步态角度特征

风控模型算法面试题集结

特征处理1.特征工程的一般步骤什么？

西木风落·2025-03-26 15:03

智能制造与绿色发展：基于工业机器人进口视角

一引言随着科技发展和劳动力成本上涨，机器人在工业生产中得到日益广泛的应用，智能制造成为经济高质量发展的重要特征。

用数据说话用数据决策·2025-03-26 14:25

VGG 改进：添加ScConv空间与通道特征重构卷积

目录1.ScConv空间与通道特征重构卷积2.VGG+ScConv模块3.完整代码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.ScConv空间与通道特征重构卷积ScConv

听风吹等浪起·2025-03-26 14:23

同一网络俩台计算机连接,两台电脑如何连接在同一个局域网呢

当然，从扩展的角度考虑，建议大家还是采用后面的方法来实现现现两台电脑的相连并创建局域网。2、硬件网线的方式连接(1)

weixin_39728909·2025-03-26 12:13

Redis 大key删除方式

这次从代码编写的角度来举例说明下。

csjane1079·2025-03-26 10:55

第三十五篇缓慢变化维（SCD）全类型解析与应用实战指南

目录一、SCD基础概念SCD三大核心特征二、6种标准SCD类型详解1.Type0（保留原始值）2.Type1（覆盖旧值）3.Type2（新增记录）4.Type3（新增字段）5.Type4（历史表分离）6

随缘而动，随遇而安·2025-03-26 09:19

scikit-learn 线性回归：函数、原理、优化与实例解析

predict(X_test)：输入测试集特征X_test，输出预测值。coef_：返回线性回归模型的权重参数（系数w）。intercept_：返回模型的截距参数（b

奋斗者1号·2025-03-26 08:14

YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入24年ECCV的自调制特征聚合注意力模块(SMFA)，并构建C2PSA_SMFA

1.SMFA介绍1.1摘要：基于Transformer的图像复原方法由于Transformer的自注意（self-attention，SA）特性能够更好地挖掘非局部信息，从而获得更好的高分辨率图像重建效果，因此具有重要的应用价值。然而，关键点积SA需要大量的计算资源，这限制了其在低功耗器件中的应用。此外，模拟退火机制的低通特性限制了其捕获局部细节的能力，从而导致平滑的重建结果。针对该问题，该文提出

小李学AI·2025-03-26 06:54

YOLO11改进-注意力-引入自调制特征聚合模块SMFA

本篇文章将介绍一个新的改进机制——SMFA（自调制特征聚合模块），并阐述如何将其应用于YOLOv11中，显著提升模型性能。随着深度学习在计算机视觉中的不断进展，目标检测任务也在快速发展。

一勺汤·2025-03-26 06:54

探索CF-Loss：视网膜多类血管分割与测量的新视角

探索CF-Loss：视网膜多类血管分割与测量的新视角引言在医学图像处理领域，精确的图像分割和特征测量对于准确诊断和治疗方案制定至关重要。

RockLiu@805·2025-03-26 06:24

使用卷积神经网络对图像处理

transforms.Grayscale()是用于图片处理时简化通道数与特征。

RockLiu@805·2025-03-26 06:53

JS小练习-线条之美

源代码如下，前端显示使用了vue的框架：注：按下鼠标左键可移动图案位置,Shift+滚轮可以修改图案的缩放比例角度(0-180):线条数：边长:边长递减:缩放比例:exportdefault{data(

水水不水啊·2025-03-26 06:21

通义万相LoRA模型训练指南

主体要求：占画面70%以上，包含多角度/多表情/多动作样本，避免重复构图。获取方式：建议使用专业摄影设备或游戏引擎渲染获取高精度素材。

Liudef06·2025-03-26 05:46

开源图生视频模型技术全景解析

一、核心架构与技术演进（一）模型基础框架多模态融合架构腾讯混元模型采用统一的全注意力机制，集成3D变分自编码器（VAE）实现图像到视频的时空特征编码。

Liudef06·2025-03-26 05:45

算力网一体化构筑绿色数字基座

关键维度技术特征典型应用场景算力调度动态负载均

智能计算研究中心·2025-03-26 04:43

跨领域智能算法安全优化与治理研究

通过表1所示的技术映射关系，系统梳理不同场景下的核心需求与风险控制节点：应用领域关键技术组合安全优化指标金融风控联邦学习+特征选择算法公平性验证（F1值/召回率）自动驾驶数据增

