机器学习vs计算机视觉第16页

DeepSeek R1赋能智能建造：施工安全风险预判系统全栈开发实战与创新解析

DeepSeekR1智能分析系统通过融合计算机视觉、物联网传感技术和深度学习算法，构建了多维度的风险预警体系。本系统具备以下核心功能：实时视频监控分析（安全装备检测、危险区域入侵识别）设备状态

Coderabo·2025-02-04 20:55

Linux | Ubuntu 20.04 ｜如何通过命令行安装 VSCode

如是我闻：大多数Linux发行版支持通过包管理器安装VSCode。

漂亮_大男孩·2025-02-04 19:51

Python | Pytorch | 什么是 Inplace Operation（就地操作）？

PyTorch中的Inplace操作通常会在函数名后加上_作为后缀，例如：tensor.add_()tensor.mul_()tensor.zero_()1.普通操作vs.Inplace操作importtorch

漂亮_大男孩·2025-02-04 19:18

《深度揭秘LDA：开启人工智能降维与分类优化的大门》

高维数据虽然蕴含着丰富的信息，但却给机器学习算法带来了一系列严峻的挑战，这便是著名的“维度诅咒”。

·2025-02-04 18:03

协程分析：Python生成器 vs JavaScript生成器（生产者-消费者模式的对比分析）

协程分析：Python生成器vsJavaScript生成器（生产者-消费者模式的对比分析）先补充一下协程知识Coroutine（协程）是一种程序执行的构造，它能够暂停执行并在以后恢复执行。

red润·2025-02-04 18:39

【大模型应用开发动手做AI Agent】第二轮思考：模型决定计算

大模型应用开发动手做AIAgent】第二轮思考：模型决定计算关键词：大模型，AIAgent，模型决定计算，模型优化，计算优化，硬件加速，效率提升1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展，大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-04 16:30

QEMU：Ubuntu下编译安装qemu-kvm

文章目录资源步骤资源qemu-kvm-1.2.0.tar.gz步骤下载安装包后解压tar-zxvfqemu-kvm-1.2.0.tar.gz安装依赖sudoapt-getinstalllibpci-devsudoapt-getinstalllibsdl1.2

无名J0kзr·2025-02-04 15:18

机器学习在网络安全领域的深度探索与实践

机器学习作为人工智能的重要分支，凭借其自动从大量数据中发现规律、预测未来行为以及识别异常的能力，在网络安全领域展现出了巨大的应用潜力与价值。机器学习技术通过模拟人类的学习过程，能够从历史数据中自适应地

noVonN·2025-02-04 14:40

机器学习基本概念

时不晴·2025-02-04 13:38

人工智能机器学习基本概念详解

人工智能机器学习基本概念详解机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的一个重要分支，旨在让计算机系统自动从数据中学习并进行预测或决策

猿享天开·2025-02-04 13:07

C++制作简单计算器

文章目录C++制作简单计算器C++制作简单计算器|加法|减法|求余||乘法|除法|平方根|主要使用平台1.VScode2.Qt3.linux4.windows代码=#include#includeusingnamespacestd

Qt历险记·2025-02-04 13:07

使用 Go 语言调用 DeepSeek API：完整指南

1.环境准备首先，我们需要准备以下内容：Go语言环境DeepSeekAPI访问权限开发工具（如VSCode

老大白菜·2025-02-04 12:58

几行Python代码，轻松获取美股阿里巴巴的交易数据!

学Python可以干很多事情，比如爬虫，数据分析，机器学习，但是有一个非常小众的分支，不仅结合了两大高薪行业，而且还薪水非常诱人，就是量化金融岗位。

Python资深程序员·2025-02-04 12:27

04树 + 堆 + 优先队列 + 图（D1_树（D10_决策树））

目录一、引言二、算法原理三、算法实现四、知识小结一、引言决策树算法是一种常用的机器学习算法，可用于分类和回归问题。

Java丨成神之路·2025-02-04 12:54

【漫话机器学习系列】079.超参数调优（Hyperparameter Tuning）

超参数调优（HyperparameterTuning）是机器学习中优化模型性能的重要步骤之一。超参数是模型在训练之前设定的参数，而不是通过训练数据学习到的参数。

IT古董·2025-02-04 11:44

【漫话机器学习系列】054.极值（Extrema）

极值（Extrema）定义极值是数学分析和优化问题中的一个核心概念，指函数在某个定义域内取得的最大值或最小值。根据极值的性质，可以将其分为两类：局部极值（LocalExtrema）：函数在某点附近的最大值或最小值。全局极值（GlobalExtrema）：函数在整个定义域内的最大值或最小值。分类局部极大值（LocalMaximum）：若在点x=a附近存在某邻域，使得对任意x在该邻域内，满足f(x)≤

IT古董·2025-02-04 11:13

【VScode】Remote-SSH XHR failed无法访问远程服务器

目录问题场景解决办法1下载当前版本server2查看server的commitid3解压server到指定文件夹补充个例记录问题场景vscode更新后，通过remotessh连接远程服务器，长时间运行安装

