样本增强第12页

第十三站：卷积神经网络（CNN）的优化

这些优化技术包括数据增强、网络架构的改进、正则化技术。1.数据增强（DataAugmentation）数据增强是提升深度学习模型泛化能力的一种常见手段。

武狐肆骸·2025-02-27 03:08

大模型-Tool call、检索增强

大模型Toolcall心知天气：https://www.seniverse.com/例子：调用天气接口APIfromopenaiimportOpenAIimportrequestsimportjson"""#####天气接口API密钥获取：https://www.free-api.com/doc/558#####"""#定义调用天气API的函数defget_weather(location,lan

Java知识技术分享·2025-02-27 00:46

支持向量机（SVM）简介与应用

SVM的核心思想是通过在高维空间中寻找一个超平面（或决策边界），使得不同类别的样本数据能够被该超平面尽可能地分开，同时最大化分类间隔（Margi

Jason_Orton·2025-02-27 00:43

【目标检测JP】番茄植株叶片病害数据集4280张8类病害YOLO+VOC（含增强）

【目标检测JP】番茄植株叶片病害数据集4280张8类病害YOLO+VOC（含增强）数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中

不会仰游的河马君·2025-02-26 23:07

《深度剖析：生成对抗网络中生成器与判别器的高效协作之道》

生成器与判别器作为GAN的核心组件，它们之间的协作效率直接决定了GAN在图像生成、数据增强、风格迁移等众多应用中的表现。

程序猿阿伟·2025-02-26 23:04

深度、机器学习算法

在小样本、非线性数据处理上有优势，常用于文本分类、图像识别等领域。决策树：以树形结构展示决策过程，从根节点开始，依据特征值逐步向下划分，直到叶子节点得出分类或回归结果。

yzx991013·2025-02-26 20:40

鸿蒙开发：V2版本装饰器之@Monitor装饰器

随着官方的迭代，在新的Api中，对于新的应用开发，官方已经建议直接使用V2所属的装饰器进行开发了，所以，能上手V2的尽量上手V2吧，毕竟，V2是V1的增强版本，为开发者提供更多功能和灵活性，由V1升成V2

·2025-02-26 19:35

TypedDict 重塑 Python 数据契约

TypedDict是Python中一种增强型的字典类型，专为类型检查设计。它在运行时不强制类型验证，但能通过静态类型检查工具（如mypy）提供键值对的类型约束，从而提升代码的可读性和维护性。

梦想画家·2025-02-26 19:35

支持 40+ 插件，Spring AI Alibaba 简化智能体私有数据集成

RAG通过结合检索技术和生成模型的强大能力，使智能体能够实时从外部数据源获取信息，并在生成过程中增强其知识深度和推理能力。通过这种方式，智能体不仅能依赖于模型的预

·2025-02-26 19:58

猫眼在腾讯云北极星上的最佳实践

猫眼作为领先的互联网票务企业，通过采用腾讯云北极星（Polaris），成功优化了其微服务架构，实现了显著的性能提升和故障容错能力增强。

·2025-02-26 19:56

有哪些开源大数据处理项目使用了大模型

具体流程包括数据清洗、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等步骤。2.**SWIFT**：阿里开源的大模型微调轻量级框架，用于提高RAG应用的准确度。3.

魔王阿卡纳兹·2025-02-26 19:02

什么是RAG？RAG是如何解决问题的？RAG的未来发展趋势有哪些？

一、什么是RAG所谓RAG，检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration），简称RAG，已经成为当前最火热的LLM应用方案。

大模型综述·2025-02-26 18:31

如何用Java校验SQL语句的合法性

SQL语句的合法性SQL语句基础与常见错误类型使用Java解析SQL语句的基本方法通过JDBC执行预编译语句验证SQL合法性应用第三方库如JSqlParser进行SQL语法检查实现自定义SQL校验规则以增强安全性处理动态

master_chenchengg·2025-02-26 17:26

在Intel GPU上使用IPEX-LLM进行本地BGE嵌入

在现代人工智能应用中，尤其在诸如检索增强生成（RAG）和文档问答等任务中，低延迟是一个至关重要的指标。

shuoac·2025-02-26 16:16

革新汽车装配产线：MR30分布式IO模块引领智能制造新时代

在日新月异的汽车制造行业中，每一分每一秒的效率提升都意味着成本的降低与市场竞争力的增强。随着工业4.0时代的到来，智能化、自动化已成为汽车产线升级转型的关键词。

明达技术·2025-02-26 14:00

用JavaScript在React中实现Word文档和Markdown互转

将Word文档与Markdown文件相互转换的能力不仅能够增强用户体验，还能极大地提高内容管理的效率。

·2025-02-26 14:16

自动化测试工具：Selenium

为了提升测试效率、增强测试的可维护性和可读性，Selenium经常与各种流行框架集成，其中pytest和Allure报告是两个非常受欢迎的选项。

小俊学长·2025-02-26 13:50

【mysql】如何解决主从架构从库延迟问题

目录1.说明2.优化主库的写入性能3.优化网络性能4.增强从库的硬件性能5.调整从库的配置6.主从架构优化7.监控和调优8.使用GTID和GroupReplication1.说明1.在MySQL数据库中

