2025-02-25 19:13

C盘无法格式化？这些方法帮你轻松解决

本文将为大家详细介绍几种实用的方法，帮助大家轻松解决C盘无

mmoo_python·2025-02-25 17:01

数据安全_笔记系列04：数据访问控制中的“三权分立”机制详解

审计管理员则负责监督和审查系统管理员与安全管理员的操作，确保他们的行为符合规定，并且没有违规操作。为什么需要三权分立。主要是为了防止权

宁宁可可·2025-02-25 16:30

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

2.DL方法的原理介绍DL的子集：监督学习、无监督学习和强化学习。详细说明代表性DL架构：卷积神经网络（CNN）、U-形神经网络（U-Net）和

superace7911·2025-02-25 15:50

对比学习小综述

适用场景：数据无标注或弱标注的场景。（2）基于聚类的方法（Clustering-BasedContra

wintercoming111·2025-02-25 15:50

9、论文阅读：无监督的感知驱动深水下图像增强

Perception-DrivenDeepUnderwaterImageEnhancementWithoutPairedSupervision前言引言相关工作UIE模型基于非物理模型基于物理模型基于深度学习质量度量在图像增强中的应用方法论问题表述PQR模型PDD网络生成器损失函数实验A.数据集B.训练细节C.实验结果**PQR模型结果****定量UIE结果****定量UIE结果****可视化增强结

Maker~·2025-02-25 15:18

PID控制器简述（附代码）

但是只用P会存在稳态误差（随着e的减小，输出也越来越小，例如无人机在上升时，到达目标位置之后，还需要抵抗重力，因此也需要电机持续输出，输出为0显然会时无

J-TS·2025-02-25 14:08

检测加密货币挖矿活动的异常端口

我们以检测加密货币挖矿活动的异常端口为例，使用无监督学习（自编码器）实现动态基线建模。

扫地僧009·2025-02-25 13:01

程序员读点微观经济学

微观经济学学习路径、核心内容、数据来源、实际作用及案例实践的系统性总结：一、微观经济学学习框架1.核心知识模块模块关键内容基础理论-供需理论（均衡价格、弹性分析）-消费者行为（效用最大化、无差异曲线）-

猿脑2.0·2025-02-25 12:28

如何解决LabView的Active X容器中无Animation GIF Control问题

标题：如何解决LabView的ActiveX容器中无AnimationGIFControl问题原因：电脑无AniGIF.ocx插件解决：1.下载AniGIF.ocx插件，可能会因为版本问题而导致labview

樊二子·2025-02-25 11:46

结束，起点。有感于2024博客之星评选

目录序一条留言生日蛋糕海参老茶坊七天榜单一哥榜单“一姐”秋说池央力捧的新朋友cooldream2009老花眼猫镜花照无眠送梦想一个微笑群鸣谢结束起点序CSDN2024博客之星年度评选结束了，剩下的是等待

初九之潜龙勿用·2025-02-25 10:43

Canvas 和 SVG 有什么区别？

Canvas与SVG核心差异解析1.渲染模式本质维度CanvasSVG图形类型位图（像素级操作）矢量图（数学公式描述）渲染模式立即模式（绘制后无对象保留）保留模式（DOM树维护图形对象）更新机制全量重绘增量更新

晚夜微雨问海棠呀·2025-02-25 09:11

FreeSWITCH 作为信令 B2BUA 时处理 G.729 的场景

是（终端间直接协商）无（只要终端支持G.729

狂爱代码的码农·2025-02-25 09:11

ProgramHan·2025-02-25 09:05

浅谈游戏客户端框架设计原则

“约束”是“支撑”的基础，没有约束，就不能标准化，没有标准就会杂乱无章，杂乱无章就会产生矛盾和漏洞，就不能快速生产迭代。如同盖房一样，东一砖头西一瓦，十层不倒百层必倒。

NRatel·2025-02-25 06:13

ASP.NET Core中 JWT 实现无感刷新Token

在Web应用开发中，用户登录状态的管理至关重要。为了避免用户频繁遇到登录过期的问题，我们可以通过实现JWT（JSONWebToken）刷新机制来提升用户体验推荐:使用RefreshToken（双Token机制）1.生成和使用双Token通常会生成两种Token：访问Token(AccessToken)和刷新Token(RefreshToken)。•访问Token：用于客户端与服务器之间的身份验证，

dotNET跨平台·2025-02-25 04:33

机器学习的三个步骤-ChatGPT4o作答

关键内容：问题类型：监督学习(Sup

部分分式·2025-02-25 04:33

一周学会Flask3 Python Web开发-Jinja2模板访问对象

锋哥原创的Flask3PythonWeb开发Flask3视频教程：2025版Flask3Pythonweb开发视频教程(无废话版)玩命更新中~_哔哩哔哩_bilibili如果渲染模板传的是对象，如果如何来访问呢

java1234_小锋·2025-02-25 04:00

MybatisPlus

二MybatisPlus(MP)特性1无侵入：只做增强不做改变，引入它不会对现有工程产生影响，如丝般顺滑2损耗小：启动即会自动注入基本CURD，性能基本无损耗，直接面向对象操作3强大的CRUD操作：内置通用

