特征图

Python 实现车牌识别

这可以通过一些特征提取和机器学习算法来实现，例如基于颜色特征、边缘特征等方法来定位车牌区域。字符分割：将定位到的车牌区域中的字符分割开，以便对每个字
菜狗小测试·2025-01-29 04:49

RiskCloud-基于Markov算法精准的FTA、 JSA、FMEA软件

“BowTie领结图”接下来,就让我们携手一起走进RiskCloud-BowTie领结图,一起领略她的风采吧!
资讯过客视点·2025-01-29 03:15

动物产生式识别系统（人工智能实验）

1.实验原理首先，定义两个整数数组`base`和`temp`，分别用于存储特征值和临时存储输入的特征值。输出特征值代表的信息，包括每个特征值对应的动物类型。
不爱编程的程序媛·2025-01-29 03:40

（新春特辑）腾讯开源MimicMotion整合包，最强图片生成跳舞视频的动作视频模型，动作丝滑没有破绽

效果同时支持面部特征和唇形同步，不止可以搞跳舞视频，也可以做数字人。
struggle2025·2025-01-28 22:33

大话特征工程：2.特征组合与描述

系统的高维特征空间本应为复杂世界提供精确的洞察，但却因维度的无限膨胀开始背离现实。全球天气失控、医疗系统陷入混乱、社会资源分配崩溃，这些技术上的崩坏正在逐步渗透进人类的感知之中。建筑
nnerddboy·2025-01-28 22:03

蓝桥杯lesson2----数据类型

所谓‘类型’，就是相似的数据所拥有的共同特征，编译器只有知道了数据的类型，才知道怎么操作数据。接下来，我们谈论一下简单的数据类型。字符型char这个就是字符型。
羽晨同学·2025-01-28 22:59

思维导图 代码示例（java 架构)

由于思维导图难以通过文本形式表达，我会以结构化的方式描述这个过程，你可以根据这个结构创建自己的思维导图。
用心去追梦·2025-01-28 21:54

（React组件基础）前端八股文修炼Day6

下面是类组件与函数组件在不同方面的异同：类组件特征:使用ES6的类语法定义。必须包含render()方法，其返回React元素。可以使用React生命周期方法（如compone
筱语悠里·2025-01-28 19:09

YOLOv10涨点改进：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显，| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

本文独家改进：多层次特征融合（SDI），能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLOv10：1)替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv10魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【
AI小怪兽·2025-01-28 19:08

YOLO11涨点优化：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

本文独家改进：多层次特征融合（SDI），能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLO11：1)替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv11魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块
AI小怪兽·2025-01-28 19:08

大语言模型LLM在地理信息GIS中应用场景

AI&地理AI大语言模型在地理中的应用主要体现在以下几个方面：一、地理信息检索与查询AI大语言模型能够理解复杂的自然语言查询，包括地名、地理位置、地理特征等，从而提供更加精准的地理信息检索服务。
GISer_Jinger·2025-01-28 19:07

ABAP git客户端

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-28 19:33

java 高级工程师面试题集锦,持续更新~

1.面向对象的特征请阅读严宏博士的Java模式或设计模式解释中的桥梁模式)。封装:一般认为封装是将数据和操作数据的方法绑定起来,数据的访问只能通过定义。吐血总结!
aifans_bert·2025-01-28 19:37

人脸识别的经典深度学习方法

人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络（CNN）1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3.人脸特征提取
明初啥都能学会·2025-01-28 18:29

衡水市城区小区地图）矢量高清cdr|pdf大图内容测评

（衡水市城区小区地图）矢量高清cdr|pdf大图，cdr。ai软件打开另保存cdr，ai格式就可以，看样图
天赐信息科技·2025-01-28 14:26

【数据结构基础C++】图论04-深度优先遍历，图的连通分量个数

单独写一个连通分量的类代码#pragmaonce#includeusingnamespacestd;templateclasscomponent{private:Graph&G;bool*visited;intccount;int*connected;//将深度优先遍历写在私有里voiddfs(intv){visited[v]=true;//记录该点被访问connected[v]=ccount;/
新时代&农民·2025-01-28 14:56

【C++动态规划】2547. 拆分数组的最小代价|2019

令trimmed(subarray)作为子数组的一个特征，其中所有仅出现一次的数字将会被移除。例如，trimmed([3,1,2,4,3,4])=[3,4,3,4]。
闻缺陷则喜何志丹·2025-01-28 14:55

手撕Diffusion系列 - 第八期(end) - Diffusion推理

手撕Diffusion系列-第八期(end)-Diffusion推理目录手撕Diffusion系列-第八期(end)-Diffusion推理DDPM原理图DDPM反向去噪DIffusion推理代码Part1
小菜鸟博士·2025-01-28 13:52

