特征分解

向量检索、检索增强生成（RAG）、大语言模型及相关系统架构——典型面试问题及简要答案

与传统基于关键字的检索（如倒排索引）相比，向量检索更关注“语义”或“特征”，能找出语义上相似但未必包含相同关键词的内容。
快撑死的鱼·2025-03-22 05:13

使用BLSTM自动评估句子级构音障碍的可理解性

自动评估句子级构音障碍的可理解性原文：AutomaticAssessmentofSentence-LevelDysarthriaIntelligibilityUsingBLSTM引言构音障碍简介构音障碍的定义与特征构音障碍是一种由神经原因引起的运动性言语障碍表现为肌肉无力
帅小柏·2025-03-22 04:11

计算机视觉技术探索：美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能？

1.AI人脸检测与关键点识别：精准捕捉五官在美颜过程中，首先需要精准检测人脸位置和五官特征点，确保美颜效果不会失真。深度学
美狐美颜sdk·2025-03-22 04:10

【图像预处理】

进行图像平滑或锐化操作，以去除噪声或增强图像特征。进行图像归一化或标准化，以确保各个特征在相同的尺度上。应用数据增强技术，如旋转、平移、缩放、翻转等，以扩大数据集，提高
瞬间记忆·2025-03-22 02:45

动物识别系统代码python_动物识别系统代码

\n");printf("3.善飞\n");printf("4.无上述特征\n");printf("****
weixin_39862794·2025-03-22 01:39

智能体认识

智能体的特征主要包括自主性、适应性、互动性和学习能力。自主
澄子兮·2025-03-21 22:16

面向对象(进阶)(‘封装‘,‘多态‘,‘对象属性‘,‘类属性‘,‘类方法‘,‘对象方法‘及其应用场景)

‘封装’,'多态’及其应用场景一,封装及其应用场景封装的定义属于面向对象的三大特征之一,就是隐藏对象的属性和现实细节,仅对外提供公共的访问方式.
烈焰猩猩·2025-03-21 22:15

Python 自动探索性数据分析库———KLib

探索性数据分析（EDA）作为数据处理流程中的关键环节，旨在帮助人们快速理解数据的特征、分布、相关性等重要信息，从而为后续的深入分析、建模以及决策提供坚实的基础。
若木胡·2025-03-21 18:13

对比与详解：QR 分解、奇异值分解（SVD）与 Schur 分解及其他可产生正交基的方法

对比与详解：QR分解、奇异值分解（SVD）与Schur分解及其他可产生正交基的方法在数值线性代数与矩阵分析中，常见的能产生正交（或酉）矩阵的分解方法包括QR分解、奇异值分解（SVD）、Schur分解等。
DuHz·2025-03-21 18:41

数据分析过程中，发现数值缺失，怎么办？

（2）随机缺失（MAR）：假设缺失数据发生的概率与所观察到的变量是有关的，而与未观察到的数据的特征是无关的。MCAR与MAR均被称为是可忽略的缺失形式。
学掌门·2025-03-21 17:30

cv2 orb 图像拼接_图像拼接Opencv源码重构

代码链接：https://github.com/mhhai/ImageStitch二.特征点检测一切起源于这段代码Ptrf
是佐罗而非索隆·2025-03-21 17:29

决策树算法及其python实例

决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。
m0_74831463·2025-03-21 17:57

大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取
LCG元·2025-03-21 17:27

python学智能算法（八）|决策树

为了进一步探索事物的内在特征，就需要学习新的算法。本篇文章就是在KNN的基础上学习新算法：决策树。【2】原理分析在学习决策树执之前，需要先了解香农熵。本科学控
西猫雷婶·2025-03-21 17:23

17-OpenCVSharp 中实现 Halcon 的 Points_Harris算子（Harris 角点检测）

Harris角点检测算法是用于检测图像中的角点特征，可以用来进行图像匹配、物体识别等任务。Halcon提供的Points_Harri
观视界·2025-03-21 16:23

集睿致远CS5518 Mipi转lvds点屏方案芯片，pin to pin替代国腾GM8775C方案

产品特征MIPI输入：支持MIPI®D-PHY版本1.00.00和MIPI®DSI版本1.02.00；支持1~4个数据通道，1个时钟通道；支持ULPS(超
·2025-03-21 16:43

【lua】面向对象

建议提前学习https://www.runoob.com/lua/lua-metatables.html面向对象特征1）封装：指能够把一个实体的信息、功能、响应都装入一个单独的对象中的特性。
岚花落_·2025-03-21 15:13

关于重投影误差小记

理想情况下，该点的投影位置应该与实际图像中的观测点（如特征点）完全匹配，但由于噪声、相机模型的不准确性或优化算法的误差，这两个点可能会有偏差。
文弱_书生·2025-03-21 15:12

