特征工成

深度学习_第二轮

损失函数对偏置和权重求导，x、y作为常量确实，当进行模型训练时，(x)和(y)分别代表输入特征和对应的输出值，它们以数据点对的形式存在，一个数据集中通常包含多对这样的数据。
Humingway·2025-03-06 22:16

XS9933,四通道多合一同轴高清解码芯片

关键特征：1、960H@25/30，720P@25/30/50/60，1080P@25/30，3M/4M@25/30，5M@20/25，6M@20，[email protected]/15，制式可扩展2、BT656x2//
IC15110264988·2025-03-06 22:44

【RX解码MIPI输出】XS9922B 4通道模拟复合视频解码芯片 功能对标TP2815

【RX解码MIPI输出】XS9922B4通道模拟复合视频解码芯片功能对标TP2815关键特征支持制式数字输出接口工作电压封装其他信息四路960H@25/30，720P@25/30/50/60，1080P
AUTO_15075675965·2025-03-06 22:44

YOLOv5的Conv是什么，Conv就是卷积吗（1）

卷积一定是一个输入矩阵（特征）和一个卷积核矩阵做图中这样的计算。我们可以想象输入的就是一张单通道的黑白图像，特征矩阵的每一个数字代表了颜色的深浅（简单理解）。卷积核就相当于一个特征提
hjs314159·2025-03-06 20:33

Python学习第九天

发序列化：序列化的对象返回成原来的对象（解封unpickling）。方式序列化和反序列化有下面五种方式pickle模块官网概念：pickle模块实现了对一个Python对象结
Leo来编程·2025-03-06 19:52

网络安全入门必知的攻击方法

作为网络安全从业者，必须深入理解常见攻击方法的原理、特征及防御策略。
·2025-03-06 18:03

TiDB系列之：使用Flink TiDB CDC Connector采集数据

TiDB系列之：使用FlinkTiDBCDCConnector采集数据一、依赖项二、Maven依赖三、SQLClientJAR四、如何创建TiDBCDC表五、连接器选项六、可用元数据七、特征一次性处理启动阅读位置多线程读取
快乐骑行^_^·2025-03-06 18:41

基于OpenCV的Java人脸识别系统设计与实现

该系统能够从图像中检测人脸，并通过深度学习模型提取特征进行比对，最终输出相似度评分及置信度等级。2.环境搭建为了确保项目顺利运行，请按照以下步骤配置开发环境：安装JDK：确保已安装JavaD
小呀白呀兔·2025-03-06 18:09

Python 机器学习 基础 之 模型评估与改进 【评估指标与评分】的简单说明

机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明一、简单介绍二、评估指标与评分1、牢记最终目标2、二分类指标1）错误类型2）不平衡数据集3）混淆矩阵4）考虑不确定性5）准确率-召回率曲线6）受试者工作特征
仙魁XAN·2025-03-06 18:38

20250304在飞凌OK3588-C的linux R4下提高温度控制阈值为95度

程工，请问rk3588的温度控制降频怎么关闭，我设置了温控策略为user_space，但是测试cpu核心温度到了85度还是会出现降频
南棱笑笑生·2025-03-06 16:51

JAVA开发技术学习规划 —— 给未来20年技术领航者的你

今天，我想将这份宝贵的经验凝聚成一份详实的技术学习规划，为即将踏上这条征途的你们，指引方向，助力你们在JAVA开发的道路上
_AndyLau·2025-03-06 15:44

构建一个支持精度、范围和负数的-Vue-数字输入框

因此，我想到了能否将这些功能抽象成一个通用的、可复用的组件，避免每次都写重复的逻辑。思路直接限制输入，处理好输入的内容，就可以避免复杂的校验
xChive·2025-03-06 15:42

L1与L2正则化：防止过拟合的双刃剑

L1正则化（Lasso）通过将不重要的特征权重归零来实现特征选择，适用于稀疏模型和高维数据集，但可能导致欠拟合。
XianxinMao·2025-03-06 14:31

消费级、工业级、汽车级、军工级、航天级芯片区别对比

汽车电子行业，经常会由于降本原因，听到“消规、工规、车规”方面的讨论。常见的芯片等级一般是按照使用温度、辐射、抗干扰等来分级。
LVXIANGAN·2025-03-06 14:30

