样本增强第13页

即插即用的注意力机制21种

1、SEBlock(Squeeze-and-Excitation)功能：自适应学习通道权重，增强重要通道特征。出处：SENet#SEBlock(PyTorch)classSEBlock

@Mr_LiuYang·2025-02-25 14:40

协程的基本实现原理详解以及在java中的使用

本文将深度讨论了第三方库如Quasar，Quasar通过字节码增强实现协程，使用Fiber类。

一个儒雅随和的男子·2025-02-25 12:59

2025年投身Java培训的可行性分析——基于计算机科学与技术专业的视角

对于计算机科学与技术专业的学生或从业者而言，掌握Java不仅有助于增强个人竞争力，还能拓宽职业发展路径。本文将从市场需求

车载诊断工程师-小白·2025-02-25 12:26

每日一道面试题(技术随机）什么是前端工程化？它有什么意义？

其核心目标是提升开发效率、保障代码质量和增强可维护性。

晚夜微雨问海棠呀·2025-02-25 09:11

统计学基础知识点刷题（task2）

参考视频：可汗学院《统计学》参考书籍：《深入浅出统计学》文章目录概念1:中心极限定理概念2:置信区间概念3:伯努利分布概念4:误差范围概念5:小样本容量置信区间概念1:中心极限定理核心内容：随着抽样次数趋于

sm376624607·2025-02-25 08:27

如何安装vm和centos

-勾选“增强型键盘驱动程序”，并根据需要选择是否安装其他附加组件。-选择安装路径，建议选择非系

小白的白是白痴的白·2025-02-25 07:50

MybatisPlus

一MybatisPlus(MP)介绍MyBatis-Plus（简称MP）是一个MyBatis的增强工具，在MyBatis的基础上只做增强不做改变，为简化开发、提高效率而生。

夏尔子爵·2025-02-25 04:57

如何用解决大模型时效性和准确性问题？RAG技术核心原理

为了解决这一问题，研究人员提出了一种新颖的技术，即RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）。

·2025-02-25 03:23

Ollama Open WebUI

OpenWebUI支持多种语言模型运行器（如Ollama和OpenAI兼容API），并内置了用于检索增强生成（RAG）的推理引擎，使其成为强大的AI部署解决方案。

alden_ygq·2025-02-25 03:51

PYTHON机器学习小项目教程：预测鸢尾花种类

我们将使用经典的鸢尾花数据集来构建一个分类模型，该数据集包含150个样本，每个样本有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。

jackispy·2025-02-25 01:36

Topaz Photo AI 人工智能图像处理降噪

核心功能在于其智能降噪与细节增强能力，能够自动识别并去除照片中的噪点，同时保留并增强图像的细节和纹理，使照片更加清晰、细腻。

甜于酸·2025-02-24 23:54

hi3516cv610的isp调试专业名词

DRC（DynamicRangeCompression，动态范围压缩）是一种图像处理技术，主要用于增强图像的细节，尤其是在高对比度场景下。

张海森-168820·2025-02-24 21:41

GraphRAG的实践

好久没有体验新技术了，今天来玩一下GraphRAG顾名思义，一种检索增强的方法，利用图谱来实现RAG1.配置环境conda create-nGraphRAGpython=3.11condaactivateGraphRAGpipinstallgraphrag2

fc&&fl·2025-02-24 17:40

网络安全每日checklist

1、增强安全意识，及时打补丁修复漏洞①不要轻易打开电子邮件中的附件，点击电子邮件中的

网络安全Jack·2025-02-24 16:37

浅谈大模型RAG架构落地的十大挑战

1、增强：结合检索出的上下文和问题，构造Prompt。2、生成：将Prompt输入大模型，产出答案。3、从工程视角划分，RAG实施

Python程序员罗宾·2025-02-24 15:31

pythonmatplotlib绘图小提琴,Matplotlib提琴图

与箱形图一样，小提琴图用于表示跨不同“类别”的可变分布(或样本分布)的比较。小提琴图形比

极品小神蛋·2025-02-24 14:24

MCN管理优化的秘密武器：板栗看板如何助力高效运营？

MCN（多频道网络）管理优化是一个涉及多个方面的复杂过程，旨在提升MCN公司的运营效率、增强市场竞争力并实现可持续发展。

·2025-02-24 14:54

【2025年最新】ChatGPT润色论文高级指令（SCI，最全论文润色）

本指南旨在通过系统化的ChatGPT指令设计，帮助研究者高效完成论文的润色与降重任务，涵盖同义词替换、句式重构、逻辑优化等多种方法，既满足学术规范，又增强论文的创新性与可读性，为论文发表提供全方位支持。