智能计算研究中心·2025-03-26 04:43

全自动蓝光三维扫描测量仪汽车零部件3D自动检测尺寸-CASAIM IS

汽车零部件种类繁多，且呈现形状复杂、曲面多、孔位细节多的特征，在设计端、模具制造、冲压成型、焊装、首件检测、系列检测等环节，批量化检测发挥着至关重要的作用，需要高精度、高效率、检测结果直观的质量控制方式

CASAIM·2025-03-26 03:05

Web1.0、Web2.0、Web3.0：互联网进化之旅

Web1.0、Web2.0、Web3.0：互联网进化之旅文章目录Web1.0、Web2.0、Web3.0：互联网进化之旅引言Web1.0：只读互联网（1990-2004）核心特征技术基础典型应用局限性Web2.0

烟锁池塘柳0·2025-03-26 03:00

Python和R统计检验比较各组之间的免疫浸润

这些分析可揭示免疫微环境特征，助力探索疾病机制、预测治疗效果或筛选潜在生物标志物，为精准医学提供数据支持。Python片段在Python中，统计检验可用于比较不

亚图跨际·2025-03-26 02:26

自动驾驶工程师之多传感器融合篇

激光雷达需校准光束发射角度和接收时间偏差，毫米波雷达则需校准天线阵列相位一致性。•外参标

niuTaylor·2025-03-26 02:21

图论 24. Floyd算法（多源最短路问题）

如果是稀疏图，floyd是从节点的角度去计算了，例如图中节点数量是1000，就一条边，那floyd的时间复杂度依然是O(n^3)。如果源

Mophead_Zarathustra·2025-03-26 02:51

PP-PLL：基于概率传播的部分标签学习

假设流形假设：论文假设特征空间中的样本遵循流形结构，即相邻样本的标签分布相似。这一假设认为，样本在特征空间中的拓扑关系可以用来推断其标签分布。候选标签的互斥性：每个样本的真实标签隐藏在

阳光明媚大男孩·2025-03-25 23:37

源码角度分析下ConcurrentHashMap是如何实现线程安全的？

以下从源码角度分析ConcurrentHashMap如何实现线程安全。1.数据结构ConcurrentHashMap的底层数据结构是一个数组+链表+红黑树的组合。

搞不懂语言的程序员·2025-03-25 22:59

企业估值中的行业周期影响

企业估值中的行业周期影响关键词：企业估值、行业周期、经济波动、估值模型、行业特征摘要：本文深入探讨了企业估值过程中行业周期所产生的影响。首先介绍了相关背景知识，包括目的范围、预期读者等内容。

AI智能涌现深度研究·2025-03-25 21:47

旅游纵览杂志旅游纵览杂志社旅游纵览编辑部2025年第2期目录

深度涉足博斯腾湖景区旅游形象感知研究谭欣怡;10-13涞滩古镇旅游商业化游客感知测量与评价唐浩哲;高素芳;宋佳齐;康晋;14-17游客反向旅游意愿及满意度影响因素研究夏宁;18-21桂林入境旅游流时空分布特征研究刘

QQ296078736·2025-03-25 21:44

科学计算（2）：矩阵特征值计算

关于特征值的求解主要有两种方法，一类是基于矩阵相乘的迭代幂法，另一类是基于正交相似变换的方法。幂法幂法是求解矩阵主特征值（按模最大的特征值）及其对应特征向量的经典迭代方法，尤其适用于大型稀疏矩阵。

