点线特征提取

ChatGPT实战100例 - (12) 结构化提示词 LangGPT 实战

二、远古诗人vs现代诗人三、LangGPTRole模板实战-甩锅王Role模板特征提取四、用AI实现提示词结构化ChatGPT实战100例-(12)结构化提示词LangGPT实战一、LangGPT是什么
AI原吾·2024-02-03 11:24

懂懂日记：2020—02—05

第一、考的的确不错，超过重点线了。第二、他爹爱出风头，又放鞭又放炮。那时，我还在村里生活，我觉得表演过了，什么年代了，考个本科有啥了不起？
不知名的黄老师·2024-02-03 09:50

opencv0014 索贝尔（sobel）算子

嘿嘿边缘边缘是像素值发生跃迁的位置，是图像的显著特征之一，在图像特征提取，对象检测，模式识别等方面都有重要的作用。人眼如何识别图像边缘?
yf743909·2024-02-03 09:41

1.27CNN（输入层，特征提取（卷积，最大池化），输出），损失函数（KL散度，交叉熵推导），熵（物理、信息熵推导），点积矩阵运算（CPU,GPU,NPU）

CNN损失函数KL散度，交叉熵B部分是训练集的真实实际值，是常数，C部分是训练结果，目的是要让这个损失最小化，与模型参数紧密相关，取出C（带负号），C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间，N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是，M次抽样，一共N种情况，每次抽样都意味着要确定M个空间里的其中一个空间是怎样的，也就是N个小球（情况）里占了多少个小球（分配到了多少个小球、情况），如果分配到的小球
CQU_JIAKE·2024-02-03 07:23

基于机器学习的无损缺陷检测技术研究进展

首先，机器学习算法可以通过学习大量的已知样本，自动提取缺陷的特征，避免了手工特征提取的繁琐和主观性。其次，机器学习算法可以对各种不同的缺陷进行分类和识别，提高了
matlabgoodboy·2024-02-03 07:51

机器学习 | 如何构建自己的决策树算法？

决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-else结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法目录初识决策树决策树原理cart剪枝特征提取泰坦尼克号乘客生存预测(实操)
亦世凡华、·2024-02-03 07:45

2024美赛A题完整思路代码分析：建立竞争机理方程+遗传算法优化

（不限制专业）B题属于较为经典的物理建模（对海洋专业的学生具有优势）C题今年非常难，不同往年的数据分析，不过核心还是特征提取和主成分分析(本质是在数据中找到或者构建影响比赛的有效向量)，并且需要在其他数据上证明推广
Kerry_6·2024-02-03 05:08

光头老聶/这厮不是吴冠中！

起初临画看似简单，寥寥几笔，线条流畅、色彩明快、点线面、黑白灰、红绿蓝黄饱和颜色及其简约。
光头老聶LION·2024-02-03 04:39

【鼎典美育】•点－线－面•

【鼎典美术】•点－线－面•本课学习知识点：1.对线描学习用具的认识2.对点、线、面的初步认识和了解3.能简单运用线条组合多样图案本课学习重难点：1.对线条的灵活运用和掌握2.对画面点线面的控制和美感的培养本课准备教学资料
小龙虾的妈妈是兔兔·2024-02-02 23:01

基于GAN-CNN-CNN的鲁棒笔迹识别方法(一)

而笔迹的局部变化则是每个书写者笔迹的固有特性；而对于不同的书写者而言，其笔迹的差别则比较大[1].基于这种特性,笔迹识别是一种可行的身份鉴别方法.前言目前的笔迹识别方法或多或少都要用到一些传统方法,如切割字符、特征提取等过程
kadog·2024-02-02 21:41

图像分类的发展史

此时期的研究主要集中于简单模式识别以及特征提取技术。早期探索进入80年代，随着计算机科学的发展，图像处理技术取得显著进展，如边缘检测、角点检测等成为图像分类
kadog·2024-02-02 21:41

2020.06.09 社群运营复盘日志

学会用完整系统来思考社群，运用点线面思维，从选择一个职能做到全面
荔枝嘿·2024-02-02 17:05

【Linux多线程】线程池

目录线程池的概念线程池的优点线程池的应用场景线程池示例代码实现线程池的概念线程池是一种线程使用模式。线程过多会带来调度开销，进而影响缓存局部性和整体性能。
sy'ty·2024-02-02 08:04

