步态角度特征

1.7 Kaggle大白话：Eedi竞赛Transformer框架解决方案07-调用AI模型输出结果

目录0.本栏目竞赛汇总表1.本文主旨2.调用AI模型输出结果架构3.模型准备3.1代码实现3.2大白话模型准备4.数据处理4.1代码实现4.2大白话数据处理5.特征提取5.1代码实现5.2大白话特征提取

AI量金术师·2025-03-02 19:59

教育培训APP开发全攻略：从网校系统源码搭建到功能优化的技术方案

本篇文章，笔者将从网校系统源码搭建到功能优化的角度，全面解析教育培训APP的开发技术方案，帮助企业和开发者更好地理解如何提升在线教育平台的性能与用户体验。

万岳科技程序员小金·2025-03-02 18:53

matlab连接散射点,使用小波散射做信号分类

第二部分中我们将首先介绍什么是小波散射，之后将聚焦在怎样使用小波散射技术也就是不变散射卷积网络做自动特征提取，和使用长短期记忆网络也就是LSTM(LongSh

死月絲卡蕾特·2025-03-02 18:21

自动驾驶的“大脑”：决策规划篇

、决策规划系统的关键环节1.传感信息融合2.任务决策3.轨迹规划4.异常处理四、决策规划技术方法1.全局规划(1)基于状态空间的最优控制轨迹规划方法(2)基于参数化曲线的轨迹规划方法(3)基于基于系统特征的轨迹规划方法

Yellow ?·2025-03-02 17:18

JS宏案例：多项式回归

其基本原理是在线性回归的基础上，将自变量的幂次作为新的特征加入模型中，从而使模型能够捕捉到数据的非线性结构。

jackispy·2025-03-02 16:07

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析

卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分

大模型_学习路线·2025-03-02 16:04

MATLAB环境下从信号中去除60Hz工频干扰噪声

危害：掩盖真实信号特征（如ECG中的QRS波、EEG中的脑电节律）。2.硬件预处理（降低干扰根源）屏蔽与接地：使用屏蔽电缆和法拉第笼减少

Luis Li 的猫猫·2025-03-02 16:02

频域分析：利用傅里叶变换（Fourier Transform）对图像进行深度解析

它将时域信号（如图像）转化为频域信号，为我们提供了图像的频率特性，这对于图像的分析、压缩、去噪和特征提取等任务非常重要。

那雨倾城·2025-03-02 14:43

【AI带来的机遇】

其核心特征表现为：技术门槛骤降、生态边界模糊、应用场景裂变。

调皮的芋头·2025-03-02 11:18

JavaScript 系列之：函数

函数的定义方式函数声明functionadd(a,b){returna+b;}函数声明的最重要的一个特征是函数声明提升，它允许你在函数声明之前调用该函数。

程序员SKY·2025-03-02 10:13

Rust 入门学习笔记（一）

从传统角度来看，这是一个神秘的编程领域，只为浸润多年的极少数人所触及，也只有他们能避开那些臭名昭著的陷阱。即使谨慎的实践者，亦唯恐代码出现漏洞、崩溃或损坏

mask-li·2025-03-02 10:43

MATLAB基础应用精讲-【数模应用】主成分(pca)分析（附python代码实现）

目录前言知识储备降维概述算法原理什么是PCAPCA降维过程PCA算法数学步骤选择主成分个数（即k的值）sklearn中参数的解释数学模型协方差协方差矩阵编辑编辑原理推导编辑编辑编辑编辑实际操作主成分分析的计算方法方法1.协方差+特征值分解方法

林聪木·2025-03-02 10:09

【文献】Model-based Systems Engineering methodology for defining multi-physics simulation models

系统工程的目的是管理和控制复杂系统的设计，从技术角度确保全局一致性，已在

不停爬行的蜗牛终会到达山顶·2025-03-02 09:29

完整的 Python 数据分析案例：在线游戏玩家付费预测

目录1.案例背景代码实现2.主要的代码难点解析2.1数据清洗-缺失值处理2.2特征工程-新特征计算与独热编码2.3特征选择2.4模型训练与评估2.5数据可视化3.可能改进的代码3.1数据清洗与特征工程改进