手写数字识别项目：从原理到实践

其基本原理是将手写数字的图像转换为计算机能够处理的数字信号，然后通过特征提取和分类算法来判断该数字的具体值。常用的特征提取
北屿升：·2025-03-06 13:29

Flume-HBase-Kafka

Flume-HBase-Kafka一、各自介绍1.Flume简介和特征2.HBase简介和特征3.Kafka简介和特征二、通过Flume读取日志文件写入到Kafka中在写入HBase各自作用一、各自介绍
正在緩沖҉99%·2025-03-06 13:51

Word2Vec向量化语句的计算原理

其核心思想是“相似的词拥有相似的上下文”，通过上下文关系捕捉词汇的语义和语法特征。生成的向量具有低维（通常100-300维）、连续且稠密的特点，解决了传统One-Hot编码的高维稀疏和语义缺失问题。
堕落年代·2025-03-06 11:38

每日OJ_牛客_合唱队形_DP_C++_Java

目录牛客_合唱队形_DP题目解析C++代码Java代码牛客_合唱队形_DP合唱队形_牛客题霸_牛客网描述：N位同学站成一排，音乐老师要请其中的(N-K)位同学出列，使得剩下的K位同学排成合唱队形。
GR鲸鱼·2025-03-06 10:33

小波包阈值去噪方法

该方法融合了VMD和小波包去噪的优势，通过VMD把含噪信号分解成若干个模态分量，根据互相关分析提出的临界相关系数从所有模态分量中搜寻极优模态分量，之后利用小波包阈值去噪对极优模态分量进行处理。
yyytucj·2025-03-06 10:28

解决使用 HBuilder X 软件、uni-app 框架和 uView UI 框架开发的项目，需要同时发布成 H5 和微信小程序，且部分页面存在差异问题

主要是利用特定的注释语法1.条件编译原理：uni-app支持条件编译，通过特定的注释语法，可以在不同的平台下编译不同的代码，从而实现页面内容的差异化。这是H5页面特有的内容这是微信小程序特有的内容这是所有平台通用的内容exportdefault{data(){return{//通用数据};},onLoad(){//#ifdefH5console.log('这是H5平台的逻辑');//#endif/
T-shmily·2025-03-06 09:54

算法比赛中的构造题及一些经典套路

2.模式识别：在解决构造题时，尝试识别问题中的模式或特征。这有助于你更好地理解问题的本
小王Jacky·2025-03-06 09:52

智享系统到来：AI 自动无人直播系统赋能商家开启专业带货新纪元

在电商行业持续进化的当下，直播带货已从新奇营销手段发展成主流销售模式，占据了电商交易的重要版图。
x13257272926·2025-03-06 08:16

JavaScript中数组常用的19种方法总结

1、length获取数组长度vararr=[1,2,3,4,5];arr.length;//52、toString()返回由数组中每个值的字符串形式拼接成的一个以逗号分隔的字符串vararr=[1,2,3,4,5
bluepad·2025-03-06 04:12

shell案例系列3-将多个文件写入到同一个文件

文章目录一.需求二.解决方案一.需求今天遇到一个问题，应用程序将每天的数据都导出成一个单独的csv，现在需要将这些文件导入到数据库中。
只是甲·2025-03-06 03:35

通往 AI 之路：Python 机器学习入门-线性代数

本章将介绍线性代数中的基本概念，包括标量、向量、矩阵、矩阵运算、特征值与特征向量，以及奇异值分解（SVD）。
一小路一·2025-03-06 02:27

[Machine Learning] K-means算法

简单地讲，K-means就是给特征向量集进行聚类。给定一个特征向量集{X}和目标聚类数N，K-means会不断迭代，直到X被分成N类，且每一类的中心点不再明显变化。
进阶的小蜉蝣·2025-03-06 02:24

进程的描述与控制

程序并发执行时的特征使得在os中引入进程的概念非常必要①程序的顺序执行一个程序由于若干个程序段组成，每个程序负责完成特
你叫猴子?·2025-03-06 01:18

