特征层面第4页

图像处理篇---图像预处理

文章目录前言一、通用目的1.1数据标准化目的实现1.2噪声抑制目的实现高斯滤波中值滤波双边滤波1.3尺寸统一化目的实现1.4数据增强目的实现1.5特征增强目的实现：边缘检测直方图均衡化锐化二、分领域预处理

Ronin-Lotus·2025-03-20 02:00

代码逐行解析 | 教你在C++中使用深度学习提取特征点

点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达扫描下方二维码，加入3D视觉技术星球，星球内汇集了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：最新顶会论文、书籍、源码、视频（近20门系统课程[星球成员可免费学习]）等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，就加入我们吧。作者：泡椒味的口香糖|来源：3DCV添加微信：dddvision

3Ｄ视觉工坊·2025-03-20 01:26

2025年毕设ssm校园二手交易平台论文+源码

系统程序文件列表开题报告内容选题背景关于校园二手交易平台的研究，现有成果多集中于社会综合型平台（如闲鱼、转转）的商业模式分析，或理论层面的共享经济模型探讨，而针对高校场景特殊性（如用户密度高、交易标的额小

锦程学长--毕设程序·2025-03-20 01:54

错排（数学层面）

错排，即对于n个物品，每个物品有一个对应的位置，但是在排列时将他们全部错开放置，并计算有n个物体时，错排共有几种排列可能假设位置标号为a~z对于选定的A物体,将它放到b位置排列的第一种可能，B物体放到a位置剩下的物体排列时的总可能次数为f(n−2)f(n-2)f(n−2)排列的第二种可能，B物体放到除a、b以外的位置此时，可以把B物体当成原本应该放到a位置，但是此时要把除b位置以外的n-1个位置错

想做后端的小C·2025-03-20 01:17

3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）

摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术，提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析，最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。

夏末之花·2025-03-20 00:42

python ansys workbench联动_【干货】如何在ANSYS WORKBENCH中关联几何模型和有限元模型...

但是当我们在WB中使用模型操作时，有时候需要选择几何特征，如在圆孔面上施加圆柱支撑，而此时对象只有单元节点信息，并无体面线的几何信息，该怎么办呢？

weixin_39644377·2025-03-19 23:07

信创系统安全优化与持续改进策略有哪些？

以下从技术、管理、组织等多个维度提出系统性策略，并结合实际场景展开说明：一、技术层面的安全优化策略1.核心组件安全加固国产化组件漏洞管理：建立针对国产操作系统（如统信UOS、麒麟）、数据库（达梦、OceanBase

weixin_37579147·2025-03-19 23:37

python ansys workbench联动_如何在ANSYS WORKBENCH中关联几何模型和有限元模型

但是当我们在WB中使用模型操作时，有时候需要选择几何特征，如在圆孔面上施加圆柱支撑，而此时对象只有单元节点信息，并无体面线的几何信息，该怎么办呢？

YUNYA麻麻·2025-03-19 23:07

【免费】1952-2020年全国人均GDP数据

1952-2020年全国人均GDP数据1、时间：1952-2020年2、来源：国家统计局、统计年鉴3、指标：全国人均GDP4、范围：全国层面5、指标解释：人均GDP（GrossDomesticProductpercapita

2501_90487648·2025-03-19 23:02

计算机端口的作用

1.端口的基本概念端口是软件层面的概念，用于标识同一设备上的不同网络服务。端口号是0~65535之间的整数，由操作系统管理。

U_p_·2025-03-19 21:22

机器学习流程—数据预处理清洗

文章目录机器学习流程—数据预处理清洗定义问题数据预处理数据加载与展示重复数据处理数据类型空值处理无关特征删除数据分布删除异常值生成标签和特征数据分割机器学习流程—数据预处理清洗数据处理是将数据从给定形式转换为更可用和更理想的形式的任务

不二人生·2025-03-19 21:50

游戏成瘾与学习动力激发策略研究——了解“情感解离”“创伤理论”

核心特征1、意识分裂现实解离：感到身体或环境“不真实”（如玩游戏时出现“灵魂出窍”般的视角抽离）情感隔离：能描述事件但无法体验对应情绪（如你通

*TQK*·2025-03-19 21:18

计算机网络——绪论

概述物理层链路层网络层传输层应用层复习课实验课一、计算机网络的基本概念•21世纪的一些重要特征就是数字化、网络化和信息化，是一个以网络为核心的信息时代。

systemyff·2025-03-19 19:38

css动画详解

过渡是CSS3中具有颠覆性的一个特征，可以实现元素不同状态间的平滑过渡（补间动画），经常用来制作动画效果。

丸子猪的dady·2025-03-19 18:30

计算机技术：哈佛架构

1.哈佛架构简介哈佛架构（HarvardArchitecture）是一种计算机设计模型，与冯诺伊曼架构不同，其核心特征是将程序指令和数据分开存储和传输。

InnoLink_1024·2025-03-19 18:29

联核科技AGV无人叉车有哪些常见的安全防护措施？

联核科技的AGV无人自动化叉车作为自动化设备，它的安全防护措施通常涵盖多个层面，以确保在复杂环境中安全运行。

m0_66581510·2025-03-19 17:19

【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？

1.背景介绍2.理论基础2.1分布差异（DomainShift）2.2迁移学习理论（TransferLearningTheory）2.3领域不变特征（Domain-invariantFeatures）