萧十一郎@·2025-03-02 08:56

京东Hive SQL面试题实战：APP路径分析场景解析与幽默生存指南

——某不愿透露姓名的SQL诗人一、题目背景：来自京东的真实需求假设你是京东APP的数据工程师，现在需要分析用户在APP中的访问路径特征。

数据大包哥·2025-03-02 07:13

【大模型】什么是蒸馏版大模型

训练Student模型：通过模仿Teacher的输出（如logits、特征图等）优化Student模型。2.蒸馏方法分类方法描述

深度求索者·2025-03-02 07:12

卷积这个词在卷积神经网络中应该怎么理解

在CNN中的应用：卷积操作是通过滑动窗口（卷积核）与输入数据进行点乘并求和来提取特征的。具体步骤定义卷积核：一个卷积核是一个小矩阵，通常为3x3、5x5等尺寸。

abments·2025-03-02 06:05

从零到一：利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析

在计算机视觉领域，图像分类作为基础任务，其技术演进经历了从传统特征工程到深度学习的革命性转变。

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-02 06:03

数据库登录18456错误

这个错误代码是SQLServer中最常见的错误之一，出现的原因有很多，下面将从多个角度分析这个错误的原因和解决方法。1.密码错误在登录SQLServer时，输入的密码可能有误，造成登录失败。

A_nanda·2025-03-02 05:26

C/C++程序员为什么要了解汇编？了解汇编有哪些好处？如何学习汇编？

目录1、概述2、从汇编的角度去理解问题的若干实例说明2.1、使用空指针去访问类的数据成员或调用类的虚函数为什么会引发崩溃？

dvlinker·2025-03-02 00:20

特征提取：如何从不同模态中获取有效信息？

在多模态学习中，特征提取是一个至关重要的过程。它是将原始数据（如文本、图像、视频和语音等）转化为机器能够理解和处理的特征的核心步骤。

Ash Butterfield·2025-03-01 23:17

学会用提问的方式沟通

以下从提问方式、角度分类和文化适配性三个维度，为您系统梳理提问的艺术：一、提问方法论的核心要素文化适配性原则关系前置：提问前建立信任（“王总，最近您团队的项目进展顺利吗？”）

西部驯兽师·2025-03-01 22:41

VSLAM新方案之《在复杂环境中实现高精度与超强鲁棒性》

FactorPerceptionKit是一种真正基于深度学习技术的VSLAM方案，不同于许多厂商仅通过添加目标检测或语义分割模型来实现额外功能，我们直接在SLAM底层使用HF-Net模型，该模型同时进行局部特征点检测

OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

机器视觉线阵相机分时频闪选型/机器视觉线阵相机分时频闪选型

在机器视觉系统中，线阵相机的分时频闪技术通过单次扫描切换不同光源或亮度，实现在一幅图像中捕捉多角度光照效果，从而提升缺陷检测效率并降低成本。

视觉人机器视觉·2025-03-01 19:51

数学建模（6）——预测类模型目录

多元线性回归（MultipleLinearRegression）：扩展线性回归模型，使用多个特征进行预测。岭回

Ice-cream-AI·2025-03-01 16:02

uview2.0封装http请求实战以及常见请求传参实录

2.1配置请求拦截器以及api集中管理配置2.2main.js中进行引入请求拦截器2.3页面中引入请求方法并使用1.前言uview2.0是uniapp开发中使用频率相对来讲比较高的一款框架,今天从实战角度介绍一下关于

卖柴火的小伙子·2025-03-01 14:46

工业以太网的核心：数据链路层如何支撑智能制造与自动化

下面我们将从数据链路层的角度，探讨它如何助力工业以太网满足现代工业对实时性和可靠性的高要求。数据链路层的基本职能数据链路层位于OSI模型的第二层，它位于物理层和网络

光路科技·2025-03-01 12:02

Canvas高级动画：文字瀑布流

示例一：基本的文字瀑布流实现代码解释3.示例二：增强版文字瀑布流新增功能4.示例三：互动版文字瀑布流新增功能5.示例四：使用WebWorkers进行优化工作线程文件`worker.js`新增功能6.不同角度的功能使用思路

DTcode7·2025-03-01 11:50

【模块】Non-local Neural

机制非局部操作通过在输入特征图的所有位置上计算响应的加权和来实现，其中权重由位置之间的关系（如

dearr__·2025-03-01 10:48

基于yolov10的水果成熟度之石榴成熟度检测

qq1309399183·2025-03-01 09:12

什么是压力测试

压力测试可以通过不同的测试方法来进行，其中一些常见的方法包括：1.负载测试：通过模拟系统在不同负载和流量下的性能特征和响应时间，以评估系统的容量、可扩展性和吞吐量。2.并发测试：通过模

跨专业测试·2025-03-01 09:40

机器幻觉产生的原因

激活函数引入非线性，让网络有能力学习复杂的特征。但是如果没有合适的激活

人机与认知实验室·2025-03-01 06:11

实战：基于Pandas的房价数据分析全流程深度解析（附高阶技巧与数学推导）（十二）

一、项目深度解析框架1.1分析维度全景图数据加载元数据分析数据清洗特征工程多维分析模型准备自动化报告1.2高阶分析工具链数据清洗：Missingno高级可视化、Optuna自动超参优化特征工程：TsFresh

