特征交叉第5页

CNN 猫狗识别：从理论到实战的深度解析

在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）凭借其强大的特征提取和模式识别能力，成为图像分类任务的主流技术。

爱熬夜的小古·2025-07-12 00:29

OpenCV入门到精通：从基础到实战的全面指南

文章首先介绍了OpenCV的基本概念和安装方法，然后深入讲解了图像处理基础、特征检测与匹配、视频处理与分析等核心内容，最后通过实战案例展示了OpenCV在计算机视觉任务中的应用。

·2025-07-12 00:59

SPGAN: Siamese projection Generative Adversarial Networks

主要创新点包括：（1）设计Siameseprojection网络来测量特征相似性；（2）提出相似特征对抗学习框架，将相似性测量融入生成器和鉴别器的损失函数；（3）通过相似特征对抗学习，鉴别器能最大化真实图像和生成图像特征的差异性

这张生成的图像能检测吗·2025-07-11 23:25

loam的scanRegistration.cpp文件学习

本篇文章就一块看看，点云生成以及点云特征是如何提取的。

·2025-07-11 17:17

C++常用库交叉编译方法（一）（环境构建和Qt以及Boost）

原文链接欢迎大家对于本站的访问-AsterCasc前言首先这里建议从Ubuntu20.04镜像开始，目前相对最稳定的版本，无论是CentOS还是其他版本的Ubuntu多多少少都会遇到各种很烦的问题，虽然说不是解决不了，但是从Ubuntu20.04容器镜像开始是最节省时间的方式，Docker默认情况下会让容器使用宿主机的大部分资源，包括CPU和内存，虽然具体的占用情况取决于宿主机的硬件资源和Dock

·2025-07-11 17:16

街道垃圾识别难？陌讯视觉算法实测准确率突破95%

）在复杂街道场景下表现不佳，主要面临以下问题：光照干扰：早晚光线变化导致误检（如阴影被识别为垃圾）小目标漏检：饮料瓶、烟头等小物体在640x640输入下仅占10x10像素遮挡问题：垃圾桶周边堆积物造成特征混淆某环保科技公司实测数据显示

2501_92487900·2025-07-11 17:16

占道识别漏检率 30%？陌讯多模态算法实测优化

开篇：占道经营识别的三大技术痛点在城市管理智能化进程中，占道经营自动识别系统常面临三大核心难题：一是早晚光线剧变导致传统模型mAP骤降15-20%；二是流动摊贩与行人的特征混淆，误判率高达28%；三是密集场景下检测速度跌破

2501_92487926·2025-07-11 17:16

C++交叉编译工具链制作以及QT交叉编译环境配置

https://github.com/crosstool-ng/crosstool-ng/releasesC++交叉编译工具链制作以及QT交叉编译环境配置1源码构建2使用命令2.1查看列表2.2查看配置

三雷科技·2025-07-11 17:15

深入理解进程：从概念到实践

本文将深入探讨进程的定义、特征、生命周期以及与线程的关系，帮助读者全面理解进程的概念。什么是进程？进程是操作系统中正在运行的程序的实例。每个进程都有自己的内存空间、代码、数据和系统资源。

·2025-07-11 17:44

安防监控漏报频发？陌讯实时检测算法实测召回率98%

二、技术解析：陌讯算法的三重创新陌讯视觉算法通过多尺度特征融合+自适应光照补偿提升鲁棒性：动态感受野机制在Backbone中引入可变形卷积（DeformableConv），公式表示为：y(p)=

2501_92487721·2025-07-11 16:39

重型机械识别漏检率高？陌讯算法实测降 35%

在重型机械作业场景中，传统视觉识别系统常面临三大痛点：大型设备遮挡严重导致漏检率超20%、金属表面反光使特征提取失效、多机型混合作业时模型泛化能力不足。

·2025-07-11 16:09

基于SIFT-POCS的超分辨率图像重建技术研究与实现

基于SIFT-POCS的超分辨率图像重建技术研究与实现摘要本文详细研究了基于SIFT特征匹配和POCS(ProjectionOntoConvexSets)算法的超分辨率图像重建方法，并完整实现了文献"Super-ResolutionImageReconstructionBasedonSIFT-POCS

