无监督检测第28页

Linux 实用指令

一.运行级别1.运行级别说明级别说明0关机1单用户【可用于找回密码】2多用户状态无网络服务3多用户状态有网络服务4系统未使用保留给用户5图形界面6系统重启2.切换运行级别我们可以使用下面的指令对运行级别进行切换

lllsure·2025-02-23 22:30

MySQL数据库——索引结构之B+树

增加树的路数可以降低树的高度，那么无

Good Note·2025-02-23 22:59

博图V17下载时显示密码保护，但从来没设置过密码，密码保护也取消了，且完全访问，下载提示“下载保护机密PLC组态数据的密码”的处理方法。

1、首先，万变不离其宗，设备出错那还是从基础检测起，如果确认没有问题那开始第二步。【常规】->【防护与安全】->【保护PLC组态数据】取消设置保护密码，选择完全访问权限。

残坦爱玩·2025-02-23 22:28

【python】三帧差法实现运动目标检测

三帧差法是一种常用的运动目标检测方法，它通过比较连续三帧图像之间的差异来检测运动物体。这种方法尤其适用于背景变化较小的场景。

Jackilina_Stone·2025-02-23 22:26

DeepSeek写俄罗斯方块手机小游戏

核心功能要求原生JavaScript实现，适配手机屏幕支持触摸操作：左右滑动移动、点击屏幕旋转方块、往下滑方块快速下落下方显示虚拟控制按钮（左移/旋转/右移）、暂停/继续、重新开始按钮经典下落机制（自动下落、碰撞检测

浅痕~·2025-02-23 22:56

YOLOv8与DAttention机制的融合：复杂场景下目标检测性能的增强

的动机3.2集成方法3.3代码实现4.实验与结果分析4.1实验设置4.2结果分析推理速度性能对比5.深度分析：DAttention在YOLOv8中的作用5.1DAttention的有效性5.2适用于小物体检测

向哆哆·2025-02-23 21:22

机器学习基础

了解机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习、强化学习、模型评估指标（准确率、召回率、F1分数等）。

dringlestry·2025-02-23 21:50

生成对抗网络(GAN)：从概念到代码实践(附代码)

)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章：计算机视觉：神经网络实战之手势识别(附代码)第六章：计算机视觉：目标检测从简单到容易

全栈你个大西瓜·2025-02-23 21:19

MTCNN 人脸检测技术揭秘：原理、实现与实战(附代码)

)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章：计算机视觉：神经网络实战之手势识别(附代码)第六章：计算机视觉：目标检测从简单到容易

全栈你个大西瓜·2025-02-23 21:18

地平线 3D 目标检测 bev_sparse 参考算法 - V2.0

该示例为参考算法，仅作为在征程6上模型部署的设计参考，非量产算法简介在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。目前更加主流的感知架构则是选择在特征层面进行多摄像头融合。其中比较有代表性的路线就是这两年很火的BEV方法，继TeslaOpenAIDay公布其BEV感知算法之后，相关研究层出不穷，感知效果取得了显著提升，BEV也几乎成为了多传感器特征融合的

·2025-02-23 20:38

小白购买莆田鞋时怎么辨别莆田鞋是顶级纯原还是普货?

闻气味辨材质，纯原级鞋子材质好，无刺鼻气味7。查看卖家信誉和产品介绍，靠谱卖家会提供详细细节图和材质说明2。

MM老狼爱吃肉·2025-02-23 20:16

图像处理：模拟色差的生成

图像处理：模拟色差的实战案例在做瓷砖瑕疵检测的过程中，需要检测色差。但在实际生产环境中，瓷砖色差检测的数据量较少，无法直接获取足够的数据来训练和优化深度学习模型。

何以为皇·2025-02-23 18:33

随想录Day 64| 图论part01

随想录Day64|图论part01深度搜索广度搜索98所有可达路径题目描述给定一个有n个节点的有向无环图，节点编号从1到n。请编写一个函数，找出并返回所有从节点1到节点n的路径。

转行中的小石头·2025-02-23 18:31

安全面试2

漏洞原理攻击场景修复方法横向移动提权win权限提升Linux权限提升include和require区别绕waf的常见姿势log4g有哪些混淆绕过的方法文件上传绕过XSS绕过内存马常见实现方式：内存马的特点内存马的检测简单描

白初&·2025-02-23 18:00

一周学会Flask3 Python Web开发-post请求与参数获取

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[email protected]装饰器默认只支持

java1234_小锋·2025-02-23 17:25

GB28181协议详解

RFC3550)+PS封装音视频数据封装传输，支持H.264/H.265/G.711/AAC等编码1.2设备注册流程（含鉴权算法）1.2.1完整信令交互[设备][SIP服务器]|----REGISTER(无鉴权

江同学_·2025-02-23 16:16

大语言模型训练数据集格式

1.SFT（有监督微调）的数据集格式对于大语言模型的训练中，SFT（SupervisedFine-Tuning）的数据集格式可以采用以下方式：输入数据：输入数据是一个文本序列，通常是一个句子或者一个段落

