深度学习之医学图像分割论文第6页

router-view的name属性＜router-view name=“path“＞＜/router-view＞

多个router-view的问题一个页面可以配置多个router-view，加上name属性使之区分，在路由配置中需要将component变为components，代码如下//vue2importVuefrom'vue'importVueRouterfrom'vue-router'Vue.use

FFF-X·2025-03-24 01:52

穴位按摩培训系统Django-SpringBoot-php-Node.js-flask

目录具体实现截图技术栈介绍系统设计研究方法：设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示具体实现截图技术栈介绍本课题的研究方法和研究步骤基本合理，难度适中，

QQ188083800·2025-03-24 00:17

【读点论文】Chain Replication for Supporting High Throughput and Availability

在分布式系统中，强一致性往往和高可用、高吞吐是矛盾的。比如传统的关系型数据库，其保证了强一致性，但往往牺牲了可用性和吞吐量。而像NoSQL数据库，虽然其吞吐量、和扩展性很高，但往往只支持最终一致性，无法保证强一致性。由此ChainReplicationforSupportingHighThroughputandAvailability提出了链式复制协议，旨在保证高吞吐、高可用的同时，支持数据的强一

寻雾&启示·2025-03-24 00:46

数据结构之顺序表和栈

一、顺序表1.1顺序表的概念及结构顺序表是用一段物理地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构，一般情况下采用数组存储。在数组上完成数据的增删查改。1.2静态顺序表静态顺序表，即使用定长的数组来存储元素，用下面一张图就可以清楚看懂1.3动态顺序表动态顺序表：使用动态开辟的数组存储。与静态顺序表不同，动态顺序表使用的数组大小可以动态变化，从而实现更灵活的储存数据。二、动态顺序表的实现静态顺序表只适

Dust-Chasing·2025-03-23 23:09

数据结构之链表（单链表）

目录一、链表的概念二、链表的分类三、单链表的实现1.创建新的节点2.打印链表3.链表的头插和尾插尾插：要注意第一次插入时链表为空的情况。头插：4.单链表的头删和尾删尾删：注意链表中只有一个元素的情况。且要保存尾节点的前一个节点。头删：5.单链表的查找一、链表的概念链表是一种物理存储结构上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表实际上就像一列火车一样，每一个

Dust-Chasing·2025-03-23 23:08

Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现

博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来，还有大家

Java老徐·2025-03-23 23:38

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征

lynn-66·2025-03-23 23:37

六十天前端强化训练之第二十九天之深入解析：从零构建企业级Vue项目的完整指南

=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、Vite核心原理与开发优势二、项目创建深度解析三、配置体系深度剖析四、企业级项目架构设计五、性能优化实战六、开发提效技巧七、质量保障体系八、扩展阅读推荐一、Vite核心原理与开发优势1.1为什么选择Vite？Vite采用现代浏览器原生ES模块系统（NativeESM）作为开发服务器，颠覆了传统打包工具的

编程星辰海·2025-03-23 22:35

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

将神经网络表征为加权的无环图，直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。通常，这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集（holdoutset）来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数，通常假设模型在验证集上的

开心星人·2025-03-23 22:34

【论文阅读】实时全能分割模型

文章目录导言1、论文简介2、论文主要方法3、论文针对的问题4、论文创新点总结导言在最近的计算机视觉领域，针对实时多任务分割的需求日益增长，特别是在交互式分割、全景分割和视频实例分割等多种应用场景中。

万里守约·2025-03-23 22:04

Docker之安装与配置

Docker之安装与配置一、Docker环境配置1.基本配置2.镜像加速3.网络配置4.数据持久化5.优化建议6.常见问题与解决方案7.补充工具二、Docker配置本地仓库指南1.拉取Registry镜像

雨五夜·2025-03-23 22:34

【软考论文】论软件系统架构评估

目录一、题目二、论文2.1摘要2.2正文三、扩展3.1基础知识3.2评估方式综合对比3.3SAAM基于场景的架构分析方法3.4ATAM架构权衡分析方法3.5质量属性一、题目对于软件系统，尤其是大规模的复杂软件系统来说

罗小爬EX·2025-03-23 22:03

论文阅读：2023 arxiv Multiscale Positive-Unlabeled Detection of AI-Generated Texts

CSPhD-winston-杨帆·2025-03-23 22:32

论文阅读笔记——MAGICDRIVE: STREET VIEW GENERATION WITH DIVERSE 3D GEOMETRY CONTROL

MagicDrive论文MagicDrive通过对3D数据和文本数据的多模态条件融合和隐式视角转换，实现了高质量、多视角一致的3D场景生成。

寻丶幽风·2025-03-23 22:02

【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现

论文链接：Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance，这种方法通过引入一个额外的分类器，使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成

LittleNyima·2025-03-23 22:02

“深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本，然后将这些弱分类器线性组合成强分类器，提高整体分类性能。（一）投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中，假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器

