机器学习vs计算机视觉

机器学习(Machine Learning)

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada

七指琴魔御清绝·2025-03-11 14:42

机器学习实战——音乐流派分类（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.简介音乐流派分类是音乐信息检索（MusicInformationRetrieval,MIR）中的一个重要任务，旨在通过分析音频信号的特征，将音乐自动分类到不同的流派（如古典、摇滚、爵士、流行等）。随着数字音乐平台的普及，音乐流派分类技术被广泛应用于音乐推荐、自动标签生成和音乐库管理

喵了个AI·2025-03-11 13:37

MAC电脑配置VSCode写JAVA

Homebrew安装JDK8brewtapadoptopenjdk/openjdkbrewinstall--caskadoptopenjdk8查看JDK路径/usr/libexec/java_home二、配置VSCodeMAC

davidson1471·2025-03-11 13:07

目标检测项目

识别图片中有哪些物体并且找到物体的存在位置多任务：位置+类别目标种类与数量繁多的问题目标尺度不均的问题遮挡、噪声等外部环境干扰VOC数据集：PASCALVOC挑战赛(ThePASCALVisualObjectClasses)是一个世界级的计算机视觉挑战赛

sho_re·2025-03-11 11:51

vscode mac版本配置git

首先使用type-agit查看git的安装目录然后在vscode中找到settings配置文件，修改git.path

大波V5·2025-03-11 11:20

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式机器学习是其核心特性之一。

·2025-03-11 11:52

VSCode 插件开发实战（十六）：详解插件生命周期

前言VSCode它不仅功能强大，而且可以通过插件进行扩展，以满足不同开发者的需求。那么，VSCode自定义插件的生命周期是如何运行的呢？今天我们就用通俗易懂的方式来讲解一下。什么是VSCode插件？

乐闻x·2025-03-11 11:17

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

VS2017拉取Gitlab上项目

VS2017拉取Gitlab上项目简介一、需要准备的资源二、操作步骤简介最近的项目在Gitlab上，网上找了发现没有解决问题，于是自己熟悉了下。记录一下从gitlab仓库git到vs2017的过程。

daboluo@Niko·2025-03-11 10:39

Python学习指南：系统化路径 + 避坑建议

数据分析（如Excel自动化、可视化）Web开发（如搭建网站）人工智能（如机器学习）自动化办公（如处理文件、邮件）目标不同，后续学习侧重点不同（但基础通用）。

程之编·2025-03-11 09:39

vscode 插件开发 typescript部分报错 Object is possibly 'undefined'.

在tsconfig.js中:strict设置false状态{"compilerOptions":{"strict":false,//...}}

故事里故去·2025-03-11 09:08

机器学习之KMeans算法

目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于聚类分析（Clustering）。它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著

Mr终游·2025-03-11 09:07

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents）详解1.什么是主成分？主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差

IT古董·2025-03-11 08:25

C++开源库大全

程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。

大王算法·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1

Wis4e·2025-03-11 07:47

VScode使用小技巧

代码片段快捷键设置设置位置：文件—首选项—用户代码片段----搜javaScript,进入JavaScript.json,自定义快捷键（setting→ConfigureUserSnippets→JavaScripts.json）例：log快速输入console.log()"Printtoconsole":{"prefix":"log","body":["console.log('$1')"],"

前端CV攻城狮·2025-03-11 07:46

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。

綦枫Maple·2025-03-11 06:08

XGBClassifiler函数介绍

XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。

浊酒南街·2025-03-11 05:32

CICD系列之k8s

k8s安装操作系统配置主机规划hosts配置(所有主机都要配置)防火墙配置(所有主机都要配置)内核配置参数(所有主机都要配置)selinux和swap配置(所有主机都要配置)ipvs配置(所有主机都要配置

john137724·2025-03-11 05:31

基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档

该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据，运用先进的机器学习算法，为求职者提供个性化的岗位推荐服务，同时帮助企业快速定位到合适的候选人。

qq_375279829·2025-03-11 05:59

使用 marked.min.js 实现 Markdown 编辑器 —— 我的博客后台选择之旅

1.传统富文本vs.Markdown编辑器在对比了传统富文本编辑器和Markdown编辑器后，我发现它们各有优缺点：特性传统富文本编辑器Markdown编辑器易用性简单直观需学习语

