特征增强

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

论文解读 | 《忍冬桑黄发酵产黄酮类化合物的研究》

出版日期：2022年发表刊物：《中南林业科技大学》论文作者：朱姝枚桑黄（Sanghuangporus）是一种传统的药用真菌，具有显著的免疫增强和抗肿瘤功效。
桑黄研究员·2025-03-21 17:54

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

设计模式--增强工厂、安全工厂

增强工厂//通过类来创建对象functionPeople(name,age,sex){this.name=name;this.age=age;this.sex=sex;}//方法People.prototype.intro
ଲ218·2025-03-21 16:20

【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）

与仅适用于方阵的特征分解不同，SVD可以应用于任何矩阵，使其成为一种多功能工具。在这里煮啵将分解SVD背后的理论，通过手动计算示例进行分析，并展示如何在Python中实现SVD。
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

【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

锥面箍接/快拆环突破！拆装效率飙升200%，终结机器人螺丝拆装时代

宇树科技弹性散热架构让四足机器人稳定性提升40%核心价值杭州宇树科技通过弹性接触式散热仓盖与导流件协同设计，实现计算单元散热效率提升32%且抗冲击性能增强40%，攻克四足机器人高热工况下的核心组件易损难题
CodePatentMaster·2025-03-21 12:42

如何用大模型评估大模型——PAI-Judge裁判员大语言模型的实现简介

但是如何对一个开放式生成LLM进行效果评估，尤其在知识问答、客服对话、内容合规、RAG（检索增强生成）等场景中，目前主流的评测方式仍存在一定的局限性：人工标注：成本高昂、效率低下；传统的自动化评估
·2025-03-21 12:08

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

YOLOv12优化：图像去噪 | AAAI2025 Transformer |一种基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构 ，结合空间和通道自注意力层来增强网络能力

TBSN遵循扩张BSN的架构原则，并结合空间和通道自注意力层来增强网络能力。
AI小怪兽·2025-03-21 10:56

无人机喊话系统：空中扩音器的科技密码！

技术核心：空中声波系统的三重架构1.声源处理中枢支持双模输入：麦克风实时采集与数字音频导入搭载DSP数字信号处理器，实现动态降噪（信噪比＞70dB）自适应EQ调节，针对不同场景优化频响曲线（如灾害现场增强低频穿透力
云卓SKYDROID·2025-03-21 10:54

CAN协议简介：从基础到高级应用

典型应用场景二、物理层解析2.1信号规范2.2网络拓扑三、数据链路层机制3.1帧类型对比3.2非破坏性仲裁3.3错误处理机制四、帧结构详解4.1标准数据帧结构4.2扩展帧结构五、高级特性5.1CANFD协议增强
New_Teen·2025-03-21 10:23

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

智见未来：多大模型协同的数据分析新范式

利用多个LLM的协同能力，可以增强数据分析的多角度解读、减少单一模型的偏差，并优化洞察生成的深度和精准度。
一ge科研小菜菜·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

10篇R1相关的研究全面汇总，万字思考！

其核心就是如何进一步增强LLM的能力。本文中的相关阅读，可以在主页找到对应文章：主页地址：https://yam.gift/基本框架首先是整体的框架，如下所示。
·2025-03-21 07:28

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

Spring Boot 3.4.0 发布：功能概览与示例

SpringBoot3.4.0带来了许多增强功能，使现代应用开发更加高效、便捷和强大。以下是最新功能的完整概述，以及一些帮助您快速入门的代码示例。
小DuDu·2025-03-21 04:08

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

暗光增强技术研究进展与产品落地综合分析（2023-2025）

一、引言暗光增强技术作为计算机视觉与移动影像领域的核心研究方向之一，近年来在算法创新、硬件适配及产品落地方面取得了显著进展。
AndrewHZ·2025-03-21 02:21

算力技术演进与多场景融合路径

当前技术图谱中，芯片制程突破与架构创新持续推动算力密度提升，如5nm以下先进工艺与存算一体设计显著增强运算单元效率。与此同时，模型压缩、数据预处理等算法优化手段使单位算力产出提高30%以上。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

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

内容概要本研究围绕联邦学习算法的安全性优化与模型可解释性增强展开系统性探索。
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

H800核心性能优化技术

其技术突破聚焦于张量核心重构带来的计算密度提升、混合精度运算对资源利用率的增强，以及智能散热方案在复杂负载场景下的稳定性保障。
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

重构革命：如何通过C#代码优化实现软件的华丽转身

这时，代码重构就成为了提升系统性能、增强可读性和简化后续开发工作的关键手段。
墨夶·2025-03-21 00:38

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

YOLO11改进-模块-引入频率谱动态聚合模块FSDA 去除噪声

本文将其与YOLOv11相结合，增强YO
一勺汤·2025-03-20 22:46

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

Java泛型

Java泛型是Java5引入的一项重要特性，旨在增强类型安全、减少代码冗余，并支持更灵活的代码设计。
lgily-1225·2025-03-20 20:57

ArkTS 基础语法介绍

它基于TypeScript（TS），并在此基础上进行了增强和优化，提供了声明式UI范式、状态管理支持等能力，帮助开发者以更简洁、自然的方式开发应用。
怀男孩·2025-03-20 20:26

设计模式-责任链模式

核心目标是解耦请求发送者与接收者，让多个对象都有机会处理请求，增强系统的灵活性和可扩展性。
小九没绝活·2025-03-20 19:54

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

https证书获取的方法及好处

获取HTTPS证书不仅能提升网站的安全性，还能增强用户信任度和提升搜索引擎排名。本文将详细介绍获取HTTPS证书的几种常见方法及其各自的优势，并通过图表和流程图帮助理解其工作原理。
·2025-03-20 18:03

【机器视觉】少量样本图片情况下的图片识别技术方案

以下是一些应对小样本问题的有效方案：1.数据增强（DataAugmentation）通过对现有样本进行各种变换来生成更多的训练数据，例如：几何变换：旋转、缩放、平移、翻转等。
yuanpan·2025-03-20 16:01

MyBatis-Plus核心功能与实战案例

MyBatis-Plus核心功能与实战案例，代码示例基于SpringBoot3.x+MyBatis-Plus3.5.3：一、MyBatis-Plus基础篇1.简介与核心优势MyBatis-Plus（MP）是MyBatis的增强工具
千层冷面·2025-03-20 16:00

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
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