残影

Python Day56

别勉.·2025-07-03 07:58

python键盘输入转换为列表_Python键盘输入转换为列表的实例

Python键盘输入转换为列表的实例发布时间：2020-08-1912:58:38来源：脚本之家阅读：92作者：清泉影月Python输入字符串转列表是为了方便后续处理，这种操作在考试的时候比较多见。

云云众生w·2025-07-03 01:13

【题解】洛谷P1001 A+B Problem

写在前面第一篇博客，献给2020年的残夏。静听8月的热情与安宁，在竞赛中的时光如白驹过隙。也不惧未知的风雨，努力向着既往的通途。ACMACMACM的目标，希望能实现吧。

炯炯目光·2025-06-30 21:09

ResNet（Residual Network）

它通过引入残差连接（SkipConnection）解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使得网络可以训练极深的模型（如上百层），并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。

不想秃头的程序·2025-06-28 16:00

【机器学习算法】XGBoost原理

一、基本内容基本内容：GBDT的基础上，在损失函数上加入树模型复杂度的正则项与GBDT一样，也是使用新的弱学习器拟合残差（当前模型负梯度，残差方向）GBDT损失函数Loss=∑i=1NL(yi,yit)

·2025-06-27 23:42

基于Transformer实现机器翻译

PositionalEncode）1.2.2自注意力机制（Self-Attention）1.2.3多头注意力（Multi-HeadAttention）1.2.4位置感知前馈层（Position-wiseFFN）1.2.5残差连接与层归一化二

yyyyurina.·2025-06-27 20:17

XGBoost算法原理及Python实现

核心思想是通过不断地在已有模型的基础上，拟合负梯度方向的残差（真实值与预测值的差）来构建新的弱学习器，达到逐步优化模型的目的。 XGBoost在构建决策树时，利用了二阶导数信息。

法号清水·2025-06-26 19:50

87电影院官网，高清电影电视剧在线观看网站入口

该平台界面简洁，操作便捷，没有广告干扰，提供流畅的观影体验。

k***a429·2025-06-26 01:27

厂长资源官网 - 超清视频官方网站网页电脑版入口

此外，厂长资源还支持多种设备访问，包括安卓和iOS移动端，用户可以随时随地享受观影体验。一键访问：厂长资源官网入口功能特点高清

·2025-06-26 01:27

梯度增强与XGBoost算法解析

**梯度增强**属于Boosting家族，核心思想是**串行训练模型，每一步修正前序模型的残差**，最终形成强预测器。###1.2算法核心流程1.**初始化基模型**：用常数（如目标变量均值）预测。

weixin_47233946·2025-06-25 20:15

通义万相2.1技术深度解析

是基于扩散模型的多模态生成系统，其核心架构包含以下模块：多模态编码器CLIPViT-L/14文本编码器（768维嵌入）改进型图像编码器（EfficientNet-B7+自注意力）扩散主干网络改进型U-Net架构（128层残差块

accurater·2025-06-24 20:52

北斗导航｜基于改进小龙虾优化算法的GPS接收机自主完好性监测算法研究

主要内容如下：RAIM基础原理与问题定义：介绍最小二乘残差法的数学模型，包括伪距观测方程、故障检测统计量和故障识别方法。

北斗猿·2025-06-24 16:22

机器学习15-XGBoost

XGBoost本质上是一种基于梯度提升框架（GradientBoostingFramework）的机器学习算法，它通过不断拟合残差来构建多个弱学习器（通常是决策树），并将这些弱学习器进行累加，从而形成一

吹风看太阳·2025-06-24 03:27

30天pytorch从入门到熟练（day1）

模型初步构建：以最简单的线性模型y=Ax+B为起点，快速搭建数据流通路；数据生成机制设计：构建基于正态分布的可控数据生成器，逐步增加数据复杂度；模型复杂度提升：在逐步提高神经网络深度与宽度的同时，引入残

·2025-06-23 22:53

threejs基于视觉空间的选中效果

效果如下所示说明仿照光辉城市软件中材质修改面板选中模型的效果，基于视觉空间，不受模型本身大小旋转的影。

~在水一方·2025-06-23 02:06

三分钟实现文件批量重命名自动化

不过，借助影刀RPA（机器人流程自动化）技术，这一繁琐过程可以在短短三分钟内实现自动化，大幅提升工作效率。接下来，我们就一起看看如何使用影刀RPA按照指定规则对大量文件进行批量重命名。

·2025-06-23 00:53

数据不会说谎，会思考的人才能赢！

一、数据不是冷冰冰的数字，而是会说话的宝藏星巴克用会员消费数据发现：下午3点咖啡订单激增，于是推出"快乐时光"促销，单月增收千万；Netflix通过用户观影行为分析，提前押注《纸牌屋》剧本——数据从来不是报表上的冰冷数字

开利网络·2025-06-22 06:57

(02)Cartographer源码无死角解析-(72) 2D后端优化→OptimizationProblem2D-约束残差、landmark残差

讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解(02)Cartographer源码无死角解析-链接如下:(02)Cartographer源码无死角解析-(00)目录_最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/127350885文末正下方中心提供了本人联系方式，点击本人照片即可显示WX→