思维导图 代码示例（java 架构）

Spring框架中Bean的生命周期在Spring框架中，Bean的生命周期包括从创建到销毁的一系列步骤。理解这些步骤有助于更好地管理和调试Spring应用程序。以下是SpringBean的生命周期阶段及其详细说明。SpringBean的生命周期阶段实例化：Spring容器创建Bean的实例。属性设置：Spring容器调用setter方法为Bean的属性赋值。Aware接口方法调用：如果Bean实
用心去追梦·2025-01-28 12:18

python制作日历_Python如何绘制日历图和热力图

本文以2019年全国各城市的空气质量观测数据为例，利用matplotlib、calmap、pyecharts绘制日历图和热力图。在绘图之前先利用pandas对空气质量数据进行处理。
weixin_39692847·2025-01-28 12:45

异或哈希.

这棵苹果树可以看作一张n个点n-1条边的无向连通图，小B觉得这颗苹果树很脆弱，因为只要剪断任意一条边，苹果树就不连通了，于是他给苹果树新加了m条边。
我爱游戏啊啊啊啊啊啊·2025-01-28 12:45

【ComfyUI专栏】ComfyUI部署质谱CogVideo自定义节点生成视频效果

智谱是一家北京的科技公司，通过提供了各类对话助手和文生图、文生视频等等各类的AI功能，大家可以通过访问网站来了解到质谱的产品，目前有非常多的不同的智谱产品。
雾岛心情·2025-01-28 11:11

类和对象—封装及导语—C++

1.类和对象定义C++面向对象的三大特征封装，继承，多态。对象C++认为万事万物皆为对象，对象有其属性和行为。
逐光沧海·2025-01-28 11:38

【Matlab高端绘图SCI绘图模板】第006期 对比绘柱状图 （只需替换数据）

1.简介柱状图作为科研论文中常用的实验结果对比图，本文采用了3组实验对比的效果展示图，代码已调试好，只需替换数据即可生成相关柱状图，为科研加分。
小熊科研路（同名GZH）·2025-01-28 10:00

遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响

解决方案：通常将大图裁剪为小尺寸的补丁（patches），例如256x256或512x512。小尺寸图像：显存占用低，但可能丢失全局上下文信息（如大面积地物分布），影响模型对复杂场景的理解。
司南锤·2025-01-28 08:18

使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练，出现样本不均衡训练效果问题

示例：原图中“道路”占比5%，若裁剪为256x256的小图，部分小图中可能
司南锤·2025-01-28 08:18

使用 rasterstats 库进行栅格与矢量数据的空间分析

栅格数据通常代表像素网格，如遥感影像或土地利用图，而矢量数据则通常表示具体的地理实体，如行政区划或土地边界。如何有效地结合这两类数据进行空间分析是许多地理研究中的关键问题。
xyt556_CUMT·2025-01-28 07:42

#深度学习：从基础到实践

它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型，能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。
single_ffish·2025-01-28 07:41

【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析

揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析文章目录【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析前言一、使用高分6号遥感影像结合深度学习对梦柯冰川的研究方向1.冰川边界自动化提取2.冰川变化动态监测3.冰川分类与分布特征分析二
985小水博一枚呀·2025-01-28 06:38

软件测试学习路线

软件测试基础知识内容软件测试职业以及发展定位软件测试的概述&原则软件测试的策略及详细讲解软件测试的生命周期软件测试工作流程软件需求分析制作详解软件测试计划的编写软件测试用例的常用方法–等价类，边界值软件测试用例的常用方法–因果图，
IT菇凉·2025-01-28 04:23

预训练语言模型

这种学习能力使得预训练模型可以捕获数据的复杂结构和特征，并且在后续的特定任务上进行微调，从而提高模型在目标任务上的性能。
Algorithm_Engineer_·2025-01-28 04:51

智能工厂的设计软件 应用场景的一个例子： 为AI聊天工具添加一个知识系统 之19 再次重建 之4 职业能力程度(成熟度&进化度：集成&演进)评价 CSR 祖传代码：AI操作系统 之2

目两者并举使能二者并进的偏序序积-斜成线（有秩-纲举目张），左边的行矢--横成行（有序-科目），顶上的列簇--竖成列（有线性-纲领）：语法类型Type（智能化&公理化=自动化，有序&线性=简单链chains），语用单调概念格规范图（
一水鉴天·2025-01-28 04:46

day6手机摄影社区，可以去苹果摄影社区学习拍摄技巧

逛自己手机的社区：即××（手机牌子）摄影社区拍照时防止抖动可以控制自己的呼吸，不要大喘气拍一张照片后，如何简单的用手机修图？
今天会营业·2025-01-28 03:10

YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合ASFF（自适应空间特征融合），全网首发

摘要一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略，称为自适应空间特征融合（ASFF）。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制不一致的方法，从而提高了特征的尺度不变性，并引入了几乎免费的推理开销。
挂科边缘·2025-01-28 02:32

自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合

代码：#导入必要的库importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据集：二维数据，其中第一列是特征x，第二列是目标值ydata=[[
〖是♂我〗·2025-01-28 02:00

使用 PyTorch 实现逻辑回归：从数据到模型保存与加载

1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。在本示例中，我们手动创建了一个简单的二维数据集，包含两类数据点。第一类数据点的标签为0，第二类数据点的标签为1。
弥树子·2025-01-28 02:29

【机器学习】 自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用tensorflow框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。
加德霍克·2025-01-28 01:26

思维导图 代码示例（java 架构)

思维导图概述Dubbo分布式事务概念分布式系统中确保多个服务之间的操作要么全部成功
用心去追梦·2025-01-28 01:25

vue项目中所使用的element-UI / echarts

高清版思维导图见后台管理项目地址1.login登录页面表单在Form组件中，每一个表单域由一个Form-Item组件构成，表单域中可以放置各种类型的表单控件，包括Input、Select、Checkbox
Stephy_Yy·2025-01-28 01:53

记服务器遭遇ssh攻击及应对过程

grep-o'[0-9]\{1,3\}\.[0-9]\{1,3\}\.[0-9]\{1,3\}\.[0-9]\{1,3\}'/var/log/secure|sort|uniq-c可以看到每个ip的访问次数（其实图没截完
sunhao06·2025-01-28 00:21

左右联动布局效果

效果图：{{item.title}}{{item}}-->基础信息组织信息教育与社会信息资产信息土地信息（7块，3.68亩）补贴信息补贴信息（7项）信用评价-->-->取消确认conststepList
qq_Girl200·2025-01-28 00:51

华为交换机链路聚合使用ENSP模拟器进行实验

二、华为ENSP模拟器仿真图华为交换机LSW1和LSW2端口G0/0/2、G0/0/3实现链路聚合，这2个交换机通过静态路由实现2个不同网段V10、V20互通。
皓月盈江·2025-01-27 23:11

算法种常见的混沌映射是什么

一、定义与特征1.定义混沌映射是描述非线性系统中，通过简单规则产生的复杂、不可预测的行为。这些系统对初始条件非常敏感，即使是微小的初始差异也会导致系统结果的巨大不同，这种现象称为“混沌”。
搏博·2025-01-27 23:39

使用ensp搭建内外互通，使用路由跨不同vlan通信。

1.网络拓扑图2.规则（1）允许（自己）ping通内外网，内外网随便一个pc就可以.（2）允许（电信）ping通内外网，内外网随便一个pc就可以（时间问题不做了）（3）允许（移动）ping通内外网，内外网随便一个
喜欢研究新东西·2025-01-27 23:08

spring配合hibernate报错：sessionFactory or hibernate

本文包含5大核心排查方向及对应的修复流程图。错误原理深度解析SessionFactory是Hibernate的核心接口，负责创建Sessi
·2025-01-27 22:46

Spring AI 更新：支持OpenAI的结构化输出，增强对JSON响应的支持

下图展示了本次扩展的实现结构，如果对于当前实现还不够满意，需要扩展的可以根据此图来着手理解分析进行下一步扩展工作。使用样例
·2025-01-27 22:45

构建高可用系统设计OpenStack、Docker、Mesos和Kubernetes(简称K8s)

一、业务层根据主要业务范畴的分类和特征提取，抽象出独立的业务系统，分别统计系统的用户角色群体、访问量、计算量。
葡萄爱·2025-01-27 21:31

【含文档+PPT+源码】智慧养老服务的小程序

软件工具等所有资料2.带你从零开始部署运行本套系统3.该项目附带的源码资料可作为毕设使用智慧养老服务系统的重要核心功能包括用户注册、用户登录、浏览商品、商品购买、浏览护工服务、护工服务预约等，以下为项目功能模块图：
小咕聊编程·2025-01-27 21:00

冯.诺伊曼结构与哈佛结构区别

冯.诺伊曼结构的处理器使用同一个存储器，经由同一个总线传输，如下图所示：图冯.诺伊曼结构冯.诺伊曼结构处理器具有以下几个特点：必须有一个存储器；必须有一个控制器；必须有一个运算器，用于完成算术运算和逻辑运算
冬日黎明·2025-01-27 20:23

【深度学习】Squeeze-and-Excitation (SE) 模块优势解读

Squeeze-and-Excitation(SE)模块优势解读文章目录1概念辨析—下采样和上采样2Squeeze-and-Excitation(SE)3压缩（Squeeze）4激励（Excitation）5scale操作6相乘特征融合
理想不闪火·2025-01-27 19:46
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