点云特征第6页

【机器学习与数据挖掘实战】案例15：基于LDA模型的电商产品评论数据情感分析

它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。

Francek Chen·2025-02-27 09:29

基于 RAG（检索增强生成）、KAG（知识感知生成）和 CoT（链式思维）的生成式语言模型驱动推荐系统

特征工程：行为序列：用户行为的时间顺序，如最近浏览的商品类别。频率与时长：浏览某类商品的频率和时长。转化率：从浏览到购买的转化情况。

路人与大师·2025-02-27 09:27

Redis面试题----MySQL 里有 2000w 数据，Redis 中只存 20w 的数据，如何保证 Redis 中的数据都是热点数据？

要保证Redis中存储的20w数据都是热点数据，可以从数据筛选和数据淘汰两个大的方面来考虑，以下是详细的实现思路和方法：数据筛选1.基于业务规则分析业务场景：不同的业务场景有不同的热点数据特征。

指尖下的技术·2025-02-27 08:24

KNN 算法性能跃升秘籍：优化实战，打造高效分类利器！

然而，正如任何算法一样，基础的KNN算法也存在着性能瓶颈，尤其是在处理大规模数据集和高维度特征时，其计算效率和预测精度都可能受到挑战。你是

清水白石008·2025-02-27 07:16

《李航统计学习方法》学习笔记——第五章决策树

决策树5.1决策树模型与学习5.2特征选择5.2.1信息增益5.2.2信息增益比python代码实现例题：信息增益与信息增益比5.3决策树的生成5.3.1ID3算法（python实现）5.3.2C4.5

eveiiii·2025-02-27 07:40

mrmr学习笔记

luojiaao·2025-02-27 05:57

DataFlow 模型是什么？

与此同时，这些数据集的消费者已经进化出复杂的要求，例如事件时间排序和按数据本身的特征进行窗口，此外，他们贪得无

Shockang·2025-02-27 05:55

基于特征提取的方法实现对心室视频的追踪

一、特征提取的方法本代码实现了一套基于计算机视觉的心脏运动定量分析系统，通过特征点追踪技术对超声心动图视频进行动态解析。

阿蛋会代码·2025-02-27 03:37

LM_Funny-2-01 递推算法：从数学基础到跨学科应用

目录第一章递推算法的数学本质1.1形式化定义与公理化体系定理1.1(完备性条件)1.2高阶递推的特征分析案例：Gauss同余递推4第二章工程实现优化技术2.1内存压缩的革新方法滚动窗口策略分块存储技术2.2

王旭·wangxu_a·2025-02-27 01:25

【AI+智造】基于DeepSeek的船舶海工设备多维度数据分析技术方案——以南通船舶制造企业为例

全文以技术可行性、行业适配性及实施路径为核心，深度整合区域产业特征与数字化技术解决方案。

邹工转型手札·2025-02-27 00:17

3DGS（三维高斯散射）与SLAM技术结合的应用

以下从技术融合原理、应用场景、优势挑战及典型案例展开分析：一、核心融合原理1.3DGS在SLAM中的角色场景表示：替代传统点云或体素地图，通过高斯函数集合显式建模场景几何与外观。

点云SLAM·2025-02-26 23:08

ALOAM代码解析laserMapping（二）

文章目录前言1.计算当前帧位置的IJK坐标2.与地图特征点与线段拟合及残差计算2.1.变换点云坐标系2.2.寻找最近邻点2.3.计算最近邻点的中心2.4.计算协方差矩阵2.5.特征值与特征向量分析2.6

大山同学·2025-02-26 23:32

基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例

特征提取：提取灯光区域的特征，如亮度、面积、形状等。模式识别：根据提取的特征，利用阈值或机器学习方法进行远近光灯的分类。代码实现%读取图像image=imrea

go5463158465·2025-02-26 22:58

（5-2-01）DeepSeek多模态大模型架构：Janus模型（1）

传统多模态模型通常使用单一的视觉编码器来处理多模态理解和视觉生成任务，但由于这两种任务对视觉特征的需求存在显著差异，单一编码器往往难以同时满足两种任务的需求，从而导致性能瓶颈。

码农三叔·2025-02-26 20:44

什么是DApp?从智能合约到完整DApp系统开发

去中心化应用（DApp）是一种运行在区块链网络上的应用程序，具有以下几个显著特征：去中心化：DApp的数据存储和处理不依

电报号dapp119·2025-02-26 20:43

深度、机器学习算法

决策树：以树形结构展示决策过程，从根节点开始，依据特征值逐步向下划分，直到叶子节点得出分类或回归结果。它易于理解和解释，可处理数值型和分类型数据，但容易

yzx991013·2025-02-26 20:40

Python内置函数object()详解

Python中的object()函数是一个内置函数，它返回一个新的无特征对象。object是所有类的基类，它提供了所有Python类实例的基本方法。

嘻嘻爱编码·2025-02-26 19:38

点云配准技术的演进与前沿探索：从传统算法到深度学习融合(1)