江南才尽，年少无知！·2025-06-21 21:01

FFmpeg 的算法体系

通过运动估计（菱形搜索、全搜索法）减少时间冗余，支持P帧（前向预测）和B帧（双向预测）变换与量化：采用整数离散余弦变换（DCT）将空域信号转为频域，再通过量化舍弃高频信息（H.264/H.265使用）熵编码：对残差数据采用

lianghu666·2025-06-21 18:44

【开源项目】免费且本地运行：快用 DeepEval 测测你的大模型接口有没有缩水

过去用第三方厂商的大模型接口，总有点不放心：万一它给我的模型是个“残血版”API呢？我们普通

MarkGosling·2025-06-21 12:32

LM算法与TRF算法（含有在ICP配准情境下的两种算法对应代码）

在ICP配准中，使用LM算法通常会遇到找到的对应点对数量不足的问题因为使用Levenberg-Marquardt(LM)算法进行最小二乘优化时，残差的数量小于变量的数量。

小远披荆斩棘·2025-06-21 06:22

江大白 | 目标检测YOLOv12算法来袭，更高性能、更快速度！（附论文及源码）

（附论文及源码）导读目标检测是CV领域最常用的算法应用，而Yolo是目标检测算法非常经典的算法模型，近日Yolov12算法正式开源，提出区域注意力模块，残差高效层聚合网络，性能更好，速度更快，希望对大家学习理解有帮助

双木的木·2025-06-20 19:11

【无标题】

为什么用它：图像中的亮度差异很明显：背景暗（低灰度）重影比背景亮但比主影暗主影最亮KMeans可以自动分组像素，不需要手动设阈值，适应性强，适用于批量图像处理。✅什么是“形态学去噪”？用来干什么？

书桐先生·2025-06-20 04:59

the projects in the reactor contain a cyclic reference问题解决方案

或者A依赖B，B依赖C，C依赖A，也是循环依赖总的来说，在画出工程依赖图之后，如果发现工程间的依赖连线形成了一个有向循环图，则说明有循环依赖的现象如果循环依赖发生在工程之间，则会影

决胜万里·2025-06-17 21:34

残差网络中相加后激活的深度解析

数学视角：残差学习原理原始残差块设计目标：y=F(x)+x当F(x)优化到0时，网络退化为恒等映射：y=0+x=x如果在相加前激活：y=ReLU(F(x)

浩瀚之水_csdn·2025-06-17 18:20

基于影刀RPA及Python实现缺口滑块

该功能主要运用到的模块有：re、cv2、影刀元素库该代码基于影刀编辑器，再PyCharm以及VSCode无法运行红色：滑块图片；黄色：缺口图片；绿色：滑块dir_path=r'C:\img'ifos.path.exists

江秋ov·2025-06-17 12:04

实现AI数据高效评估的一种方法

在线评价阶段，则通过对synset进行微调，并结合特定的模型行为评估需求，快速构建出针对不同测试样本的影

mao_feng·2025-06-17 00:08

pytorch系列3——动态计算图和自动微分

1.动态计算图解决的问题：因为深度学习对各种张量操作种类和数量的增加，会导致各种想不到的问题，比如多个操作之间该并行还是顺序执行，底层的设备如何协同，如何避免冗余的操作等，这些问题都会影

x_cube·2025-06-16 23:04

征程 6｜Cache 使用场景

适用于设备直传场景（如DMA数据流）二、数据一致性问题深度解析2.1DMA-CPU缓存协同问题当DMA设备与CPU缓存系统协同工作时，可能引发以下同步异常：典型异常表现：感知输出图像中出现非连续绿色伪影（

·2025-06-16 10:47

深度学习之模型压缩三驾马车：基于ResNet18的模型剪枝实战（3）

ResNet18的模型剪枝实战（1）》和《深度学习之模型压缩三驾马车：基于ResNet18的模型剪枝实战（2）》有做了相应的裁剪说明和实践，但是只是对其中的一个层进行采集的，这篇文章是记录对ResNet18中所有的残差层进行采集的一个过程

·2025-06-16 02:15

YoloV8改进策略：Block改进|MKP，多尺度卷积核级联结构，增强感受野适应性|即插即用|AAAI 2025

4.2消融实验4.3效率优势5论文总结代码完整代码Pzconv模块代码详解辅助函数和基础模块Pzconv模块核心实现测试代码关键设计解析1.多尺度特征提取2.深度可分离卷积3.特征变换与非线性激活4.残

AI智韵·2025-06-15 17:24

论文解析：一文弄懂ResNet(图像识别分类、目标检测)

Nelson_hehe·2025-06-14 20:57

通过 Excel 对数据进行曲线拟合(附示例文件)

