无监督域适应

愿景：做机器视觉行业的颠覆者

两场战斗：无监督-大模型上半场，无监督。2025-2030，共五年。用无监督算法，颠覆现有缺陷检测方法，争取在2-3个场景落地。
gaoenyang760525·2025-02-03 05:45

linux进程调度HMP,HMP调度器和EAS调度器

该调度器的进程调度算法基本上和CFS一样，主要区别在于调度域和负载均衡的处理上。HMP调度域的实现比自带的CFS调
熙公主的爪牙·2025-02-03 04:07

读书笔记-《Spring技术内幕》（一）IoC容器的实现

为此，我特地翻了下上大学时用JaveWeb开发的项目（无框架），希望能让大家更好理解。01SpringIoC容器概述Spring的架构图如上所示，IoC与AOP都是Sp
萝卜青今天也要开心·2025-02-03 04:04

基于深度学习的基于视觉的机器人导航

与传统的导航方法相比，深度学习模型能够在动态环境中表现出更强的适应能力和鲁棒性。1.视觉导航的基本概念视觉导航是指通过处理机器人的摄像头等视觉传感器采集到的图像数据，构建环境模型，进而进行路径
SEU-WYL·2025-02-03 03:29

python中的time模块

这个模块的功能不是适用于所有的平台这个模块中定义的大部分函数是调用C平台上的同名函数实现一些术语和约定的解释：1.时间戳(timestamp)的方式：通常来说，时间戳表示的是从1970年1月１日开始按秒计算的偏移量(time.gmtime(0))此模块中的函数无
renpingsheng788·2025-02-03 03:25

【无监督特征选择方法综述】

无监督特征选择方法综述前言一、Filter方法1.单变量Informationbasedmethods基于信息理论Spectral-similaritybasedmethods基于光谱相似性的方法2、多变量
潘儿er·2025-02-03 02:17

上海建筑物轮廓全境面图层shp格式arcgis数据无偏移坐标字段有高度和楼层属性内容测评

本文将详细解析标题和描述中提到的“上海建筑物轮廓全境面图层shp格式arcgis数据无偏移坐标字段有高度和楼层属性2022年6月”这一IT知识主题，主要涵盖GIS（地理信息系统）技术、数据格式、以及在城市规划与管理中的应用
天赐信息科技·2025-02-03 02:15

【代码随想录训练营】【Day03】第二章｜链表｜链表理论基础｜203.移除链表元素｜707.设计链表｜206.反转链表

链表理论基础链表的结构类似于一串珠子，每一颗珠子就相当于链表上的一个节点；每一个节点则由数据域和指针域构成，数据域用于存放数据，指针域用于指向其它一个节点或空节点（链表尾部）。
蚝油菜花·2025-02-03 02:45

基于云计算的自然资源视频监控系统设计与研究

该系统基于云计算和视频中台等技术构建了两级云架构的视频处理与存储系统，通过AI等大数据算法对数据进行整合、分析，进而构建了具有执法线索、监督问效、行动处置和综合指挥等功能的自然资源管理系统。
罗伯特之技术屋·2025-02-03 00:00

数模测评：doubao1.5＞deepseek-v3＞gpt-o1

本次测试了当前评价最高的三款大模型doubao1.5、gpt-o1、deepseek-v3(r1崩溃)，都是采用无提示词的硬核提问方式，测试视频如下。
您好啊数模君·2025-02-03 00:29

精讲 JS return 语句的作用

函数作用域的限制-在JavaScript中，函数有自己的作用域。在函数内部定义的变量和对象（如localObj）默认情况下在函数外部是无法直接访问的。
谦虚的w·2025-02-02 23:22

汽车IVI中控开发入门及进阶（六）：仪表和中控车机GUI界面开发工具介绍

汽车中控IVI，也有人称之为车机，HUD+仪表盘(Cockpit)+车载娱乐信息系统(In-VehicleInfotainment,IVI)三个组成了智能座舱域。
芯片-嵌入式·2025-02-02 22:19

【C语言】带头双向循环链表（list）详解（定义、增、删、查、改）

前言实际中链表的结构非常多样，上篇单链表博文中我们介绍了8种链表结构，但实际中最常用的还是这两种结构无头单向非循环链表：结构简单，一般不会单独用来存数据。
Morning_Yang丶·2025-02-02 21:41

