特征分类第3页

电机的声音数据进行AI分析

以下是一些适合处理这种类型数据的人工智能模型和方法：1.特征工程+传统机器学习模型在直接应用深度学习之前，通常首先会进行特征提取。

鹿屿二向箔·2025-03-09 15:06

可解释性机器学习——从金融科技视角（1）

可解释性的重要性文章目录可解释性机器学习——从金融科技视角（1）1、过程为什么重要2、可解释性机器学习模型能做到什么3、什么时候不需要可解释性1、过程为什么重要尽管机器学习模型表现良好，但单一指标（如分类准确性

flex_university·2025-03-09 15:05

大规模语言模型构建流程

2.预训练语言模型受到计算机视觉领域采用ImageNet对模型进行一次预训练，使得模型可以通过海量图像充分学习如何提取特征，然后再根据任务目标进行模型精调的预训练范式影响，自然语言处理

人工智能技术笔记·2025-03-09 15:34

快速掌握EasyOCR应用实战指南

EasyOCR核心组件解析1.特征提取（FeatureExtraction）技术模型：ResNet（残差网络）、VGG功能：将输入图像转换

梦想画家·2025-03-09 14:27

DeepSeek底层揭秘——Smallpond

1)数据I/O瓶颈(2)数据预处理复杂性(3)分布式缓存一致性(4)与3FS集成5.技术路径(1)需求分析与设计(2)原型开发与测试(3)系统优化与扩展(4)系统部署与维护6.应用场景(1)大规模图像分类

9命怪猫·2025-03-09 13:55

【自然语言处理-NLP】情感分析与主题建模

目录情感分析（SentimentAnalysis）1.1概念与方法概览1.2传统机器学习方法1.3深度学习与预训练模型1.4代码示例：基于机器学习的情感分类主题建模（Topic

云博士的AI课堂·2025-03-09 13:18

4.2 Hugging Face狂揽40亿背后的开源变现密码：GitHub明星项目的黄金投资法则

明星开源项目的商业化路径呈现明显特征：

少林码僧·2025-03-09 12:45

C语言初阶——操作符详解

1.操作符的分类物以类聚，人以群分。不同的人，不同的风格，干不同的事情。操作符都有哪些种类，各自又有

暗月の流星劫·2025-03-09 11:39

2020年精排模型调研

Marcus-Bao·2025-03-09 11:06

17届南昌大学软件工程（嵌入式方向）课程整理

删除了大量的不及格记录后，然后把通识课，实验，和嵌入式关系不大的基础课分类后，统计出了很有意思的表格。总览事先说一下，因不靠谱的创业休学，然后复学，重读了两次大二。

一九五·2025-03-09 11:34

python搭建NPL模型的详细步骤和代码

目录**一、环境准备****二、数据准备****三、文本预处理****1.清理文本****四、特征工程****1.TF-IDF****2.Word2Vec****五、搭建NLP模型****1.逻辑回归*

百锦再@新空间代码工作室·2025-03-09 11:33

OpenCV基础：用Python生成一幅黑白图像

Python代码下面的程序通过OpenCV、numpy两个库实现构造矩阵，修改特征

superdont·2025-03-09 10:58

DNS隧道检测的原理

DNS隧道检测的核心原理是通过分析DNS流量中的异常特征，识别出隐藏在正常DNS协议中的非授权数据传输。

嗨起飞了·2025-03-09 09:18

golang深度学习-性能分析

性能分析Go语言原生支持在运行时保留重要的特征指标和状态，有许多工具可以分析甚至可视化程序运行的状态和过程。

老狼伙计·2025-03-09 08:26

java中有了ArrayList为什么还有LinkedList

这两种集合类都属于Java集合框架的一部分，但它们在设计和实现上有显著的不同，这导致了它们在性能特征和使用场景上的差异。

不如打代码KK·2025-03-09 08:25

Linux（2）

2.文件访问权限文件访问者分类：所有者（u）、所有者所在组的用户（g）、其他用户（o）。

yi个名字·2025-03-09 07:10

element ui 中 Cascader 级联选择器实现动态加载动态禁用入门_cascader动态加载(2)