J19109690198·2025-02-24 13:15

百万架构师第五课：设计模式：深度分析代理模式

代理模式作用：AOP实现拦截器中介黄牛媒婆解耦专人做专事自己不想做，又不得不做的事增强代理：静态代理动态代理角色代理角色被代理的角色（目标对象）由被代理的角色来做最终的决定代理角色通常来说会持有被代理角色对象引用

大雄野比·2025-02-24 11:32

ZoteroPDFtkServer

ZoteroPDFtkServer是Zotero文献管理软件的一个插件，它利用PDFtkServer工具来增强Zotero对PDF文件的处理能力。

哎呀——哪是啥·2025-02-24 11:56

SuperSplat 2.0：Web端轻量级3D Gaussian Splats处理与可视化工具

随着增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术的发展，对高效、便捷的3D内容创建和分发工具的需求日益增长。

花生糖@·2025-02-24 09:15

供水管网漏损及智能化监测改造解决方案

一、背景随着城市化进程的加快，供水系统的复杂性和规模性日益增强，传统的供水管网管理模式已难以满足当前高效、智能的管理需求。

liu854046222·2025-02-24 07:33

智能边缘计算：开启智能新时代

通过这种方式，边缘计算可以减少数据传输的延迟，提高响应速度，增强数据处理的实时性和效率。而智能边缘计算，是边缘计算架构在涉及数据分析、机器学习或人工智能的工作负载中的应用。

livefan·2025-02-24 02:58

pythonmatplotlib绘图小提琴_Matplotlib提琴图

与箱形图一样，小提琴图用于表示跨不同“类别”的可变分布(或样本分布)的比较。小提琴图形比普通图形更具信息性。

weixin_39797393·2025-02-24 01:20

智能优化算法应用：基于哈里斯鹰算法与双伽马校正的图像自适应增强算法

智能优化算法应用：基于哈里斯鹰算法与双伽马校正的图像自适应增强算法-附代码文章目录智能优化算法应用：基于哈里斯鹰算法与双伽马校正的图像自适应增强算法-附代码1.全局双伽马校正2.哈里斯鹰算法3.适应度函数设计

智能算法研学社（Jack旭）·2025-02-24 01:20

WPF实现简单的3D图形

通过组合2D和3D图形，您还可以创建丰富的控件、提供复杂的数据插图或增强应用程序界面的用户体验。“视口3D”元素将3D模型托管到我们的WPF应用程序中。

0仰望星空007·2025-02-24 00:12

C++ 编程语言简介

C++是一种通用编程语言，它是作为C语言的增强而开发的，以包含面向对象的范例。它是一种命令式和编译语言。C++是一种高级的通用编程语言，专为系统和应用程序编程而设计。

谏君之·2025-02-23 22:32

【Winform】深入理解C#中的异常处理：以WinForms应用程序为例

它能够帮助我们优雅地处理运行时错误，从而增强程序的健壮性和用户体验。今天，我们将通过一个简单的WinForms应用程序示例，深入探讨C#中的异常处理机制。

JosieBook·2025-02-23 22:26

YOLOv8与DAttention机制的融合：复杂场景下目标检测性能的增强

文章目录1.YOLOv8简介2.DAttention(DAT)注意力机制概述2.1DAttention机制的工作原理3.YOLOv8与DAttention(DAT)的结合3.1引入DAT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5.3

向哆哆·2025-02-23 21:22

AI人工智能常见的专业术语

模型（model）：计算机层面的认知学习算法（learningalgorithm），从数据中产生模型的方法数据集（dataset）：一组记录的集合示例（instance）：对于某个对象的描述样本（sample

奇华智能·2025-02-23 19:10

PostgreSQL 常用函数

PostgreSQL是一个功能强大的开源关系数据库管理系统，提供了丰富的内置函数，这些函数极大地增强了数据库操作的能力。

froginwe11·2025-02-23 17:26

Java如何进行动态代理的

在Java中，动态代理是一种非常强大的功能，允许在运行时动态地创建代理类，从而实现对目标对象的拦截和增强。动态代理广泛应用于AOP（面向切面编程）、事务管理、日志记录等场景。