香菜烤面包·2025-02-23 16:13

大模型训练 && 微调数据格式

1.SFT（有监督微调）的数据集格式？

comli_cn·2025-02-23 16:43

Python基础训练100题（带答案）

Python3100例实例001：数字组合题目有四个数字：1、2、3、4，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？各是多少？程序分析遍历全部可能，把有重复的剃掉。

乔代码嘚·2025-02-23 16:12

大语言模型：从开发到运行的深度解构

例如GPT-4的训练数据包含超过13万亿token数据清洗：通过质量过滤（去除低质内容）、去重（MinHash算法）、毒性检测（NSFW内容识别）等步骤构建高质量数据集数据增强：引入代码数据提升逻辑性（

nbsaas-boot·2025-02-23 15:38

网站变更检测自动化：Python + Selenium 实现 DOM 差异对比与邮件预警系统

为了能够及时发现和响应这些变化，自动化的网站变更检测工具显得尤为重要。

西攻城狮北·2025-02-23 15:38

《nmap 命令全解析：网络探测与安全扫描的利器》

nmap基本用法（一）安装nmap（二）简单扫描示例四、nmap常见参数（一）-sS（TCPSYN扫描）（二）-sT（TCP连接扫描）（三）-sU（UDP扫描）（四）-p（指定端口）（五）-O（操作系统检测

ZuuuuYao·2025-02-23 15:35

《Head First设计模式》读书笔记 —— 单件模式

文章目录为什么需要单件模式单件模式典型实现剖析定义单件模式本节用例多线程带来的问题解决问题优化Q&A总结《HeadFirst设计模式》读书笔记相关代码：Vks-Feng/HeadFirstDesignPatternNotes:HeadFirst设计模式读书笔记及相关代码用来创建独一无二的

Vcats·2025-02-23 14:27

辣椒叶片叶子病害检测数据集VOC+YOLO格式1718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)：1718标注数量(xml文件个数)：1718标注数量(txt文件个数)：1718标注类别数：5标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["Bercak","

萌萌哒240·2025-02-23 13:26

PTA：顺序表（删除）

(最后无空格)输入样例:在这里给出一组输入。例如：105511915671218336221020输出样例:在这里给出相应的输出。

WZMeiei·2025-02-23 13:25

Linux操作系统：基于Linux的智能安防系统

系统通过多种传感器实时监测环境状态，并在检测到异常时触发报警，同时将数据上传至云平台供远程监控。该系统适用于家庭、办公室、仓库等场景，能够有效提升安全性和管理效率。

暮雨哀尘·2025-02-23 13:53

Java Web 开发极简入门实战教程

JavaWeb开发基础第1章:JavaWeb开发概述1.1JavaWeb的发展历程1.1.1初期阶段：Servlet与JSP1.1.2现代阶段：Spring框架与微服务架构1.1.3未来发展：云原生与无服务器架构

AI天才研究院·2025-02-23 13:51

基于Roboflow平台的数据集导出与YOLOv8目标检测训练实战

涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术，带你从入门到精通！后续更有实战项目，助你轻松应对面试挑战！立即订阅，开启你的YOLOv8之旅！

步入烟尘·2025-02-23 12:49

RK3588 Linux板端推理时报错Segmentation fault解决办法

目录问题解决生成core文件修改core文件存储路径Ubuntu20.04下的异常状况利用core文件进行调试问题最近在使用rk3588跑官方提供的yolov5模型demo，能够完成单张图片的目标检测，

kennyooooo·2025-02-23 12:48

人工智能训练师如何做图像数据标注，从情感分析和实体分析两个个场景分析

高质量的图像数据标注对于训练情感识别模型和目标检测/语义分割模型至关重要。

小宝哥Code·2025-02-23 12:47

人工智能：从基础到前沿

2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络（CNN）4.4循环神经网络

顾漂亮·2025-02-23 12:15

【网络协议详解】——DHCP技术（学习笔记）

目录DHCP简介定义受益DHCP组网DHCP租期和地址池DHCP报文类型DHCP报文中的Options字段DHCP原理描述DHCP服务器给首次接入网络的客户端分配网络参数的工作原理无中继场景时DHCP客户端首次接入网络的工作原理有中继场景时

网络工程小王·2025-02-23 12:14

2025最新Python机器视觉实战：基于OpenCV与YOLOv8的实时目标检测与跟踪（附完整代码）

emmm形成中·2025-02-23 11:13

深入浅出机器学习：概念、算法与实践

目录引言机器学习的基本概念什么是机器学习机器学习的基本要素机器学习的主要类型监督学习（SupervisedLearning）无监督学习（UnsupervisedLearning）强化学习（ReinforcementLearning

倔强的小石头_·2025-02-23 11:43

uniapp - 全平台兼容 | 实现九宫格转盘抽奖功能效果，uniapp宫格老虎机抽奖活动，支持后端接口确定最终奖品，最好用的九宫格抽奖机插件组件源码，无bug（详细示例全部代码，一键复制开箱即用）

uniappVue3和Vue2都能用，直接复制代码就行，改成你想要的样式，兼容uniapp全端全平台且无bug！完整代码全部代码如下，可运行看效果。

街尾杂货店&·2025-02-23 11:12

centos 7 mysql 5.6安装_liunx 下或centos7 下安装 MySQL-5.6

========================================================================================>1.新开的服务器，需要检测系统是否自带安装

