深度图像确定目标距离

计算机网络笔记(四)——1.4计算机网络在我国的发展

一、早期探索与奠基（1980-1994年）国际联网的起点1986年：中国启动首个国际联网项目“中国学术网（CANET）”，由北京计算机应用技术研究所与德国卡尔斯鲁厄大学合作，目标是实现电子邮件通信。
xiao--xin·2025-03-23 19:31

2014-2023年各区县数字普惠金融指数数据

2014-2023年各区县数字普惠金融指数数据1、时间：2014-2023年2、来源：北大数字普惠金融指数3、范围：2800个县4、指标：综合指数、覆盖广度、使用深度、支付业务、保险业务、货币基金业务、
-夜深-·2025-03-23 18:31

小白学AI量化：DeepSeek+Python构建强大的金融数据挖掘与多维分析机器人

它不仅适用于通用网页数据抓取，更能深度应用于金融领域，精准捕捉市场信号。本文“干货”很多，请务必耐心读完。一、颠覆认知的性价比革命1.
老余捞鱼·2025-03-23 18:00

项目解决方案：博物馆视频监控系统建设解决方案

2.2权限管理灵活且安全2.3多平台访问，随时随地监控2.4视频汇聚，集中管理三.实现特点3.1智能预警，守护安全3.2全面支持，无忧运营3.3成本控制，效益最大化3.4拓展集成，信息联动四.必实现的建设目标
威迪斯特·2025-03-23 18:59

【机器学习】机器学习工程实战-第3章 数据收集和准备

3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏
腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

python processpoolexecutor_Python线程和进程池并行编程

Python3.2版本之后发布了concurrent.futures模块，用以支持和管理并发编程，内容涵盖了进程和线程池(ThreadandProcessPooling)、非确定性执行流(NondeterministicExecutionFlows
三千香蕉三千·2025-03-23 18:58

systemd-networkd NetworkManager 介绍

systemd-networkd和NetworkManager的详细介绍systemd-networkd和NetworkManager都是Linux系统中常用的网络管理工具，但它们的设计目标和使用场景不同
追心嵌入式·2025-03-23 18:24

新需求如何实现

，面对新需求时，我会结合产品管理和项目管理的双重逻辑，采用以下结构化流程，确保需求既能满足用户价值，又能高效落地：一、需求澄清与价值验证（NPDP核心逻辑）需求背景挖掘与需求提出方（用户/业务/领导）深度沟通
火火PM打怪中·2025-03-23 18:24

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

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
吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

【机器学习】机器学习工程实战-第2章 项目开始前

上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标
腊肉芥末果·2025-03-23 18:21

Description of a Poisson Imagery Super Resolution Algorithm 论文阅读

DescriptionofaPoissonImagerySuperResolutionAlgorithm1.研究目标与意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型2.1核心思路2.2关键公式与推导
青铜锁00·2025-03-23 17:50

DeepSeek 如何处理多模态数据（如文本、图像、视频）？

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用，让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站，到公众号、小程序，再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快，绝对划算。不仅学会如何编程，还将学会如何将AI技术应用到实际问题中，为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富
借雨醉东风·2025-03-23 17:50

【机器学习】机器学习四大分类

学习目标是找到一个映射(f(X)\approxY)。适用于分类和回归问题。
藓类少女·2025-03-23 17:16

蓝桥杯备赛Day12 动态规划1基础

动态规划动态规划基础动态规划将复杂问题分解成很多重叠的子问题，再通过子问题的解得到整个问题的解分析步骤:确定状态:dp[i][j]=val,“到第i个为止，xx为j的方案数/最小代价/最大价值”状态转移方程
爱coding的橙子·2025-03-23 17:45

OpenLayers集成天地图服务开发指南

以下是一份面向GIS初学者的OpenLayers开发详细教程，深度解析代码：一、开发环境搭建1.1OpenLayers库引入ol.css：包含地图控件、图层等可视化样式ol.js：OpenLayers核心功能库推荐使用固定版本号
喆星时瑜·2025-03-23 17:45

Python 爬虫实战：从知乎盐选专栏，爬取优质内容付费数据

目录一、前言二、准备篇2.1确定目标2.2工具与库2.3法律与道德声明三、实战篇3.1分析知乎盐选专栏页面3.2模拟登录3.3获取文章列表3.4爬取更多文章数据3.5数据存储四、分析篇4.1数据清洗4.2
西攻城狮北·2025-03-23 17:44

OCR识别常见开源库

亦即将图像中的文字进行识别，并以文本的形式返回。做OCR有很多库可以使用。免费开源库有：Tesseract，PaddleOCR。商业付费OCR有：腾讯云OCR，阿里云OCR。下面分别介绍。
yxfamyself·2025-03-23 17:44