不必慌张，生活自有节奏

就如马拉松比赛一样，刚开始赢在起跑线，爆发力强的人，或许开始会遥遥领先，但往往后劲不足，人生之路，比马拉松更长远曲折，想要抵达终点线，急火攻心，猛打猛冲都不可取。1不着急曾经看过，作家陈忠实的自述。
晓风大路·2024-02-02 05:59

Bi-Lstm+crf命名实体识别任务中crf的作用

这是一段使用百度ernie-1.0做特征提取的Bi-Lstm+crf的代码：classERNIE_LSTM_CRF(nn.Module):"""ernie_lstm_crfmodel"""def__init
sunshine2853·2024-02-01 21:25

《绘画中的点线面》——央美校考考题

ps:是我写的校考考题演讲稿，大部分为原创，有部分参考了相关资料，删了有点浪费所以就发出来了。写作实属不易，改了很多遍，而且当年参加校考花两天时间把四千字全文都背了下来，还自行制作PPT进行演说，但因为有点怯场不适应线上考试所以考试还是差了三分，希望大家可以点个赞或者关注哈～各位老师同学们,大家好,我是本次美术鉴赏课的主持人,很荣幸能站在这里，将这份文化宝藏与大家共享。随着时代的变迁,我们的艺术也
同木w·2024-02-01 19:45

“我们的约定是，从校服到婚纱”| 恋爱长跑回忆录

在双双冲破终点线之前，我们真
ONE文艺生活·2024-02-01 12:40

坚持的意义是什么？

十多圈后，旁边的人越来越多，到最后，仅有三分之一的人越过了终点线。我那时是咬着牙跟，才没有掉队，到达了终点。犹豫了很久，才决定参加日更，反正胡乱写呗，又不用花钱。
腊梅望月·2024-02-01 10:07

【SparkML系列3】特征提取器TF-IDF、Word2Vec和CountVectorizer

###FeatureExtractors（特征提取器）###
周润发的弟弟·2024-02-01 07:31

【脑电信号处理与特征提取】P6-张治国：频谱分析和时频分析

频谱分析和时频分析背景脑电（尤其是静息态脑电）一般在频域进行分析，以刻画脑电信号的周期性特征，需要使用频谱分析来描述脑电信号功率沿频率的分布特征。任务态脑电实验中，任务可增强或减弱脑电在特定频段的节律幅度。事件相关的频谱变化被称为事件相关同步话/去同步化（ERS/ERD），通常表示为在时间-频率域中随时间变化的频谱功率，可以通过时频分析方法进行估计。频谱估计基本概念时间序列信号：例如在某通道连续记
头发没了还会再长·2024-02-01 03:13

【脑电信号处理与特征提取】P7-贾会宾：基于EEG/MEG信号的大尺度脑功能网络分析

基于EEG/MEG信号的大尺度脑功能网络分析Q:什么是基于EEG/MEG信号的大尺度脑功能网络分析？A:基于脑电图（EEG）或脑磁图（MEG）信号的大尺度脑功能网络分析是一种研究大脑活动的方法，旨在探索脑区之间的功能连接和信息传递。概述基于EEG/MEG信号的大尺度脑功能网络分析的优势：（1）借助源定位技术可同时获得较高的时间（ms级）和空间分辨率（mm级）（2）可提供丰富的频率信息（3）便宜性：
头发没了还会再长·2024-02-01 03:41

【知识---图像特征提取算法--颜色直方图（Color Histogram）原理、特点、应用场合及代码】

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言1.颜色直方图（ColorHistogram）原理2.颜色直方图的特点3.颜色直方图的应用场合4.代码总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务
fyc300·2024-01-31 22:44

【知识---图像特征提取算法--方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）原理、特点、应用场合及代码】

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradients,HOG）原理：方向梯度直方图的特点：方向梯度直方图的不足：方向梯度直方图的应用场合：方向梯度直方图的代码示例：总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务
fyc300·2024-01-31 22:44

【知识---图像特征提取算法--尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform, SIFT）原理、特点、应用场合及代码】

Scale-InvariantFeatureTransform,SIFT）原理：二、尺度不变特征变换的特点：三、尺度不变特征变换的不足：四、尺度不变特征变换的应用场合：五、尺度不变特征变换的代码示例：总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务
fyc300·2024-01-31 22:44