985小水博一枚呀·2025-03-19 17:48

Transformer精选问答

EncoderBlock包含两个子模块,分别是多头自注意力层,和前馈全连接层.多头自注意力层采用的是一种ScaledDot-ProductAttention的计算方式,实验结果表明,Multi-head可以在更细致的层面上提

EmbodiedTech·2025-03-19 16:16

迁移学习基础知识

原理：对于浅层的网络结构，他们学习到的角点信息和纹理信息都是通用的，将学习好的浅层网络的信息迁移到新的网络中，这样新的网络也拥有了识别底层通用特征的能力，从而能加快网络学习新的数据集的高维特征。

zhooooooou·2025-03-19 16:44

什么是机器视觉3D引导大模型

挑战与未来趋势等方面综合分析：一、技术架构与核心原理多模态数据融合与深度学习3D视觉引导大模型通常整合RGB图像、点云数据、深度信息等多模态输入，通过深度学习算法（如卷积神经网络、Transformer）进行特征提取与融合

视觉人机器视觉·2025-03-19 16:42

基于粒子滤波与卡尔曼滤波的锂离子电池放电时间预测与使用特征研究

基于粒子滤波与卡尔曼滤波的锂离子电池放电时间预测与使用特征研究一、研究背景与意义锂离子电池作为现代储能系统的核心组件，其放电时间（End-of-DischargeTime,EOD）的准确预测对电池管理系统

算法如诗·2025-03-19 16:10

HarmonyOS Next 用户认证应用

一、HarmonyOSNext用户认证的进阶功能生物特征认证的高级特性HarmonyOSNext在生物特征认证方面引入了多项先进技术。指纹认证通过活体检测技术，能够

·2025-03-19 16:12

【机器学习】主成分分析法（PCA）

PCA通过选择最重要的特征，将高维数据映射到低维空间，同时保持数据间的关系，实现降维和去

若兰幽竹·2025-03-19 15:31

C++学习笔记:函数重载及函数模板

----一般完成类似的工作，但一定使用不同的参数列表（函数特征标）。

etp_·2025-03-19 14:26

深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用

深入探索PyTorch在语音识别中的应用在本篇博客中，我将分享如何使用PyTorch进行语音识别任务，重点围绕环境配置、数据预处理、特征提取、模型设计以及模型比较展开。

Zoro｜·2025-03-19 13:19

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析

卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分类或回归计算。

·2025-03-19 11:37

AI模型技术前沿与跨场景应用实践

内容概要当前AI模型技术正呈现多维度突破与跨领域融合的特征。

智能计算研究中心·2025-03-19 11:36

医疗影像联邦学习可解释性算法研究

通过引入动态特征选择机制与可解释性注意力模块，算法在保持数据本地化处理的同时，实现了关键病灶特征的跨域关联与可视化解析。研究同步整合自动化数据增强流程与多维度评估指标（如F1值、召

智能计算研究中心·2025-03-19 11:36

算力未来演进与多场景创新

从技术架构层面来看，异构计算通过整合CPU、GPU、FPGA等多元芯片实现性能跃升，边缘计算则借助分布式节点降低时延并提升响应效率，而量子计算在特定领域的指数级加速潜力已进入验证阶段。

智能计算研究中心·2025-03-19 11:06

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（4）数据转换

所有TorchVision数据集都有两个参数——transform来修改特征，target_transform来修改标签——接受包含转换逻辑的可调用项。

Fansv587·2025-03-19 11:01

JavaScript 性能优化实战【详细指南】

#JavaScript性能优化实战#JavaScript性能优化实战JavaScript作为现代Web开发的核心技术，其性能优化涉及多个层面，包括计算效率、DOM操作、异步处理、内存管理、网络请求优化等

AI筑梦师·2025-03-19 09:15

c# 正则表达式基础知识

一、使用原理模式匹配机制：在C#中，正则表达式通过定义一种模式来描述文本的特征。例如，\d表示匹配任意一个数字字符。

观无·2025-03-19 07:28

扫盲系列--Web3智能合约+Solidity简介

web3.0这个概念我听说过，核心特征是去中心化、开放性、隐私保护和数据所有权回归个人。Web1.0是信息浏览时代，Web2.0是用户参与和社交网络时代，Web3.0是去中心化与智能化时代。

「已注销」·2025-03-19 07:26

消融实验（Ablation Study）

消融实验（AblationStudy）定义：消融实验是一种科学研究方法，通过逐步移除模型、算法或系统中的某个组件（如模块、层、特征、数据等），观察其对整体性能的影响，从而验证该组件的必要性和有效性。

xwhking·2025-03-19 06:20

大模型学习方法之——大模型技术学习路线

丁元英说：“透视社会有三个层面，技术，制度与文化”；同样的，技术学习同样有三个层面，理论，实践和应用，三者相辅相成，缺一不可。技术的意义在于解决问题01—大模型技术学习的理论，实践

hhaiming_·2025-03-19 06:44

Python 中的导包（import）：从入门到实践 | 搞计算机的研究生们求你们看看吧

本文将从基础到稍微进阶的层面，为你详细介绍Python的导包方式与常见用法。一、为什么要导包？举个生活中的例子：如果你要砍木头，需要一把斧子或电锯；如果你要拔钉子，需要钳子或起子