定西市房屋建筑轮廓面图层shp格式arcgis数据有高度字段+无偏移坐标分析测评

【定西市房屋建筑轮廓面图层shp格式arcgis数据有高度字段+无偏移坐标+2022年】这一资源是GIS领域的重要数据集，主要用于城市规划、地理分析和建筑管理等方面。
天赐信息科技·2025-02-02 21:37

python信号与槽（二）

fromPyQt5.QtCoreimport*classMultiSignal(QObject):##信号变量定义#无参信号signal1=pyqtSignal()#signal2=pyqtSignal
a_b_c_007·2025-02-02 20:07

python算法和数据结构刷题[3]：哈希表、滑动窗口、双指针、回溯算法、贪心算法

组合问题39.组合总和-力扣（LeetCode）给你一个无重复元素的整数数组candidates和一个目标整数target，找出
励志成为美貌才华为一体的女子·2025-02-02 19:29

【Legged Gym】Legged Gym训练参数详解与自定义任务实现

LeggedGym训练参数详解与自定义任务实现在进行机器人强化学习训练时，LeggedGym提供了一套灵活的参数配置系统，以适应不同的训练需求和环境。
啵啵啵啵哲·2025-02-02 19:28

关于排查python内存泄露的简单总结

pdb感觉用起来很方便，可以调试代码，对原来的代码无侵入性。排查问题的过程中，多线程场景下，相关的工具，显得无力的。
翔云123456·2025-02-02 19:23

深入理解C#中的using指令与类声明

本书的第28章详细讨论了using指令的使用方法和作用域，以及类声明的相关知识。本篇博客将基于这些内容，深入探讨using指令和类声明的应用和最佳实践。
郁林成森·2025-02-02 17:14

C#中的装箱与拆箱机制及其变量类别

此外，C#定义了多种变量类别，每种变量类别都有其特定的作用域和生命周期。本文将基于C#的官方文档，详细介绍装箱与拆箱的机制，以及不同类型的变量。装箱与拆箱机制装箱转换装箱转换是指将
郁林成森·2025-02-02 17:44

索引的底层数据结构、B+树的结构、为什么InnoDB使用B+树而不是B树呢

索引的底层数据结构MySQL中常用的是Hash索引和B+树索引Hash索引：基于哈希表实现的，查找速度非常快，但是由于哈希表的特性，不支持范围查找和排序，在MySQL中支持的哈希索引是自适应的，不能手动创建
因特麦克斯·2025-02-02 17:43

TensorFlow 示例摄氏度到华氏度的转换（一）

标准化是为了使数据适应神经网络的训练，因为标准化可以加快训练过程并提高模型性
李建军·2025-02-02 17:42

软件工程概论试题四

A.不能适应需求的动态变更B.过于灵活C.各个阶段需要进行评审D.过于简单正答：A2.具有风险分析的软件生存周期模型是()。
minaMoonGirl·2025-02-02 17:11

axios 登录后设置header_axios如何利用promise无痛刷新token

需求最近遇到个需求：前端登录后，后端返回token和token有效时间，当token过期时要求用旧token去获取新的token，前端需要做到无痛刷新token，即请求刷新token时要做到用户无感知。
weixin_39648430·2025-02-02 16:37

Mongo数据库简介

]-发布：2010-11-1810:16:59-来源：无忧技术网转载http://www.liqwei.com/database/other/2010/778.shtmlMongo是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库
chqj_163·2025-02-02 16:34

监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景

在机器学习中，监督学习、无监督学习和强化学习是三种核心的学习范式，它们各自具有独特的特点和应用场景。
BugNest·2025-02-02 16:03

Spring Boot 3.x 系列【6】日志框架集成及配置

有道无术，术尚可求，有术无道，止于术。
墨 禹·2025-02-02 15:30

Android 绘图工具与实战（具体例子）

w3cnote/android-tutorial-drawable-tool.html三大绘图工具：1)Paint(画笔):就是画笔,用于设置绘制风格,如:线宽(笔触粗细),颜色,透明度和填充风格等直接使用无参构造方法就可以创建
Chasing stars·2025-02-02 15:58

微调特定于域的搜索的文本嵌入：附Python代码详解

微调特定于域的搜索的文本嵌入：附Python代码详解阅读时长：20分钟发布时间：2025-02-02近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎
·2025-02-02 14:07

Scikit-Learn K均值聚类

Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类API2.2、K均值聚类初体验（寻找最佳K）2.3、K均值聚类案例1、K均值聚类K-均值（K-Means）是一种聚类算法，属于无监督学习
对许·2025-02-02 14:54

【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】

文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言  聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇
是阿牛啊·2025-02-02 14:54

使用Elasticsearch和SelfQueryRetriever实现智能电影检索

技术背景介绍Elasticsearch提供多租户能力和无模式的JSON文档存储，广泛应用于全文搜索和分析场景。通过将其与语言模型结合
hgSdaegva·2025-02-02 13:43

Redis | 字典

字典中的每个键都是独一无二的，程序可以在字典中根据键查找与之关联的值，或者通过键来更新值，又或者根据键来删除整个键值对，等等。字典在Redis中的应用相当
瘦弱的皮卡丘·2025-02-02 11:01