扉间798·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。

开心星人·2025-03-23 22:01

深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装

目录一、版本对应二、安装命令（pip）1.版本（1）v2.5.1~v2.0.0（2）v1.13.1~v1.11.0（3）v1.10.1~v1.7.02.安装全过程（1）选择版本（2）安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档：pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor

zfgfdgbhs·2025-03-23 22:30

py之某website之music搜索接口

fromlxmlimportetreeimportrequestsheaders={"accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7","accept-lan

我不是程序员~~~~·2025-03-23 22:58

记20个忘10个之八：前缀a-

记20个忘10个之八：前缀a-一、表示“…的”，或通at、on，表“在…”【1】sleep→asleepsleepv.

nshkfhwr·2025-03-23 22:56

Linux内核同步机制之（八）：mutex

一、Mutex锁简介在linux内核中，互斥量（mutex，即mutualexclusion）是一种保证串行化的睡眠锁机制。和spinlock的语义类似，都是允许一个执行线索进入临界区，不同的是当无法获得锁的时候，spinlock原地自旋，而mutex则是选择挂起当前线程，进入阻塞状态。正因为如此，mutex无法在中断上下文使用。和mutex更类似的机制（无法获得锁时都会阻塞）是binarysem

ikt4435·2025-03-23 21:55

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

DeepSeek：智能搜索与分析的新纪元

DeepSeek，这一基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统，不仅重新定义了搜索引擎的边界，更以其卓越的性能和广泛的应用场景，为全球用户带来了前所未有的智能体验。

XRC2231·2025-03-23 20:11

【005安卓开发方案调研】之Flutter+Dart技术开发安卓

基于2025年国内移动开发环境现状，结合多份行业分析报告和技术文档，对Flutter+Dart开发安卓应用的技术成熟度和生态适配性分析如下：一、技术成熟度评估1.跨平台能力达到生产级标准Flutter的Skia自渲染引擎和Dart的AOT/JIT双编译模式，实现了90%以上的原生性能表现，在电商、社交、工具类应用中已无明显性能瓶颈。实测数据显示，列表滚动帧率稳定在55-60FPS，与原生开发差距小

ThinkPet·2025-03-23 20:10

Transposed convolution（2016 IEEE）

论文标题FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation论文作者EvanShelhamer,JonathanLong,TrevorDarrell发表日期

刘若里·2025-03-23 19:39

【论文复现】——基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法

目录一、论文概述二、代码实现三、结果展示1、初始位置2、配准结果四、实验心得一、论文概述在点云配准过程中，针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题，提出一种基于尺度不变特征变换

点云侠·2025-03-23 19:35

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2.2.1贝叶斯框架与概率模型2.2.2MAP估计的优化目标2.2.3超分辨率参数α2.3对比传统方法的优势3.实验验证与结果3.1实验设计3.2关键结果4.未来研究方向（实波束雷达领域）4.1挑战

青铜锁00·2025-03-23 17:50

ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出

ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出GPIO介绍MIO介绍EMIO介绍控制GPIO接口的寄存器原理_输入输出部分GPIO介绍GPIO的英文全称为General-purposeinput/output，即一种通用外设

凌星星星星星·2025-03-23 17:20

《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks

论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架（CL-FEFA）”中正负样本对比学习实现的技术细节，包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。

阳光明媚大男孩·2025-03-23 17:49

zynq设计学习笔记2——GPIO之MIO控制LED实验

vivado软件操作步骤与学习笔记1——helloworld差不多，这里不再过多赘述，不同点是在zynq的设置中添加上GPIO的设置即可。进入SDK软件后，程序如下：#include"stdio.h"#include"xparameters.h"#include"xgpiops.h"#include"sleep.h"#defineGPIO_DEVICE_IDXPAR_XGPIOPS_0_DEVIC

墨漓_lyl·2025-03-23 17:49

【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、问题汇总（更新中）文章目录前言Abstract1.Introduction2.Relatedworks2.1.ColorImagedenoising2.2.ReplacingCNNwithLUT3

十小大·2025-03-23 16:41

LLM之向量数据库Chroma milvus FAISS

以下是Chroma、Milvus和FAISS的核心区别，从功能定位、架构设计、性能及应用场景等维度进行对比：一、功能定位Chroma轻量级向量数据库：专注于快速构建中小型语义搜索原型，提供简单易用的API，适合快速集成到现有应用中。特点：支持近似最近邻搜索（ANN）、实时性能优化，但对大规模数据处理能力有限。Milvus分布式向量数据库：专为超大规模向量数据设计，支持云原生架构和高可用性，适合企业

maxmaxma·2025-03-23 16:38

QHDBO基于量子计算和多策略融合的蜣螂优化算法

方程(1)用于原始论文中更新滚动蜣螂的位置：xi(t+1)=xi(t)+α⋅k⋅xi(t−1)+b⋅Δx(1)x_i(t+1)=x_i(t)+\alpha\cdotk\cdotx_i(t-1)+b\cdot