王佑辉·2025-02-26 12:17

RAG技术全面解析：从原理到实践中的20个关键问题

RAG定义检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）是一种结合检索技术与生成模型的技术。

大F的智能小课·2025-02-26 12:47

机器学习安全核心算法全景解析

一、数据安全防护算法1.对抗样本防御算法名称核心思想2024年最新进展典型应用场景TRADES鲁棒性-准确性权衡优化Facebook提出自监督TRADES改进版自动驾驶目标检测JacobianSVD输入

金外飞176·2025-02-26 12:44

解锁健康密码，拥抱养生生活

新鲜蔬果是餐桌上的常客，色彩斑斓的蔬菜和水果，蕴含丰富的维生素、矿物质和抗氧化物质，既能增强免疫力，又能抵御岁月痕迹。在新年聚餐时，适当减少高油高盐食物的

lanlande33·2025-02-26 11:41

短视频矩阵服务架构指南

高效微服务架构设计指南技术架构设计在技术架构设计方面，本系统采用了微服务架构，以增强系统的可维护性和扩展性。每个服务都可以独立部署和扩展，从而提高了系统的整体灵活性和响应速度。

李lrh9166·2025-02-26 11:37

FastSAM：高效图像分割算法详解与实战

其采用基于密度的空间聚类方法处理噪声和不规则形状，自适应策略调整聚类参数以增强泛化能力，并优化计算流程实现并行化处理以提升运行速度。FastSAM算法在医疗、自动驾驶等多个领域具有广泛应用前景。

阿qi 爱喝拿铁·2025-02-26 10:34

前端开发中的最佳实践与技巧

1.2本文的目标本文旨在分享前端开发中的最佳实践与技巧，帮助开发者提高代码质量、优化性能、增强安全性，并掌握最新的前端技术趋势。

lina_mua·2025-02-26 10:00

如何根据企业架构设计IT架构？

企业IT架构高度匹配企业架构是实现战略目标、提高业务效率和增强组织竞争力的关键。

自由鬼·2025-02-26 09:26

Java 的 JDK 8,11,17,21 新特性，最新面试题

2、增强集合库的功能：通过引入StreamAPI，lambda表达式使得对集合进行序列化操作变得更加简单和高效。3、提高编程效率：lambda表达式使得

扫地僧009·2025-02-26 08:20

BCPD++(非刚性配准) 算法原理详解

BCPD++算法原理详解一、算法概述BCPD++（BayesianCoherentPointDrift++）是BCPD（BayesianCoherentPointDrift）的增强版本，专为非刚性点云配准设计

点云SLAM·2025-02-26 08:17

点云配准（点云拼接）论文综述

该技术广泛应用于自动驾驶、增强现实、工业检测、医学影像等领域。随着传感器技术（如LiDAR、RGB-D相机）的进步与深度学习的发展，点云配准方法经历了从传统优化算法到数据驱动模型的演变。本文系统综

点云SLAM·2025-02-26 08:47

Qwen2.5 技术报告

在后训练方面，用超过100万个样本

三谷秋水·2025-02-26 07:11

python正态检验_Python检验数据是否正态分布

该检验的零检验是样本$x_1,\cdots,x_n$来自于一个正态分布的母体。这个检验的统计量是：$$W=\frac{(\sum_{i=1}^{n}a_{i}x_{

weixin_39748858·2025-02-26 07:10

MySQL 8.0 社区版安装与配置全流程指南（Windows平台）

相较于旧版本，8.0版引入以下核心升级：性能优化：查询速度提升2倍以上安全性增强：默认启用caching_sha2_password认证插件功能扩展：支持CTE（公共表表达式）和原子DDL二、安装环境准备

waicsdn_haha·2025-02-26 07:39

28、欧几里得距离计算和余弦距离计算

基本思想:求一组样本点到一组向量的最短距离，并且输出其距离信息例如计算样本点（x1,y1）(x2,y2)到样本到样本点（x3,y3）(x4,y4)存在的最小欧式距离，分别是线段x1x3,x2x3,x1x4

sxj731533730·2025-02-26 06:00

【RAG系列】AI的“三步记忆法“ - RAG工作流程全景解析

AI的"三步记忆法"-RAG工作流程全景解析用户问题检索器向量数据库相关文档增强器增强提示生成器最终回答一、认知建模：从人类记忆到机器记忆1.1考试复习的三步法则建立知识框架提取核心信息综合运用考前预习划重点考场作答最终答案这个经典的学习过程与

