检测图像中最亮点

什么是JEPA（联合嵌入预测架构），它与现有技术有何不同？

JEPA的核心思想是利用输入数据（如图像或视频）的抽象表示来捕捉重要的信息，并在此基础上进行预测，而不是试图重建输入数据的每一个细节。

百态老人·2025-03-11 22:46

STM32实时时钟（RTC）代码深度解析 | 零基础入门STM32第三十九步

师从洋桃电子，杜洋老师文章目录一、RTC初始化流程分析1.1时钟与备份域配置1.2初始化检测机制二、时间处理核心算法2.1闰年判断算法2.2时间戳转换（Unix时间）三、时间读取与转换3.1读取计数器值

触角01010001·2025-03-11 21:40

AIGC视频生成模型：ByteDance的PixelDance模型

好评笔记·2025-03-11 21:09

如何快速定位慢SQL?

1.启用慢查询日志（MySQL为例）慢查询日志是检测慢SQL的一个重要工具。可以启用慢查询日志，记录执行时间超过阈值的查

java1234_小锋·2025-03-11 21:38

Poe AI推出Previews预览功能！对标Claude Artifacts！

这些内容通常是超过15行的文本、代码片段、HTML网页、SVG图像、图表和交互式React组件等。用户可以在专用窗口中查看、复制和编辑这些内容

AI信息Gap·2025-03-11 20:05

高斯Splatting：3D 重建与新视图合成的综述

基于图像的3D重建是一项具有挑战性的任务，涉及从一组输入图像中推断出目标或场景的3D形状。基于学习的方法因其直接估计3D形状的能力而备受关注。

三谷秋水·2025-03-11 20:57

Spring @Around 注解

环绕通知是AOP中最强大的一种通知类型，因为它能够在方法执行之前和之后都执行自定义的逻辑，并且可以控制方法是否继续执行或改变其返回值。

web13093320398·2025-03-11 19:24

DeepSeek与剪映短视频创作指南

DeepSeek（深度求索）作为一家专注实现AGI的中国公司，其技术可能涉及AI文本生成、图像处理等领域，结合剪映的智能剪辑功能，可以大幅提升短视频创作效率。

meisongqing·2025-03-11 19:53

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（5）使用预训练模型

文章目录使用预训练模型加载预训练模型图像加载与预处理预测使用预训练模型查看模型库和常用模型加载预训练模型fromtorchvision.modelsimportvgg16#VGG16模型架构的定义fromtorchvision.modelsimportVGG16

小圆圆666·2025-03-11 19:53

NTIRE比赛：技术前沿、国内企业表现与计算机视觉未来展望

一、NTIRE比赛概述：图像恢复与增强领域的全球竞技场1.1NTIRE的定位与历史NTIRE（NewTrendsinImageRestorationandEnhancement）是计算机视觉领域最具影响力的国际赛事之一

AndrewHZ·2025-03-11 19:21

电力行业中的AMI系统

AMI系统能够实现电力公司与用户之间的双向通信，提供实时用电数据，支持远程抄表、负荷管理、故障检测等功能，是智能电网的重要组成部分。

小赖同学啊·2025-03-11 18:45

卷积神经网络（笔记01）

视觉处理三大任务：分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成：卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer）和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么，并讨论在神经网络中引入偏置项的好处

天行者@·2025-03-11 18:14

常用图像增强算法原理及 OpenCV C++ 实现

一、引言图像增强是数字图像处理中的一个重要分支，其目的是改善图像的视觉效果，突出图像中的重要信息，或者将图像转换为更适合人或机器分析处理的形式。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-03-11 18:12

针对AF调试过程中PD多窗机制是如何打分的

在AF（自动对焦）调试中，PD多窗机制（PhaseDetectionMulti-Window）是提升相位对焦精度和鲁棒性的关键技术，其核心是通过在画面中划分多个相位检测窗口，分别计算各窗口的相位差（PhaseDifference

爱写BUG的长歌·2025-03-11 17:07

转基因大豆检测仪：快速精准识别，确保大豆安全品质

为了确保大豆及其制品的安全品质，转基因大豆检测仪应运而生。这种高科技设备以其快速、精准的检测能力，为大豆产业链的安全监管提供了有力支持。

tianhe8888_·2025-03-11 17:33

从零打造工业级智能二维码识别系统：基于PyQt5与ZXingCpp的实战指南

文章目录第一章：系统全景解析1.1实时识别工作流图解1.2界面布局与功能分区说明1.3代码文件结构树形图第二章：环境搭建与依赖管理2.1必需组件清单2.2虚拟环境配置步骤2.3摄像头硬件检测方法第三章：

