特征图注意力

如何免费制作景区二维码？

现在越来越多的景区也开始加入二维码，来代替纸质导览图，还能替代一部分的导游，为游客提供更有互动性的体验。

·2025-03-11 20:37

有没有开源的企业网盘，是否适合企业使用？

开源选项丰富、灵活定制能力强、需要额外运维投入、适合特定场景但不一定适合所有企业，是开源企业网盘的主要特征。

·2025-03-11 19:04

【学习思维模型】

记忆类模型三、解决问题类模型四、结构化学习模型五、效率与习惯类模型六、高阶思维模型七、实践建议八、新增学习思维模型**1.波利亚问题解决四步法****2.主动回忆（ActiveRecall）****3.鱼骨图（

宇希啊·2025-03-11 19:24

百奥赛图的AI野心：用2500万抗体序列改写医药研发规则

近日，百奥赛图作为行业先锋，率先DeepSeek平台本地化部署，结合“千鼠万抗”计划，打造“AI+抗体药物研发”的全新模式，大幅提升药物研发效率与成功率，引领行业迈向智能化创新时代。

港股研究社·2025-03-11 19:21

深度学习PyTorch之数据加载DataLoader

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用文章目录数据加载基础架构1、Dataset类详解2、DataLoader核心参数解析3、数据增强数据加载基础架构核心类关系图torch.utils.data

@Mr_LiuYang·2025-03-11 18:49

池化的定义与核心思想

一、池化的定义与核心思想定义：池化是卷积神经网络（CNN）中的一种下采样操作，用于降低特征图的空间维度（宽高），保留主要特征。核心目标：减少计算量：缩小特征图尺寸，降低后续层参数规模。

code 旭·2025-03-11 18:45

垃圾收集算法与收集器

以下是JVM中主要垃圾收集算法的原理、流程及实际应用场景的详细介绍：一、标记-清除算法（Mark-Sweep）原理标记阶段：从GCRoots（如栈引用、静态变量）出发，遍历对象图，标记所有存活对象。

HBryce24·2025-03-11 17:39

仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(4)：解码器和解码器模块类的实现和向前传播

解码器和解码器模块类的实现和向前传播仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(1)：位置编码的类的实现和向前传播最适合小白入门的Transformer介绍仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2)：多头注意力

KangkangLoveNLP·2025-03-11 17:07

决策树的核心思想

一、决策树的核心思想本质：通过特征判断对数据集递归划分，形成树形结构。目标：生成一组“若-则”规则，使数据划分到叶子节点时尽可能纯净。关键流程：特征选择：选择最佳分裂特征（如信息增益最大）。

code 旭·2025-03-11 17:06

android屏幕旋转生命周期,Activity、Fragment生命周期---横竖屏切换的生命周期

先贴出一张大家众所周知activity流程图onCreate():创建Activity调用，用于Activity的初始化，还有个Bundle类型的参数，可以访问以前存储的状态。

老K先生·2025-03-11 17:04

【线性代数】——图和网络

十二图和网络（线性代数的应用）图graph={nodes,edges}graph=\{nodes,edges\}graph={nodes,edges}1.关联矩阵2.AAA矩阵的零空间，求解Ax=0Ax

sda42342342423·2025-03-11 16:32

从零打造工业级智能二维码识别系统：基于PyQt5与ZXingCpp的实战指南

文章目录第一章：系统全景解析1.1实时识别工作流图解1.2界面布局与功能分区说明1.3代码文件结构树形图第二章：环境搭建与依赖管理2.1必需组件清单2.2虚拟环境配置步骤2.3摄像头硬件检测方法第三章：

蜡笔小新星·2025-03-11 16:26

【OpenCV C++】存图，如何以时间命名，“年月日-时分秒“产生唯一的文件名呢？“年月日-时分秒-毫秒“ 自动检查存储目录，若不存在自动创建存图

文章目录1生成文件名（格式:"年月日-时分秒"格式）2生成文件名（格式:"年月日-时分秒-毫秒"）3多模式存图函数4综合调用实例5注意：默认参数只能在头文件中定义，不能在实现中重复默认参数mode==1

R-G-B·2025-03-11 16:56

CV：傅里叶变换

通过傅里叶变换，我们可以将图像看作是不同频率正弦波的叠加，这有助于分析图像的周期性特征、纹理和噪声等信息。主要概念频域表示幅值谱（MagnitudeSpectrum）：反映了各个频率成分的能量或强度。

壹十壹·2025-03-11 16:26

深度学习：偏差和方差

一个高偏差的模型容易出现欠拟合，即模型无法捕捉数据中的真实关系，因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征：高偏差的模型通常是过于简单的模型，无法对数据中的复杂关系进行准确建模。