其核心目标是最小化残

纸上笔下·2025-06-14 13:37

OpenCV实战100例——拉普拉斯金字塔融合

一.原理说明拉普拉斯金字塔：用于重建图像，也就是预测残差，对图像进行最大程度的还原。

AI街潜水的八角·2025-06-13 14:07

Unity常见简答题

在项目中修改Prefab的源文件会影

·2025-06-13 14:30

ResNet改进(53)：带有ECA注意力机制的ResNet模型

模型概述这个代码实现了一个自定义的ResNet模型，主要特点包括：基于ResNet34架构可选择是否使用预训练权重在每个残差块后添加ECA注意力模块可灵活调整输出类别数核心组件解析1.ECAAttent

点我头像干啥·2025-06-13 12:52

火灾危险类别划分标准

典型物品举例：自熄性塑料及其制品；经阻燃处理的木材、织物；水泥刨花板、矿棉板等难燃材料；金属（非可燃物，但需注意包装材料的影

D-海漠·2025-06-13 10:11

可转债基金波动大不大？牛市熊市中的表现对比

可转债价格受正股影

·2025-06-13 09:56

【影刀 RPA】当码农掏出这把自动化瑞士军刀，产品经理都得喊真香！

各位亲爱的程序猿媛们，以及即将踏入IT坑的萌新们，今天咱来唠唠一个能让你告别"Ctrl+C/V"手抽筋的神器——影刀RPA。

AAA建材批发王师傅·2025-06-13 03:49

AI日报 - 2025年06月11日

影

NingboWill·2025-06-11 08:44

刷新率 vs 帧率：定义、区别及衍生技术（以DKS202-M24/DKS203-M24为例）

刷新率越高，画面越流畅，尤其在电竞、FPS游戏中能减少拖影和卡顿。分

Hu09·2025-06-10 17:18

WebRtc调研常见问题汇总

2、客户端进行音视频交互过程中，当外网IP发生变化时，如何告知对方，音视频是否受到影（卡顿、断开）？3、客户端连接stunserver寻求穿透最优路径时，需要多长时间？

音视频开发技术·2025-06-10 07:43

ResNet不同层数架构的输入与输出

这一设计源于ImageNet数据集的预处理规范，但实际应用中可通过调整卷积参数适配其他尺寸ResNet不同层数模型（如18/34/50/101/152层）的输入与输出设计遵循统一框架，但深层模型通过增加残差块数量提升特征提取能力

浩瀚之水_csdn·2025-06-09 23:46

轻量化图像超分新范式：残差注意力网络重构超分计算逻辑

轻量化图像超分新范式：残差注意力网络重构超分计算逻辑一、技术原理深度剖析痛点定位当前图像超分辨率技术面临三重挑战：显存黑洞：传统残差网络堆叠导致参数量指数级增长，移动端部署时显存占用超过500MB细节丢失

CodePatentMaster·2025-06-09 15:22

【《零基础读懂新能源汽车》—— 拆穿“省油不省钱”谎言｜特斯拉/比亚迪/蔚来残值率终极对决】

附自研成本计算器（Python源码）》副标题：拆穿“省油不省钱”谎言｜特斯拉/比亚迪/蔚来残值率终极对决目录结构颠覆认知：新能源车真实成本曲线购车成本三维对比（2024最新数据）2.1车价差异陷阱（补贴后实际成交价

新能源汽车研发＆测试入门指南·2025-06-08 19:30

00后整顿职场｜他们偷偷在用的这些MCP新玩法，对抗996

70后在酒局表忠心、80后在加班博晋升时、90后在深夜加班改方案时，00后已经用MCPServer把AI调教成自己的“职场影分身”，自动打卡、智能怼老板、AI周报全自动生成应付老板，这群看似躺平的年轻人

小叔技研社·2025-06-08 14:25

Python打卡训练营day44——2025.06.04

作业：尝试在cifar10对比如下其他的预训练模型，观察差异，尽可能和他人选择的不同尝试通过ctrl进入resnet的内部，观察残差究竟是什么importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets

莱茵菜苗·2025-06-08 04:46

Week 4-杨帆-学习总结

目录28批量归一化批量规范化的背景和必要性批量规范化的实现理论探讨与争议遇到的问题&解决办法29残差网络ResNet残差网络（ResNet）的核心概念函数类与嵌套函数类残差块（ResidualBlocks

CSPhD-winston-杨帆·2025-06-08 01:24

Python训练营---Day44

预训练的概念常见的分类预训练模型图像预训练模型的发展史预训练的策略预训练代码实战：resnet18作业：尝试在cifar10对比如下其他的预训练模型，观察差异，尽可能和他人选择的不同尝试通过ctrl进入resnet的内部，观察残差究竟是什么选用

2501_91182850·2025-06-07 07:22

北斗导航｜接收机自主完好性监测算法如何与机器学习，深度学习等结合，提高故障星检测识别精度

传统RAIM主要基于几何分布和统计假设检验（如最小二乘残差法、奇偶矢量法），在复杂环境（城市峡谷、强多径、低可见星数）或新型故障（缓慢偏移、间歇性故障）下存在局限性。

单北斗SLAMer·2025-06-06 04:19

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