WHCIS·2025-03-01 05:37

ArcGIS学习教程视频含ArcMap/ArcCatalog（二狮兄）的简介和目录部分免费

课程特征1，没有多余的闲话。大家观看免费试学即可发现，没有纯口头ppt干讲，全部为软件技术实操。

weixin_37545874·2025-03-01 03:22

YOLOv9与YOLOv8创新点差异概述：

YOLOv9：可能在架构上进行了进一步的优化，比如改进了特征提取的方式、增强了多尺度检测能力等。这些改进有助于模型在处理不同大小和形状的目标时更加有效。

奔强的程序·2025-03-01 02:42

【Math】奇异值分解（SVD）详解及 Python 实现

UUU是m×mm\timesmm×m的酉矩阵，包含AATAA^TAAT的特征向量。Σ\SigmaΣ是一个m×nm\timesnm×n

SimpleLearing·2025-03-01 00:34

JVM可用的垃圾回收器

个人博客地址：JVM可用的垃圾回收器|一张假钞的真实世界垃圾收集器分类JavaHotSpotVM有三种不同类型的收集器，每种收集器具有不同的性能特征。

一张假钞·2025-03-01 00:03

PyRadiomics 安装与使用教程

PyRadiomics安装与使用教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyradiomics1.项目目录结构及介绍PyRadiomics是一个用于从医学图像中提取放射组学特征的开源

符凡言Elvis·2025-02-28 22:16

解决陀螺仪角度漂移问题三轴陀螺仪和六轴陀螺仪的区别

陀螺仪角度漂移是指在使用陀螺仪时，由于各种误差和不完美的因素导致测量的角度随时间发生偏移。

压电侠123·2025-02-28 21:13

写有意思的代码·2025-02-28 21:42

Windows逆向工程入门之MASM整数存储机制

基础数据类型的存储模型二、内存布局的逆向工程实践一、基础数据类型的存储模型1.字节级存储规则无符号BYTE：dbvar4BYTE0FFh;存储值：0xFF（二进制补码，十进制255）内存布局：单字节直接存储逆向特征

0xCC说逆向·2025-02-28 19:01

Windows逆向工程入门之MASM等号伪指令(= & EQU)

公开视频->链接点击跳转公开课程博客首页->链接点击跳转博客主页目录一、核心伪指令对比分析二、EQU伪指令深层机制三、逆向工程特征识别一、核心伪指令对比分析1.定义与重定义能力特性等号（=）EQU重复定义支持禁止

0xCC说逆向·2025-02-28 19:00

【项目开发】RESTful架构及RESTful API设计指南

文章目录前言起源名词解释资源（Resources）表现层（Representation）状态转化（StateTransfer）RESTful架构的基本特征RESTAPI设计指南一、协议二、域名三、版本（

秋说·2025-02-28 18:17

基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例

机器学习】小项目教程案例，结合的经典案例与最佳实践，涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程，并附详细代码说明与结果分析：案例1：鸢尾花分类（SVM算法）数据集：IrisDataset（含150个样本，4个特征

xinxiyinhe·2025-02-28 16:03

踩坑日记1：测试设计漏测

原因分析：开发角度：特性裁剪时未考虑上行PPPoEServer启动IPv6的场景，在设计阶段未评审出来。

zyz_Kilig·2025-02-28 13:46

用Python实现LSTM预测电影票房：从数据爬取到模型部署全解析（结尾附完整代码）

1.1电影票房的关键影响因素35%25%20%15%5%票房核心影响因素占比演员号召力IP热度档期竞争宣传投入其他时序特征：上映前后的宣传节奏、口碑传播曲线非线性关系：主演流量与票房的S型增长关系长周期依赖

WHCIS·2025-02-28 13:15

外汇、黄金、贵金属、实时报价API

从市场洞察角度看，这些API是量化投资者的“千里眼”与“顺风耳”。

Sophia131·2025-02-28 12:06

股票API、指数API｜恒生指数成分股走势特征分析

恒生指数，作为香港金融市场的风向标，其历史走势不仅是一串串数字的波动，更是一部记录香港经济发展与金融格局变迁的生动史书。通过股票API深入剖析恒生指数的历史轨迹，对于理解香港经济发展脉络、洞察金融市场规律以及制定合理的投资策略都具有至关重要的意义。而在这一探索过程中，借助专业的股票报价API获取详尽的历史数据，无疑为我们提供了一把精准解读的钥匙。一、选择合适的股票API市面上有众多股票API可供选