特征不变算子第6页

大模型稀疏动态架构

一、发展历程1.早期探索阶段起源基础：20世纪8090年代的早期机器学习主要集中在决策树、SVM、KNN等经典算法，模型规模小，依赖手工特征。之后在2006年GeoffreyHinton提

deepdata_cn·2025-02-14 11:17

cnn以及例子

以下是CNN的详细介绍：基本原理卷积层：是CNN的核心组成部分，通过卷积核在数据上滑动进行卷积操作，自动提取数据中的局部特征。例如，在处理图像时，卷积核可以检测图像中的边缘、线条等简单特征。卷积操作大

阿拉斯攀登·2025-02-14 10:41

[论文阅读] CLIP-based fusion-modal reconstructing hashing for large-scaleunsupervised cross-modal retri

目前，现有的无监督哈希方法普遍存在两方面的局限性:(1)现有方法不能充分捕获不同模态数据中潜在的语义相关性和共存信息，导致缺乏有效的特征和哈希编码表示来弥合多模态数据中的异构和语义差距。

2301_80732299·2025-02-14 10:39

RIME-CNN-SVM故障诊断

在这一模型中，CNN被用来执行故障数据的特征提取与抽象化处理，随后，这些经过抽象的特征会被传递给SVM模型，由SVM进一步执行分类与回归分析的任务，从而实现对故障类型的精确判定或故障严重程度的准确评估。

九亿AI算法优化工作室&·2025-02-14 10:39

Flink-提交job

Flink部署三、Standalone模式四、在命令行提交job：五、在网页中提交flinkjob一、Flink流处理扩展及说明涉及：自定义线程优先级=socket流中读取数据并行度只能是11、特定的算子设定了并行度最优先

笨鸟先-森·2025-02-14 07:51

8、《5分钟构建RESTful API：Spring Boot Web开发入门》

分钟构建RESTfulAPI：SpringBootWeb开发入门一、RESTfulAPI核心认知REST（RepresentationalStateTransfer）通过HTTP协议实现资源操作，其核心特征包括

wolf犭良·2025-02-14 07:18

华为 MindStudio 安装指南

它支持模型训练、推理、算子开发、性能优化等AI任务，并依赖CANN（ComputeArchitectureforNeuralNetworks）作为计算架构基础。

丰年稻香·2025-02-14 03:01

论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》

为什么蛋白质图谱的准确性对DTA模型预测结果没有影响1.对这段话的解释2.关于Alphafold3三、随机配体与随机配体节点属性（配体一般指药物）1.什么是随机配体与配体节点属性四、关于深度学习模型对特征的自动学习过

I_dyllic·2025-02-14 03:57

一文详解机器视觉环形光源，视觉检测中的环形光源应用

环形光源是机器视觉系统中常用的一种照明设备，通常用于提供均匀、无阴影的照明，特别适合检测物体的表面特征、边缘和轮廓。

视觉人机器视觉·2025-02-14 03:27

设计模式（一）：设计原则、常用设计模式

SOLID原则-LSP里式替换原则：子类对象能够替换程序中父类对象出现的任何地方，并且保证原来程序的逻辑行为不变及正确性不被破坏。SOLID原则-I

lercent·2025-02-13 23:05

R-CNN架构

第二个模块是一个大型卷积神经网络，它从每个区域中提取固定长度的特征向量。第三个模块是一组特定类别的线性支持向量机（SVM）。

·2025-02-13 16:10

Halcon 维测量: 点云数据处理与断线拟合

这对于后续的形状分析和特征提取等任务非常有用。下面是使用Halcon实现点云图转深度图的代码示例：create_scene3d_f

QfcaLinux·2025-02-13 14:04

SEU-WYL·2025-02-13 14:31

基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)

深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力，在半导体领域展现出巨大的应用潜力。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:45

计算机视觉国内外研究现状（综述）

1.国内外研究进展1.2.1特征提取研究进展特征提取是图像处理的一个重要环节，是进行身份识别和行为识别的重要部分。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:44

3dgs 2025 学习笔记

CVPR20243D方向总汇包含（3DGS、三维重建、深度补全、深度估计、全景定位、表面重建和特征匹配等）_cvpr2024-structure-awaresparse-viewx-ray3dreconstr-CSDN