什么都想学的阿超·2025-02-26 04:51

视频ip属地是发视频时所在地吗

近年来，各大视频平台纷纷推出“IP属地”功能，旨在通过显示视频发布者的地理位置信息，增强内容的透明度和可信度。那么，视频IP属地真的是发视频时的所在地吗？本文将深入探讨这一问题。‌

hgdlip·2025-02-26 03:14

DeepSeek动态增量学习技术详解与实战指南

一、主题背景1.Why：破解模型持续进化难题传统全量训练模式面临三大困境：金融风控场景中，每周新增百万级欺诈样本时，全量训练耗时从3小时增至8小时（数据量年增长300%）医疗影像诊断模型遇到新病症类型时

燃灯工作室·2025-02-26 02:09

Python进阶：详解`**kwargs`的底层原理与实战技巧，5大常见错误及解决方案

正文内容一、核心概念剖析定义：**kwargs是Python中用于接收任意数量关键字参数的特殊语法，将参数收集到字典对象中核心目的：增强函数参数处理的灵活性支持动态参数传递实现优雅的API设计基本语法：

燃灯工作室·2025-02-26 02:09

ffplay播放器源码(七)overlay滤镜

指掀涛澜天下惊·2025-02-26 02:08

分享一款支持二次开发的多语言订货系统

在这样的大背景下，一套功能完备、支持二次开发的多语言订货系统，已然成为企业突破语言障碍、优化业务流程、增强客户满意度的关键。

多用户商城系统·2025-02-26 00:51

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

SVM的基本思想是寻找一个决策边界或超平面，使得两类样本之间的间隔最大化。这个间隔被定义为支持向量到超平面的最短距离，而支持向量就是那些恰好位于间隔边缘上的训练样本点。

不易撞的网名·2025-02-25 23:15

卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类

一）------20行代码搞定鸢尾花分类引言用TensorflowAPI：tf.keras实现神经网络搭建八股Sequential的用法compile的用法fit的用法（batch是每次喂入神经网络的样本数

有幸添砖java·2025-02-25 22:11

Vim编辑工具常用指令

vim是vi的增强版，所以vi的功能vim都有，而且vim新增了许多vi没有的功能，它比vi容易使用。1、vim的启动在终端的命令行输入vim后，便启动Vim

BUG 劝退师·2025-02-25 21:02

【Linux系统基础快速入门详解】Linux编辑器vim高级应用割裂窗口、批量注释、编辑、缩进、格式调整(ctrl+v,shitft+v,v)原理详解和每个命令使用场景以及实例

内容合伙人、CSDN新星导师、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）Vim是Vi的增强版

鱼弦·2025-02-25 20:52

细说向量化知识库

向量化知识库（VectorizedKnowledgeBase）+检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，RAG）提供了一种高效的解决方案。本文将深入解析向量

CCSBRIDGE·2025-02-25 18:41

怎么提升自定义知识库的质量（向量知识库）

上传文档后，CherryStudio或者AnythingLLM会将内容转换为向量数据库（VectorDatabase），然后用于检索增强生成（RAG，Retrieval-AugmentedGeneration

CCSBRIDGE·2025-02-25 18:11

Map遍历 key-value 的4种方法

四种方法先用keySet()取出所有key值，再取出对应value——增强for循环遍历先用keySet()取出所有key值，再取出对应value——使用迭代器遍历通过entrySet来获取key-value

肥肥技术宅·2025-02-25 15:53

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

原文链接有空可以细看，这里中列出了文中提到的部分研究结果写作大纲1.引言光声成像（PAI）的介绍，它结合了光学和超声成像的优点，为生物医学成像提供了一种有前景的模态。深度学习（DL）在解决PAI中存在的技术限制（如硬件限制、生物特征信息缺乏等）方面的潜力。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

对比学习的目标是将相似样本的表示（Representation）拉近，不相似样本的表示拉远。通过数据增强、损失函数、表示学习目标等步骤实现。

wintercoming111·2025-02-25 15:50

Python|基于Kimi大模型，实现对文本进行批量润色处理（4）

这个过程可能包括纠正语法错误、调整句子结构、增强语言的表达力、统一风格和语调、改善逻辑连贯性等。润色后的文本应该更加清晰、准确、吸引

写python的鑫哥·2025-02-25 15:19

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

Maker~·2025-02-25 15:18

Pytorch实现论文：基于多尺度融合生成对抗网络的水下图像增强

简介简介：提出了一种新型的水下图像增强算法，基于多尺度融合生成对抗网络，名为UMSGAN，以解决低对比度和颜色失真的问题。首先经过亮度的处理，将处理后的图像输入设计的MFFEM模块和RM模块生成图像。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-25 15:46

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