蜡笔小新星·2025-03-11 16:26

CV：傅里叶变换

图像中的傅里叶变换主要指将图像从空间域转换到频域的过程。通过傅里叶变换，我们可以将图像看作是不同频率正弦波的叠加，这有助于分析图像的周期性特征、纹理和噪声等信息。

壹十壹·2025-03-11 16:26

技术干货 | i.MX 8视频开发案例全集

前言：本文主要介绍基于NXPi.MX8MMini处理器的视频开发案例，主要包含：(1)基于GStreamer的USB摄像头视频采集、软件解码、边缘检测、显示案例。

Tronlong创龙·2025-03-11 16:23

目标检测

1.概念：目标检测是识别图片中物体并确定其位置的多任务技术，面临目标种类数量多、尺度不均、外部环境干扰等问题。

煤烦恼·2025-03-11 15:22

《 YOLOv5、YOLOv8、YOLO11训练的关键文件：data.yaml文件编写全解》

走进YOLOv5、YOLOv8、YOLO11的data.yaml在计算机视觉领域的广袤星空中，目标检测无疑是一颗璀璨的明星，它广泛应用于自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等众多关键领域，发挥着不可或缺的作用

空云风语·2025-03-11 15:51

CV：图像的直方图均衡化

均衡化在图像处理中通常指的是直方图均衡化（HistogramEqualization），其主要目的是改善图像的对比度，使图像细节更加明显。

壹十壹·2025-03-11 15:20

有趣的学习Python-第八篇：Python的“魔法盾牌”：错误与异常处理

这是学习Python过程中最常见的问题。比如，你可能忘记在while循环后面加上冒号：whileTrueprint('Hellowor

王盼达·2025-03-11 15:48

深度解析：DETR的多尺度特征融合

"深度解析：DETR的多尺度特征融合"作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1目标检测的挑战与传统方法的局限性目标检测是计算机视觉领域中的一个基本任务，其目标是识别图像或视频中所有感兴趣的目标，并确定它们的位置和类别

AI天才研究院·2025-03-11 15:17

Towards Multimodal Large-Language Models for Parent-Child Interaction: A Focus on Joint Attention

然而，目前对共同注意的检测和分析研究仍然有限，尤其是在多模态大语言模型（MLLMs）方面。本研究通过分析由两位语言病理学家标注的26段亲子互动视频，评估了多模态大语言模型理解共同注意的能力。

UnknownBody·2025-03-11 14:41

前端实现版本更新自动检测✅

作者简介：水煮白菜王，一位资深前端劝退师文章专栏：前端专栏，记录一下平时在博客写作中，总结出的一些开发技巧和知识归纳总结✍。感谢支持目录一、背景二、实现原理2.1逻辑2.2一些好处三、具体实现3.1工程化封装3.2关键方法解析脚本哈希获取：对比逻辑：四、全部代码4.1vue34.2vue2五、注意事项与常见问题5.1可能出现的问题5.2浏览器兼容方案一、背景在现代Web应用中，部署前端版本更新后及

水煮白菜王·2025-03-11 13:36

Linux tcpdump -any抓的包转换成标准的pcap

例如：在混合网络（如同时包含有线和无线流量）中，自动检测可能失败。

812503533·2025-03-11 13:02

Spring MVC 拦截器

比如一些应用场景：权限检查例如：用户登录检查，访问项目的内部接口时，可以通过拦截器检测用户是否登录，如果登录，直接放回用户登录页面。

跪在镜子前喊帅·2025-03-11 12:26

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。4大类，20小类VOC2007：9963图片/24640目标VOC2012：23080图片/54900目标·COCO数据集：起源于微软2014

sho_re·2025-03-11 11:51

PDF处理控件Aspose.PDF，如何实现企业级PDF处理

CodeCraft Studio·2025-03-11 11:49

CentOS U盘挂载指南

在CentOS中挂载U盘的步骤如下：1.检测U盘设备#查看新接入的存储设备sudofdisk-l#或lsblk输出示例：sdb或/dev/sdb1即为U盘设备2.创建挂载点sudomkdir/mnt/usb3