奇异值分解（SVD）

奇异值分解(SVD)介绍奇异值分解(SVD)，这是最强大的矩阵分解技术之一。SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域，用于降维、降噪和矩阵近似等应用。
文弱_书生·2025-03-21 15:42

常见经典目标检测算法

以下是一些常见的经典目标检测算法：1.R-CNN（RegionswithCNNfeatures）:R-CNN通过使用区域提议方法（如选择性搜索）首先生成潜在的边界框，然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征
109702008·2025-03-21 15:39

rust学习笔记16-206.反转链表(递归)

递归步骤（RecursiveStep）：将问题分解为更小的子问题，并调用自身来解决这些子问题。//Definitionforsingly-linkedlist.
水蜜桃one·2025-03-21 13:59

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理

降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术，旨在通过减少数据的维度，保留其主要信息，从而简化数据处理过程，并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降
猿享天开·2025-03-21 13:25

u-net系列算法

语义分割M整体结构：M概述就是编码解码过程简单但是很实用，应用广起初是做医学方向，现在也是U-net主要网络结构：还引入了特征拼接操作M以前我们都是加法，现在全都要这么简单的结构就能把分割任务做好U-net
㡽闧㔯·2025-03-21 11:06

【C++】动态规划从入门到精通

一、动态规划基础概念详解什么是动态规划动态规划（DynamicProgramming，DP）是一种通过将复杂问题分解为重叠子问题，并存储子问题解以避免重复计算的优化算法。
諰.·2025-03-21 09:50

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
木尘152132·2025-03-21 09:17

风控算法（一）——数据测试

确定样本（对齐样本与时间，去除假样本）——确定特征（确认目前特征）——数据信息（返回的数据字典、收费方式、底层数据：特征、分数）——数据清洗（缺失值替换）——数据训练形成报告。
月亮月亮要去太阳·2025-03-21 09:15

GOT-OCR2.0：突破性端到端架构与高精度文本识别的技术创新

这一架构的创新性设计带来了多方面的提升，具体包括以下几个关键方面：1.统一的端到端架构传统OCR系统的局限：传统的OCR流程通常由多个独立的模块组成，如图像预处理、字符分割、特征提取、分类识别等。
XianxinMao·2025-03-21 08:40

Ai时代初期，人类文明的多纬度演进方向分析

在AI时代初期，文明的演进呈现出多维度、跨领域的突破性特征，结合最新研究进展与实践案例，其深层变革可进一步细化为以下六大维度：一、技术平权与生产要素重构AI技术通过算力跃迁与认知革命重构生产要素。
Ai度·2025-03-21 06:51

NLU-预训练模型-2018：Bert（二）【“Masked LM”缺点：①预训练与微调不一致；②忽略了掩码位置间的依赖关系】【复杂度：O(n^2·d)；n：输入序列长度（规定最长512）】

五、BERT中的词嵌入1、为什么要使用BERT的嵌入使用BERT从文本数据中提取特征，即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么？
u013250861·2025-03-21 04:08

论文学习11：Boundary-Guided Camouflaged Object Detection

代码来源GitHub-thograce/BGNet:Boundary-GuidedCamouflagedObjectDetection模块作用BGNet利用额外的目标相关边缘语义信息来引导COD任务的特征学习
zl29·2025-03-21 04:07

金融风控算法透明度与可解释性优化

随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用，算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

联邦学习算法安全优化与可解释性研究

其次，引入可解释性算法（如LIME与SHAP）构建透明化决策路径，结合注意力机制实现特征贡献度的可视化映射，有效提升模型在医疗影像异常检测与金融欺诈识别场景中的可信度。此外，研究
智能计算研究中心·2025-03-21 01:43

下一代模型技术演进与场景应用突破

应用层创新呈现垂直化特征，医疗诊断模型通
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

详解如何通过Python的BeautifulSoup爬虫+NLP标签提取+Dijkstra规划路径和KMeans聚类分析帮助用户规划旅行路线

根据地点特征（如经纬度、描述文本）打上标签（如“适合家庭”、“适合冒险”）。地理数据处理模块（地图API）：使用地图API获取地点的详细信息（如地址、距离、路径等）。计算地点之间的距离或路径。
mosquito_lover1·2025-03-21 01:12

“平均工作电流 10mA / 24HRAVG” 的含义 (由DS-R1生成)

“平均工作电流10mA/24HRAVG”的含义可解析如下：分解解释平均工作电流10mA指设备在正常工作状态下，平均消耗的电流为10毫安（mA）。
兴趣使然_·2025-03-20 23:29