壹十壹·2025-03-11 16:25

目标检测

这里的数字为置信度2.数据集：VOC数据集分4大类20小类；COCO数据集含20万图像、80个类别、超50万目标标注，平均每图7.2个目标。

煤烦恼·2025-03-11 15:22

《颠覆认知，我用大模型+Redis实现SQL智能补全，开发效率暴涨500%》

一、前言：当SQL补全遇到大模型（插入传统SQL补全工具与ChatGPT对比图）你是否还在为这些场景抓狂？

煜bart·2025-03-11 15:21

深度解析：DETR的多尺度特征融合

"深度解析：DETR的多尺度特征融合"作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1目标检测的挑战与传统方法的局限性目标检测是计算机视觉领域中的一个基本任务，其目标是识别图像或视频中所有感兴趣的目标，并确定它们的位置和类别

AI天才研究院·2025-03-11 15:17

基于transformer实现机器翻译(日译中)

文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三

小白_laughter·2025-03-11 15:46

web前端期末大作业：婚纱网页主题网站设计——唯一旅拍婚纱公司网站HTML+CSS+JavaScript

‍静态网站的编写主要是用HTMLDⅣV+CSSJS等来完成页面的排版设计‍，一般的网页作业需要融入以下知识点：div布局、浮动定位、高级css、表格、表单及验证、js轮播图、音频视频Fash的应用、uli

IT-司马青衫·2025-03-11 14:11

机器学习实战——音乐流派分类（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✨1.简介音乐流派分类是音乐信息检索（MusicInformationRetrieval,MIR）中的一个重要任务，旨在通过分析音频信号的特征

喵了个AI·2025-03-11 13:37

JavaScript -闭包

闭包定义:函数声明时会保存其所在的作用域(词法环境),必然有一个全局作用域,除了全局作用域剩余的对于当前函数来说叫--闭包闭包特征:函数在声明时会保存其所在的所有作用域(词法环境)闭包本质:作用域中所使用到的值组成的对象闭包的作用

嗷呜~嗷呜~呜呜~·2025-03-11 12:55

知识蒸馏论文精选——《Graph-Free Knowledge Distillation for Graph Neural Networks 》

（GFKD）无图知识蒸馏《Graph-FreeKnowledgeDistillationforGraphNeuralNetworks》2021作者是XiangDeng和ZhongfeiZhang，来自纽约州立大学宾汉姆顿分校论文地址见文末摘要知识蒸馏

宇直不会放弃·2025-03-11 11:20

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

通过本案例，您将学习到如何利用HarmonyNext的特性，结合ArkTS的强大功能，实现复杂的图

·2025-03-11 11:49

R语言学习实例：使用R进行数据可视化

在本实例中，我们将使用R语言来创建一些常见的数据可视化图表，包括散点图、柱状图和折线图。我们将展示如何使用R的基本绘图功能和一些常用的绘图库来生成这些图表。散点图是一种用于显示两个变量之间关系的图表。

PixelCoder·2025-03-11 11:15

期末：马原期末复习

1.马克思主义的含义、理论来源、经典著作、鲜明特征；马克思主义基本原理的含义（马克思主义的基本立场、基本观点、基本方法）；答：含义：马克思主义是由马克思和恩格斯创立的，为他们的后继承者所发展的，以反对资本主义

LG.YDX·2025-03-11 10:43

地理信息系统（ArcGIS）在水文水资源、水环境中的技术应用

水文水环境及其相关数据均具有空间分布特征，传统的方法难以发挥作用。

岁月如歌，青春不败·2025-03-11 09:33

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和

程之编·2025-03-11 09:03

DeepSeek 根据图片内容画架构图

教学管理│├──财务管理（需确认重复项）│├──毕业管理│└──系统管理│└──工作平台（用户界面）├──学生空间├──教师空间├──教学报告├──通知公告└──下载中心Mermaid代码（可直接生成流程图）

meisongqing·2025-03-11 08:57

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差

IT古董·2025-03-11 08:25

前端的架构设计与演化实例

本文内容策略依赖项第一个阶段需求架构设计项目示例代码序列图重构领域模型分析当前设计第二个阶段需求架构设计分析当前设计重构项目示例代码序列图分析具体实现重构领域模型思考：

weixin_30677073·2025-03-11 06:42

react 和 reflux

目录一、介绍：二、特征：三、组成：四、react的基本概念：五、JSX语法：六、生命周期：七、简单的使用：一、介绍：react：最早来源于FaceBook,后来因为其独特的设计思想和惊人的性能被广大用户喜欢

yunhai.du·2025-03-11 06:11

C#使用winform实现简单的梯形图指令编译和执行，带编译器和虚拟机代码

gui效果图，gui代码太长了就不贴了编译结果LD,test3NOT,STORE,TMP1LD,test1OR,LD,TMP1OUT,test2LD,TMP1RST,testLD,TMP1OUT,test22LD

isyoungboy·2025-03-11 06:41

数据监控工具Mixpanel的简易使用教程

事件是用户在应用中的操作，如点击按钮、完成注册等；用户属性是描述用户特征的信息，像年龄、城市、会员等级等。集成SDKWeb应用：在HTML文件中引入MixpanelJavaScriptSDK。

alankuo·2025-03-11 06:40

深度学习与普通神经网络有何区别？

深度学习：强调通过5层以上的深度架构逐级抽象数据特征，包含多层神经网络，层数可能达到几十层甚至上百层。例如，ResNet（2015）包含152个卷积层。

是理不是里·2025-03-11 06:39

思维导图代码示例（java 架构)