·2025-03-11 11:52

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，图像处理是一个重要且具有挑战性的领域。

·2025-03-11 11:49

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，ArkTS作为新一代的编程语言，为开发者提供了强大的工具来构建高性能、跨平台的应用。

·2025-03-11 11:49

scala针对复杂数据源导入与分隔符乱码处理

和奇怪的数据格式是生产中经常遇到的难题，本文将探讨如何解析分隔符混乱的数据，和如何导入各种数据源文件一、非标准分隔符处理当数据源的分隔符混乱或不统一时（如,、|、\t混合使用），可采用以下方法：1.1动态检测分隔符

Tometor·2025-03-11 11:45

PyTorch实现CNN：CIFAR-10图像分类实战教程

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-11 11:44

Python通过YOLO格式TXT标签文件在图像中画框

使用场景检测数据集标注是否有误：在目标检测算法中需要标注自己的数据集，为了更加方便的检查数据集标注是否有误，可以使用该工具将标注结果绘制在图像中并查看。

CHERISH_KDX·2025-03-11 10:41

TCP 是用来解决什么问题？

TCP通过序列号和确认应答机制来检测数据包是否丢失，并重新发送丢失的数据包。数据包乱序：数据包在传输过程中可能会因为不同的路径而到达接收端时顺序错乱。

晚夜微雨问海棠呀·2025-03-11 09:31

（十六）Java-File

File类是Java中最基础的文件处理类，它用于表示文件和目录（文件路径）。File类不能直接进行读写操作，它仅用于描述文件或目录的元数据，比如文件名、路径、大小等。

Kyrie_Li·2025-03-11 07:51

掌握SQL多表连接查询_轻松处理复杂数据关系

1.2多表连接查询的重要性多表连接查询是SQL中最常用和重要的操作之一。它允许我们从多个表中提取相关数据，并根据特定条件进行组合。掌握多表连接查询可以帮助我们更高

随风九天·2025-03-11 07:19

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

源域（SourceDomain）：已有知识的领域（如ImageNet图像库）。目标域（

小圆圆666·2025-03-11 07:49

YOLOv8制作自己的实例分割数据集保姆级教程（包含json转txt）

1.数据准备首先对原始数据集进行整理，将标注好的图像和标签分别放在两个文件夹中，同时额外新建两个文件夹，用于存放转换完的标签与划分后的数据集。

Sir小珂·2025-03-11 07:18

LangChain大模型应用开发指南-大模型Memory不止于对话

上节课，我我为您介绍了LangChain中最基本的链式结构，以及基于这个链式结构演化出来的ReAct对话链模型。今天我将由简入繁，为大家拆解LangChain内置的多种记忆机制。

喝不喝奶茶丫·2025-03-11 06:45

【Python爬虫实战】从多类型网页数据到结构化JSON数据的高效提取策略

：https://blog.csdn.net/2401_86688088/category_12797772.html目录前言一、数据类型及其对应的提取策略（一）文本数据（二）数值数据（三）链接（四）图像数据

易辰君·2025-03-11 06:39

Android 视图切换的艺术

实现思路首先，我们需要明白，标准的RecyclerView并不直接提供检测项居中的方法。因此，我们需要采

t0_54manong·2025-03-11 05:58

Flutter开发：使用SafeArea（安全区域）

原理SafeArea是通过MediaQuery来检测屏幕尺寸，让应用程序

三掌柜666·2025-03-11 04:25

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

开源向量数据库介绍说明

支持的数据类型：文本、图像、音频、视频等。使用场景：推荐系统、语义搜索、图像搜索。数据存储后端：支持多种后端，如SQLite、MySQL、PostgreSQL。

❀͜͡傀儡师·2025-03-11 04:52

Permute 3 for Mac v3.11.10 全能媒体格式转换器

Permute3软件是一款功能强大的媒体格式转换工具，它为用户提供了前所未有的便利性和灵活性，以处理各种音频、视频和图像文件。

明天会在哪·2025-03-11 04:22

使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储

尤其是对于需要处理大量数据的应用，例如自然语言处理和图像识别，传统的数据存储方式已经无法满足需求。

dgay_hua·2025-03-11 04:49

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PDF、图像

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

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