特征多第8页

旋翼机自主着陆-主要技术难点

如何进行导航中远距离目标部分容易被遮挡，如何进行目标检测在光线条件较差的环境下，目标检测出现误判和无法工作的情况近距离目标在视场中占据较大部分，飞机的剧烈姿态变换容易引起目标丢失受到飞机震动和相机抖动限制，特征点提取误差较大

兜兜有糖_DC·2025-03-12 02:17

无人机动态追踪技术难点与距离分析！

多目标跟踪与遮挡处理**：目标被遮挡或短暂消失时，需通过轨迹预测或特征匹配恢复跟踪，对算法的记忆能力和实时性要求极高。实时性要求**：算法需

云卓SKYDROID·2025-03-12 01:15

Native 崩溃解析工具

支持多平台（Linux、Windows、macOS），并提供Shell和Batch脚本便于使用。

JT-999·2025-03-12 01:14

为什么说Unity引擎支持跨平台

Unity引擎支持跨平台的主要理由包括以下几点：多平台发布：Unity引擎允许开发人员使用相同的代码和资源来构建应用程序和游戏，并在多个平台上发布，包括Windows、Mac、Linux、iOS、Android

你一身傲骨怎能输·2025-03-12 01:42

设计模式：观察者模式

一、模式定义观察者模式属于行为型设计模式，用于建立对象间的一对多依赖关系。当主题（Subject）状态变化时，所有依赖的观察者（Observer）会自动收到通知并更新。

·2025-03-12 00:47

智驾技术全链条解析

TrustZone_·2025-03-12 00:28

7.2 奇异值分解的基与矩阵

这是因为XXX中的特征向量有三个大问题：它们通常并不正交，并不总是有足够数量的特征向量，并且Ax=λxA\boldsymbolx=\lambda\boldsymbolxAx=λx

passxgx·2025-03-11 23:24

华为OD E卷 #16 机场航班调度

题目A市机场停放了多架飞机，每架飞机都有自己的航班号CA3385，CZ6678，SC6508等，航班号的前2个大写字母（或数字）代表航空公司的缩写，后面4个数字代表航班信息。

时光回响·2025-03-11 23:53

时间序列预测之移动平均法预测模型

时间序列预测之移动平均法预测模型1.时间序列预测法概述1.1时间序列的基本特征1.2时间序列的分类1.3时间序列的影响因素分析2移动平均数预测模型2.1一次移动平均法2.2二次移动平均法2.3基于Python

皖山文武·2025-03-11 23:20

2025年工业智能对讲机有多智能？数据采集+AI不在话下！

在工业通信领域，对讲机始终是不可替代的即时交互工具。但传统设备仅能实现基础语音传输的局限性，已难以满足现代工业对效率与智能化的需求。遨游通讯推出的新一代智能对讲机，凭借DeepSeek本地化部署与模块化数据采集能力，实现了语音交互的智能升级，并通过红外热成像、NFC、工业内窥镜等专业模块的深度融合，构建起覆盖现场感知、数据分析与决策支持的闭环体系。AOROM55G智能对讲机传统的对讲机往往只能进行

AORO_BEIDOU·2025-03-11 22:18

考研复习时间规划：从迷茫到高效备考的进阶之路

一、考研复习的时间特征考研复习具有明显的阶段性特征。基础阶段需要全面梳理知识体系，强化阶段着重攻克重点难点，冲刺阶段则要进行查漏补缺和模拟训练。

闲虎考研·2025-03-11 22:16

跨领域算法安全优化与可解释实践

内容概要作为系统性研究框架，《跨领域算法安全优化与可解释实践》从算法研发的全生命周期切入，重点解决多领域交叉应用中的核心矛盾。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:43

智能算法安全与跨领域创新实践

当前研究重点围绕算法可解释性增强、动态风险评估及数据安全防护展开，通过融合联邦学习的分布式协作框架、量子计算的算力突破以及注意力机制的特征聚焦能力，构建起多模态技术融合的创新路径。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:13

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——10.感知机（激活函数）

2.1异或问题2.2单隐藏层2.3激活函数2.3.1logistics函数/sigmoid激活函数2.3.2tanh函数2.3.3sigmoid函数和tanh函数的异同/优缺点2.3.4relu2.4多类分类

吨吨不打野·2025-03-11 21:08

大模型全军覆没，中科院自动化所推出多图数学推理新基准 | CVPR 2025

关注前沿科技量子位挑战多图数学推理新基准，大模型直接全军覆没？！事情是这样的。

·2025-03-11 20:10

定期备份数据库：基于 Shell 脚本的自动化方案

直到某天真出问题了，才意识到自己平时有多“懒”。我相信很多人跟我一样，觉得这东西看起来麻烦，等到数据库挂了、数据丢失了，才感叹自己怎么就没提前准备好呢？

·2025-03-11 20:08

Java开发效率的秘密武器：AI如何重塑你的编码体验？

或者“为什么别人写代码比我快那么多？”今天，我们将揭开一个鲜为人知的秘密——AI正在悄然改变我们的编码方式。在这篇文章中，我将带领你走进Java与AI结合的奇妙世界，揭示那些从未被详细讲述的细节。

Leaton Lee·2025-03-11 20:58

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

不同存储器组织和交叉编址技术的工作方式及举例说明

不同存储器组织和交叉编址技术的工作方式及举例说明本节介绍内存系统中常见的组织方式以及如何通过交叉编址来提高存储器性能，主要内容包括：多模块存储器单体多字存储器多体并行存储器高位交叉编址（顺序方式）低位交叉编址