神经网络15044·2025-07-11 15:28

Python 语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取

Python语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取前言1.预加重、分帧和加窗2.提取特征3.可视化特征4.总结前言语音识别特征提取是语音处理中的一个重要环节，其主要任务是将连续的时域语音信号转换为连续的特征向量

·2025-07-11 14:25

班车服务系统扩展到多场景（穿梭车、周转车）的升级过程中，遗传算法和蚁群算法的实现示例

核心逻辑：通过染色体编码表示调度方案，利用选择、交叉、变异操作生成新解，逐步逼近最优调度序列。Java代码示

Alex艾力的IT数字空间·2025-07-11 13:46

灰度发布策略制定方案时可以参考的几个维度

选择用户群体并设计合理的分组策略是控制风险、验证功能效果策略总结：一、选择用户群体的核心原则代表性覆盖用户需覆盖核心特征（如地域、设备类型、使用场景），确保测试结果能反映整体用户行为。

·2025-07-11 13:46

Manus AI与多语言手写识别

与多语言手写识别背景与概述手写识别技术的发展现状与挑战ManusAI的核心技术与应用场景多语言手写识别的市场需求与难点ManusAI的技术架构深度学习在手写识别中的应用多语言支持的模型设计数据预处理与特征提取方法多语言手写识别的关键挑战不同语言字符的多样性处理上下文语义与书写风格适应性低资源语言的训练数据获取解决方案与优化策略迁移学习在多语言任务中的应用端到端模型的优化与轻量化用户反

·2025-07-11 13:45

三维表面轮廓仪的维护保养是确保其长期稳定运行的关键

三维表面轮廓仪是一种高精度测量设备，用于非接触式或接触式测量物体表面的三维形貌、粗糙度、台阶高度、纹理特征等参数。其主要基于光学原理进行测量。

CHOTEST中图仪器·2025-07-11 13:44

【亲测免费】 CatBoost 教程项目使用指南

tutorials项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tutorials1/tutorials1.项目介绍CatBoost是一个高效、灵活且易于使用的梯度提升库，特别适用于处理分类特征

·2025-07-11 11:33

BEV开山之作Lift-Splat-Shot (LSS) 深度详解

Lift-Splat-Shot（LSS）是一种高效的视角转换方法，能够将透视视图特征转换为BEV空间，从而实现更准确的3D物体检测。本文将详细解析LSS的工作原理、技术细节及其应用场景。

shuaishuaideyuzi·2025-07-11 10:27

前沿交叉：Fluent与深度学习驱动的流体力学计算体系

方程数值解法（有限差分/有限元/伪谱法）·Fluent工业级应用：稳态/瞬态流、两相流仿真（圆柱绕流、入水问题）·Tecplot流场可视化与数据导出2、CFD数据的AI预处理·基于PCA/SVD的流场数据降维·特征值分解与时空特征提取深度学习核心

m0_75133639·2025-07-11 10:56

中药细粒度图像分类

在细粒度图像分类（FGVC）领域，BilinearCNN（BCNN）模型因其能够捕捉图像中的局部特征交互而受到广泛关注。

小lo想吃棒棒糖·2025-07-11 10:56

使用Qlib基于LightGBM预测沪深300涨跌

本文配置一个基于LightGBM的梯度提升决策树（GBDT）模型，并使用金融数据集（包含158个技术指标特征）进行训练和预测。

DeepReinforce·2025-07-11 10:25

2025年人工智能、虚拟现实与交互设计国际学术会议

重要信息官网：www.aivrid.com时间：2025年10月17-19日地点：中国-东莞部分介绍征稿主题包括但不限于：生物特征模式识别机器视觉专家系统深度学习智能搜索自动编程智能控制智能机器人系统组件虚拟现实平台用于

