特征交叉第3页

信号传输与通信：光纤通信中的信号处理_（15）.高级光信号处理技术

非线性效应主要包括自相位调制（SPM）、交叉相位调制（XPM）、四波混频（FWM）和受激拉曼散射（SRS）等。

kkchenkx·2025-03-17 07:35

lua5.3 交叉编译到安卓

lua5.3交叉编译到安卓提示:如果只是打算在终端使用lua的话,可以尝试termux,或者说只打算获得lua的可执行文件,也可以安装termux,直接在~/..

polygenelubricants·2025-03-17 06:02

【从零开始学习计算机科学】软件工程（三）需求工程

【从零开始学习计算机科学】软件工程（三）需求工程需求工程好的需求应具备的特征：需求工程（RequirementEngineering,RE）起始导出需求讨论会头脑风暴调查问卷场景分析法实地考察原型法精化协商规格说明确认需求管理需求工程设计和开发一个计算机软件时

贫苦游商·2025-03-17 06:53

新手村：数据预处理-异常值检测方法

数据预处理数据清洗、特征缩放（标准化/归一化）、数据可视化（Matplotlib/Seaborn）。二、渐进式学习

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

新手村：数据预处理-特征缩放

新手村：数据预处理-特征缩放特征缩放（FeatureScaling）是数据预处理中的一个重要步骤，特别是在应用某些机器学习算法时。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

面对对象（对象，类，属性以及三大特征）

1.面对对象的基本概念：是一种把面向对象的思想应用于软件开发过程中，指导开发活动的系统方法，简称OO(Object-Oriented)方法，是建立在"对象"概念基础上的方法学。对象是由数据和容许的操作组成的封装体，与客观实体有直接对应关系，一个对象类定义了具有相似性质的一组对象。而类的继承性是对具有层次关系的类的属性和操作进行共享的一种方式。所谓面向对象就是基于对象概念，以对象为中心，以类和继承为

码农彭于晏1号·2025-03-17 04:10

harmony Next 基础知识点1

Column和Row布局容器概念Column表示沿垂直方向布局的容器Row表示沿水平方向布局的容器对齐方式justifyContent:设置子元素在主轴方向的对齐格式alignItems:设置子元素在交叉轴方向的对齐格式主轴和交叉轴的概念主轴

趋势大仙·2025-03-17 04:09

ubuntu 和 RV1126 交叉编译Mosqutiio-1.6.9

最近需要交叉编译mosquitto，遇到一些小问题记录一下。

djykkkkkk·2025-03-17 01:47

AI技术学习笔记系列001：FastLanguageModel.get_peft_model 函数各参数的详细解释

影响：r越大：适配器表达能力更强，能捕捉更复杂的任务特征，但可能导致过拟合（尤其数据量少时），训练时间和显存占用增加。r越小：参数量少，训练更快，显存占用低

新说一二·2025-03-17 00:43

使用 Python 爬取高德地图交通数据并进行数据分析（完整教程）

本教程将使用Python构建一个完整的爬虫程序，调用高德地图API，解析和存储交通数据，并通过数据分析和可视化深入挖掘交通流量特征。二、高德地图API简介2.1高德地

Python爬虫项目·2025-03-17 00:40

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

敏捷开发在中小团队中的应用与挑战：实战指南与避坑手册

一、敏捷开发适配中小团队的底层逻辑1.1中小团队的典型特征1.2敏捷开发的价值放大器效应二、敏捷实施的五大实战步骤2.1团队定制化改造（关键！）

蜡笔小新星·2025-03-16 20:44

YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM

然而，这些方法未能有效地融合双时相特征，也未提取出对后续RSCD任务有益的有用信息。此外，它们在特征聚合中没有考虑多层次特征交互，并且忽略了差异特征与双时相特征之间的关系，从而影响了RSCD的结果。

一勺汤·2025-03-16 19:05

DG-Manba模型详解及代码复现

这种机制允许模型根据输入数据的特征动态调整其行为，类似于递归神经网络（RNN）中的门控机制，但在状态空间模型（SSM）的框架下提供了更广泛的应用可能性。通过这种方式，DG-Ma

清风AI·2025-03-16 19:03

YOLO优化之扫描融合模块（SimVSS Block）

驾驶场景中目标尺度和大小的巨大差异，以及视觉特征不显著且易受噪声干扰的问题，对辅助驾驶系统的安全性构成了潜在威胁。

清风AI·2025-03-16 19:00

计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线

掌握特征值与特征向量的几何意义，理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解（SVD）及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用，如朴素贝叶斯分类器。