夏尔子爵·2025-02-25 04:57

“单击以重新设置PIN”的解决方案

其中wlansvc也被禁止了，此时电脑无法联网，也就无

astragin·2025-02-25 04:27

部署 Llama 3.1 405B：分步指南,深入研究 Llama 最新模型 Llama 3.1 4050 亿参数模型的部署。这个强大的模型需要大量的 VRAM，特别是 4 位量化版本需要 231 G

知识大胖·2025-02-25 02:47

DeepSeek:基于大模型的任务管理系统

实现分层，分步的任务监督管理系统。一下是Deepseek的回答已深度思考（用时34秒）嗯，用户问有没有必要基于大模型做一个任务系统，让用户通过多轮请求来完成需求，类似分页的分层任务管

klzsr·2025-02-25 01:06

python 实现信号高通、低通、带通滤波处理代码，并画出滤波后的时域频域图

FIR滤波器常用于语音信号的低通、带通和高通滤波，特别是在需要无失真、稳定的频率响应和易于设计的情况下。FIR高通、低通、带通滤波：高通滤波：保留高频信号，衰减低频信号。低通滤波：保留低频

luthane·2025-02-25 00:03

用人类反馈微调大模型，InstructGPT 让 GPT-3 脱胎换骨

我们从一组标注员编写的提示以及通过OpenAIAPI提交的提示开始，收集了一个数据集，其中包含标注员展示的期望模型行为，利用这些数据通过监督学习对GPT-3进行微调。

·2025-02-24 23:50

大模型学习完整路径（一站式汇总），从零基础到精通！新手友好级指南

先来一张整体结构图，越是下面部分，越是基础：可以按以下步骤学习：1.理解基础概念需要了解深度学习的基本原理和常见术语，如神经网络、梯度下降、反向传播、监督学习、无监督学习、分类、回归、聚类

Python程序员罗宾·2025-02-24 22:45

基于STM32L4XX、HAL库的DRV91680RGZR 驱动程序设计

一、简介：DRV91680RGZR是德州仪器（TexasInstruments,TI）推出的一款高性能、高集成度的三相无刷直流（BLDC）电机驱动芯片。

July工作室·2025-02-24 21:13

MongoDB学习

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，采用BSON（类似JSON）格式存储数据，支持动态schema（无固定表结构）。核心特性文档模型：数据以键值对形式存储在文档中，类似JSON对象。高

jiugie·2025-02-24 19:01

巴西动态IP池：Free Fire多开账号的“零延迟”生存法则

本文将拆解如何用巴西动态IP池打造多开账号的“无感网络”，让你在热带雨林战场丝滑收割人头。一、为什么多开账号总变“PPT”？某电竞战队的血泪史：他们用同一组IP管理8个账号，结果决赛圈集体掉线。

·2025-02-24 19:43

网络安全之攻防笔记--通用漏洞&SQL注入&MySQL跨库&access偏移

通过在输入字段中插入恶意的SQL代码，改变或破坏原本预期的SQL注入查询基于注入参数类型数字型注入、字符型注入基于请求提交方式GET注入、POST注入基于获取信息方式有回显的注入联合查询注入、基于报错注入无回显注入基于布尔盲注

Dawndddddd·2025-02-24 19:54

DeepSeek 和 Qwen 模型快速部署指南

DeepSeek-V3DeepSeek-R1模型大小总参数量6710亿(671B),MoE架构,每个token激活370亿参数总参数量与V3相当,基于DeepSeek-V3-Base,采用类似的MoE架构训练方法包含预训练、监督微调

moton2017·2025-02-24 18:47

OpenCV每日函数图像过滤模块 (3) boxFilter函数

一、概述使用箱形滤镜模糊图像，该函数使用内核平滑图像：其中非归一化箱形滤波器可用于计算每个像素邻域上的各种积分特征，例如图像导数的协方差矩阵（用于密集光流算法等）。

