样本增强第22页

Java动态代理：原理与实现

代理模式的主要目的是在不改变原始类代码的情况下，增强或修改其行为。Java中的代理分为静态代理和动态代理两种。本文将重点介绍动态代理，包括其概念、实现方式以及背后的原理。1.什么是动态代理？

AllenBright·2025-02-02 15:59

Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类

一.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心，然后重复以下两个步骤来更新质心，直到质心不再显著移动为：第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数

飞Link·2025-02-02 15:26

.NET使用C#设置Excel单元格数值格式

设置Excel单元格的数字格式是创建、修改和格式化Excel文档的关键步骤之一，它不仅确保了数据的正确表示，还能够增强数据的可读性和专业性。

·2025-02-02 15:08

yolov5--hsv增强，hyp超参数，

一.hyp超参数:文件位置：data/hyps/hyp.scratch-low.yaml具体如下：lr0:0.01#initiallearningrate(SGD=1E-2,Adam=1E-3)lrf:0.01#finalOneCycleLRlearningrate(lr0*lrf)momentum:0.937#SGDmomentum/Adambeta1weight_decay:0.0005#op

yuyuyue249·2025-02-02 14:54

【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】

文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇

是阿牛啊·2025-02-02 14:54

使用 Python 的 LSTM 进行股市预测

6.4预测未来不止一步七、LSTM简介：预测未来的股票走势7.1数据生成器7.2数据增强7

无水先生·2025-02-02 14:51

Java 面试题：Java 的动态代理是基于什么原理？

Java的动态代理是一种强大的机制，它允许在运行时创建代理对象，从而在不修改原始类代码的情况下，对方法调用进行拦截和增强。

小码快撩·2025-02-02 11:30

人机交互：面部识别_14.面部识别在虚拟现实和增强现实中的应用

14.面部识别在虚拟现实和增强现实中的应用14.1虚拟现实中的面部识别在虚拟现实（VR）环境中，面部识别技术可以显著提升用户体验，使其更加沉浸和自然。

zhubeibei168·2025-02-02 10:24

YOLOv10改进策略【Neck】| HS-FPN：高级筛选特征融合金字塔，加强细微特征的检测

在YOLOv10中应用HS-FPN时，其利用高级特征筛选低级特征，增强特征表达，助力模型精准定位和识别目标，减少因尺度变化及特征不足导致的检测误差，显著提升YOLOv10在各项检测任务中的准确性与稳定性

Limiiiing·2025-02-02 10:49

提升表达技巧，让你的努力不被辜负

、有感染力的表达方式学会倾听，抓住关键，找准时机提高交谈成功率避免语义含糊，保持逻辑顺序选择合适话题，保持谈话顺利进行学会化解尴尬和矛盾及时补救口误，运用自嘲和岔换话题站在对方角度，以情动人，宽容待人增强说服力掌握说服姿势

lichunericli·2025-02-02 09:47

智能工厂的设计软件应用场景的一个例子：为AI聊天工具添加一个知识系统之24 重审前端实现：主页页面

本项目（为AI聊天工具添加一个知识树系统）的主页页面的三个页面版块(注：一个项目的基础版本，它明确给出建模限制what(where，how)并悬置模型本身（内部空出模型--内建，留给内部--待建+持续增强

一水鉴天·2025-02-02 07:28

【实用技能】如何借助Excel处理控件Aspose.Cells，使用 C# 锁定 Excel 中的单元格

这可以增强协作并减少错误。在这篇博文中，我们将探讨如何使用C#锁定Excel中的单元格。C#Excel库用于锁定或解锁单元格Aspose.Cellsfor.NET是一个功能强大的Excel文件处理库。

CodeCraft Studio·2025-02-02 03:36

海思媒体处理平台架构分析

视频处理（VPSS）：VPSS模块接收VI和解码模块发送过来的图像，可对图像进行图像增强、锐化等处理，并实现同源输出多路不同分辨率的图像数据用于编码、预览或抓拍。

·2025-02-02 02:29

ARM Cortex-A(armV8)编程手册V1.0：指令集与源码应用指南

手册涵盖了armV8指令集增强，包括向量处理、浮点运算和内存访问优化等，以及新的安全特性如硬件虚拟化。

AWS云计算·2025-02-02 01:54

开源LLMs导览：工作原理、顶级LLM列表对比

2.1预训练2.2代币化2.3开源LLM的微调2.4输入编码2.5训练与优化2.6推理三、开源LLM对组织的好处3.1增强的数据安全和隐私3.2节约成本3.3减少供应商依赖性3.4代码透明度四、哪种LLM

万俟淋曦·2025-02-01 23:11

前端微应用体系

为了提升开发效率、降低维护成本以及增强系统的灵活性，前端微应用（MicroFrontends）应运而生。一、什么是前端微应用？前端微应用是一种将单个前端应用拆分成多个小型、独立部署的应用的方法。

趙子昂·2025-02-01 23:41

Google Chrome-便携增强版[解压即用]

GoogleChrome-便携增强版链接：https://pan.xunlei.com/s/VOI0OyrhUx3biEbFgJyLl-Z8A1?

