深度学习论文研读之检测第33页

基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现及MATLAB辅助验证

其中，中值滤波是一种常用的图像去噪方法，广泛应用于图像增强、边缘检测和特征提取等任务中。本文将介绍基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现，并通过MATLAB进行辅助验证。

CodeWG·2025-03-09 04:26

vue3之拆若依--记实现后台管理首页(左侧菜单栏、头部信息区域...)

小白小白从不日白·2025-03-09 04:54

python图形编程练习_Python核心编程习题之五——GUI编程

1.请描述窗口服务器和窗口客户端的角色窗口系统使软件服务器，GUI应用是客户端，需要在端窗口环境中执行的程序，并且在窗口系统中进行显示。2.请描述父控件和子控件的关系控件可以单独存在，也可以作为容器存在。如果一个控件包含其他控件，就可以将其认为是那些控件的父控件，相应的，如果一个控件被其他控件包含，则认为是那个控件的子控件。3.修改tkhello.py脚本，使用你的自定义消息替代"HelloWor

weixin_39864682·2025-03-09 04:53

白话设计模式之适配器模式：编程世界的接口“翻译官”

白话设计模式之适配器模式：编程世界的接口“翻译官”大家好，软件开发的学习之旅充满挑战，设计模式作为其中重要的一环，常常让不少开发者感到困惑。

一杯年华@编程空间·2025-03-09 03:31

DeepSeek影响网络安全行业？

以下从技术、应用场景、行业生态以及风险管理四个方面进行详细分析：一、机遇提升安全防护能力-威胁检测与响应：DeepSeek可以通过分析海量日志、网络流量和行为数据，快速识别异常行为和潜在威胁，显著缩短安全事件检测和响应时间

战神/calmness·2025-03-09 03:01

Deepseek r1回答：人工智能的本质是什么？给人类社会带来的意义是什么？相比于之前的互联网革命，这一轮的人工智能革命的特点和异同点有哪些？

可能需要提到机器学习、深度学习，尤其是神经网络。但本质可能更深层，比如自主决策、模式识别。还要区分弱AI和强AI，现在都是弱AI，专注于特定任务。然后是意

强化学习曾小健·2025-03-09 03:29

SQL优化之Explain关键字详解

type字段：访问类型（性能核心指标）优化目标：避免ALL（全表扫描），尽量达到ref或range。性能排序：system>const>eq_ref>ref>range>index>ALLsystem：表仅一行数据（如系统表）。const：通过主键或唯一索引直接定位单行（如WHEREid=1）。eq_ref：多表JOIN时，被驱动表的主键/唯一索引被完全使用（每行仅匹配一次）。ref：非唯一索引的

八股文领域大手子·2025-03-09 03:21

微信小程序之——冒泡事件和非冒泡事件

冒泡事件和非冒泡事件事件分为冒泡事件和非冒泡事件：冒泡事件：当一个组件上的事件被触发后，该事件会向父节点传递。非冒泡事件：当一个组件上的事件被触发后，该事件不会向父节点传递。普通事件绑定事件绑定的写法类似于组件的属性，如：Clickhere!如果用户点击这个view，则页面的handleTap会被调用。事件绑定函数可以是一个数据绑定，如：Clickhere!此时，页面的this.data.hand

拾玥花开·2025-03-09 02:31

C# Enumerable类之数据分组

总目录前言在C#中，System.Linq.Enumerable类是LINQ（LanguageIntegratedQuery）的核心组成部分，它提供了一系列静态方法，用于操作实现了IEnumerable接口的集合。通过这些方法，我们可以轻松地对集合进行查询、转换、排序和聚合等操作。本文属于C#Enumerable类使用详解中的一个章节，着重介绍C#Enumerable类中数据分组这部分的内容。一、

鲤籽鲲·2025-03-09 02:59

GAN开山之作--Generative Adversarial Nets

有关数学推导部分本文借鉴了深度之眼的b站发布的视频[2]。本文并不是逐字翻译，主要是写笔者对这篇论文的见解思考，其中难免会有错的地方，欢迎讨论

星空彡·2025-03-09 02:50

p5.js：模拟 n个彩色小球在一个3D大球体内部弹跳

请确保实现适当的碰撞检测，使小球保持在球体内部。cdp5-democopy.