【知识---图像特征提取算法--灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）原理、特点、应用场合及代码】

GrayLevelCo-occurrenceMatrix,GLCM）原理二、灰度共生矩阵的特点三、灰度共生矩阵的应用场合灰度共生矩阵（GrayLevelCo-occurrenceMatrix,GLCM）不足之处五、代码总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务
fyc300·2024-01-31 22:12

Tensorflow实战深度学习笔记一

特征提取深度学习---自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征，并使用这些复杂特征解决问题。深度学习--------不等于模仿人类大脑。
独立开发者Lau·2024-01-31 20:13

java之多线程

目录程序、进程、线程进程的特点线程注意事项线程与进程的关系编辑主内存与本地内存的关系JMM有以下规定volatile关键字作用解释：串行，并行和并发时间片上下文切换OS底层执行线程规则线程的生命周期线程经历的阶段阻塞分类创建线程的方式三种方式继承
小白菜00·2024-01-31 18:28

vit细粒度图像分类（五）TransFC学习笔记

现有网络模型在处理过程中存在特征提取能力不足、特征表示冗余和归纳偏置能力弱等问题，因此提出一种改进的Transformer图像分类模型。
无妄无望·2024-01-31 18:40

opencv学习 特征提取

内容来源于《opencv4应用开发入门、进阶与工程化实践》图像金字塔略拉普拉斯金字塔对输入图像进行reduce操作会生成不同分辨率的图像，对这些图像进行expand操作，然后使用reduce减去expand之后的结果，就会得到拉普拉斯金字塔图像。详情可查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/80362140图像金字塔融合拉普拉斯金字塔通过源图像减去先缩小再放大的图像构成，保留
小猴啊0.0·2024-01-31 09:12

basic CNN

卷积神经网络通过二维卷积可以实现图像特征的自动提取，卷积输出的称为特征图；特征提取之后可以通过全连接层
chairon·2024-01-31 09:40

Opencv + MediaPipe -＞ 手势识别

一、概述OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个跨平台的计算机视觉库，它提供了许多用于图像和视频处理的功能，包括图像和视频的读取、预处理、特征提取、特征匹配、
大大Cameo·2024-01-31 06:51

【脑电信号处理与特征提取】P5-彭薇薇：脑电信号的预处理及数据分析要点

彭薇薇：脑电信号的预处理及数据分析要点脑电脑电是神经活动的测量方法，在不同位置测量有不同的方法。比如大脑皮层表面测量的是ECoG，在头皮测量的是EEG。除了EEG是无损的，其他都是有损的。脑电信号采集系统下面是完整的脑电采集系统，需要注意的地方是给被试者发送刺激信号的同时，也需要给放大器发送一个marker，这个是为了标记刺激开始时间。下面是采集到的脑电数据，横轴是时间，纵轴每一行是一个电极。下面
头发没了还会再长·2024-01-31 06:00

JavaScript 关于setTimeout与setInterval的小研究

看了一下原来的版本，发现同时使用了setTimeout和setInterval，两者配合实现点线播放。
guzicheng1990·2024-01-31 06:06

揭开时间序列的神秘面纱：特征工程的力量

时间序列领域中特征工程的独特挑战和需求3.时间序列数据的特征工程技术2.1数据清洗和预处理2.1.1缺失值处理2.1.2异常值检测与处理2.2时间特征的提取2.2.1时间戳解析2.2.2季节性和周期性特征提取
theskylife·2024-01-31 05:40

《Numpy 简易速速上手小册》第9章：Numpy 在机器学习中的应用（2024 最新版）

文章目录9.1数据预处理9.1.1基础知识9.1.2完整案例：数据标准化9.1.3拓展案例1：缺失值处理9.1.4拓展案例2：非数值数据的转换9.2特征提取和处理9.2.1基础知识9.2.2完整案例：特征归一化
江帅帅·2024-01-31 01:12

心急火燎出板报

今天都星期二了，咱们星期五不出完，就要留下来了，你画点线条，插图就能走了，可我们还要誊字呢，您就快点儿，快点儿，快点儿吧！”终于在我们的请求加逼迫下，
谢婧雯·2024-01-30 20:17