Multi-view graph convolutional networks with attention mechanism

本文提出了基于注意力机制的多视图图卷积网络，将拓扑结构的多个视图和基于注意力的特征聚合策
小源er·2025-03-20 23:54

基于多头注意机制的多尺度特征融合的GCN的序列数据（功率预测、故障诊断）模型及代码详解

GCN的核心思想是通过聚合邻居节点的特征来更新目标节点的表示，这种局部聚合机制使得GCN能够学习到图的拓扑结构和节点属性。GCN的主要构成要素包括节点特征矩阵、邻接矩阵和卷积核。
清风AI·2025-03-20 22:14

YOLO魔改之频率分割模块（FDM）

这些方法通常采用两阶段或单阶段策略，通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。
清风AI·2025-03-20 21:11

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别（续）

目录3.2实测数据采集与分析3.2.1回波数据处理3.2.2毫米波雷达数据采集实验3.3基于传统图像特征的目标识别算法3.3.1基于灰度共生矩阵的时频图特征提取3.3.2支持向量机分类器3.3.3实验及结果分析
林聪木·2025-03-20 21:35

C++20 的 `std::remove_cvref`：简化类型处理的利器

4.实现原理5.使用场景6.注意事项7.总结在C++20中，标准库引入了许多新特性，其中std::remove_cvref是一个非常实用的类型特征工具，它极大地简化了类型处理的复杂性。
码事漫谈·2025-03-20 21:35

基于大模型的腮腺多形性腺瘤全周期诊疗方案研究报告

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2研究现状与趋势二、大模型预测原理与方法2.1大模型概述2.2数据收集与预处理2.3模型训练与优化三、术前预测与评估3.1肿瘤特征预测3.2风险评估3.3案例分析四、
LCG元·2025-03-20 19:53

GGUF量化模型技术解析与DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B选型指南

模型减肥术"-**传统模型**：每个参数用32位浮点数（好比高清无损图片）-**量化模型**：用4-8位整数存储（类似手机压缩照片）-**核心原理**：`FP32→Int8/Int4`的数学映射，保留关键特征
每天三杯咖啡·2025-03-20 16:29

使用python seaborn创建配对图：从核心概念到实战案例

Seaborn的配对图（Pairplot）是一种用于探索多变量数据关系的可视化工具，尤其适合分析数据集中多个特征之间的相关性、分布模式或异常值。
梦想画家·2025-03-20 15:49

集成学习（Ensemble Learning）基础知识1

文章目录一、集成学习1、基本概念2、回顾:误差的偏差-方差分解3、为什么集成学习有效？4、基学习器：“好而不同”5、集成学习的两个基本问题（1）如何训练出具有差异性的多个基学习器？
代码骑士·2025-03-20 12:57

QT信号和槽用于对象之间的通信

信号/槽机制是Qt的一个中心特征并且也许是Qt与其它工具包的最不相同的部分。在图形用户界面编程中，我们经常希望一个窗口部件的一个变化被通知给另一个窗口部件。更一般地，我们希望任何一类的对象可以和其它
qq_33510982·2025-03-20 12:26

量子密码学技术架构解析与程序员视角

量子计算威胁模型分析传统公钥密码体系（RSA/ECC）的安全假设基于：大数分解问题的计算复杂度（RSA）椭圆曲线离散对数问题（ECC）有限域离散对数问题（DSA）Shor算法的时间复杂度为O((logN
·2025-03-20 09:17

混合整数非线性规划的松弛与分解方法

背景简介混合整数非线性规划（MINLPs）作为运筹学中的一个重要领域，涉及到优化问题的连续和离散变量混合，在工程设计、生产调度、资源分配等多个领域发挥着关键作用。本书由I.Nowak撰写，旨在深入探讨这一复杂的优化问题及其解决方案。MINLPs基础概念在本书的第一部分，Nowak介绍了MINLPs的基本概念。MINLPs的目标是寻找一组连续和整数变量的最优组合，以最小化或最大化某个非线性目标函数。
Waiyuet Fung·2025-03-20 09:03

OpenCV第1课OpenCV 介绍及其树莓派下环境的搭建

其中的光感色素根据光线的不同进行不同比例的分解，从而让我们识别到各种颜色。对人工智能而言，学会“看”也是非常关键的一步。那么机器人是如何看到这个世界的呢？这就涉及到人工智能方向重要的分支--机器视觉。
嵌入式老牛·2025-03-20 09:29

通过LoRA（Low-Rank Adaptation）低秩矩阵分解来高效微调权重变化

LoRA的原理LoRA的核心思想是用低秩矩阵分解来建模参数的变化，而不是直接调整整个权重矩阵。这种方法通过减少微调的参数数量来提高训练效率。
背太阳的牧羊人·2025-03-20 08:53

Hessian 矩阵是什么

Hessian矩阵是什么目录Hessian矩阵是什么Hessian矩阵的性质及举例说明**1.对称性****2.正定性决定极值类型****特征值为2（正），因此原点(0,0)(0,0)(0,0)是极小值点
ZhangJiQun&MXP·2025-03-20 07:45
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