专业技能一般来说，面试官会根据你的简历内容去提问，但是技术基础还有需要自己去准备分类，形成自己的知识体系的。

2401_84619606·2025-03-09 05:20

AI图片创作与图像生成：青花瓷风格的艺术魅力

1.青花瓷的艺术特征青花

weixin_58606202·2025-03-09 05:16

定位方法与程序讲解（专栏目录，更新中···）

文章目录MATLAB定位程序与详解专栏定位技术的分类1.GPS类2.INS类/累计计算类3.TDOA4.TOA5AOA6.RSSI7.指纹8.视觉匹配定位方法的应用1.全球定位系统（GPS）2.地面基站定位

MATLAB卡尔曼·2025-03-09 04:30

基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现及MATLAB辅助验证

其中，中值滤波是一种常用的图像去噪方法，广泛应用于图像增强、边缘检测和特征提取等任务中。本文将介绍基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现，并通过MATLAB进行辅助验证。

CodeWG·2025-03-09 04:26

分布式 IO ：开启垃圾分类机械臂自动化新篇章

在当今社会，垃圾分类已经成为了环保领域的关键议题。随着城市化进程的加速和垃圾产生量的不断攀升，传统的人工垃圾分类方式面临着效率低下、成本高昂以及准确率难以保证等诸多挑战。

明达技术·2025-03-09 03:10

sql注入基础原理(SQL injection)

sql注入基础原理文章目录sql注入基础原理Sql注入简介案例表产生sql注入的写法python相关java相关php相关sql注入相关技术B:基于布尔的盲注特征案例总结E:基于错误案例总结U:基于联合查询案例总结

？？？？27282·2025-03-09 03:26

http 状态码秒记速查（附速记口诀）

♥️♥️♥️开发常见HTTP状态码总结，按类别分类，便于快速查阅快速记忆口诀：1xx：临时通知，继续操作2xx：成功搞定，无需担心3xx：资源搬家，跟着跳转4xx：你（客户端）的问题，检查请求5xx：我

追寻光·2025-03-09 03:55

冯诺依曼架构与操作系统

目录一、冯诺依曼体系结构1.历史背景2.核心组成3.工作原理4.冯诺依曼体系下的QQ聊天与文件传输：数据流动全解析场景1：发送文字消息场景2：发送文件冯诺依曼体系的显性特征总结：软件数据流中的冯诺依曼基因二

南风与鱼·2025-03-09 01:36

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点1转换器与预估器实例化转换器fit_transform转换实例化预估器fit将训练集的特征值和目标值传进来fit运行完后，已经把这个模型训练出来了

qq_43625764·2025-03-09 01:05

决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现

基本逻辑（1）使用rnorm函数生成5个特征变量x1到x5，并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y；（2）将生成的数据存储在数据框中，处理缺失值，并将响应变量转换为因子类型；（3）使用决策树

生信与基因组学·2025-03-09 00:18

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天：循环神经网络进阶

目录BiLSTM的双向信息流机制LSTM回顾BiLSTM架构解析时序特征融合策略BiLSTM实现与案例注意力机制原理

凡人的AI工具箱·2025-03-09 00:03

AI芯片概述-分类、应用、技术（APU、CPU、DPU、GPU、NPU和TPU）及厂家

二、AI芯片分类1.Training(训练)2.Inference(推理)三、AI芯片应用领域四、AI芯片技术路线五、APU、CPU、DPU、GPU、NPU和TPU六、AI芯片厂家一、AI芯片是什么？

一码当前·2025-03-09 00:27

C语言学习笔记-进阶（4）字符函数

1.字符分类函数C语言中有一系列的函数是专门做字符分类的，也就是一个字符是属于什么类型的字符的。

John.Lewis·2025-03-09 00:38

软考架构-面向服务的架构风格

2、特征可从企业外部访问、随时可用（服务请求能被及时响应）、粗粒度接口（粗粒度提供一项特定的业务功能，细粒度服务代表技术构件的方法）、服务分级、松散耦合（服务提供者和服务使用者分离）、可重用的服务及接口设计管理

zyhJhon·2025-03-08 23:03

linux下进程间通信方式(匿名管道)

进程间通信的本质与实现原理关键设计思想：二、匿名管道深度解析2.1️系统调用接口2.2代码案例详解2.3关键代码解析三、管道运行特性深度分析3.1实验现象3.2⚙️关键特性验证四、开发实践指南️4.1Makefile解析五、管道的核心特征六