大创项目推荐 题目：基于深度学习卷积神经网络的花卉识别 - 深度学习 机器视觉

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列
laafeer·2024-01-30 20:18

新闻特写

每跃一步，他便又会提高自己的速度，嘴不时大小张着，给予自己更多的呼吸，目视着前方，瞪大了双眼，不一会儿，便超过了其他选手20多米，他以非常匀速的速度，超过了所有的人，3，2，1，飞跳一下，他越过了终点线
翎忆·2024-01-30 16:55

互联网加竞赛 基于深度学习的人脸性别年龄识别 - 图像识别 opencv

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是毕业设计人脸性别年龄识别系统
Mr.D学长·2024-01-30 12:55

sklearn.preprocessing中的标准化StandardScaler与scale的区别

目的是使得不同度量之间的特征具有可比性，同时不改变原始数据的分布一些机器学习算法对输入数据的规模和量纲非常敏感，如果输入数据的特征之间存在数量级差异，可能会影响算法的准确性和性能标准化处理的好处是我们在进行特征提取时
对许·2024-01-30 12:54

成长是一场马拉松

真正智慧型的父母，应该秉承的是“让孩子赢在终点线上”的理念。拆解这句话有以下3层含义。»一是“终点线”，即以终为始，把培养孩子感知和追求幸福人生的能力当成目标。»二是“赢”，赢谁？赢自己。赢什么？
青栀888·2024-01-30 12:03

《立体构成‖公鸡》

芊羽小朋友制作的公鸡很形象尤其是身上的黑白装饰用到了学习的点线面有黑白灰层次装饰的很认真妞妞棒棒哒智绘教育茉茉小朋友制作了一只满满爱心的公鸡身体上的花纹用到了不同的点图案注意可以添加使用面这样身体更有层次和分量智绘教育士珺小朋友公鸡身体上黑白装饰用到了不同的线宝贝可以添加点和面的运用这样画面更有层次智绘教育泽旭小朋友公鸡身体的黑白装饰很漂亮不同的面的使用增加了画面的分量花纹上添加了很多学习的数字很
智绘教育徐老师·2024-01-30 09:30

水果静物写生

在画面结构中进行点线面装饰。增强小朋友们对写生物体的更进一步的把握。图片发自App图片发自App图片发自Ap
楠楠_3600·2024-01-30 09:28

基于机器学习的无损缺陷检测技术研究进展

目前，基于机器学习的无损缺陷检测技术研究主要集中在以下几个方面：缺陷特征提取：利用机器学习算法对无损检测数据进行处理，提取出能够反映缺陷特征的信息，如缺陷的形状、大小、位置等。这些信息可以作为
matlabgoodboy·2024-01-30 07:00

【机器学习300问】20、什么是神经网络？和深度学习什么关系？

（1）感知机就是单个神经元看到神经网络自然会想到，这是一个仿生学的概念（模拟动物大脑中的神经网络），既然是一张网必然是无数个点线组成，那么首先了解神经网络最基本的单位（
小oo呆·2024-01-30 07:52

计算机视觉的基本概念和技术有哪些?

特征提取：这是从图像中提取有用信息的过程，例如SIFT、SURF、HOG等。目标检测和识别：这是识别图像中特定对象的过程，例如使用Haar级联、R-CNN、YOLO等技术。
shanshan2099·2024-01-30 05:44

【影像组学入门百问】#83----#87

它结合了传统影像组学的特征提取方法和深度学习的自动特征学习能力，以提高影像特征的表示能力和泛化性能。
有Li·2024-01-30 00:42

A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI): Toward Medical XAI学习笔记

ASurveyonExplainableArtificialIntelligence(XAI):TowardMedicalXAI背景类型感知可解释性显著性信号方法语言可解释性通过数学结构的可解释性预定义模型特征提取灵敏性优化可解释性的其他角度数据驱动的可解释性不变
ponytaill·2024-01-29 23:55

计算机视觉：高级图像处理，满足您的所有需求。

  一、说明  特征提取是机器学习管道中的关键步骤，可增强模型在不同数据集上的泛化和良好表现能力。特征提取方法的选择取决于数据的特征和机器学习任务的具体要求。
无水先生·2024-01-29 18:23

Masked Face Recognition Using Deep Learning: A Review

根据深层网络架构的特点和深层特征提取策略，引入了最先进的技术，还讨论了MFR领域使用的常见基准测试数据集，强调了许多挑战和有前途的研究方向。
禄亿萋·2024-01-29 16:25
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