利用docker部署单节点milvus并实现图像化管理

Docker部署单机版milvus使用DockerCompose安装Milvusstandalone（即单机版），进行一个快速milvus的体验。1.前提条件系统可以使用centos或者ubuntu系统已经安装docker和docker-composemilvus版本这里选择2.3.12.启动etcd、minio、milvus由于milvus依赖etcd和minio，因此需要先启动这2个组件。同样
听说唐僧不吃肉·2025-03-23 17:14

【图像去噪】论文精读：CVPR 2025 | DnLUT: Ultra-Efficient Color Image Denoising via Channel-Aware Lookup Tables

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总
十小大·2025-03-23 16:41

高频交易：当速度与智慧在金融市场中“飙车”（策略＋算法）

它的目标是抓住市场中的微小机会，赚取“快钱”。以下是对高频交易策略和算法的详细介绍，带点幽默感，让你在了解金融科技的同时也能会心一笑。
西蒙斯.果·2025-03-23 16:39

大模型Agent 和 RAG 的关系

Agent和RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是两种在自然语言处理（NLP）和人工智能领域中广泛使用的技术，它们在功能、目标和实现方式上既有区别又有联系。
大数据追光猿·2025-03-23 16:38

安卓 vs iOS 文件系统深度解析：开放自由与封闭安全的终极博弈

本文将通过技术细节对比、真实场景案例、用户操作指南，深度剖析两大系统的核心设计，回答一个关键问题：谁的设计更能平衡自由与安全？
jingling1007·2025-03-23 15:33

java选择语句

Java选择结构深度解析一、if结构体系1.单条件判断//基础if结构intscore=85;if(score>=60){System.out.println("考试通过");}//判断空值（防御性编程
FAQEW·2025-03-23 15:01

数据结构二叉树进阶

分析原理要把二叉树元素按照前序顺序取出来，并且以字符串的形式返回，还要添加括号对于左子树和右子树，那么第一步就是向定义一个string类型来接收取出的元素，需要用到to_string函数把整型变成string类型，第二步就是递归来深度遍历了
z一一m·2025-03-23 15:01

A800核心加速技术深度剖析

内容概要作为第三代异构计算架构的典型代表，A800通过深度融合通用计算单元与专用加速模块，构建了高度灵活的资源调度体系。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

全国一体化算力网演进与多域协同发展

内容概要全国一体化算力网的建设正从技术探索迈向系统性布局，其核心目标是通过多源异构资源的动态调度与协同管理，构建覆盖全域的智能化算力基础设施。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

AI模型技术演进与行业应用图谱

主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

H800能效架构实战解析

内容概要H800能效架构以异构计算资源调度与动态功耗控制为核心，通过系统级协同设计实现算力密度与能耗优化的双重目标。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

Android Compose 框架按钮与交互组件模块源码深度剖析(二)

一、引言在现代Android应用开发中，用户交互体验至关重要。AndroidCompose作为Google推出的声明式UI工具包，为开发者提供了简洁、高效且灵活的方式来构建用户界面。其中，按钮与交互组件模块是用户与应用进行交互的重要组成部分。本文将深入剖析AndroidCompose框架中按钮与交互组件模块的源码，从基础概念到具体实现，逐步揭示其工作原理和设计思路。二、AndroidCompose
&有梦想的咸鱼&·2025-03-23 15:25

搜索插入位置(力扣题）

题目：给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。
风继续吹..·2025-03-23 15:55

模式搜索+扩散模型：FlowMo重构图像Token化的技术革命

图像Token化作为现代生成式AI系统的核心技术，长期面临对抗性训练不稳定、潜在空间冗余等挑战。
芯作者·2025-03-23 14:21

Java：从入门到创新

Java的设计目标是简单、健壮、安全且跨平台，这些特性使其在企业级应用开发中占据重要地位。
·2025-03-23 14:12

重要重要！！fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义

fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）用于衡量模型参数估计的不确定性，其计算和更新在统计学、机器学习和优化中具有重要作用
ZhangJiQun&MXP·2025-03-23 14:20

trae使用攻略

一、核心技巧：构建高效写作工作流1.深度定制写作风格模板在.md文件定义包含写作风格、目标受众、格式要求的模板，如：风格：口语化表达，用表情符号，段落简洁；受众：互联网从业者、年轻群体；格式：标题含emoji
yzx991013·2025-03-23 13:16

记账本app的需求分析

记账本应用程序的需求分析包括对应用程序的功能和性能进行评估，以确定应用程序的设计和开发应该包含哪些内容。首先，应对记账本应用程序的用户进行用户调研，以了解用户的使用需求。
Shen Planck·2025-03-23 13:15