理解API：应用程序之间的桥梁

可以把API想象成餐厅里的服务员。你向服务员下单(请求)，然后他把订单带到厨房（服务器），再把食物(响应)送回来。什么是API？API是一组规则和协议，允许不同的软件应用程序相互通信。
·2025-03-06 00:31

机器学习之学习笔记

机器学习-学习笔记1.简介2.算法3.特征工程3.1数据集3.2特征提取3.3特征预处理3.4特征降维4.分类算法4.1`sklearn`转换器和估计器4.2K-近邻算法（KNN）4.3模型选择与调优4.4
孤城laugh·2025-03-06 00:39

深度学习day1

深度学习day11.深度学习与机器学习的区别1.1特征提取方面1.2数据量与计算性能要求1.3算法代表2.深度学习框架之TensorFlow2.1TensorFlow基础2.2TensorFlow基础知识
孤城laugh·2025-03-06 00:39

从专利数据中提取IPC代码，构建共现矩阵（IPC共同出现在同一专利为1，否则为0），利用GCN提取特征，并进行链路预测以评估IPC之间的相似度概率

图卷积网络（GCN）：使用GCN提取特征。链路预测：评估IPC之间的相似度概率。
pk_xz123456·2025-03-05 23:59

揭秘 ＜input＞ 中的 const formData = e.detail.value：表单提交的小秘密

在微信小程序开发中，表单提交可是个大明星场景，而constformData=e.detail.value;就像是幕后的“数据搬运工”。
小丁学Java·2025-03-05 21:48

软考网工计算题总结：总共35类题型

题型一：1.地址编号从80000H到BFFFFH且按字节编址的内存容量为（5）KB,若用16KX4bit的存储芯片够成该内存，共需（6）片。
网络异常吗·2025-03-05 21:47

JavaOOP02——继承、重载与重写

比如，轿车和卡车都是车辆的一种，它们都具有轮胎、引擎等共同特征。在软件开发中，如果每当我们遇到类似的问题就需要从头开始编写代码的话，将会非常低效。因此，继承的概念
搬码红绿灯·2025-03-05 21:15

c语言基础之二维数组

从概念上讲，可以将二维数组想象成一个有行有列的矩阵。比如一个intarr[3][4]这样的二维数组，就好像是一个3行4列的表格，总共能存放12个整数。在内存中，二维数组的存储是线性的，也就是说，虽然
Wangawf·2025-03-05 21:45

农业数字化转型加速，“聚农拼”平台成新亮点

赋能农业数字化转型，雏森助力“聚农拼”平台建设农业作为国家的基础产业，其数字化转型对于推动乡村振兴、实现农业现代化具有重要意义。在这一背景下，雏森科技助力中农，携手共同打造了“聚农拼”数字农业服务平台，旨在通过数字化手段，为农业生产者提供更加便捷、高效的农资采购、农服对接等服务，助力农业产业的升级与发展。一、技术创新引领，打造高效便捷平台“聚农拼”平台以微信小程序为载体，操作简单便捷，农户无需下载
wjoang·2025-03-05 17:48

农业数字化转型加速，“聚农拼”平台成新亮点

赋能农业数字化转型，雏森助力“聚农拼”平台建设农业作为国家的基础产业，其数字化转型对于推动乡村振兴、实现农业现代化具有重要意义。在这一背景下，雏森科技助力中农，携手共同打造了“聚农拼”数字农业服务平台，旨在通过数字化手段，为农业生产者提供更加便捷、高效的农资采购、农服对接等服务，助力农业产业的升级与发展。一、技术创新引领，打造高效便捷平台“聚农拼”平台以微信小程序为载体，操作简单便捷，农户无需下载
cstech_deep·2025-03-05 16:05

农业数字化转型加速，“聚农拼”平台成新亮点

赋能农业数字化转型，雏森助力“聚农拼”平台建设农业作为国家的基础产业，其数字化转型对于推动乡村振兴、实现农业现代化具有重要意义。在这一背景下，雏森科技助力中农，携手共同打造了“聚农拼”数字农业服务平台，旨在通过数字化手段，为农业生产者提供更加便捷、高效的农资采购、农服对接等服务，助力农业产业的升级与发展。一、技术创新引领，打造高效便捷平台“聚农拼”平台以微信小程序为载体，操作简单便捷，农户无需下载
TechAIDeer·2025-03-05 16:34