fxrz12·2025-03-11 04:54

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。

openwin_top·2025-03-11 04:54

Ubuntu22.04安装CP2K最新版2025.1

近年来结合机器学习与lammps，已成为热度逐年增加的软件。但是目前使用它仍存在不少难点。本文讲解在Ubun

jhonwyyc·2025-03-11 04:50

Azure AI Document Intelligence 使用指南

AzureAIDocumentIntelligence使用指南AzureAIDocumentIntelligence（原名AzureFormRecognizer）是一项基于机器学习的服务，可以从数字或扫描

scaFHIO·2025-03-11 03:42

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米

学术乙方·2025-03-11 03:41

PAG动画在Visual Studio Code 预览插件

好久没来，差点忘了还有个账号也好久没有写过博客，忘了咋写了...工作久了，觉得写出来有点啰嗦，不如直接去做，不愿意过多的花费时间在[输出]这件事上...最近写了个小小工具，方便在vscode内直接预览.

·2025-03-11 02:39

腾讯云主机多账户切换与管理和使用vscode终端ssh登录

当前是2024版本腾讯云主机，在获取到主机实例之后应该有两个用户：lighthouse（这是具有root权限的）和ubuntu（后面叫什么这个应该取决于你的系统版本）由于在linux中不同用户往往有不同权限，所以用户密码修改还是重要的1.如何修改对应账户的登录密码在腾讯云控制台找到主机，点进去控制界面会显示下图免密登录：会帮你在浏览器打开一个在线SSH终端界面，你可以通过微信扫码授权登录（略过不谈

·2025-03-11 02:39

DeepSeek源码解析（2）

Tensor（张量）的介绍在计算机科学和机器学习领域，“张量”（Tensor）是一个数学概念，它被用来表示多维数组。

白鹭凡·2025-03-11 01:26

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练点云语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在将点云数据中的每个点分配给其对应的语义类别。

完美代码·2025-03-11 00:25

机器学习数学基础：29.t检验

一、t检验的定义与核心思想（一）定义t检验（Student’st-test）是一种在统计学领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间，或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。例如，在教育研究中，可以通过t检验判断某个班级学生的平均成绩与全校学生的平均成绩是否有显著差异；在医学实验里，可用于比较实验组和对照组的患者某项生理指标的均值是否

@心都·2025-03-11 00:23

基于YOLOv5的烟雾检测系统：从数据集准备到UI界面实现

因此，烟雾检测的研究一直是计算机视觉领域中的一个热点问题。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-11 00:52

【C++】3-1.2.3 函数通过指针传参

并使用VS2022进行调试帮助读者理解函数的形参”“实参”存放的位置，以及是否是同一个实体。

jn10010537·2025-03-11 00:52

计算机视觉｜3D 点云处理黑科技：PointNet++ 原理剖析与实战指南

一、引言在当今数字化与智能化快速发展的时代，3D点云处理技术在多个前沿领域中发挥着重要作用。特别是在自动驾驶和机器人视觉等领域，这项技术已成为实现智能化的关键支撑。以自动驾驶为例，车辆需要实时感知周围复杂的环境信息，包括行人、车辆、交通标志和路况等。3D点云数据能够提供高精度的三维空间信息，使自动驾驶车辆更准确地识别和定位周围物体，从而做出安全、合理的行驶决策。在城市街道上，自动驾驶车辆通过3D点

紫雾凌寒·2025-03-10 23:19

vscode的markdown插件

即可预览，邮件可以导出pdf·出现“"princexml"isrequiredtobeinstalled.”进入princexml官网安装软件并添加Prince/engin/bin的路径到环境变量，重启vscode

想喝冰拿铁·2025-03-10 23:47

【vscode】一键编译运行c/c++程序

这套配置是完全通用的右上角一键编译运行的内部流程task.json格式概述launch.json格式概述CMake格式概述攒起来，组合成通用开发环境一键编译运行的内部流程点击运行C/C++文件(或按下F5)vscode