使用Jupyter Notebook进行深度学习编程 - 深度学习教程

大家好，今天我们要聊聊如何使用JupyterNotebook进行深度学习编程。深度学习是人工智能领域中的一项重要技术，通过模仿人脑神经网络的方式进行学习和分析。
shandianfk_com·2025-03-23 11:04

SLAM十四讲【一】基本概念

SLAM十四讲【一】基本概念SLAM十四讲【一】基本概念SLAM十四讲【二】三维空间刚体运动SLAM十四讲【三】李群与李代数SLAM十四讲【四】相机与图像SLAM十四讲【五】线性优化SLAM十四讲【六】
略知12·2025-03-23 11:33

Linux动静态库

创建静态库（.a文件）编写源代码：首先，编写你需要的库函数的源代码文件，例如mylib.c编译为目标文件：使用gcc/g++编译源码为目标文件（.o文件）g++-cmylib
遥逖·2025-03-23 11:02

计算机视觉总结

以下是针对上述问题的详细解答，并结合代码示例进行说明：1.改进YOLOv5人脸检测模块，复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程：光照补偿：在数据预处理阶段，采用自适应光照补偿算法，对图像进行实时增强
Trank-Lw·2025-03-23 11:30

深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化

深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术，旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节，直接关系到模型的训练效率和最终性能。
odoo中国·2025-03-23 10:26

Hive 分区实战指南：动态分区 vs 静态分区的深度解析

一、为什么需要分区？在Hive数据仓库中，表数据通常以**分区（Partition）**形式组织。想象一个存储了10年电商订单的表，如果没有分区，所有数据会集中在一个目录下：/user/hive/warehouse/orders/├──part-00000├──part-00001└──...（百万个文件）这种情况下，即使执行WHEREdt='2023-12-31'的查询，Hive也需要扫描全表数
自然术算·2025-03-23 10:22

景联文科技提供高质量文本标注服务，驱动AI技术发展

文本标注是自然语言处理（NLP）领域的一个重要环节，它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息，增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。
景联文科技·2025-03-23 10:52

【MySQL】实战篇—数据库设计与实现：根据需求设计数据库架构

步骤说明识别业务需求：确定系统的主要功能，例如用户管理、订单处理、库存管理等。收集数据需求：明确每个功
AI人H哥会Java·2025-03-23 10:50

景联文科技：以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展

数据标注的主要类型包括：图像标注：指在图片中标识出目标物体的位置、形状或类别等信息，如自动驾驶技术中的行人、车辆及交通标志的识别。文本
景联文科技·2025-03-23 09:45

Matlab实现SSA-HKELM麻雀算法（SSA）优化混合核极限学习机多变量回归预测的详细项目实例

目录Mstlsb实她TTS-HKFLM麻雀算法（TTS）优化混合核极限学习机多变量回归预测她详细项目实例1项目背景介绍...1项目目标她意义...1目标...1意义...2项目挑战及解决方案...2挑战
nantangyuxi·2025-03-23 09:44

端到端的NLP框架（Haystack）

提供可视化界面，方便用户进行配置和调试；支持多模态数据，可处理文本、图像等多种类型的数据；具有可扩展性，可根据需求添加自定义组件。
deepdata_cn·2025-03-23 09:13

探索未来桌面应用的极限：QtWebEngine深度剖析与推荐

探索未来桌面应用的极限：QtWebEngine深度剖析与推荐去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在追求极致用户体验和无缝互联网集成的时代，QtWebEngine犹如一座桥梁，
张姿桃Erwin·2025-03-23 08:10

奇迹科技：蓝牙网关赋能少儿篮球教育的创新融合案例研究

一、引言本文研究了福建奇迹运动体育科技有限公司（简称‘奇迹科技’）如何利用其创新产品体系和桂花网蓝牙网关M1500，与少儿篮球教育实现深度融合。
Ms_lan·2025-03-23 08:38

生成对抗网络（GAN）的高级变体及在图像生成领域的创新实践

摘要生成对抗网络（GAN）自提出以来，在诸多领域取得了显著进展，尤其是在图像生成方面展现出强大的潜力。
算法探索者·2025-03-23 08:08

人工智能与网络信息技术的深度融合

在当今时代，人工智能（AI）和网络信息技术正以前所未有的速度推动着社会变革。从通用人工智能（AGI）到具身智能的普及，AI不仅实现了技术上的飞跃，也在各个行业展现出巨大的应用潜力。随着技术的不断迭代，我们迎来了许多创新应用，例如AI在电子信息技术中的应用，通过算法优化与升级，显著提高了处理效率和准确性。网络信息技术同样在飞速发展。面向2030年的未来网络发展趋势表明，网络将支撑万亿级、人机物、全时
鸭鸭鸭进京赶烤·2025-03-23 08:38
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