水下导航适配区分类预测第2页

深度学习驱动的极端天气预测：时空数据异常检测与应用全解析（基于Python + TensorFlow）

摘要：时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点，对极端天气预测至关重要。深度学习，尤其是LSTM网络，因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。

AI_DL_CODE·2025-01-18 02:01

基于物联网的智能垃圾桶系统设计与实现-设计说明书

设计摘要：本设计是基于物联网的智能垃圾桶，旨在有效解决垃圾分类与垃圾清理的问题。

黄油味椭圆·2025-01-18 02:59

【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts，纯卷积神经网络，更快更准，，降低参数量！

检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要视觉识别的“咆哮20年代”开始于视觉Transformer（ViTs）的引入，ViTs迅速取代了卷积神经网络（ConvNets）成为最先进的图像分类模型

YOLO大师·2025-01-18 02:59

高级java每日一道面试题-2025年01月16日-框架篇[Mybatis篇]-说说Mybatis的缓存机制?

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:说说Mybatis的缓存机制?我回答:在Java高级面试中，MyBatis的缓存机制是一个重要的话题。

java我跟你拼了·2025-01-18 02:28

VSLAM技术实现机器人在不同场景下的精准导航、避障

链接：https://developer.orbbec.com.cn/forum_plate_module_details.html?id=998

向阳而生|X·2025-01-18 02:24

【Astro】如何在Astro上借助Cloudflare D1和Drizzle ORM打造全栈应用？一文带你搞定！

前言一、Astro简介与优势二、CloudflareD1简介三、DrizzleORM简介四、在Astro上实现全栈开发的步骤1.安装Astro2.添加Cloudflare适配器3.部署到Cloudfl

eclipsercp·2025-01-18 01:21

《数据质量：人工智能模型的成败关键》

如果数据中存在错误、偏差或噪声，模型就会学习到这些错误信息，从而导致预测结果不准确。例如在医疗诊断模型中，若患者的症状数据记录错误，模型可能会给出错误的诊断建议。数据完整性的影响：不完整的数据会使模

·2025-01-18 01:31

议题征集 | 2024 广州站 Meetup 即将开启！

活动信息时间：2024年12月28日（周六）地点：广东省广州市海珠区鼎新路88号广州阿里中心（风

·2025-01-18 00:29

Apache Flink 2.0-preview released

为了促进用户和上下游项目（例如，连接器）尽早适配这些变更，提前尝试这些令人兴奋的新功能同时收集反馈，我们现在提供了Flink2.0的预览版本。注意:Flink2.0预览版不是稳定版本，请不要应用

·2025-01-18 00:58

java JVM运行时数据区

javaJVM运行时数据区程序计数器内存空间小，线程私有。

妖怪兮诺‍·2025-01-18 00:12

数智化转型 | 星环科技Defensor 助力某银行数据分类分级

某银行作为数字化转型的先行者，面临着一项艰巨的任务：如何高效、准确地对分布在多个业务系统、业务库与数仓数湖中的约80万个字段进行数据分类和分级。

·2025-01-18 00:56

小白学习Java第七天

每一行都必须具有一个主键值(主键列不允许空置NULL)3、主键列中的值不允许修改或更新主键值不能重用(如果某行从表中删除，它的主键不能赋给以后的新行)AUTOINCREMENT自动增长varchar(10)char(10)区

qq_57406169·2025-01-17 23:38

C++设计模式学习

文章目录1.什么是设计模式2.设计模式分类2.1创建型模式2.2结构型模式2.3行为型模式3.设计模式七大原则(OOP原则)3.1开闭原则3.2里氏替换原则3.3依赖倒置原则3.4单一职责原则3.5接口隔离原则

痛&快乐着·2025-01-17 23:08

Time-LLM ：超越了现有时间序列预测模型的学习器

福安德信息科技·2025-01-17 23:38

如何确保热点产品查询延迟控制在10ms以内?思维导图代码示例（java 架构)

思维导图结构低延迟查询数据预加载热点数据预测提前加载到内存缓存使用高性能缓存内存级缓存（如Caffeine）分布式缓存（如Redis）缓存一致性管理弱一致性模型缓存更新策略（写后失效、读时更新等）并发处理多线程

用心去追梦·2025-01-17 23:07

Python pandas离散化方法优化与应用实例

这种方法可以更好地理解数据分布、简化分析、或在分类建模中对特征进行转换。在Python的Pandas库中，cut和qcut是两个强大的工具，分别用于基于固定区间和基于分位数对数据进行离散化。

python慕遥·2025-01-17 23:29

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的过程

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的构建过程LLM代表的是大语言模型，API代表的是机器学习模型，LLM+API是说将机器学习模型以API的形式引入到LLM，让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的