农业数字化转型加速，“聚农拼”平台成新亮点

赋能农业数字化转型，雏森助力“聚农拼”平台建设农业作为国家的基础产业，其数字化转型对于推动乡村振兴、实现农业现代化具有重要意义。在这一背景下，雏森科技助力中农，携手共同打造了“聚农拼”数字农业服务平台，旨在通过数字化手段，为农业生产者提供更加便捷、高效的农资采购、农服对接等服务，助力农业产业的升级与发展。一、技术创新引领，打造高效便捷平台“聚农拼”平台以微信小程序为载体，操作简单便捷，农户无需下载
CSTechAI·2025-03-05 16:33

13-Halcon-- segment_contours_xld函数功能（用于将连续的亚像素轮廓（XLD）分割为直线段、圆弧或混合形状的局部片段）

其目标是提取轮廓中具有明确几何特征的区域（如零件边缘、道路标线），用于后续的几何分析（长度、角度、曲率计算）或形状匹配。特点：支持多种分割模式（直线、圆弧、混合）。基于轮廓局部曲率或拟合误差进行分割。
搬码驿站·2025-03-05 15:27

神经网络:人工智能的核心技术

输入层接收外部数据,隐藏层对数据进行处理和特征提取,输出层产生最终结果。神经元之间通过带权重的连接相互作用,通过调整这些权重来实现学习过程。神经网络的工作原理神经网络的工作原
m0_75126181·2025-03-05 14:12

【C++】模板的改进

文章目录Ⅰ.右尖括号的改进Ⅱ.模板别名usingⅢ.函数模板的默认模板参数Ⅰ.右尖括号的改进在C++98/03的泛型编程中，模板实例化有一个很繁琐的地方，就是连续两个右尖括号>>会被编译解释成右移操作符
利刃大大·2025-03-05 14:12

嵌入式仿真实验教学平台比Proteus更具有教学优势

本文将从技术演进、教学痛点、平台优势及实际应用等角度，解析嵌入式仿真实验教学平台为何能全面超越Proteus，成为教学创新的核心工
嵌入式仿真实验教学平台·2025-03-05 12:25

大模型时代，后端程序员如何避免被AI卷死？

先泼盆冷水：这3类程序员真的危险了只会CRUD的API搬运工
·2025-03-05 11:41

大数据与网络安全讲座

业界通常以4个“V”来概括大数据的基本特征——Volume(数据体量巨大)、Variety(数据类型繁多)、Value(价值密度低)、Velocity(处理速度快)。
黑客Jack·2025-03-05 10:10

网络安全中keli是什么

Attacksignature-攻击特征一种特征性或独特性模式，可以帮助将一种攻击与另一种攻击联系起来，从而确定可能的参与者和解决方案。
黑客Ela·2025-03-05 10:07

第五十四：渲染数据 v-text 和 v-html

v-text:解析成文本v-html:解析成html{{web.title}}jsimport{createApp,reactive}from'.
小画家~·2025-03-05 09:31

QKV 注意力机制在Transformer架构中的作用，和卷积在卷积神经网络中的地位，有哪些相似之处？

QKV（Query-Key-Value）注意力机制在Transformer架构和卷积在卷积神经网络（CNN）中都起着核心作用，它们有以下一些相似之处：特征提取QKV注意力机制：在Transformer中
安意诚Matrix·2025-03-05 08:56

《自媒体创作的修行手札：从新手到大师的实战心法》

江湖传言，月入十万的自媒体侠客常在子夜御剑飞行，手中键盘能点石成金。然真正身处内容江湖者方知，这看似风光的行当实为"七伤拳"——未伤人先伤己的修炼场。
·2025-03-05 07:32

单片机学习心得

如果需要使用更多的基本术语，您可以将单片机定义成一台非常简化的计
谭宏磊·2025-03-05 06:14
上一页 7 8 9 10 11 12 13 14 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他