AI算法网奇·2025-02-13 12:13

SpringBoot适配Sentinel

Sentinel具有以下特征:丰富的应用场景：Sentinel承接了阿里巴巴近10年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、实时熔断下游不可用应用等

清扬叶·2025-02-13 12:12

数学建模与MATLAB实现：稳定状态模型与资源管理策略

引言在实际问题中，动态过程的瞬时性态往往难以直接分析，而研究其稳定状态的特征则更具实际意义。

青橘MATLAB学习·2025-02-13 11:39

图像分类与目标检测算法

这一过程的核心在于特征提取和分类器的设计。1.特征提取特征提取是图像分类的第一步，其目标是从图像中提取出能够区分不同类别的关键信息。传统的特征提取方

BugNest·2025-02-13 10:26

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-A题深度解读

COMAP2025A题全面深度解答：基于多尺度建模与智能分析的楼梯磨损研究一、问题背景与核心挑战题目要求：通过非破坏性测量方法，分析楼梯的磨损特征（如深度、形状、材料成分），推断以下信息：使用频率：每日或每年的使用次数

@BreCaspian·2025-02-13 09:22

100.13 AI量化面试题：支持向量机（SVM）如何处理高维和复杂数据集？

目录0.承前1.解题思路1.1基础概念维度1.2技术实现维度1.3实践应用维度2.核函数实现2.1基础核函数2.2自定义核函数3.特征处理与优化3.1特征工程3.2参数优化4.实践应用策略4.1核函数选择指南

AI量金术师·2025-02-13 08:11

逻辑回归不能解决非线性问题，而svm可以解决

它的分类决策是基于输入特征的加权和，即：由于逻辑回归是线性模型，因此它只能在数据集是线性可分的情况下表现良好。如果数据的分布是非线性的，逻辑回归可能无法有效地分类，因为

江河地笑·2025-02-13 07:01

opencv 中值滤波

它采用灰度均值来代替灰度方差，在保证灰度图像的基本信息不变的同时，滤

菩提本无树007·2025-02-13 03:35

基于 STM32 平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统

标题:基于STM32平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统内容:1.摘要摘要：本文介绍了一种基于STM32平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统。

赵谨言·2025-02-13 00:13

DeepSeek核心成员专访，顶级团队的思维与执行力恐怖如斯 - 1

例如，我们曾在讨论一个核心算子时，发现其GPU使用率并不高，我们尝

2402_86608154·2025-02-12 22:33

Logo语言的区块链

本文将探讨Logo语言的基本特征、区块链技术的核心概念以及二者结合的潜力。一、Logo语言简介1.1Logo

韦慕霖·2025-02-12 21:18

Java面向对象（进阶）

2.继承继承是面向对象最显著的一个特征。Java继承是一种使用已存在

m0_74824044·2025-02-12 20:42

编写测试用例注意事项

测试用例的标准：1）能对穷举场景设计测试点2）能对限定边界规则设计测试点3）能对多条件依赖关系设置测试点4）能对于项目业务涉及测试点2、解决方法：1）等价类划分法：①说明：在所有测试数据中，对具有某种共同特征的数据集合

忙起来，拿offer·2025-02-12 16:16

AI基础 -- AI学习路径图

基础与数学准备1.绪论：人工智能的过去、现在与未来人工智能的定义与发展简史从符号主义到统计学习、再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解（特征值分解