belldeep·2025-03-09 02:46

Python学习之-分支语句-基础训练

第1关：计算并输出圆的面积和周长。任务描述从键盘输入圆的半径，如果半径大于等于0，则计算并输出圆的面积和周长。相关知识判断半径是不是小于零测试说明平台会对你编写的代码进行测试：示例代码：#单分支#coding=utf-8#********Begin**********r=float(input())s=3.1415*pow(r,2)c=2*3.1415*rprint("圆的面积为：%.2f"%s)

YMLT花岗岩·2025-03-09 01:10

Easymesh之拓扑模块（二）

接着上一篇：Easymesh基础知识（一）-CSDN博客这一篇主要对拓扑模块进行引入、一起抓取分析下相关的报文并分析，报文大概分为下面几种类型：Topodiscovery、Toponotification、Topoquery、Toporesponse。一、TLV消息格式在讲具体的拓扑类型报文之前，让我们先学习下一种漂亮的组织数据方式TLV。T：type，消息类型L：Length，消息负载长度V：V

猩猩—点灯·2025-03-09 01:44

基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署

基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署本资源文件提供了一个基于Flask开发后端、VUE开发前端框架的完整项目，用于在WEB端部署YOLOv5

薄泳蕙Howard·2025-03-09 01:26

基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署：轻松实现WEB端目标检测

基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署：轻松实现WEB端目标检测【下载地址】Yolov5-Flask-VUE基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署本项目提供了一个基于Flask

咎尉裕Lilah·2025-03-09 01:18

（Pytorch）动手学深度学习：基础内容（持续更新）

深度学习前言环境安装(Windows)安装anaconda使用conda或miniconda创建环境下载所需的包下载代码并执行(课件代码)关于线性代数内积(数量积、点乘)外积关于数据操作X.sum(0,

孔表表uuu·2025-03-09 01:48

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天：循环神经网络进阶

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天：循环神经网络进阶在深度学习处理序列数据时，循环神经网络(RNN)家族的模型扮演着至关重要的角色。

凡人的AI工具箱·2025-03-09 00:03

vue按钮字体大小设置_用Vue模仿antd的样式造UI组件之button

一、环境的配遇新是直朋能到置1.新建一个遇新是直朋能到分览文件夹mkdireassyui2.使用npm作为包管理新直能分支调二浏页器朋代说，工具npminit-y3件览客需和下于有快都业视的事一房望站是有.使用parcel实现模块化导出与导入抖要支圈者器说是事天开的。年后编定功口小发还文件npmi-Dparcel4.下载vu遇新是直朋能到分览e的包npmivue现在目录如下.├──LICENSE├

喻以流年·2025-03-09 00:57

物联网感知层常用感应设备

SensirionSHT4x系列光照传感器▸应用：智能路灯自动调光、植物工厂补光系统气体传感器▸类型：MQ-2（可燃气体）、CO₂传感器（如SenseAirK30）▸应用：化工厂安全监测、室内空气质量检测二

小赖同学啊·2025-03-09 00:25

1688拍立淘API接口搜索相似商品的实现方法

1688作为国内知名的大型批发采购平台，推出的拍立淘图片搜索功能，允许用户通过上传图片来快速找到与之相似的商品。

数据捕手19970108018·2025-03-09 00:39

使用 DeepSeek 训练属于自己写小说的模型

DeepSeek是一个强大的深度学习框架，支持自然语言处理任务。我们将基于DeepSeek的API和工具，结合HuggingFace的Transformers库，完成模型的训练和部署。

xinxiyinhe·2025-03-08 23:02

Qwen1.5-7B-实现RAG应用详细步骤

PyTorch：用于运行深度学习模型。Transformers：HuggingFace提供的库，支持加载和运行预训练模型。FAISS：用于向量检索的高效库。

大数据追光猿·2025-03-08 23:01

GitHub每日最火火火项目（3.7）

该项目可能运用机器学习、深度学习等人工智能算法，对大量的金融数据进行深入分析，包括股票、债券、期货等市场的历史价格、交

FutureUniant·2025-03-08 21:49

AI大模型报告 | 《中国数字人发展报告(2024)》（完整版PDF免费附下载）

在技术层面，数字人通过数字建模手段实现，涵盖计算机图形学、动作捕捉、图形渲染、语音合成、深度学习等多项技术。

AI大模型_学习君·2025-03-08 21:10

C++之序列容器（vector,list,dueqe）

1.大体对比在软件开发的漫长历程中，数据结构与算法始终占据着核心地位，犹如大厦的基石，稳固支撑着整个程序的运行。在众多编程语言中，数据的存储与管理方式各有千秋，而C++凭借其丰富且强大的工具集脱颖而出，尤其是在处理序列数据方面，C++标准模板库（STL）中的序列容器vector、list和deque更是展现出卓越的性能与高度的灵活性。和一些编程语言中单一的数据存储方式相比，C++这三种序列容器的存