算法小狂人·2025-03-23 15:29

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

DeepSeek多语言AI高效应用实践

本文系统性拆解其技术架构设计逻辑，聚焦论文写作、代码生成、SEO关键词拓展三大核心场景，分析模型在高生成质量、低使用成本维度的差异化优势。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

维普AIGC降重方法有哪些？

在学术写作和论文创作中，重复率过高是许多人面临的一大难题。随着科技的发展，维普AIGC为我们提供了一系列有效的降重方法。那么，维普AIGC降重方法有哪些呢？接下来就为大家详细介绍。

hjehheje·2025-03-23 14:18

反激式开关电源芯片是什么？如何对反激开关电源mos管选型？

与之相对的是“正激”式开关电源，当输入为高电平时输出线路中串联的电感为充电状态，相反当输入为高电平时输出线路中的串联的电感为放电状态，以此驱动负

TaidL·2025-03-23 14:17

PX4飞控之位置控制（1）整体架构

位置控制是无人机飞控的核心算法之一，一方面根据commander中的flag标志位和Navigator中提供的航点信息进行控制（自主模式下），另一方面得到期望姿态角（setpoint）的四元数信息，给到姿态控制模块进行姿态控制。本文重点PX4飞控的位置控制的代码整体架构（mc_pos_control）,具体的控制算法将在后续文章中陆续奉上。位置控制模块的主函数：task_main()1.订阅结构体

Felix_ZL·2025-03-23 13:40

Ubuntu18.04之网络配置+域名配置+软件源配置+ssh免密登陆

网络配置ubuntu18.04网络配置较之前版本有较大改动，它弃用了/etc/networks/interface配置，真正的网络配置是在/etc/netplan/xxx.yaml中生效查看当前系统网口连结状态，使用ipa查看对应网口，如果状态不是down而是up,则选择改网口进行配置编辑/etc/netplan/xxx.yaml#注意，如果每个配置后面有内容，则:号后面需加一个空格，再加入自己的

那记忆微凉·2025-03-23 12:07

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

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

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

一文读懂Python之random模块（31）

random模块是Python的内置标准库，用于生成各类随机数，可以用作生成网站初始登录密码和随机验证码。一、random模块简介random模块可以生成随机数，包括随机整数、浮点数、随机元素等。二、random模块相关概念随机数：是指在一定范围内随机产生的数，每个数被选中的概率相等。随机数最重要的特性是其后产生的数与前面的数毫无关系，即随机性、不可预测性和不可重现性。三、random模块常用方法

跟着杰哥学Python·2025-03-23 09:49

停止过度提示：为什么简短的 AI 提示比长prompt更胜一筹

近年来，“过度提示”现象逐渐引发热议，与之相对的，短提示词的优势开始受到更多关注。本文将深入探讨为何短AI提示词比长提示词更具优势。

大模型之路·2025-03-23 08:10

深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵

文章目录前言一、对角矩阵（DiagonalMatrix）1.1定义1.2特性行列式运算简化1.3应用领域深度学习信号处理量子力学经济学二、矩阵的秩（RankofaMatrix）2.1定义2.2特性满秩降秩影响

Ronin-Lotus·2025-03-23 08:37

统一的视频动作模型

25年3月来自斯坦福大学的论文“UnifiedVideoActionModel”。统一的视频和动作模型对机器人技术具有重大意义，其中视频为动作预测提供丰富的场景信息，而动作为视频预测提供动态信息。

三谷秋水·2025-03-23 08:36

DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 三巨头：技术架构与应用场景的全方位解析

一、技术架构（一）DeepSeekDeepSeek是由DeepSeek团队开发的一款大型语言模型，其技术架构基于深度学习中的Transforme

云策量化·2025-03-23 08:36

OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南

该版本引入了性能增强、API优化以及对深度学习框架和硬件加速技术的更新支持。扩展模块提供了额外的实验性算法和功能，有助于研究和开发新算法。指南详细介绍了如何安装和配置这些库，并提

土城三富·2025-03-23 08:35

matlab两矩阵相似性,两个矩阵同时相似对角化MATLAB程序.docx

关键词：同时相似对角化；Matlab；程序矩阵对角化是重要的数学方法，但因其计算过程繁琐，人们往往望之生畏，尤其是多个矩阵同时对角化问题，因此本文设计出判断及计算两个复矩阵能否同时相似对角化的Matlab

weixin_39870664·2025-03-23 08:34

【004安卓开发方案调研】之Ionic+Vue+Capacitor开发安卓

基于Ionic+Vue+CapacitorPlugins的国内安卓开发生态和技术现状，结合跨平台框架特性与国内实际环境，以下是综合分析：一、技术成熟度评估1.核心优势跨平台开发效率Ionic提供预制的UI组件库（如卡片、列表、表单），结合Vue的响应式数据绑定，可快速构建80%以上的基础功能界面，开发效率比原生开发提升约40%。典型场景：企业内部工具App、电商商品详情页、新闻资讯类应用。Capa

ThinkPet·2025-03-23 07:29

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