芝麻团坚果·2025-02-04 11:41

Windows和苹果MacOS上的vscode翻页及上下滚动行快捷键

VSCode有两种类型的翻页，一种是光标跟随的翻页，一种是光标不跟随的翻页，分别对应不同的快捷键。同样，上下滚动行也分这么两种。下面介绍一下它们在Windows和苹果MacOS上的快捷键。

AI时代的程序员·2025-02-04 11:10

Cisco Nexus 9000v Switch, NX-OS 10.5(2)F - 虚拟化数据中心交换机

CiscoNexus9000vSwitch,NX-OSRelease10.5(2)F用于网络原型设计和学习研究的虚拟化数据中心交换机请访问原文链接：https://sysin.org/blog/cisco-nexus

·2025-02-04 10:54

使用VSCODE进行C/C++调试所需要的配置

{//使用IntelliSense了解相关属性。//悬停以查看现有属性的描述。//欲了解更多信息，请访问:https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387"version":"0.2.0","configurations":[{"name":"debugnachos","type":"cppdbg","request":"launch","program

trialley·2025-02-04 10:38

【机器学习】自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包进行聚类

一、K均值算法简介K均值算法的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于离它最近的簇中心（centroid）所代表的簇。K均值聚类算法步骤①初始化：随机选择原始数据的K个数据点作为初始质心（聚类中心）。②分配：将每个数据点划分到距离最近的质心所对应的簇中，即计算每个数据点到每个质心的距离，选择距离最近的质心作为该数据点所属的簇。③更新：重新计算每个簇的质心，即将该簇中所有数据点的坐标取平均值，

加德霍克·2025-02-04 10:36

VSCode源码分析参考资料

VSCodeArchitectureAnalysis-ElectronProjectCross-PlatformBestPractices中文版VSCode架构分析-Electron项目跨平台最佳实践SihanLi

AI时代的程序员·2025-02-04 10:05

零信任赋予安全牙齿，AI促使它更锋利

之后的几年各种视觉识别遍地开花，AI四小龙在人脸识别上成熟应用，再然后到大热的机器学习、深度学习，对于AI一直都有关注，但商业价值均没有得到有效发挥，大部分都停在科研和实验室阶段。

零信任Enlink_Young·2025-02-04 09:01

VSCode数据库插件

VisualStudioCode(VSCode)是一个非常流行的源代码编辑器，它通过丰富的插件生态系统提供了大量的功能扩展。

svygh123·2025-02-04 08:56

探索数据库管理新纪元：Visual Studio Code Database Client

探索数据库管理新纪元：VisualStudioCodeDatabaseClientvscode-database-clientDatabaseClientForVisualStudioCode项目地址:

gitblog_00881·2025-02-04 08:21

Paddle进阶实战系列（三）：基于SVTR算法的手写英文单词识别

‍作者简介：CSDN、阿里云人工智能领域博客专家，新星计划计算机视觉导师，百度飞桨PPDE，专注大数据与AI知识分享。

GoAI·2025-02-04 07:45

R语言环境下载和RStudio安装教程

它提供了丰富的统计和图形功能，被广泛用于数据科学、机器学习和数据可视化等领域。本教程将向您介绍如何下载和安装R语言环境以及RStudio集成开发环境。步骤1：下载R语言环境首先，您需要下载R语言环境。

CyberXZ·2025-02-04 07:42

批量导入数据

批量导入数据~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~开发工具与关键技术：VS作者：韩日九儿撰写时间

zzzhhnice·2025-02-04 07:40

UE4安卓真机调试(AGDE)

NoCodeWorld·2025-02-04 05:58

开源模型应用落地-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B与vllm实现推理加速的正确姿势（一）

从自然语言处理到计算机视觉，从智能安防到医疗诊断，AI模型广泛应用于各个领域，人们对其准确性、稳定性和高效性的期望也与日俱增。在此背景下，DeepSeek模型的出现为行业带来了新的曙光。

开源技术探险家·2025-02-04 05:54

Apache Tomcat 漏洞CVE-2024-50379条件竞争文件上传漏洞 servlet readonly spring boot 修复方式

二、漏洞描述ApacheTomcat中修复了个TOCTOU竞争条件远程代码执行漏洞(CVE-2024-50379)，该漏洞的CVSS评分为9.8。

李三醒·2025-02-04 04:49

Neo4j图数据库初识

数据建模大规模数据导入neo4j一.什么是图数据库关键词：存储图结构数据，NoSQLNeo4j的基本要素(构造单元)：结点，关系，属性二.为什么使用图数据库最大优势：查询的高性能举例说明：RDBMS-MySQLVS.Grap