邪恶的贝利亚·2025-03-08 21:40

新冠病毒感染人数预测（基于回归的神经网络项目）

一、神经网络项目的流程1、数据预处理：（深度学习最主要的数据处理，要先拿到数据）使用CovidDataset类加载和处理数据。根据all_feature参数选择特征

|柳贯一|·2025-03-08 21:09

分布式系统设计（架构能力）

一、微服务架构服务治理Nacos注册中心（AP模式）CAP选择：Nacos默认采用AP模式（可用性+分区容忍性），通过心跳检测实现服务健康管理。

时光不负追梦人·2025-03-08 20:19

AI智能体，AI computer use：浏览器使用（Browser Use）项目实际体验，deepseek r1，百度云，满血版

文章目录前言BrowserUse项目简介支持的大模型快速开始windows安装uv安装虚拟环境激活之安装相关的python库安装playwright趁着这个空当，咱去把deepseekv1搞一下构建BrowserUse

几道之旅·2025-03-08 20:10

基于人体姿态识别和多人复杂场景下的人员ID唯一方案设计

一、方案概述公安系统中的多人跟踪与身份识别应用场景广泛，包括人群密集的公共场所监控、搜捕行动中的人员跟踪、犯罪行为检测和身份识别等。

云栖道人·2025-03-08 20:09

java本地缓存组件之caffeine为什么是性能之王？

读者专属福利：零基础java自学视频，从入门到精通1.基于Window-TinyLFU的淘汰算法Caffeine采用Window-TinyLFU（WindowedTinyLeastFrequentlyUsed）算法，结合了LRU（最近最少使用）和LFU（最不经常使用）的优势，解决了传统算法的缺陷：窗口缓存（WindowCache）：保留最近访问的少量条目（类似LRU），用于捕捉突发性短期热点数据。

rider189·2025-03-08 20:37

基于深度学习的视频修复

基于深度学习的视频修复是一种利用深度学习技术对视频进行处理和优化，以修复视频中的损坏部分、提升视频质量、去除噪声和增强视觉效果的方法。

SEU-WYL·2025-03-08 20:35

【AI-42】如何调整参数和超参

在机器学习和深度学习中，参数和超参数是两个重要概念，以下是一些常见的参数和超参数及其作用：参数权重（Weight）解释：可以将权重想象成连接不同神经元之间的“桥梁”，其大小决定了一个神经元的输出对下一个神经元的影响程度

W Y·2025-03-08 19:59

量化策略之小红的心意

在一个班级里有四个同学，女生是小红，还有三个男生小A、小B和小C。这三个男生都认为小红喜欢自己，且他们仨都想谈恋爱，所以都希望在不暴露自己的情况下了解小红的心意。小A想了个办法，他首先假设小红不喜欢自己，然后只需要尝试女生在不喜欢自己的情况下做了哪些不平常的事情，比如同意看电影之类的举动。就能反向证明小红对自己的喜欢，就算最后的结果是没同意，那两人也没撕破脸，还能做朋友。小B也想了个办法，他只需要

蘑菇吃饱了·2025-03-08 19:22

BurpSuit官方实验室之SQL注入

BurpSuit官方实验室之SQL注入这是BurpSuit官方的实验室靶场，以下将记录个人SQL注入共17个Lab的通关过程WebSecurityAcademy:FreeOnlineTrainingfromPortSwiggerlab1

tpaer·2025-03-08 19:52

移动WEB开发流式布局

目录一.移动端基础二.视口三.二倍图四.移动端开发选择五.移动端技术解决方案六.移动端开发之流式布局（百分比布局）七.移动端开发之flex布局八.rem单位九.媒体查询（@media）一.移动端基础1.