1、点云配准的基础理论1.1点云数据的特性与获取点云数据是一种通过大量离散的三维坐标点来精确表示物体或场景表面几何形状和空间位置关系的数字化信息表达方式。在实际应用中，点云数据展现出诸多独特的特性。

点云SLAM·2025-02-26 19:07

展望2024：大语言模型与AI应用的发展趋势

头部大语言模型阵营在全球范围内，大型语言模型呈现出显著的区域化发展特征。美国和中国的发展路径各有特色。美国的大型语言模型阵营已基本确立，主要集中在几家大型科技公司及其与一些头部模型创业公司的联合体。

·2025-02-26 19:24

主成成分分析——MATLAB实现

/A_bzc;%将矩阵A标准化A_xfc=cov(A);%求出A的协方差矩阵[COEFF,latent,explained]=pcacov(A_xfc);zcf=find(latent>1)';%找到特征值大于

前排观众_·2025-02-26 16:40

相亲交友婚恋系统开发的详细需求分析

用户画像：明确目标用户群体的特征，包括年龄、性别、职业、地域、兴趣爱好等。细化用户群体的需求，如交友目的（寻找伴侣、建立恋爱关系、婚姻关系等）

·2025-02-26 14:15

利用 Open3D 保存并载入相机视角的简单示例

1.前言在使用Open3D进行三维可视化和点云处理时，有时需要将当前的视角（CameraViewpoint）保存下来，以便下次再次打开时能够还原到同样的视角。

微凉的衣柜·2025-02-26 14:57

linux-网络安全&防火墙

网络安全的特征根据角度不同，网络安全的具体含义也不同，但总体来说，网络安全主要具备以下四个方面的特征。

...狂风...·2025-02-26 13:51

大模型知识蒸馏：技术突破与应用范式重构——从DeepSeek创新看AI基础设施演进路径

大模型服务器厂商·2025-02-26 13:20

揭秘短视频矩阵账号系统开发逻辑

例如，评估每个账号的影响力指数，识别其关注者群体特征

VV：zuihaodeanpai0108·2025-02-26 11:39

FastSAM：高效图像分割算法详解与实战

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：图像分割在图像处理领域中起着至关重要的作用，而FastSAM作为一种高效的图像分割算法，结合了像素的局部特征与全局信息，以自适应聚类方式实现了快速且精确的像素级别分割

阿qi 爱喝拿铁·2025-02-26 10:34

Opencv之图像SIFT 特征检测与Harris角点检测

图像SIFT特征检测与Harris角点检测目录图像SIFT特征检测与Harris角点检测1SIFT特征检测1.1概念1.2主要步骤1.3优缺点1.4函数及参数2Harris角点检测2.1概念2.2**算法思想

是十一月末·2025-02-26 10:30

【数据挖掘在量化交易中的应用：特征发现与特征提取】

好的，我将撰写一篇关于金融领域数据挖掘的技术博客，重点阐述特征发现和特征提取，特别是在量化交易中的应用。我会提供具体的实操步骤，并结合Python和TensorFlow进行代码示例。

调皮的芋头·2025-02-26 10:00

数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理

好的，我将深入研究数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理，涵盖统计学基础、特征工程的数学方法、以及在机器学习和深度学习中的应用。

调皮的芋头·2025-02-26 10:00

AI人工智能机器学习之监督线性模型

线性模型是一类通过线性组合输入特征来进行预测的模型。线性模型的基本形式可

rockfeng0·2025-02-26 09:57

鸿蒙Harmony开发：应用组件间的通信原理规范

相关装饰器介绍装饰器名称功能特征@State所装饰变量的值发生变化时，将会调用

太空人_喜之郎·2025-02-26 09:26

BCPD++(非刚性配准) 算法原理详解

BCPD++算法原理详解一、算法概述BCPD++（BayesianCoherentPointDrift++）是BCPD（BayesianCoherentPointDrift）的增强版本，专为非刚性点云配准设计

点云SLAM·2025-02-26 08:17

点云配准（点云拼接）论文综述

点云配准（点云拼接）论文综述1.引言点云配准（PointCloudRegistration）是三维计算机视觉与机器人感知领域的核心任务，其目标是通过几何变换将多个点云对齐至统一坐标系，形成完整的场景表示