六尘·2025-02-04 03:45

机器学习--学习计划

3周机器学习速成计划基于「28原则」，聚焦机器学习20%的核心概念，覆盖80%的常见应用场景。计划分为理论学习+项目实战，每周学习后通过5个递进项目巩固知识。

kyle~·2025-02-04 03:42

机器学习--概览

一、机器学习基础概念1.定义机器学习（MachineLearning,ML）：通过算法让计算机从数据中自动学习规律，并利用学习到的模型进行预测或决策，而无需显式编程。

kyle~·2025-02-04 03:11

机器学习笔记20241017

文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing）梯度消失原因解决方法梯度爆炸（GradientExplosion）定义原因解决方法总结继续跟着小土堆学pytorchtorchvision#导入torchvision库，主要用于处理图像数据集

tt555555555555·2025-02-04 03:11

基于机器学习中集成学习的stacking方式进行的金线莲质量鉴别研究（python进行数据处理并完成建模，对品种进行预测）

1.前言金线莲为兰科开唇兰属植物，别名金丝兰、金丝线、金耳环、乌人参、金钱草等，是一种名贵中药材，国内主要产地为较低纬度地区如：福建、台湾、广东、广西、浙江、江西、海南、云南、四川、贵州以及西藏南部[1]，被当地人民誉为“药中之王”，福建品种和台湾品种更是其中的上等品种，在治疗肺部炎症、糖尿病、癌症、肾炎、膀胱炎、重症肌无力、风湿性及类风湿性关节炎、高血脂、毒蛇咬伤有着很大的作用[2-3]。由于野

Life is a joke·2025-02-04 03:40

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系，因此深度学习中的循环神经网络（RNN）逐渐成为解决这一问题的重要工具。

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

随机森林（Random Forest）预测模型及其特征分析（Python和MATLAB实现）

##一、背景在大数据和机器学习的快速发展时代，数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据，传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下，机器学习方法开始广泛应用。

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:09

一篇文章了解AI大神何凯明

何凯明（KaimingHe）是一位在国际计算机视觉和深度学习领域享有盛誉的科学家。以下是对他的一些详细介绍：个人背景：何凯明出生于中国，后赴美国深造。

Ai知识精灵·2025-02-04 02:04

机器学习中，准确率(Accuracy)、精确度(Precision)、召回率(Recall)、F1分数(F1Score) 分别是什么？有啥用？有啥意义？有啥缺陷？

首先明白四个名词：真正例TruePositive假正例FalsePositive真负例TrueNegative假负例FalseNegativeTP:被预测为真，实际为真的样本FP:被预测为真，实际为假的样本TN:被预测为假，实际为假的样本FN:被预测为假，实际为真的样本准确率(Accuracy)计算公式：(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)意义：被正确预测的样本占总样本的比例缺陷：尽管准确率

shimly123456·2025-02-04 01:28

使用 Conda 管理 Python 环境的详细指南

使用Conda管理Python环境的详细指南在安装Python时，我们通常会选择Anaconda作为管理工具，因为它不仅提供了Python的安装包，还集成了许多常用的库和工具，非常适合数据科学和机器学习的工作

小桥流水---人工智能·2025-02-04 01:28

基于深度学习的物体分割技术：从理论到实践

1.引言物体分割（ObjectSegmentation）是计算机视觉中的一项核心任务，其目标是将图像中的不同物体或区域分离出来，通常分为语义分割和实例分割两种类型。

人工智能_SYBH·2025-02-04 01:57

高阶开发基础——在WSL中快速部署一个极简的C++开发环境

使用的方案是使用GCC作为编译器，CMake作为项目构建脚本，VSCode作为代码编辑器，使用clangd作为强大的语言服务器和检查器，使用clang-format整理格式化我自己的代码。

charlie114514191·2025-02-04 01:55

动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

在人工智能时代，机器学习技术日新月异，深度学习是机器学习领域中一个全新的研究方向和应用热点，它是机器学习的一种，也是实现人工智能的必由之路。

王国平·2025-02-04 00:51

机器学习笔记——正则化

本笔记介绍机器学习中常见的正则化方法。

好评笔记·2025-02-04 00:49

机器学习笔记——特征工程、正则化、强化学习

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-04 00:48

OvS 实现难点

OvS实现难点兼容OpenFlow多个版本兼容OpenFlow多个版本在运行时的时候，需要兼容OpenFlow多个版本，比如同时支持多个不同OpenFlow网桥的协议解析对于不同的OpenFlow版本，

Java八股文面试·2025-02-04 00:15

Vue和Vue-Element-Admin（十）：HTML和CSS快速学习笔记

目录html标签分类网页布局盒子模型浮动定位css标签选择flex布局transform转换Vue开发tipsless和scssVScode常用插件后端语言框架很多，Java适合企业级应用（规范且稳定）

A叶子叶·2025-02-03 23:11

OpenCV图像旋转90度的最简单方法

OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，提供了许多图像处理和计算机视觉算法。在OpenCV中，图像旋转是一项常见的操作。本文将介绍如何使用OpenCV将图像旋转90度的最简单方法。

时光荏苒-·2025-02-03 23:08

【机器学习BDT】python代码实现(下)

文章目录BDT(BootstrapDecisionTree)python实现导入库分类树主体代码回归树主体代码输出函数完整代码后续可能添加的功能BDT(BootstrapDecisionTree)python实现代码仅供参考导入库importCART树_自己写importnumpy其中一个库之前写的分类树主体代码在原始数据权重基础上使用更新的数据权重以更新BDT模型.def分类树(self,BDT

mcoc132·2025-02-03 22:05

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