sz66cm·2025-02-12 16:40

OpenCV——边缘检测 Canny

边缘检测函数Canny功能描述：运用边缘检测算子对输入图形的边缘进行检测（根据设定好的最大阈值和最小阈值）并将检测到的边缘显示在输出的图像上。

&海哥·2025-02-12 15:39

算法03-基数排序

稳定排序：相同值的元素在排序后相对位置不变。适合整数或字符串：基数排序通常用于整数或固定长度的字符串排序。

mengyoufengyu·2025-02-12 15:37

深度学习语义分割实战：ResNet 与 ViT 结合的模型解析

2.语义分割模型解析本项目采用ResNet和ViT结合的方式进行语义分割，并使用CBAM注意力机制增强特征提取能力。涉及的核心文件

高山仰星·2025-02-12 15:06

杜绝遛狗不牵绳，AI技术助力智慧城市宠物管理

一、烈性犬违规饲养识别：多模态生物特征识别与声纹监测烈性犬因其攻击性强、危险性高，一直是社会关注的焦点。为了有

深圳市快瞳科技有限公司·2025-02-12 15:36

计算机视觉8：图像分割

比如微分算子边缘检测，以及为了降低噪声影响使用多尺度方法提取图像边缘。2.图像分割技术现状图像分割，是将一幅数字图像按照某种目的划分为两个或多个子图像区域。

听说你还在搞什么原创～·2025-02-12 15:03

DeepSeek 与网络安全：AI 驱动的智能防御

攻击者利用自动化工具、社会工程学和新型攻击策略，使得传统基于规则和特征匹配的安全手段逐渐失效。在这样

一ge科研小菜鸡·2025-02-12 10:37

YOLOv8改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力

GOLD-YOLO颈部结构中的GD机制借鉴了全局信息融合的理念，通过独特的模块设计，在不显著增加延迟的情况下，高效融合不同层级的特征信息。

Limiiiing·2025-02-12 09:31

JAVA--栈和队列

特征是先入后出。栈有两种基本操作push进栈（栈顶插入）和pop出栈（删除栈顶），基本实现有数组（顺序栈）和链表（链式栈）。

子夜夏歌·2025-02-12 09:29

基于PyTorch框架实现，展示如何使用ResNet50进行特征提取，并结合MMD用于领域适应，迁移学习在轴承故障诊断中的应用

基于PyTorch框架实现，展示如何使用ResNet50进行特征提取，并结合MMD用于领域适应，迁移学习在轴承故障诊断中的应用_迁移学习轴承诊断DAN:ResNet50-MMD以下文字及代码仅供参考。

QQ_767172261·2025-02-12 07:15

原码，反码和补码

8位二进制举例：[+5]原=00000101[-5]原=10000101原码最容易理解反码理论：正数的反码是其本身，负数的反码是和原码相比符号位不变，其余位和原码其余位相反，即0变1，1变0。

懵圈圈·2025-02-12 06:08

Pointnet++改进即插即用系列：全网首发ACConv2d|即插即用，提升特征提取模块性能

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入ACConv2d，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。

AICurator·2025-02-12 06:36

深度学习算法informer（时序预测）（一）（数据编码讲解）

前言：informer代码是在transformer代码基础上进行优化，请先了解transformer原理informer代码中数据编码包括三部分，位置编码、数据编码、时间编码目标：时序数据有7个特征，

槑槑紫·2025-02-12 05:33

GaussianSpeech：音频驱动3DGS Avatar

为了捕捉人类头部的表达性和细节特征，包括皮肤皱褶和更细致的面部动作，文章提出将语音信号与三维高斯散射相结合，以创建逼真且时间上连贯的运动序列。

AIGC探路者·2025-02-12 00:57

【操作系统】计算机系统概述

操作系统——计算机系统概述1、操作系统特征（并发、共享、虚拟、异步）并发并发：指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。这些事件宏观上是同时发生的，但微观上是交替发生的。

这次没有bug·2025-02-12 00:19

Python与R机器学习（1）支持向量机

以下是对Python与R在支持向量机（SVM）实现上的核心区别分析及完整示例代码：一、核心差异对比特征Python(scikit-learn)R(e1071/kernlab)核心库sklearn.svm.SVC

宠物与不尤编程·2025-02-11 23:19

ImmutablePair 的用法

它用于存储两个相关的对象，并保证它们是可不变得的。

一名普通的程序员·2025-02-11 23:14

小赖同学啊·2025-02-11 22:41

Ada语言的区块链

区块链的核心特征

沈清韵·2025-02-11 22:34

机器学习（入门3）

机器学习（入门3有监督学习算法之回归算法）4回归算法4.1线性回归：利用函数对一个或多个特征值和目标值之间关系进行建模分析的方式回归问题：目标值------连续性函数公式：h(W)=w1x1+w2x1+

caspesjpe·2025-02-11 21:55

Chrome 130 版本开发者工具（DevTools）更新内容

Chrome130版本开发者工具（DevTools）更新内容一、网络（Network）面板更新1.重新定义网络过滤器网络面板获新增了一些过滤条件，这些过滤条件是根据反馈重新设计的，特定于类型的过滤条件保持不变

·2025-02-11 20:42

【机器学习】样本不均衡问题解决策略（欠采样方法总结）

不同的欠采样方法在实际应用中的效果取决于数据的具体特征、类分布情况、噪声水平以及实际任务要

又喝真露·2025-02-11 18:05

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