十五001·2025-02-23 17:21

目前，本调查体系覆盖23000个农户、360个行政村，样本分布在全国除香港、澳门、台湾以外的31个省（自治区、直辖市）。农村固定观察点调查体系的基本任务是：通过对固定不变的村和户进行长期跟踪调查，取得

目前，本调查体系覆盖23000个农户、360个行政村，样本分布在全国除香港、澳门、台湾以外的31个省（自治区、直辖市）。

甜橙微醺·2025-02-23 16:16

大语言模型训练数据集格式

每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。标签数据：标签数据是与输入数据对应的标签或类别。标签可以是单个类别，也可以是多个类别的集合。对于多分类任务，通常使用one-hot编

香菜烤面包·2025-02-23 16:13

大模型训练 && 微调数据格式

每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。标签数据：标签数据是与输入数据对应的标签或类别。标签可以是单个类别，也可以是多个类别的集合。对于多分类任务，通常使用one-hot

comli_cn·2025-02-23 16:43

Java反射机制：从入门到实战

反射机制打破了Java的封装性，使得程序可以在运行时动态地操作类和对象，极大地增强了程序的灵活性和扩展性。

C_V_Better·2025-02-23 16:40

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

拼多多面试题记录

语言易用性增强统一的初始化语法C++11引入了花括号初始化器（列表初始化），可以用于各种类型的初始化，包括基本类型、数组、容器等，并且可以防止窄化转换。

黄河里的小鲤鱼·2025-02-23 15:06

Java高级开发所具知识技能

Java高级开发整理的知识技能，其中涵盖核心技术、框架、分布式架构、性能优化等关键领域：一、Java核心进阶JVM深度理解内存模型（堆、栈、方法区）垃圾回收算法（CMS、G1、ZGC）类加载机制与字节码增强

码代码的小仙女·2025-02-23 14:02

DeepSeek引爆递归开发大爆炸！

这个数据集包含了140万个带有“思维链”的推理样本，都是由DeepSeekR1生成的。PrimeIntellect解释说：“DeepSeekR1的研究论文强调了生成高质量合成数据的重要性。作为

极道Jdon·2025-02-23 12:47

【机器学习算法选型：分类与回归】常见分类算法介绍

第2节：常见分类算法介绍在机器学习中，分类算法是用于预测一个样本所属类别的工具。无论是在金融风控、医疗诊断、图像识别还是推荐系统等领域，分类算法都扮演着至关重要的角色。

云博士的AI课堂·2025-02-23 11:37

46-3 护网溯源 - 溯源报告编写

3.样本分析进行手工分析，详细描述样本的特征和行为，包括恶意代码的功能、传播方式、对系

技术探索·2025-02-23 10:02

DiskGenius Professional 5.6.1.1580 X64 单文件中文版下载(已注册)

特别是专业版的数据恢复功能算法精湛、考虑周全，并仍在不断优化增强中。DiskGenius软件特色1、支持传统的MBR分区表格式及较新的GUID分区表格

S3软件·2025-02-23 08:18

DEMF模型赋能多模态图像融合，助力肺癌高效分类

目录论文创新点实验设计1.可视化的研究设计2.样本选取和数据处理3.集成分类模型4.实验结果5.可视化结果图表总结可视化知识图谱在肺癌早期筛查中，计算机断层扫描（CT）和正电子发射断层扫描（PET）作为两种关键的影像学手段

cv君·2025-02-23 06:59

单目标追踪——【Transformer】Transformer Tracking

目录文章侧重点网络结构上下文增强模块交叉特征增强TransT网络结构可视化结果分析n=1n=2n=3n=4Transformer这个香饽饽怎么能不用来迁移到目标追踪里呢。本篇文章分析TransT。

zz的大穗禾·2025-02-23 04:21

VGG 改进：加入GAMAttention注意力机制提升对全局信息捕捉能力

Tips：融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.GAMAttention注意力机制GAMAttention（GlobalAttentionMechanism）是一种用于增强深度学习模型对全局信息捕捉能力的注意力机制

听风吹等浪起·2025-02-23 02:36

Vgg 改进：添加EMA注意力机制高效提升跨空间学习

设置好输入和输出的图片维度即可1.EMAAttention模块EMA（ExponentialMovingAverage，指数移动平均）注意力机制是一种结合了指数移动平均和注意力机制的模型，旨在通过引入时间序列的平滑特性来增强注意力机制的效果