云梦优选·2025-03-16 18:57

利用 OpenCV 库进行实时目标物体检测

一、代码概述此代码利用OpenCV库实现了基于特征匹配的实时物体检测系统。通过摄像头捕获实时视频帧，将其与预先加载的参考图像进行特征匹配，从而识别出视频帧中是否存在与参考图像匹配的物体。

欣然～·2025-03-16 15:08

处理创造性词汇 & 词组特征（Creative Words & Features Model），词袋模型处理未知词，模型得分

这里写目录标题处理创造性词汇&词组特征（CreativeWords&FeaturesModel）1.处理否定（NegationHandling）2.词组特征（Bigrams&N-grams）3.结合否定传播与

pen-ai·2025-03-16 15:37

呵护斜颈老人：解锁护理关键，重塑健康生活

痉挛性斜颈是一种以颈肌扭转或阵挛导致头部倾斜、旋转为特征的疾病，给老人的生活带来诸多不便。做好健康护理，对缓解症状、提升生活质量至关重要。在日常生活中，要注重老人的姿势管理。

全力以赴66·2025-03-16 15:31

Redis的持久化-RDB

1.持久化一提到持久化，我们就会第一时间联想到MySQL的事务，MySQL的事务有4个比较核心的特征：原子性（把多个操作打包成一个整体），一致性（事务执行之前和之后，数据都不能离谱），持久性（事务中做出的修改都会保存在硬盘上

努力学习java的哈吉米大王·2025-03-16 15:31

QT编程之QGIS

QGIS的目标是成为一个GIS系统，提供常见的功能与特征。借着核心特征提供基本功能

byxdaz·2025-03-16 13:49

MySQL数据库笔记

特征：数据按模型组织（冗余小、独立性高、易扩展、可共享）。2.实际应用数据存储：高效管理大量结构化数据。数据管理：增删改查（CRUD）与权限控制。数据分析：整合数据源，支持决策。

艽掵猫·2025-03-16 11:35

用Python提取json数据到Excel文件中

在之前的文章疯狂学习GIS：Python读取JSON数据并存储为CSV表格中，我们就介绍过将JSON文件数据保存到.csv格式或.xlsx格式的表格文件中的方法；而本文我们将针对不同的待提取数据特征，给出另一种方法

程序媛了了·2025-03-16 11:01

深入探究YOLO系列的骨干网路

骨干网络是深度学习模型中的核心部分，负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干

编码实践·2025-03-16 10:59

基于 svm 的金融咨询情感分析

github：https://github.com/ouprince/svm处理流程：（1）金融咨询处理1.利用7万多条利好/利空语料（已经标注好的，分为1正性，-1负性两类），首先采用B-gram卡方差提取特征词汇

ouprince·2025-03-16 10:28

机器学习算法实战——天气数据分析（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.引言天气数据分析是气象学和数据科学交叉领域的一个重要研究方向。

喵了个AI·2025-03-16 10:27

《Hello YOLOv8从入门到精通》4，模型架构和骨干网络Backbone调优实践

一、骨干网络（Backbone）Backbone部分负责特征提取，采用了一系列卷积和反卷积层，同时使用了残差连接和瓶颈结构来减小网络的大小并提高性能。

Jagua·2025-03-16 10:54

KNN算法性能优化技巧与实战案例

一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离，时间复杂度为（n=样本数，d=特征维度）内存占用需全量存储训练数据，大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去

可问可问春风·2025-03-16 09:22

（附特征优化方案）

1特征工程的意义nlp任务中，原始文本经数值映射后形成的词向量序列，难充分表达语言深层语义特征。

·2025-03-16 08:23

NLP复习3，手撕多头attention

__init__()#输入的特征维度self.d_model=d_model#每个头

地大停车第二帅·2025-03-16 07:08

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化

目录为什么要做特征归一化/标准化？常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling？

林聪木·2025-03-16 06:59

《数据挖掘导论》第二章数据

第二章数据数据类型数据质量数据预处理相似度测量数据Collectionofdataobjectsandtheirattributes特征值数值型的或者描述性的（男/女-->0/1）特征和特征值之间的区别

爱吃草莓的西瓜酱·2025-03-16 01:56

人脸识别生物特征脱敏：不可逆编码技术与隐私保护实战

一、技术原理与数学基础1.1特征脱敏核心思想脱敏函数f:Rd→Rk(k

燃灯工作室·2025-03-15 23:13

模型可解释性：基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析（附PyTorch/TensorFlow实现）

一、技术原理与数学推导（含典型案例）1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值，计算公式为：ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}[f(S\cup\{i\})-f(S)]ϕi=S