点云SLAM·2025-02-26 08:47

CPD（Coherent Point Drift）非刚性点云配准算法

CPD（CoherentPointDrift）非刚性点云配准算法详解一、算法概述CPD（CoherentPointDrift）是一种基于概率模型的非刚性点云配准方法，由AndriyMyronenko等人在

点云SLAM·2025-02-26 08:47

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 4

虽然在朋友们看来已经很不错了，但小明发现一个问题：当比赛数据越来越多、球队的特征越来越复杂时，模型的准确率提升得很慢。

山海青风·2025-02-26 07:42

复杂脑网络之图论参数计算（BCT工具包）

有错误请尽管指出，感谢~一、计算聚类系数、特征路径长度、小世界参数大概思路：功能连接矩阵--->去除虚假连接的矩阵--->加权矩阵--->计算图论参数1.功能连接矩阵--

addBr·2025-02-26 06:02

自动驾驶之BEV概述

所以把图象特征转到BEV空间下直接进行3D位置预测，一则可以解决2D到3D的

maxruan·2025-02-26 05:58

kitti数据集【图片、点云、IMU、GPS】话题发布（kitti2bag方式+python源码方式）

kitti数据集传感器话题发布一、前期准备工作kitti数据集转bag安装vscode新建工作环境安装opencv-python二、发布图片三、发布点云数据四、整理前两次的代码五、添加汽车图片和摄像头视角常规写法优化写法六

liiiuzy·2025-02-26 05:28

动态视觉SLAM的亿点点思考（含20项最新开源代码链接）[上篇]

现有的模板基本就是使用目标检测或者语义分割网络剔除动态特征点，然后用几何一致性做进一步的验证。笔者最近也在思考突破口，

3Ｄ视觉工坊·2025-02-26 05:57

在PyTorch中使用插值法来优化卷积神经网络（CNN）所需硬件资源

使用插值法的优点：物理系统的数据通常是连续的，使用插值法可以保持数据的连续性直接截取可能会丢失重要的动态特征，使用插值法不会丢失重要信息可

mosquito_lover1·2025-02-26 03:45

Unity 群聚（生成鱼群）

游戏简介实验以捕鱼达人为基础，生成不同种类型的鱼群，每个鱼群都有独立的特征，比如外观，游向，速度等等，鱼群中的每个个体又有自己独特的性质，但他们都跟随父物体移动，有自己微小的变化，但总体趋势和父物体一致

朱颜辞镜花辞树>·2025-02-26 03:44

基金基础知识

单笔资金可投资数十种资产，降低单一资产波动影响专业管理：由具备市场研究能力的团队决策投资组合低门槛：1元起投，适合小额资金参与资本市场流动性强：开放式基金支持随时申赎（货币基金最快5分钟到账）二、基金分类与特征解析

xuanloyer·2025-02-26 00:25

机器学习与深度学习在辣椒病虫害识别中的集成分析（实验室环境）

从图像中提取的特征对于开发这样一个精确的识别系统至关重要。结果:本研究将传统方法提取的辣椒病虫害特征与基于深度学习方法提取的特征进行了比较。***共采集辣椒叶片图像974张，由5种病

@@南风·2025-02-26 00:53

python阈值计算_基于Python的阈值分割算法实现(二)

引言前文我们讨论了关于实现OTSU算法的问题，该算法主要是针对于特征值阈值的确定，这个值可以用于论文讨论和说明。

weixin_39872222·2025-02-26 00:52

点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云与图像纹理的道路识别（续）

目录3.1.2图像滤波去噪3.2道路纹理特征提取3.3基于超像素分割的图像特征表达3.3.1SLIC算法3.3.2改进SLIC算法的超像素特征图获取3.4基于改进区域生长算法的道路区域分割3.4.1种子点的选择

格图素书·2025-02-25 23:20

深度学习笔记——循环神经网络RNN

好评笔记·2025-02-25 22:10

揭秘波士顿房价密码：从经典数据集到线性回归实战

波士顿房价数据集包含了与波士顿地区房屋相关的多种特征信息，通过

珠峰日记·2025-02-25 22:39

支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)

1.基本概念超平面：在特征空间中，S

数维学长986·2025-02-25 22:38

神经网络八股（3）

1.什么是梯度消失和梯度爆炸梯度消失是指梯度在反向传播的过程中逐渐变小，最终趋近于零，这会导致靠前层的神经网络层权重参数更新缓慢，甚至不更新，学习不到有用的特征。

SylviaW08·2025-02-25 22:37

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-25 22:37

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