预测模型的开发与应用研究·2025-01-17 22:20

dice系数交叉熵_一文搞懂交叉熵损失

本文从信息论和最大似然估计得角度推导交叉熵作为分类损失函数的依据。从熵来看交叉熵损失信息量信息量来衡量一个事件的不确定性，一个事件发生的概率越大，不确定性越小，则其携带的信息量就越小。

weixin_39721853·2025-01-17 21:45

Vue项目引入侧边导航栏

Vue项目引入侧边导航栏侧边导航栏能够非常方便进行信息检索，这一款不错的侧边导航栏：vue-side-catalog，基本上能满足快速检索的需求安装官网首先需要进入**vue-side-catalog*

byg_qlh·2025-01-17 21:12

使用GridView实现九宫格布局

主要分为两块，布局的设计以及代码适配。

qq1123655345·2025-01-17 21:38

设计模式02：结构型设计模式之适配器模式使用情景及其基础Demo

1.适配器模式用途：接口兼容评价：复杂、冗余、难以调试，个人认为直接在旧系统那里封装一个新实现调用旧实现就好了场景：系统A、B、C想调用同一个功能接口，但是实现细节存在差异时（其实就是入参和出参转化处理

我是苏苏·2025-01-17 20:36

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍：本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。

精通代码大仙·2025-01-17 20:05

WPF ——开源MVVM模式框架简介

支持丰富的控件库样式和主题高性能渲染插件和扩展框架核心组件平台抽象层应用程序生命周期优势安装步骤Xamarin常用控件3.2Xamarin.Essentials常用API3.3Xamarin.Forms数据绑定3.4Xamarin.Forms导航

晓纪同学·2025-01-17 20:05

JIT模式深度解析：如何精准预测，高效执行

JIT（Just-In-Time）模式，即准时制生产方式，是一种以减少浪费、提高效率为目标的生产管理方法。以下是对JIT模式的详细解析：一、JIT模式的定义JIT模式是指在精确测定生产各工艺环节作业效率的前提下，按订单准确地计划，以消除一切无效作业与浪费为目标的一种管理模式。它强调在正确的时间，将正确的原材料和零部件，以正确的数量，送往正确的地点，以满足生产或客户的需求。这种生产方式也被称为零库存

·2025-01-17 20:15

Vue3.0 + Element Plus｜侧边导航栏、标题栏组件应用全局

刚开始接触项目，从0开始搭建管理平台，最开始先写的页面布局，采用的很笨的方法：每写一个页面就写一次页面布局样式后来随着页面逐渐变多，代码冗余量也逐渐增多。于是采取了以下方法将整体的页面布局注册为了全局布局组件：App.main文件HTML：

StellaXiao98·2025-01-17 20:31

VMware ESXi 8.0U3c macOS Unlocke OEM BIOS 标准版和厂商定制版，已适配主流品牌服务器

VMwareESXi8.0U3cmacOSUnlocker&OEMBIOS标准版和厂商定制版ESXi8.0U3c标准版，Dell(戴尔)、HPE(慧与)、Lenovo(联想)、Inspur(浪潮)、Cisco(思科)、Hitachi(日立)、Fujitsu(富士通)、NEC(日电)定制版、Huawei(华为)OEM定制版请访问原文链接：https://sysin.org/blog/vmware-e

·2025-01-17 20:12

交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节

在机器学习和深度学习中，交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）和二元交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）是两种常用的损失函数，它们在分类任务中发挥着重要作用。

专业发呆业余科研·2025-01-17 19:56

【HarmonyOS之旅】HarmonyOS概述(二)

在传统的单设备系统能力基础上，HarmonyOS提出了基于同一套系统能力、适配多种终端形态的分布式理念，能够支持手机、平板、智能穿戴、智慧屏、车

枫叶丹4·2025-01-17 19:24

《鸿蒙开发-答案之书》获取状态栏高度和导航栏高度

《鸿蒙开发-答案之书》获取状态栏高度和导航栏高度定义一个全局静态变量存储，在EntryAbility的onWindowStageCreate赋值。

893151960·2025-01-17 18:18

信管通低代码快速开发平台简介（十）

信管通低代码开发工具框架设计前部分介绍了组件设计，其实可以很明显看出每个组件是跟一个数据库表相关的，而数据库表和表之间是存在着一定的关系的，在信息管理系统中，主要的关系是一对多的关联关系，在这里头设置了关联关系，主要是由附表指向主表，首先，功能区架构是由多个框架所组成

码农君莫笑·2025-01-17 18:15

【HarmonyOS】开启沉浸式（全屏）并动态获取窗口规避区的信息

鸿蒙开启沉浸式（全屏）并动态获取窗口规避区的信息动态获取窗口规避区的信息在移动端开发中至关重要，它能够提升用户体验，通过确保应用在不同设备和屏幕尺寸下合理利用可用空间，避免内容被状态栏或导航栏遮挡。

m0_5南风·2025-01-17 17:13

共生地球(高清3D地球卫星地图软件,堪比谷歌地球)