私人珍藏库·2025-02-01 21:21

网络安全知识：网络安全网格架构

此外，强化组合环境需要可互操作的跨域功能，以增强协作，这样就不需要多个解决方案来实现相同的功能。在这种情况下，网络安全网格架构（CSMA）提供了一种可扩展的方法来

ManageEngine卓豪·2025-02-01 20:14

springboot整合knife4j，从此告别手写接口文档

关于knife4jKnife4j的前身是swagger-bootstrap-ui,前身swagger-bootstrap-ui是一个纯swagger-ui的ui皮肤项目一开始项目初衷是为了写一个增强版本的

棋了个怪啊_Rachel·2025-02-01 19:10

Nginx与Web安全：遵循OWASP最佳实践

Nginx作为高性能的HTTP和反向代理服务器，提供了丰富的功能来增强Web应用的安全性。

墨夶·2025-02-01 17:45

Python代码实现图像增强（线性变换、对数变换(1)，Python高级开发面试题

效果：2.对比度拉伸代码：importcv2importimutilsimportnumpyasnpimage=cv2.imread(‘E:/city.PNG’)image=cv2.imread(‘E:/city.PNG’)gray_img=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)在灰度图进行分段线性对比度拉伸此种方式变换函数把灰度级由原来的线性拉伸到整个范围[

2401_84181911·2025-02-01 16:45

DeepSeek R1 简易指南：架构、培训、本地部署和硬件要求

CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读DeepSeek团队近期发布的DeepSeek-R1技术论文展示了其在增强大语言模型推理能力方面的创新实践。

·2025-02-01 16:49

机器学习-期末复习题

A.降维是将训练样本从高维空间转换到低维空间B.降维不会对数据产生损伤C.通过降维可以更有效地发掘有意义的数据结构D.降维将有助于实现数据可视化‍将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以

泡椒鸡jo·2025-02-01 15:32

图像超分，提高图像分辨率的方法和工具

这一技术通常用于图像重建、图像恢复、图像增强等领域，可以帮助我们更好地理解和利用图像信息。图像超分技术可以通过多种方法实现，包括插值算法、深度学习等。

风暴之零·2025-02-01 14:52

【机器学习】自定义数据集使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用paddlepaddle框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。

加德霍克·2025-02-01 14:21

【Sharding-Jdbc总结】

适用场景核心组件代码实现导包配置文件sql语句java代码shard-jdbc介绍Sharding-JDBC是ApacheShardingSphere的一个模块，它是一个轻量级的Java数据访问框架，通过增强

壹佰大多·2025-02-01 12:13

深度学习-笔记1

paddlepaddle/PaddleNLPpaddle-nlp是一个自然语言处理NLP方面的工具包(代码库)ERNIEERNIE是百度基于BERT改进的预训练大模型，结合了Transformer架构和知识增强机制

·2025-02-01 12:15

数据分析新技能：如何进行Mann-Whitney U检验

Mann-WhitneyU检验Mann-WhitneyU检验是一种非参数统计方法，用于比较两个独立样本的分布。它特别适用于数据不满足正态分布或存在异常值的情况，是t检验的非参数替代方法。

蓝皮怪·2025-02-01 10:56

C语言基础5

四代目水门·2025-02-01 09:12

服务器虚拟化实战：架构、技术与最佳实践

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言服务器虚拟化是现代IT基础设施的重要组成部分，通过虚拟化技术可以提高服务器资源利用率、降低硬件成本，并增强系统的可扩展性与容灾能力。

一ge科研小菜鸡·2025-02-01 07:02

《Semantic communications - Principles and challenges》语义通信文献阅读与分析总结

这种模式被认为是第六代（6G）无线网络的核心技术之一，能够支持包括智能交通、智能监控、视频会议、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）在内的多种智能应用。在语义通信

snow每天都要好好学习·2025-02-01 06:52

微服务架构的九大核心组件：构建现代应用的基石

这种架构模式不仅提高了开发效率，还增强了系统的可维护性和可扩展性。本文将深入探讨微服务架构的九大核心组件，以及它们如何协同工作以构建现代应用程序。

了尘风镜·2025-02-01 05:14

【单细胞-第三节多样本数据分析】

文件在单细胞\5_GC_py\1_single_cell\1.GSE183904.RmdGSE183904数据原文1.获取临床信息筛选样本可以参考临床信息rm(list=ls())library(tinyarray

遗落凡尘的萤火-生信小白·2025-02-01 04:30

毕设分享基于Kmeans的图像分割算法软件设计

1Kmeans聚类算法基本原理K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的

bee_dc·2025-01-31 23:26

架构 | 基于 crontab 进程监控增强集群可用性

INDEX§0前言§1思路§2实现§0前言集群的高可用性可以直接简明的使用SLA来衡量，无所谓其他指标。正常来讲，高可用对应了一整套方案，包括预防：降低故障概率发现：快速发现故障、甚至定位问题恢复：快速恢复集群，这里只强调恢复集群可用性说白了就是降低发病频率，然后早发现早治疗预防降低故障概率有两个主要方向完善工作流程：包括制定研发红线、编码规范、测试规范、标准上线流程比如，将灰度发布、线上验证、全