誓约酱·2025-03-08 23:57

AI大模型报告 | 《中国数字人发展报告(2024)》（完整版PDF免费附下载）

世界上的相遇都是久别重逢~数字人是通过多种数字智能技术创建，具备人类外观形象、声音语言、肢体动作与思维功能等特征的数字智能体。

AI大模型_学习君·2025-03-08 21:10

新冠病毒感染人数预测（基于回归的神经网络项目）

根据all_feature参数选择特征

|柳贯一|·2025-03-08 21:09

【AI-42】如何调整参数和超参

作用：在模型训练过程中，权重不断调整，使得模型能够学习到输入数据中的各种特征和模式，从而实现对数据的准确

W Y·2025-03-08 19:59

使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码

以下是一个使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码。我们将使用自然语言处理（NLP）技术处理题目的文本信息，并使用朴素贝叶斯分类器进行分类。

max500600·2025-03-08 19:17

202年充电计划——自学手册网络安全（黑客技术）

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、

网安康sir·2025-03-08 19:35

图像处理篇---opencv中的图像特征

文章目录前言一、纹理特征：局部二值模式（LBP）1.LBP简介2.LBP计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点二、形状特征：Hu矩1.Hu矩简介2.Hu矩计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点三

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:35

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1：准备数据步骤2：创建模型步骤3：训练模型步骤4：预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

如何选择适合你的AWS EC2实例？场景化分析助你精准决策

场景一：高并发Web应用——平衡计算与成本业务特征：电商大促、社交平台活动等高流量场景，需要快速响应突发流量，同时控制成本。解决方案：推荐实例：计算优化型（如C7g、C6i）核心

AWS官方合作商·2025-03-08 18:49

神经网络图像识别技术,神经网络如何识别图像

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法

小浣熊的技术·2025-03-08 17:28

人工神经网络的基本属性,神经网络四个基本属性

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法

小浣熊的技术·2025-03-08 17:25

冲击、碰撞试验对设备的要求

一、冲击、碰撞试验设备的分类冲击、碰撞试验台的分类见表1表1冲击、碰撞试验台的类型与特点二、冲击、碰撞试验对设备的要求1．冲击试验对设备的要求国家标准GB／T2423.5对试验设备在进行条件试验时（即试验机及夹具装上试验样品时

gaoshengdainzi·2025-03-08 16:48

# 附录3 傅立叶分析应用

在Excel中，傅立叶分析工具为用户提供了简单而高效的频域分析手段，帮助发现数据中的周期性特征，识别异常频率，从而做出有针对性的决策。

技术与健康·2025-03-08 16:39

Triplet Loss原理及 Python实现

FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering论文中提出的，可以学到较好的人脸的embeddingTripletLoss是一种用于训练特征嵌入

AIGC_ZY·2025-03-08 15:21

程序员的英语学习| 当我开始用deepseek学习英语单词 Day02

单词分析：词性分类+同义词+例句+常见搭配单词来源文章：Turkey：Seismicshock|土耳其：地震冲击一、单词分析名词：earthquakes-(n.)地震同义词：tremor,quake例句

十八朵郁金香·2025-03-08 13:04

神笔上货：拼多多上货软件-多种上传模式-模拟人工上传-防比价

它能够自动识别商品信息，并根据商家的需求进行智能分类和整理。此外，该软件还模拟了人工上传的操作流程。这不仅提高了上货的效率，还能有效防止平

mayiskk·2025-03-08 13:34

#深度优化提示词模板：解锁DeepSeek R1终极潜力的系统方案

摘要本文提出针对DeepSeekR1大模型的深度提示词优化体系，基于认知心理学原理与机器学习特征构建四维优化框架。

领码科技·2025-03-08 11:38

云计算的特征

五个主要特征：按需自助服务：消费者可以按需部署处理能力，如服务器时间和网络存储，而不需要与每

帅维维·2025-03-08 11:02

深度学习中N维数组的介绍

1维数组（向量）：通常表示一个特征向量。二维数组（矩阵）：通常表示一个样本--特征矩阵。三维矩阵：通常表示RGB图片（宽*高*通道）。四维矩阵：通常表示一个RGB图片批量（批量大小*宽*高*通道）。

帅维维·2025-03-08 11:01

组件封装避坑指南：少写1000行重复代码的秘诀！

一、前端组件的分类前端组件可以按照功能、用途、通用性等不同维度进行分类，主要包括以下几类：1.按功能分类展示型组件（UI组件）只负责UI视图渲染，不涉及业务逻辑例如：按钮（Button）、输入框（Input

程序员小续·2025-03-08 10:58

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