海大超级无敌暴龙战士·2025-03-11 19:52

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

CV如何开启多摄像头并且多线程

常规importcv2cv.imshow("窗口名称",照片)这个是开启窗口最为常见的方式开启摄像头读取图片一个简易的开启本机摄像头重要语句cv2.VideoCapturecap1.readimshowreleasedestoryAllWindowsimportcv2cap1=cv2.VideoCapture(0)#开启本机的摄像头#也可以是视频流#cap2=cv2.VideoCapture("r

艾米莉亚小汉堡·2025-03-11 18:14

【算法】BFS(最短路径问题、拓扑排序)

sharetype=blogcolumn&sharerId=12862161&sharerefer=PC&sharesource=qinjh_&sharefrom=from_link目录边权为1的最短路径问题多源

秦jh_·2025-03-11 18:44

储能变流器硬件工程师能力提升路径

储能变流器（PCS，PowerConversionSystem）作为储能系统的核心部件，其硬件设计涉及电力电子、控制理论、热管理、电磁兼容（EMC）等多领域技术。

DOMINICHZL·2025-03-11 17:08

针对AF调试过程中PD多窗机制是如何打分的

在AF（自动对焦）调试中，PD多窗机制（PhaseDetectionMulti-Window）是提升相位对焦精度和鲁棒性的关键技术，其核心是通过在画面中划分多个相位检测窗口，分别计算各窗口的相位差（PhaseDifference

爱写BUG的长歌·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

【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

逆天！外包都开始嫌弃外包了。。。

很多大厂项目一多、人手不够的时候

·2025-03-11 15:30

目标检测

1.概念：目标检测是识别图片中物体并确定其位置的多任务技术，面临目标种类数量多、尺度不均、外部环境干扰等问题。

煤烦恼·2025-03-11 15:22

《Quick Start Kubernetes》读后感

看到《QuickStartKubernetes》的作者对自己所写的书持续地更新，被这种认真打动了，外加这本书只有100多页，所以选择了这本书作为入门k8s的教材。二、这本书写了什么？

·2025-03-11 15:25

有趣的学习Python-第十篇：Python的“魔法宝库”：标准库之旅

接下来，让我们一起探索Python的“魔法宝库”，看看这些“魔法工具”到底有多神奇！10.1操作系统接口：与“魔法世界”互动os模块就像是一个“魔法接口”，可以帮助你与操作系统进行互动。你可以用

王盼达·2025-03-11 15:18

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

Webpack打包构建流程

在前端有非常多的资源，如css、js、vue、vue、图片、字体等。

码上跑步·2025-03-11 13:08

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

异地收款被拦截？一文读懂聚合二维码风控解决方案

随着移动支付的普及，许多商家使用聚合二维码实现多平台收款。但近期不少用户反馈"人在外地扫自家二维码付款却被风控拦截"，这不仅影响经营效率，还可能引发资金冻结风险。

畅联支付·2025-03-11 12:30

50 种不同编程语言的“Hello World”，你知多少？

通常程序员会使用多种编程语言，多的甚至实现了十几种。还有一种称为TTHW（Timeto“Hello,World!”）的方法，来衡量程序员创建一个新的“Hello,World!”程序的时间。

逗逗逗逗666·2025-03-11 12:29

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

Docker高级应用-限制容器的cpu和内存

一、为什么要用docker限制容器的cpu和内存1.资源隔离与公平分配防止资源争用：在多容器环境中，限制CPU和内存可以避免某个容器占用过多资源，影响其他容器的运行。

云原生的爱好者·2025-03-11 12:25

内容中台的核心架构是什么？

应用层通过可配置化组件对接多终端场景，确保知识库构建

清风徐徐de来·2025-03-11 10:44

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

二手劳力士价格暴跌，跌幅比房价还高，昔日的保值神器，怎么一下子就跌了这么多？

二手劳力士价格暴跌的现象，是多重因素共同作用的结果，涉及市场供需失衡、品牌策略调整、经济环境变化以及消费观念转型等。以下从核心原因、市场影响和未来趋势三个维度展开分析：一、暴跌的核心原因供需失衡：稀缺性泡沫破裂劳力士曾通过严格控制年产量（过去十年约100万只/年）和配货规则维持稀缺性，但2022年增产至124万只后，专卖店提货周期从数年缩短至60天，直接刺破了“稀缺神话”。同时，劳力士推出官方认证

日记成书·2025-03-11 09:37

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

在windows上通过idea搭建doris fe的开发环境（失败案例，很多报错都是因为我是离线环境编译，还是得联网可能会顺利点）

以下是基于Windows10+CentOS环境通过IntelliJIDEA搭建DorisFE开发环境的完整指南，整合多份部署文档的关键步骤和避坑要点：一、前置环境准备1.准备Linux环境，可以使用CentOS7

fzip·2025-03-11 09:32

【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

PAT乙级真题（2014·冬）

这才是重点(┬┬﹏┬┬)，让我多瞧了20分钟1034、有理数四则运算-（解析）-该死的，longlong，坏我青春(┬┬﹏┬┬)1035、插入与归并-（解析）-插入排序与归并排序方法继续学习喽::传送门

ん贤·2025-03-11 08:54

doris：Elasticsearch

ElasticsearchCatalog除了支持自动映射ES元数据外，也可以利用Doris的分布式查询规划能力和ES(Elasticsearch)的全文检索能力相结合，提供更完善的OLAP分析场景解决方案：ES中的多index

向阳1218·2025-03-11 07:20

Apipost一站式API工具评测：整合Postman+Swagger+JMeter三大功能，打造全流程开发解决方案

Apipost=Postman+Swagger+JMeter然而，这种多工具的方法存在诸多挑

·2025-03-11 07:42

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

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