修改题注标签

故转到自己账号中，出处如下转载：(152条消息)修改题注标签_Z_shsf的博客-CSDN博客_seq图arabic怎么解决问题：论文中存在标签图1-和标签图，如何合并两种标签成为图并一起计数按Alt+F9查看域代码因为替换框内的识别内容有限
pingfanren2·2025-02-02 11:27

5G无线网络架构及规划

网络传输过程中的噪声:噪声分两种,一种是有源噪声(外部),一种是无源噪声(热噪声)5G通信网络架构移动通信网络有由三部分构成接入网:是离用户端最近的末端网络(无线基站就属于接入网),负责把用户端(手机)
陆墨宁·2025-02-02 09:18

手机直连低轨卫星通信：架构、关键技术和未来展望

通过分析手机直连低轨卫星网络场景下高移动性与大传输时延等带来的接入与传输问题，提出对地面移动通信体制进行适应性改进的关键技术方案。最后，探讨了
罗思付之技术屋·2025-02-02 09:46

基于 YOLOv8+PyQt5 的无人机红外目标检测系统：开启智能监测新时代

基于YOLOv8+PyQt5的无人机红外目标检测系统：开启智能监测新时代【毕业与课程大作业参考】基于yolov8+pyqt5界面自适应的无人机红外目标检测系统demo.zip资源-CSDN文库在科技飞速发展的今天
人工智能教学实践·2025-02-02 09:16

洛谷 P1888 三角函数（C语言）

输入格式一行，包含三个正整数，即勾股数a,b,c（无大小顺序）。
Frida_cc·2025-02-02 09:16

C++初阶 -- 手撕string类(模拟实现string类)

目录一、string类的成员变量二、构造函数2.1无参版本2.2有参版本2.3缺省值版本三、析构函数四、拷贝构造函数五、c_str函数六、operator=重载七、size函数八、迭代器iterator8.1
Peace & Love487·2025-02-02 09:43

了解ARM嵌入式系统以及STM32芯片

目录一、定义二、特点三、组成结构四、优势五、应用领域六、STM32芯片ARM嵌入式系统：一、定义ARM嵌入式系统是指以应用为中心，以计算机技术为基础，软件、硬件可剪裁，适应应用系统对功能、可靠性、成本、
物联网应用技术梁越·2025-02-02 06:50

软件过程模型

软件过程模型软件过程评估能力成熟度模型（CMM）传统软件过程模型瀑布模型（第一个软件过程模型，1970年模型）线性模型推迟实现缺点：增加工作量开发风险大早期错误发现晚不适应需求变化适用于需求明确，技术成熟
final.TD·2025-02-02 06:47

JS 深度解析作用域、作用域链与闭包

目录作用域词法作用域块级作用域作用域链闭包作用域词法作用域（LexicalScope）JavaScript采用词法作用域，意味着变量的作用域是在编译阶段确定的，由代码在何处定义决定，而非运行时决定。
天涯学馆·2025-02-02 04:04

JS 全面解析Module模式

Module模式通过闭包来创建一个封装的私有作用域，同时允许对外暴露必要的接口。基本结构与原理Module模式的核心是一个自执行的匿名函数，它返回一个对象，该对象包含公有接口。
天涯学馆·2025-02-02 04:04

CSS3过滤与混合模式

其基本语法如下：element{filter:none|[]*|;}none：无滤镜效果。：滤镜函数，常见的包括：blur(px)：模糊效果，参数为模糊半径（像素值）。
天涯学馆·2025-02-02 04:32

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器引言支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。
清水白石008·2025-02-02 03:06

探索Labelbox：打造自定义标注应用的利器！

它允许用户构建自己的定制标注界面（编辑器），提供强大的API和SDK，以适应各种复杂的数据标注需求。
孔旭澜Renata·2025-02-02 02:02

MacOS电源管理驱动优化指南

该驱动允许MacOS智能调整性能设置，适应如电池模式下节能或接通电源时的高性能需求。本文介绍的驱动版本可能经过第三方优化，以提供更精细的电源控制和电池效率提升。
金融先生-Frank·2025-02-02 01:24

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三
小李很执着·2025-02-01 23:43

Vue全流程--Vue2插槽

分类默认插槽、具名插槽、作用域插槽使用方式1.默认插槽：让子组件以不同的内容形式或者格式展现出来父组件{{g}}importCategoryfrom'.
不清参·2025-02-01 22:03

链表 简单介绍

链表中的元素称为节点（Node），每个节点包含两部分：数据域（存储数据的部分）和指针域（指向下一个节点的引用）。链表的基本构造单位是节点，而节点之间通过指针连接起来，形成链式结构。
xspwmd·2025-02-01 22:02
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