♚放晴♛~·2025-03-25 20:38

新手村：逻辑回归-01.什么是逻辑回归-初识速学

学生思考方向：问题痛点：如果仅依赖sklearn的LogisticRegression类直接调用模型，你可能无法理解以下关键问题：模型如何将输入特征映射到分类结果？参数（如权

嘉羽很烦·2025-03-25 19:32

设计模式一、软件设计原则

单一职责原则的定义非常简单，一个类只负责完成一个职责或者功能，也就是说，不要设计大而全的类，要设计粒度小、功能单一的类，换个角度来讲，就是一个类包含

kkkkatoq·2025-03-25 18:27

CAD使用教程：怎么在手机上插入CAD图块?

可以看到两个选择：“我的图块库”和“当前图纸”；3、点击「+添加图块」按钮，然后按照需要将图块添加到我的图块库里面（需要添加什么图块勾选一下即可）；4、然后在图纸上点击需要插入的位置，下方可以设置图块的比例及角度

·2025-03-25 18:32

在python中使用opensmile的两种方式

pipinstallopensmile1.2使用importopensmilesmile=opensmile.Smile(feature_set=opensmile.FeatureSet.eGeMAPSv02,#egemaps特征集

独歩·2025-03-25 18:54

2025年最新设备巡检系统评测，哪款更适合你

本文将从评测角度，带你了解各类设备巡检系统的特点和适用场景，并重点剖析草料二维码的优势，帮助企业在预算、环境和技术水平等因素下，选择最适合的巡检方案。

·2025-03-25 18:00

精品推荐-2025全固态电池会议演讲嘉宾（脱敏）PPT合集（30份）.zip

2025全固态电池材料创新与研发平台升级.pdfAI发展的当前与未来.pdf从装备和工艺角度探讨固态锂电池技术的发展趋势.pptx全固态电池关键问题及技术探索.pdf全固态电池制造工艺路线探讨.pptx

安全方案·2025-03-25 17:18

python --face_recognition(人脸识别,检测,特征提取,绘制鼻子,眼睛,嘴巴,眉毛)/活体检测

dlib安装方法之前博文https://blog.csdn.net/weixin_44634704/article/details/141332644环境:python==3.8opencv-python==4.11.0.86face_recognition==1.3.0dlib==19.24.6人脸检测importcv2importface_recognition#读取人脸图片img=cv2.i

像风一样的男人@·2025-03-25 15:34

OpenCV中的图像二值化

它是图像预处理中的常见操作，尤其是在图像分割、边缘检测和特征提取等任务中，二值化可以帮助简化图像，使得后续的处理变得更为高效。

Suniaun原型机·2025-03-25 14:27

AI视频自动剪辑的核心原理

以下是其技术实现的分层解析：1.内容分析与特征提取自动剪辑的第一步是“理解素材“，需从视频中提取关键信息：视觉分析：场景分割：通过帧间差异检测（如颜色直方图变化、边缘检测）或机器学习模型（如CNN）识别镜头切换点

xinxiyinhe·2025-03-25 14:24

AUTOSAR从入门到精通-新一代汽车网络入侵检测及安全增强设计（中）

2.1.3最坏响应时间分析和可调度分析理论2.1.4信息理论在入侵检测中的应用2.2车内网络异常入侵检测研究综述2.2.1车内网络入侵检测的特点2.2.2适用于车内网络的入侵检测方案2.2.2.1硬件指纹特征在车内网络安全中的应用

格图素书·2025-03-25 13:50

机器学习_回归算法详解

机器学习中的回归算法用于预测连续数值输出（目标变量），通过学习输入特征（自变量）与目标变量之间的关系。以下详细介绍几种常见的回归算法及其工作原理，并提供相应的代码示例。