问仙长何方蓬莱·2025-01-31 23:25

python 求导实现_python – NumPy中的Softmax导数接近0(实现)

函数的导数的答案.然而,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度神经网络的已知死亡权重问题.像ReLU这样的图层有助于防止后一问题.首先,我使用了以下信号(仅复制您的上一个条目),使其成为4个样本

非凡运营笔记·2025-01-31 23:22

React Native 0.77发布，新样式特性，Android 16KB页面支持，Swift模板

ReactNative0.77版本发布：新特性、改进与迁移说明2025年1月21日，ReactNative0.77正式发布，此版本带来诸多新特性、对Android的支持增强、社区模板更新以及一些重要变更

wayne214·2025-01-31 20:01

React Native 0.77 发布：更强的样式支持与性能优化

此次版本带来了多项重要改进，包括样式功能的增强、Android平台的性能优化以及项目模板的升级。这一版本的核心目标是提升开发效率，同时确保在不同平台上的兼容性。接下来，我们来看看这次更新中的亮点内容。

@大迁世界·2025-01-31 20:29

多系统萎缩患者的科学锻炼指南

一、有氧运动，增强心肺功能对于病情较轻的患者，适量的有氧运动能够增强心肺功能，提高耐力。推荐的运动方式包括：‌慢跑与快走‌：每周进行3-5次，每次持续20-30分钟。选择平坦、

小知识来科普·2025-01-31 19:17

多系统萎缩锻炼小贴士

有氧运动增强心肺功能对于病情较轻的患者，可以选择中低强度的有氧运动，如步行、慢跑、骑自行车等。这些运动有助于增强心肺功能，提高患者的耐力。建议每周进行3-5次

小知识来科普·2025-01-31 19:17

探索Oracle数据库的多租户特性：架构、优势与实践

这种设计提高了资源利用率、简化了数据库管理，并增强了安全性。本文将深入探讨Oracle多租户选项的架构、优势以及如何在实际环境中部署和使用。1.多租户选项概述Oracle多

2401_85812026·2025-01-31 18:12

大屏幕排队叫号小程序系统产品核心功能需求规划开发实例分享

通过自动化的排队叫号流程，减少人工干预，提高服务的准确性和效率；通过大屏幕实时展示排队信息，让客户对等待情况一目了然，增强信息透明度；通过数据分析功能，为服务场所提供决策依据，助力其优化服务流程与资源配置

v.15889726201·2025-01-31 17:04

在 Linux 上保护 SSH 服务器连接的15种措施

1.禁用Root用户登录禁用root用户的SSH访问是增强安全性的基本步骤。攻击者通常会首先尝试破解root密码，因此创建一个

Persus·2025-01-31 15:50

python 阴暗图像亮度增强对比度增强去雾

背景说明最近在处理图像，发现一些样本由于逆光原因过于阴暗，影响图像识别。解决时，可以在训练样本中加入类似的图像，或者手动把相关图像进行颜色变化。这里主要介绍手工颜色变化。

weixin_37763484·2025-01-31 14:06

Ardely暗区图像增强

因为要用到特别暗的图像，要分割出目标和背景，所以只有先增强，看到《一种基于Ardely分割算法的夜间图像增强方法》，但去找其引用文献的Ardely的博客却找不到了？

元气少女缘结神·2025-01-31 14:06

利用去雾算法实现低光增强

[论文阅读](11)ACE算法和暗通道先验图像去雾算法（Rizzi|何恺明老师）_暗通道去雾算法-CSDN博客//https://zhuanlan.zhihu.com/p/500023711?utm_id=0#include#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;namespace{voi

mytzs123·2025-01-31 14:32

python-OpenCV图片增强

importnumpyasnpimportcv2defcrop_image(img,x0,y0,w,h):"""定义裁剪函数:paramimg:要处理的图片:paramx0:左上角横坐标:paramy0:左上角纵坐标:paramw:裁剪宽度:paramh:裁剪高度:return:裁剪后的图片"""returnimg[x0:x0+w,y0:y0+h]defrandom_crop(img,area_r

深度学习小学生·2025-01-31 13:32

物联网的应用——智能家居篇

智能家居在物联网的应用主要体现在多个方面，这些应用不仅提升了家居生活的便利性和舒适度，还增强了家居的安全性和节能环保性。

L5678Ling·2025-01-31 13:22

视频编码原理技术详解——H.266/VVC

它采用更复杂的编码技术如增强的编码树单元划分、高级环路滤波和创新的预测机制，以适应5G时代的超高清视频需求。在2020年7月，H.266/VVC的标准规范正式面世。

shengyin714959·2025-01-31 12:19

PyTorch 快速入门

Dataset用于存储样本及其对应

無量空所·2025-01-31 10:02

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