使用方便的卫星地图工具，功能类似谷歌地球，但是提供了许多实用功能，除了日常导航和地图查询，还可以进行户外探索，3d模型等。

北十南五·2025-01-17 17:40

（十）ROS的常用组件——rosbag和rqt工具箱

一、rosbag机器人传感器获取到的信息，有时我们可能需要时时处理，有时可能只是采集数据，事后分析，比如:机器人导航实现中，可能需要绘制导航所需的全局地图，地图绘制实现，有两种方式，方式1：可以控制机器人运动

PaLu-LvL·2025-01-17 16:03

极梦网络无忧·2025-01-17 16:02

鸿蒙用户必看：轻松安装Google Play，畅享全球应用！

进入系统和更新，将系统导航方式中的“悬浮导航”关闭，保持界面简洁。✅第

神秘人-解说·2025-01-17 16:01

【机器学习：三十一、推荐系统：从基础到应用】

分类推荐系统主要分为以下三类：基于内容

KeyPan·2025-01-17 15:54

深度定制：Embedding与Reranker模型的微调艺术

对于Embedding模型，微调的目的是让模型更适配特定的数据集，从而取得更好的召回效果。这通常涉及到使用特定的数据集对模型进行额外的训练，以便模型能够学习到数据集中的特定语义关系。

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:22

自动驾驶系列—解析自动驾驶汽车的“大脑”：电子电气架构详解与选型指南

技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动

学步_技术·2025-01-17 15:19

AndroidStudio Ladybug中编译完成apk之后定制名字kts复制到指定目录

kts适配全部代码如下，只需要在你的主模块的android中增加代码即可。android{/其他代码applicationVariants.all{valvariant=this

debug_cat·2025-01-17 15:49

方便，快捷的网站HTTPS免费实现攻略~

挑选适配的SSL证书供应商在众多SSL证书供应商中，要综合考量其信誉度、证书价格、服务质量等要素。

·2025-01-17 15:17

火山引擎上线鸿蒙原生智能美化解决方案轻松提升图形视频美化体验

而传统视觉美化处理技术往往面临算法精度不足、适配复杂、开发周期长等问题，难以满足应用开发者向用户提供极致体验的需要。

·2025-01-17 15:16

【机器学习】—时序数据分析：机器学习与深度学习在预测、金融、气象等领域的应用

博客目录引言1.时序数据分析基础1.1时序数据的特点1.2时序数据分析的常见方法2.深度学习与时序数据分析2.1深度学习在时序数据分析中的应用2.1.1LSTM（长短期记忆网络）2.2深度学习在金融市场预测中的应用

云边有个稻草人·2025-01-17 14:13

使用 AI 在医疗影像分析中的应用探索

本文将深入探讨AI技术在医疗影像数据分析中的应用，包括核心算法、关键实现步骤和实际案例，并提供一个基于卷积神经网络（CNN）的图像分类Demo。

·2025-01-17 14:07

冷冻电镜｜思腾合力亮相2024全国冷冻电镜软件技术开发与应用研讨会

2024全国冷冻电镜软件技术开发与应用研讨会2024年11月11日至15日，备受瞩目的“2024全国冷冻电镜软件技术开发与应用研讨会”在杭州市临安区成功举行。

·2025-01-17 14:06

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

这种方法广泛应用于需要人工标注的场景，例如文本分类、图像识别等。核心思想预先准备一个未标注数据池（UnlabeledDataPool）。使用初始标注数据训练一个模型

IT古董·2025-01-17 14:09

Pytorch实现猫狗分类

在进行编码之前，确保已经安装好Pytorch以及相关依赖环境模型定义构建构建一个较为简单的卷积神经网络模型#定义神经网络模型classCatDogClassifier(nn.Module):def__init__(self):super(CatDogClassifier,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,16,kernel_size=5,stride=1

NoKnowovo·2025-01-17 13:01

机器学习模型调优指南

机器学习模型调优指南机器学习模型参数调优的作用在于优化模型的性能，使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。

闵少搞AI·2025-01-17 13:00

从零开始搭二维激光SLAM --- 序章

17年3月，研一下学期的时候选的课题题目，基于SLAM的室内移动机器人导航技术研究。之前并没有接触过SLAM，ROS等等。就连c++都是16年研一上学期的时候学的（大一学过以后没再接触过）。

李太白lx·2025-01-17 12:28

CodeJourney.·2025-01-17 12:27

8个移动端适配技巧,兼容性问题减少90%

文章目录1.使用viewport配置，确保完美视口2.使用rem实现弹性布局3.CSS媒体查询处理不同尺寸4.1px边框问题解决方案5.安全区域适配6.图片适配方案7.横屏适配处理8.软键盘弹出处理1.

chenNorth。·2025-01-17 12:53

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