迪菲赫尔曼·2025-03-19 06:12

全面解析手机租赁平台开发的关键要素与实施策略

红点聊租赁·2025-03-19 05:33

MATLAB 控制系统设计与仿真 - 28

状态反馈极点配置问题就是：通过状态反馈矩阵K的选取，使闭环系统的极点，即(A-BK)的特征值恰好处于所希望的一组给定闭环极点的位置。

东雁西飞·2025-03-19 03:43

机器学习之向量化

文章目录向量化是什么为什么要向量化提升计算效率简化代码与增强可读性适配模型需求怎么做向量化数据预处理特征提取特征选择向量构建机器学习与深度学习中向量化的区别数据特征提取方式机器学习深度学习模型结构与复杂度机器学习深度学习计算资源需求机器学习深度学习数据规模适应性机器学习深度学习向量化是什么向量化是把数据转化为向量形式进行表示与处理的过程

珠峰日记·2025-03-19 01:35

RAG 在多模态数据处理中的应用探索：结合图像与文本生成

目录引言多模态数据处理的挑战与需求数据异质性与融合难题多样化应用场景的需求RAG在图像与文本生成中的应用架构图像检索与文本生成协同跨模态特征融合与生成关键技术与实现细节图像特征提取与表示文本检索与语义理解跨模态生成模型训练应用案例分析智能设计辅助医疗影像报告生成结论引言随着信息技术的飞速发展

hy098543·2025-03-18 22:40

智慧社区2.0

项目亮点1.技术架构层面✅多数据源整合（MySQL+Redis+HDFS+OSS）核心亮点：不仅仅是单一数据库，而是根据数据特性使用MySQL（结构化数据）+Redis（缓存）+HDFS（大数据存储）+

陈陈爱java·2025-03-18 19:53

代理IP在跨境电商中的合规使用边界解析

本文从法律条文、平台规则、技术适配三个层面，拆解代理IP在跨境电商场景中的合规边界，帮助企业在数据流动与风险防控间找到平衡点。一、法律红线：穿透式监管下的生存法则各国对代理IP的监管呈现两大趋势：欧盟

·2025-03-18 18:37

注意力机制：GPT等大模型的基石

你不会一一检查每个人的鞋子、裤子、头发，而是直接把目光锁定在衣服颜色，因为那是“最有辨识度的特征”。大脑就是这么高效工作的。注意力机制是模

·2025-03-18 17:33

OpenCV图像拼接（2）特征查找与图像匹配之基于仿射变换的图像匹配的一个类cv::detail::AffineBestOf2NearestMatcher

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::detail::AffineBestOf2NearestMatcher是OpenCV库中用于实现基于仿射变换的图像匹配的一个类。这个类主要用于在图像拼接流程中，寻找图像间的对应关系，并假设图像间存在仿射变换（即考虑缩放、旋转和平移的变换）。它通过使用“最佳

村北头的码农·2025-03-18 17:36

前端面试：ajax 和 xhr 是什么关系？

主要特征：异步操作：AJAX使得页面可以在后台与服务器进行数据交换，用

returnShitBoy·2025-03-18 16:28

yolov4

V4贡献：亲民政策，单GPU就能训练的非常好，接下来很多小模块都是这个出发点两大核心方法，从数据层面和网络设计层面来进行改善消融实验，感觉能做的都让他给做了，这工作量不轻全部实验都是单GPU完成，不用太担心设备了

zzh-·2025-03-18 16:28

VLLM专题（三十五）—多模态数据处理

为了在vLLM中实现各种优化，例如分块预填充和前缀缓存，我们使用BaseMultiModalProcessor来提供占位符特征标记（例如）与多模态输入（例如原始输入图像）之间的对应关系，基于HF处理器的输出

AI专题精讲·2025-03-18 16:56

【认知框架重构】

以下从底层逻辑到操作层面的深度分析：一、认知框架重构时空差理论：信息传播存在物理时滞（如跨境政策变化）、认知时滞（专业门槛导致的理解延迟）、传播层级衰减（信息在传递中的失真）熵增对抗模型：市场参与者维持信息优势需要持续负熵输入

调皮的芋头·2025-03-18 15:18

YOLOv8 的简介及C#中如何简单应用YOLOv8

改进的架构：包括更深的网络结构、更复杂的特征提取方法以及更高效的

码上有潜·2025-03-18 14:46

注意力机制+多尺度卷积

多尺度卷积先提供丰富的特征信息，注意力机制再从中筛选出关键信息，这样结合起来，不仅可以进一步提高模型的识别精度和效率，显著提升模型性能，还可以增强模型的可解释性。

一只小小的土拨鼠·2025-03-18 14:39

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