学术小八·2025-07-11 10:52

【自动驾驶】经典LSS算法解析——深度估计

EncodingImagesFromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D代码：https://github.com/nv-tlabs/lift-splat-shoot概括：先做深度估计和特征融合

IRevers·2025-07-11 10:52

机器学习与光子学的融合正重塑光学器件设计范式

m0_75133639·2025-07-11 10:21

【AXI】读重排序深度

设计一个读重排序深度为3的具体场景，展示从设备如何利用3级队列优化访问效率：基础设定从设备类型：DDR4存储控制器（支持4个存储体Bank0-Bank3）读重排序深度：3（允许同时跟踪3个未完成读请求）访问延迟特征

oahrzvq·2025-07-11 08:12

【Note】Linux Kernel 主题学习之“完整的嵌入式 Linux 环境、构建工具、编译工具链、CPU 架构”

LinuxKernel主题学习之“完整的嵌入式Linux环境、构建工具、编译工具链、CPU架构”一、完整的嵌入式Linux环境一个嵌入式Linux系统通常包括以下关键组件（以Jetson、树莓派等ARM版SBC为例）：交叉编译工具链

CodeWithMe·2025-07-11 07:05

WebLogic 作用，以及漏洞原理，流量特征与防御

环境主要功能：应用部署，事务管理，集群与负载均衡，安全控制，资源池化，消息中间件典型的使用场景：银行核心系统，电信计费平台，电商大促平台主要漏洞：T3反序列化，IIop反序列化，xml反序列化，未授权访问流量特征

Bigliuzi@·2025-07-11 07:31

量子机器学习入门：从理论到实践

连接量子计算与人工智能的未来桥梁关键词量子计算；机器学习；量子算法；量子神经网络；Qiskit；PennyLane；量子变分算法摘要量子机器学习（QuantumMachineLearning,QML）是量子计算与机器学习的交叉领域

·2025-07-11 06:26

OpenCV颜色矩哈希算法------cv::img_hash::ColorMomentHash

它基于图像在HSV颜色空间中的颜色矩统计特征来生成哈希值，对颜色分布的变化具有较好的鲁棒性。适用于以下场景：图像检索图像去重水印检测色彩变化较大的图像匹配公共成员函数compute(I

·2025-07-11 05:51

python面向对象的基本语法

而类是一个抽象的，是对一群具有相同特征的事物的统称，例如：'书是人类进步的阶梯'中的书就是一个类，而并不是具体指的哪一本。简单来说类是具有相同特征的一些事物的抽象，对象是类的实例。

苏果儿～·2025-07-11 05:19

mysql连接池

共同特征池化技术通常应用于以下对象，这些对象具有以下共同特征：对象创建时间长创建对象需要较长的时间。对象创建需要大量资源包括内存、CPU或网络资源。

·2025-07-11 04:44

YOLOv11模型轻量化挑战技术文章大纲

计算资源限制轻量化面临的挑战：精度与速度的权衡、模型压缩方法的选择YOLOv11的轻量化技术方向网络结构优化：深度可分离卷积、分组卷积、瓶颈设计模型剪枝：结构化剪枝与非结构化剪枝策略知识蒸馏：教师-学生模型框架与特征匹配方法量化与低比特压缩

程序猿全栈の董（董翔）·2025-07-11 03:40

大模型卷积神经网络（CNN）的架构原理

一、卷积神经网络（CNN）的核心原理与架构CNN是一种专为结构化数据（如图像、文本）设计的深度学习模型，其核心在于层次化特征提取与参数高效共享，使其成为大模型中视觉和多模态任务的基础组件。

hao_wujing·2025-07-11 03:38

大模型的“涌现能力“：现象、表现与成因解析

文章目录一、涌现能力的本质与特征1.1基本定义1.2识别标准二、三种典型涌现能力表现2.1少样本上下文学习（Few-shotIn-contextLearning）表现特征实证数据可能成因2.2思维链推理