燃灯工作室·2025-03-15 23:43

自动化特征选择：基于模型重要性的递归消除原理与实战指南

一、技术原理与数学公式1.1递归特征消除（RFE）核心思想J(S)=∑i=1n∣wi∣(特征重要性评分)J(S)=\sum_{i=1}^n|w_i|\quad(特征重要性评分)J(S)=i=1∑n∣wi

燃灯工作室·2025-03-15 23:42

AUTOSAR从入门到精通-汽车电子电气架构（EEA）

EEA的特点EEA发展的三大阶段特征第一阶段：分布式架构第二阶段：基于域的集中式架构（转型中）第三阶段：基于域融合的带状架构（未来趋势）车载电子电气架构作用EEA开发工作内容

格图素书·2025-03-15 23:40

基于AI编程，产品全流程变革的具体案例

2.隆基乐叶光伏制造首创基于图像特征的实时AI精准追溯技术，每18秒完成12个电池串异常识别，解决传统追溯准确率低的问

xinxiyinhe·2025-03-15 22:33

Python如何快速计算技术指标的金叉死叉？

技术指标金叉死叉是技术分析中常用的一种方法，它涉及到两个移动平均线（MA）的交叉点。

量化问财·2025-03-15 22:30

Vue3项目白屏问题深度解析：从AI辅助诊断到性能优化实战

关键现象特征：开发环境请求数达400+（Vite按需编译特性）生产环境构建后请求50+，资源总体积8.6MBDOMCont

TE-茶叶蛋·2025-03-15 21:53

小狐狸AI数字人源码独立SAAS部署全开源+搭建环境教程

一.系统介绍小狐狸AI数字人分身系统源码独立部署支持PC端、小程序端、H5端，一键克隆真人形象+声音核心功能亮点：1:1真人级克隆技术声音克隆：上传3分钟音频，AI深度学习声纹特征，复刻语气、情感、方言形象克隆

kaui52066·2025-03-15 18:34

CESM1.2.1移植使用说明

文章目录概述环境配置cesm1_2_1配置部分环境软件压缩包改变CLM陆面模式结果文件的输出变量、特征值及频率小结概述记录用户如何在Linux系统上移植CESM1.2.1模型，并且使用CLM4.5模式创建并单点模拟算例

༊.枕星＇听光.ঌ·2025-03-15 17:56

QEMU 调试 TF-A开发环境建立(使用 QEMU 调试 TF-A (Trusted Firmware-A) 之二）

TrustedFirmware-A)`概述2`Cortex-A57`3`ARMFVP`基板4GDB调试环境介绍4.1GDB简介4.2设置GDB调试环境4.3使用GDB5、配置QEMU调试TF-A开发环境5.1安装交叉工具链

robin861109·2025-03-15 16:20

CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别

前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学业升学和求职工作的先行者！【优惠信息】•新专栏订阅前200名享9.9元优惠•订阅量破200

是Dream呀·2025-03-15 15:42

基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现

标题：基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现一、方案设计原理异构特征工程静态特征：基于AST的代码属性图（CPG）解析（使用Joern+NetworkX）动态特征：内存访问模式分析

rockmelodies·2025-03-15 15:10

机器学习-----决策树

文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练

多巴胺与内啡肽.·2025-03-15 15:37

【数据结构】数据结构，算法概念

算法的五个特征？O(1)O(logn)O(n^n)O(n)O(n^2)O(n^3)O(2^n)O(n!)O(nlogn)大小关系？

王_哈_哈 Jw·2025-03-15 13:54

SEORoal·2025-03-15 13:53

HarmonyNext深度解析：ArkUI 3.0声明式开发与高性能渲染实践

相较于传统Android的XML+Java/Kotlin命令式开发模式，声明式UI具有以下技术特征：状态驱动视图：UI呈现完全由数据状态决定，开发者只需描述"UI应该是什么样子"，无需手动操作DOM元素单向数据流

披光人·2025-03-15 12:14

垃圾回收机制是什么？JVM 核心结构?

GC基本原理：将内存中不再被使用的对象进行回收；GC中用于回收的方法称为收集器，由于GC需要消耗一些资源和时间，Java在对对象的生命周期特征进行分析后，按照新生代、老年代的方式来对对象进行收集，以尽可能的缩短

胡图蛋.·2025-03-15 10:02

Web三要素：HTML之ARIA可访问性(3)

：一个被忽视的用户群体1.1触目惊心的现实案例1.2法律合规的达摩克利斯之剑二、ARIA技术体系的三重维度2.1角色（Roles）：定义元素身份常用角色分类2.2属性（Properties）：描述元素特征关键属性矩阵

双囍菜菜·2025-03-15 10:31

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