灰先森·2025-02-23 11:41

CPCI机箱阿尔泰科技4槽2U CPCI测控机箱后IO走线 CPCIC7604A

产品特点：◆机箱整体为2U高度金属结构◆4槽6UCompactPCI64位/66MHz高速总线无源背板◆带P3、P4和P5后

北京阿尔泰科技厂家·2025-02-23 10:34

优创同城跑腿小程序php+uniapp

同城跑腿小程序，支持帮取、帮送模式，包含用户端、骑手端、运营后台，支持一键接单/抢单，为跑腿团队提供技术解决方案，无加密源码，可私有化部署。

源码库saaskw·2025-02-23 10:04

C语言图像处理技术：从基础到高级应用

本课程深入探讨C语言进行图像处理的各项核心技术，包括像素操作、色彩模型理解、滤波算法、色彩空间转换、边缘检测、以及图像变换等。

南城游子·2025-02-23 08:45

基于跨学科任务图谱和大模型微调的智能体设计

假设原始数据为(D)，降噪后的数据为(D’)，降噪过程可以通过以下公式表示：[D’=D-Noise(D)]其中，(Noise(D))表示从数据(D)中检测并去除的噪声部分。

东方-教育技术博主·2025-02-23 08:13

构建多维度用户特征矩阵，开发基于Flink CEP的高风险用户识别模型

基于FlinkSQLCEP构建多维度用户特征矩阵与高风险用户识别模型，需结合实时特征计算、动态规则管理和复杂事件检测能力。

千叶真尹·2025-02-23 08:12

想象一个AI保姆机器人使用场景分析

关于AI是否具备智慧的判断与伦理反思一、AI的“智慧”本质：能力与局限当前AI的技术边界无自主意识：现有AI系统（如ChatGPT、机器人保姆）本质是基于数据和算法的模式匹配工具，不具备自我意识、情感或道德判断能力

风口猪炒股指标·2025-02-23 07:41

消融实验（Ablation Study）：模型优化的关键分析方法

实验步骤典型实验案例案例1：图像分类模型案例2：目标检测模型实验结果解读要点消融实验的意义总结消融实验（AblationStudy）：模型优化的关键分析方法什么是消融实验？

烟锁池塘柳0·2025-02-23 07:41

图片处理类的微信小程序如何通过官方的安全审核？

通过前期调研，我发现微信小程序还真提供了一个同步响应的接口,检测一次用时大概2-3秒security.imgSecC

顾德拉科·2025-02-23 06:34

利用Nmap进行漏洞验证和检测

免责声明文章中敏感信息均已做多层打马处理。传播、利用本文章所提供的信息而造成的任何直接或者间接的后果及损失，均由使用者本人负责，作者不为此承担任何责任，一旦造成后果请自行负责。如有侵权烦请告知，我会立即删除并致歉。谢谢！前言：在网络安全领域，Nmap（NetworkMapper）是一款功能强大的开源网络扫描工具，被广泛应用于网络发现和安全审计等方面。Nmap提供了丰富的脚本库，用户可以通过调用这些

Administrator_ABC·2025-02-23 05:23

R语言报错变数的长度不一样，需要改成元素自变量对应的名称

在进行回归，决策树等出现报错，观察数据等情况都无发现错误使用本地数据鸢尾花（yuānwěihuā）做示例，说明问题data(iris)train_sub=sample(nrow(iris),7/10*nrow

仿生bug·2025-02-23 05:51

WebSocket实战：如何实现百万级即时通讯

Mermaid）客户端负载均衡WS网关Redis集群业务服务TCP连接(HTTPUpgrade)转发WS握手请求HTTP101SwitchingProtocolsPingFramePongFrameloop[心跳检测

程序员没睡醒·2025-02-23 03:39

linux nmon 进程io,【性能工具】Linux性能监控工具nmon使用指南

1.2部署环境要求无支持广泛：操作系统(RedHat,SUSE,Ubuntu,Fedora,OpenSUSE等)平台(Power,Mainframe,arm,x86orx86_64)1.3安装方法Nmon

weixin_39631017·2025-02-23 01:57

Rust：有代价与无代价的Async Trait——从object safe开始

ObjectSafe&TraitObjectObjectsafe的trait才能通过traitobject（虚表）（如Box.func()）访问内容。如果trait定义的方法包含impl（例如implFuture）或者存在非首个参数的类型为Self、或者返回值为Self、或者存在泛型参数的话，那么此方法的签名（尺寸）是具体的实现此trait的类型所决定的，因此不能通过traitobject直接访问

Ayana-chan·2025-02-23 01:56

leetcode 题目解析第3题无重复字符的最长子串

示例1:输入:s=“abcabcbb”输出:3解释:因为无重复字符的最长子串是“abc”，所以其长度为3。

大脑经常闹风暴@小猿·2025-02-23 01:25

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