V文宝·2025-03-25 13:19

机器学习_正则化方法

L1正则化（Lasso）原理L1正则化通过在损失函数中加入所有特征系数绝对值之和的惩罚项来

V文宝·2025-03-25 13:18

从android源码分析activity的启动流程【一】

从android源码分析activity的启动流程本文从源码角度去深入分析、探索activity的真正启动流程，为后续hook主流框架的探索，打下夯实基础。

itbird01·2025-03-25 12:42

写给孩子和极客的趣味数学 --“自动驾驶背后的数学” 专栏导读

专栏逻辑图谱深度学习进阶视觉感知与多传感器融合基础工具与决策流程10.激活函数解析6.视觉坐标变换体系7.视觉优化与融合8.全流程解析2.传感器数据到控制指令的函数嵌套1.10岁孩子就能读懂自动驾驶背后的数学密码3.特征提取中的线性变换与非线性激活

赛卡·2025-03-25 12:11

模型量化的原因和方法

参数的概念权重(Weights)定义：权重是连接输入特征与输出预测之间的系数。在神经网络中，每个神经元与其前一层神经元之间的连接都有一个对应的权重。作用：权重决定了输入数据对最终输出的

潇湘馆记·2025-03-25 06:27

从OSI七层网络模型角度了解CAN通信协议

前言：先占个位置，文章内容皆来自网络，我只是搬运工，等后面理解深刻了再进行修文。CAN通信协议的网络架构基于OSI七层模型进行设计，但实际实现中根据其应用场景（如汽车电子、工业控制等）进行了简化和优化。以下是结合OSI模型从应用层向下的分层解析，及其在CAN协议中的具体实现和应用：一、应用层（ApplicationLayer）功能：定义具体的应用协议，如设备控制指令、诊断服务、数据交互格式等。CA

草莓仙生·2025-03-25 05:20

第八十一课：HarmonyOS Next 的行业标准与规范

从技术协同角度而言，统一的行业标准是连接不同开发者、企业以及设备的桥梁。HarmonyOSNext旨在构建一个庞大的智能生态系统，涵盖手机、平板、智能穿戴、智能家居等各类设备。

小_铁·2025-03-25 04:13

HarmonyOS next性能优化：多维度策略与实战案例

本文将从多个角度探讨HarmonyOSnext的性能优化策略，并通过示例代码展示优化前后的效果对比，帮助开发者更好地理解和应用这些优化技巧。

kirk_wang·2025-03-25 03:33

DeepSORT 目标追踪算法详解

DeepSORT（DeepSimpleOnlineandRealtimeTracking）是多目标追踪（MOT）领域的经典算法，通过结合目标检测、运动预测和外观特征匹配，实现了高效、稳定的实时追踪。

reset2021·2025-03-25 02:22

【机器学习】什么是逻辑回归

首先介绍了逻辑回归在机器学习领域的重要地位，然后解释了其名称的由来和如何利用样本特征和概率之间的关系进行分类。通过与线性回归的对比，解释了概率值的概念和如何进行分类。

若兰幽竹·2025-03-25 01:20

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法

动态环境则要求智能体具备以下关键能力：实时感知环境变化：智能体需要持续不断地监测周围环境，捕捉那些瞬息万变的特征。例如，自动驾驶汽车

熵减画眉·2025-03-25 01:48

Java 类与对象和类的继承

类：具有相同特征的事物的抽象描述，是抽象的。一个类里可以有多个对象1.2类的成员属性（特征）该类事物的状态信息。

vivi在写代码·2025-03-25 01:17

机器学习-分类模型-非线性模型

支持向量机(SVM)通过核函数处理非线性分类（如RBF核）小样本非线性数据svm.SVCK近邻(K-NearestNeighbors)基于局部相似性，无需训练模型小数据量，特征空间均匀neighbors.KNeighborsClassifier

恸流失·2025-03-25 01:17

HarmonyOS Next UI测试框架API总结

HarmonyOSNextUI测试框架API总结HarmonyOSNext中UiTest提供模拟UI操作的能力，供开发者在测试场景使用，主要支持如点击、双击、长按、滑动等UI操作能力，该模块提供以下功能：On：提供控件特征描述能力

·2025-03-25 00:01

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