集群中Session共享存储的实现在分布式系统或集群环境中，确保用户会话（Session）能够在所有节点之间共享是一个关键问题。为了实现这一点，可以采用多种策略和技术。以下是关于如何在Java架构中实现集群中的Session共享存储的主要方面：1.使用集中式存储服务Memcached：轻量级、高性能的内存缓存系统，适用于存储短期的session数据。Redis：功能更强大的键值存储数据库，不仅支持

用心去追梦·2025-03-11 06:08

ClickHouse Keeper 源码解析

内容框架背景架构图核心流程图梳理内部代码流程梳理Nuraft关键配置排坑结论关于我们R

阿里云云栖号·2025-03-11 05:01

句子改写器在线转换的原创性提升策略

、语义拓扑重构技术（SemanticTopologyReconstruction）原理突破传统同义词替换仅影响表层词汇（LexicalLevel），而STR技术通过依存句法分析，构建句子的语义网络拓扑图，

hjehheje·2025-03-11 05:27

Java多线程编程实战：synchronized与Lock锁对比

一、锁机制全景图：从内核态到用户态1.Java锁分类与演进史锁机制悲观锁乐观锁synchronizedReentrantLockCAS版本号机制2.锁升级全流程（synchronized底层原理）无锁→

微风灬浮尘·2025-03-11 04:26

在vue3中使用Mermaid创建可动态生成的时序图

，需要npm一下npminstallmermaid完事之后这样引用importmermaidfrom'mermaid'引用之后就可以开始整活了二、承载Mermaid的容器Mermaid不同于其他的流程图组件

充气大锤·2025-03-11 04:23

MVC开发模式

MVC开发模式先来看张MVC开发模式图MVC是ModelViewController，是模型(model)－视图(view)－**控制器(controller)**的缩写，一种软件设计典范，用一种业务逻辑

流年烟雨绽放在寂寞的晴天·2025-03-11 04:51

基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测

目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好

机器学习和优化算法·2025-03-11 03:42

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米

学术乙方·2025-03-11 03:41

LLM论文笔记 20: How to think step-by-step: A mechanistic understanding of chain-of-thought reasoning

推理本质核心结论1.CoT推理的功能组件尽管不同阶段的推理任务具有不同的推理需求，模型内部的功能组件几乎是相同的（共享而非独享）不同的神经算法实际上是由类似归纳头（inductionheads）等机制组合而成2.注意力机制中的信息流动

Zhouqi_Hua·2025-03-11 03:10

分治法的适用条件及基本步骤，快速幂算法

分治法所能解决的问题一般具有一下几个特征*该问题的规模缩小到一定程度就可以容易的解决*该问题可以分解为若干个规模较小的问题*利用该问题分解的子问题的解可以合并为该问题的解*该问题所分解出的各个子问题是相互独立的

王哈哈嘻嘻噜噜·2025-03-11 02:07

slf4j导入那个依赖_复杂Spring项目中SLF4J最佳使用姿势

一、Java日志体系概述图1-1Java日志体系概况图1-1展示了Java日志体系的三个主要部分：日志门面接口(SLF4J、JCL)一系列绑定和桥接具体的日志实现先来两个例子：Spring项目中通过CommonsLogging

weixin_39955421·2025-03-11 02:34

智能体技术全解析：从基础到前沿，构建智能自动化系统

https://www.captainbed.cn/ccc文章目录智能体技术全解析：从基础到前沿，构建智能自动化系统一、智能体技术概述1.1智能体的定义与特征1.2智能体的分类二、智能体架构设计2.1智能体的核心组件

二川bro·2025-03-11 01:02

C#实现winform中渲染图的展示

在WinForms中实现图形的渲染展示，可以使用GDI+绘图技术。下面是一个简单的示例，演示如何在WinForms中展示一个圆形图形，并根据用户输入的半径动态改变圆的大小：请在VisualStudio中创建一个WinForms应用程序，并将以下代码添加到Form1.cs文件中：usingSystem;usingSystem.Drawing;usingSystem.Windows.Forms;nam

幽兰的天空·2025-03-11 01:01

人脸属性分析：年龄估计_（7）.数据集构建与标注

为了确保模型能够学习到不同年龄、种族、性别等因素的特征，需要从多个来源收集数据。常见的数据来源包括：1.公开数据集公开数据集是数据收集的便

zhubeibei168·2025-03-11 01:27

PointNet、PointNet++ 基于深度学习的3D点云分类和分割

前言PointNet是直接对点云进行处理的，它对输入点云中的每一个点，学习其对应的空间编码，之后再利用所有点的特征得到一个全局的点云特征。

一颗小树x·2025-03-11 00:54

推荐频道