Lindsay_Jie·2025-03-08 19:21

Python 在 AI 领域的应用：从零构建你的第一个 AI 模型

本文将带你深入理解Python在AI中的应用，并通过机器学习（MachineLearning）和深度学习（DeepLearning）的实际示例，讲解如何构建一个AI模型。1.Python为什么适合

嵌入式Jerry·2025-03-08 19:40

图像处理篇---opencv中的图像特征

OpenCV实现4.优点5.缺点二、形状特征：Hu矩1.Hu矩简介2.Hu矩计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点三、其他可用于传统机器学习的特征1.颜色特征颜色直方图颜色矩2.边缘特征Canny边缘检测

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:35

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1：准备数据步骤2：创建模型步骤3：训练模型步骤4：预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

鸿蒙开发中，如何高效定位并分析内存泄露相关问题

MardaWang·2025-03-08 19:25

【深度学习模型高效部署】tensorRT_Pro深度解读：部署深度学习模型的高效方案

以下内容将对tensorRT_Pro项目做一个系统的介绍，包括其核心价值、主要功能、应用案例以及关键的示例代码（附详细解释），帮助你快速了解并上手如何基于TensorRT在NVIDIAGPU上实现高性能推理。一、项目概述GitHub-shouxieai/tensorRT_Pro:C++librarybasedontensorrtintegrationtensorRT_Pro是由开发者shouxie

云博士的AI课堂·2025-03-08 18:50

全面掌握Python&Java分层自动化测试：从单元测试到安全检测的完整指南

分层自动化（LayeredAutomation）是一种软件测试策略，通过将自动化测试分为不同层次或阶段，针对不同类型的测试需求，确保测试覆盖的全面性以及提高测试效率。这种方法通过分解复杂的测试任务，将其分配到适当的层级，从而降低测试的维护成本并提高自动化测试的稳定性和复用性。通常，分层自动化包括以下几层：1.单元测试层(UnitTestLayer)定义：单元测试是针对代码中的最小功能单元（通常是函

jardonwang1·2025-03-08 18:20

Android热更新方案之阿里AndFix-原理以及源码解析

mLoaders=newConcurrentHashMap();}new了个AndFixmanager，看一下publicAndFixManager(Contextcontext){mContext=context;mSupport=Compat.*isSupport*();if(mSupport){mSecurityChecker=newSecurityChecker(mContext);mOp

2401_87254973·2025-03-08 17:42

Windows逆向工程入门之 ADDRESS(virtual logical effective linear physical)

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地址概念总览虚拟地址（VirtualAddress）用户态程序在运行期间使用的地址，是应用程序的视角下的地址。通过分页机制映射到物理地址。逻辑地址（LogicalAddress）由CPU生成的地址，通常表示为段选择器:段内偏移（Segment:Offset）。需要通过段寄存器（如CS、DS等）与段表的基地址换算成线性地址。有效地址（E

0xCC说逆向·2025-03-08 17:41

Java高频面试之集合-05

快速失败（Fail-Fast）与安全失败（Fail-Safe）详解1.快速失败（Fail-Fast）定义：系统在检测到可能导致错误或异常的条件时，立即终止当前操作并抛出异常/错误，避免程序在错误状态下继续运行

牛马baby·2025-03-08 17:03

单向离合器转锁在线扭转试验机

单向离合器转锁在线扭转试验机，主要用于单向离合器转锁正反扭转机械性能，也用于检测、研究金属材料构件、车辆传动轴等的扭转机械性能试验。

xaletry888·2025-03-08 17:54

微机控制车辆座椅强度疲劳试验机

微机控制车辆座椅强度疲劳试验系统，主要用于车辆座椅强度、疲劳耐久试验，也可用于检测座椅泡沫性能的试验，测试汽车座椅泡沫的使用寿命和安全系数，也可用于检测汽车座椅调角器滑轨的耐久性能的试验，可进行汽车座椅盆骨架和后靠背耐久性能性能测试

xaletry888·2025-03-08 17:24

全星FMEA软件：企业高效提升研发项目FMEA作业效率的精致之选

全星FMEA软件系统是一款高效、智能的失效模式及影响分析工具，广泛应用于汽车、电子、机械等行业。该系统基于2019版FMEA手册开发，严格遵循七步方法，能够全面识别潜在风险并提前制定应对措施。FMEA软件系统的适用范围全星FMEA软件系统功能特点1.自动化分析：系统内置丰富的数据库和算法模型，可自动生成FMEA表格，进行风险优先级排序，并推荐优化措施，大幅提升分析效率。2.知识库管理：支持企业FM

全星007·2025-03-08 16:55

全星《研发管理 APQP 软件系统》：汽车电子行业的卓越之选

《全星研发管理APQP软件系统》：汽车电子行业的卓越之选汽车电子行业的研发管理，正面临着前所未有的挑战与机遇。全星研发管理APQP软件系统应运而生，为行业研发管理体系建设化解难题。