坐望云起·2025-02-24 17:15

Word表格文字上下居中设置方法详解

一、初步尝试：段落居中无

nntxthml·2025-02-24 15:03

pythonmatplotlib绘图小提琴,Matplotlib提琴图

在该箱图上叠加的是核密度估计。与箱形图一样，小提琴图用于表示跨不同“类别”的可变分布(或样本分布)的比较。小提琴图形比

极品小神蛋·2025-02-24 14:24

Python 绘图进阶之小提琴图：探索数据分布与多样性

除了常用的箱线图外，小提琴图（ViolinPlot）提供了一种更具信息量的可视化方法，它结合了箱线图和核密度估计图的优点，能够展示数据分布的形状、集中趋势以及数据的多样性。

AIDD Learning·2025-02-24 14:22

Java 中的构造方法与构造代码块的区别

static{System.out.println("静态代码块");}{System.out.println("构造代码块");}publicDev(){System.out.println("我是一个无参构造方法

冰糖心书房·2025-02-24 14:21

Transformer模型量化Quantization 笔记

逐步推理计算过程：1.估计参数总量：OPT-6.7B模型指一个含有大约6.7Billion（67亿）个参数的模型。

Foolbird123·2025-02-24 13:14

python制图之小提琴图

提琴图（ViolinPlot）是一种结合了箱线图（BoxPlot）和核密度估计（KernelDensityEstimation,KDE）的可视化工具，用于展示数据的分布情况和概率密度。

pianmian1·2025-02-24 13:13

【刷题】贪心算法

基础概念[分配问题]：局部最优满足需求，排序后贪心分配分发饼干分发糖果[区间问题]：按区间右端点排序，最大化不重叠区间无重叠区间用最少数量的箭引爆气球经典贪心模型[跳跃问题]：维护最大覆盖范围，贪心选择下一步跳跃游戏跳跃游戏

llllliznc·2025-02-24 12:07

周末总结(2024/02/22)

工作人际关系核心实践：要学会随时回应别人的善意，执行时间控制在5分钟以内坚持每天早会打招呼遇到接不住的话题时拉低自己，抬高别人(无阴阳气息)朋友圈点赞控制在5min以内，职场社交不要放在5min以外职场的人际关系在面对利益冲突是直接质疑

全栈黎明·2025-02-24 11:01

数据标注中的归类与定义，从聚类，相关，关联，回归四个方面分析

1.聚类（Clustering）1.1概念聚类是一种无监督学习方法，它将相似的数据点分为同一个组，而无需预

小宝哥Code·2025-02-24 10:23

谷歌浏览器开发者工具network_关于Chrome谷歌浏览器开发者工具网络Network中返回无数据的问题...

1、如图所示，对于有些js文件，响应中无返回数据，Failedtoloadresponsedata，当然本来是应该有数据，你用火狐浏览器看，就是有的，或者直接在浏览器地址栏里输入url，也可以看到返回信息

weixin_39831170·2025-02-24 09:46

僵尸进程

怎么去掉或防止产生僵尸进程说去掉僵尸进程而不是杀死僵尸进程的原因也是为什么僵尸进程杀不死的原因，僵尸进程无

-sky-·2025-02-24 09:42

DeepSeek模型微调的原理和方法

预训练模型在大规模通用数据上进行了无监督或有监督的训练，学习到了丰富的语言知识、语义表示和通用模式。这些知识和模式具有一定的通用性，可以迁移到其他相关的任务中。

alankuo·2025-02-24 07:01

垂类大模型微调（二）：使用LLaMA-Factory

一、训练集准备1.1介绍训练集结构这里演示对Qwen2.5-0.5B-Instruct-GPTQ-Int4模型进行LoRA微调，大家可以根据垂类大模型微调（一）从魔塔中下载对应模型；目前该工具支持指令监督微调

CITY_OF_MO_GY·2025-02-24 07:00

Shell：bash脚本入门

Shell入门–TheMissingSemesterofYourCSEducation一、Shell脚本基础1.1变量与字符串#正确赋值（无空格）foo=bar#错误示例（带空格会报错）foo=bar#

geek_Chen01·2025-02-24 07:26

webmsxyw x-s分析

估计以后不能写了，大家且看且珍惜吧。之前相关的文章都被下架了危！文章目录X-swindow.

考古学家lx(李玺)·2025-02-24 04:38

跟我一起学Python数据处理（八十七）：深入Selenium与无头浏览器的应用

跟我一起学Python数据处理（八十七）：深入Selenium与无头浏览器的应用大家好呀！一直以来，我写这些内容的目的就是和大家一起在Python数据处理的学习道路上并肩前行、共同进步。

lilye66·2025-02-24 03:30

【机器学习】支持向量机（SVM）详解：原理与优化

2.5非线性分类与支持向量3.优缺点分析3.1优点3.2缺点4.SVM与其他算法的比较5.总结支持向量机(SVM)详解1.基本概念支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种强大的监督学习算法

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