辰尘_星启·2025-03-10 23:42

VSCode配置C++11

前言有时候，我们使用c++的时候，想用c++11,在VSCode中如何配置呢，这里我会告诉大家。

徐锦桐·2025-03-10 22:11

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练’‘’实例化一个估计器estimator=LinearRegression()使用fit方法进行训练estimator.fit(x,y)查看回归系数

疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

【基于手势识别的音量控制系统】

基于手势识别的音量控制系统github项目效果这是一个结合了计算机视觉和系统控制的实用项目，通过识别手势来实现音量的无接触控制，同时考虑到了用户隐私，加入了实时人脸遮罩功能。

合肥玉安人工智能工作室·2025-03-10 21:31

【菊花链通讯 vs CAN通讯：一场通信界的“双雄对决”】

在当今这个数字化飞速发展的时代，通信技术早已成为推动各行各业发展的核心力量。今天，我们就来深入探讨两种极具代表性的通信方式——菊花链通讯与CAN通讯，看看它们各自的魅力与独特之处，以及在不同应用场景中的表现。菊花链通讯：线性串联的“接力赛”1.什么是菊花链通讯？菊花链通讯，这个名字听起来是不是有点像小时候玩的串珠游戏？没错，它的通信连接方式就是如此简单而直观。想象一下，把一串珠子依次串联起来，每个

新能源汽车--三电老K·2025-03-10 21:30

在vs中无法用QtDesigner打开ui文件的解决方法

解决方法右键ui文件，选择打开方式，弹出如下界面。点击添加，弹出如下界面点击程序后边的三个点，去电脑查找designer.exe,我的位置为D:\Qt\Qt5.9.9\5.9.9\msvc2015_64\bin\designer.exe。名称可以自己起一个名字，点击确定即可。这时，再重新去点击ui文件，则会自动调用designer.exe去打开了。

水瓶丫头站住·2025-03-10 20:53

putty运行python代码_当我关闭putty时如何保持python脚本运行

我准备在VPS上运行Ubuntu上的python脚本.这是机器学习培训过程,因此需要花费大量时间进行培训.如何在不停止该过程的情况下关闭腻子.解决方法:您有两个主要选择：>使用nohup运行命令.这会将它与您的会话取消关联

weixin_39943000·2025-03-10 19:44

同一个问题看看Grok3怎么回答-什么是智能体？

证据倾向于认为，智能体可以是简单的（如恒温器），也可以是复杂的（如自动驾驶汽车），并可能通过机器学习改进性能。

释迦呼呼·2025-03-10 18:40

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的机器学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。

Jason_Orton·2025-03-10 18:39

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

寻找通义灵码 AI 程序员 {头号玩家} ，体验 QwQ-Plus、DeepSeek 满血版的通义灵码

2025年1月，通义灵码AI程序员全面上线，同时支持VSCode、JetBrainsIDEs，是国内首个真正落地的AI程序员。

·2025-03-10 18:26

tsc : 无法加载文件 ..\nodejs\node-cache\tsc.ps1，因为在此系统上禁止运行脚本。

ts脚本无法执行，可能是因为vscode执行策略问题，尝试使用管理员运行vscode，再执行以下命令：get-ExecutionPolicy查看执行策略，得到结果为Restricted，再执行set-ExecutionPolicyRemoteSigned

·2025-03-10 18:56

深度学习和机器学习的差异

一、技术架构的本质差异传统机器学习（MachineLearning）建立在统计学和数学优化基础之上，其核心技术是通过人工设计的特征工程（FeatureEngineering）构建模型。

The god of big data·2025-03-10 16:28

Visual Studio Code 基本使用指南

VisualStudioCode（简称VSCode）是一款由微软开发的免费、开源、跨平台的代码编辑器，凭借其轻量级设计、丰富的插件生态和强大的功能，成为全球开发者的首选工具。

The god of big data·2025-03-10 16:57

利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理：全面指南

利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理：全面指南前言在现代计算机视觉领域，图像处理的需求日益增加。无论是自动驾驶、安防监控，还是医疗影像分析，图像处理技术都扮演着至关重要的角色。

快撑死的鱼·2025-03-10 16:25

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