北辰alk·2025-07-11 02:32

Go语言构建与部署-交叉编译

在《Go语言实战指南》中，构建与部署-交叉编译部分详细介绍了如何使用Go进行交叉编译，即在一个操作系统上编译出适用于不同操作系统和架构的二进制文件。

程序员爱钓鱼·2025-07-10 23:14

Go语言泛型-泛型约束与实践

在《Go语言实战指南》中，构建与部署-交叉编译部分详细介绍了如何使用Go进行交叉编译，即在一个操作系统上编译出适用于不同操作系统和架构的二进制文件。

·2025-07-10 23:13

【论文阅读】Decoupled Knowledge Distillation

摘要：最先进的蒸馏方法主要基于从中间层蒸馏出深层特征，而logit蒸馏的重要性则被大大忽视了。

Bosenya12·2025-07-10 22:38

【机器学习笔记Ⅰ】10 特征工程

特征工程（FeatureEngineering）详解特征工程是机器学习和数据科学中的核心环节，旨在通过对原始数据的转换、组合和提取，构建更适合模型的高质量特征。

·2025-07-10 20:49

脑电分析入门指南：信号处理、特征提取与机器学习

脑电分析入门指南一、为什么要研究脑电1.课题目标（解决什么问题）2.输入与输出二、脑电分析的整体流程三、每一步详解1.数据采集2.预处理3.特征提取4.特征选择/降维5.分类与识别四、研究过程中遇到的挑战与解决方法五

Ao000000·2025-07-10 18:39

常见DDOS攻击方式与防护详解

2、特征提取过滤：UDP协议报文多为工具输出，具有一

“萌面大虾”·2025-07-10 17:34

蓝牙协议栈低功耗之安全管理协议层(SMP)

逻辑链路控制和适配协议层L2CAPSMP层阶段一阶段二Legacyparing安全连接交换公匙鉴权阶段1鉴权阶段2阶段三LElegacypairing：LESecureConnections交叉密匙特性配对

写代码的无赖的猴子·2025-07-10 16:58

Camera相机人脸识别系列专题分析之十六：人脸特征检测FFD算法之libcvface_api.so数据结构详细注释解析

上一篇我们讲了：这一篇我们开始讲：Camera相机人脸识别系列专题分析之十六：人脸特征检测FFD算法之libcvface_api.so数据结构详细注释解析目录一、libcvface_api.so数据结构详细注释解析一

一起搞IT吧·2025-07-10 15:51

神经网络初步学习3——数据与损失

（1）区别这里不妨以图像识别为例子：（1）在传统的机器学习视角中：我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量，例如常见的SIFT、SURF和HOG等，随后需要我们选择合适的分类器（例如：SVM、KNN等分类器

X Y O·2025-07-10 12:33

JVM内存泄漏与内存溢出：原理详解与实战应对策略

关键特征：渐进式发展，如同慢性病通常由编码缺陷引起最终可能导致内存溢出1.2内存溢出（OutOfMemoryError）定义：是内存

·2025-07-10 12:28

量化价值投资中的深度学习技术：TensorFlow实战

量化价值投资中的深度学习技术：TensorFlow实战关键词：量化价值投资,深度学习,TensorFlow,股票预测,因子模型,LSTM神经网络,量化策略摘要：本文将带你走进"量化价值投资"与"深度学习"的交叉地带

·2025-07-10 11:54

ResNet：深度卷积神经网络的里程碑

一、引言在深度学习的发展历程中，深度卷积神经网络（CNN）不断演进，旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。

心想事“程”·2025-07-10 10:18

视觉算法之卷积神经网络

通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音

清风AI·2025-07-10 10:17

卷积神经网络架构的演进：从AlexNet到EfficientNet

更宽的网络意味着卷积层中有更多的特征图（滤波器

t0_54manong·2025-07-10 10:47

Linux守护进程

它们具有几个显著的特征，使其在系统中扮演重要角色。主要特征：长期运行：守护进程通常在系统启动时启动，并会持续运行，直至系统

不脱发的程序猿·2025-07-10 08:04

推荐频道

特征交叉