特征工成

使用Nginx反向代理将多个服务配置成二级域名访问

通过Nginx反向代理，可以将不同的服务配置成二级域名进行访问，从而简化访问方式。以下是详细的步骤和配置示例。前提条件已安装并配置了Nginx。已有一个域名，并可以添加二级域名解析。
博远~·2025-01-20 05:56

蓝桥杯备赛笔记（九）动态规划（一）

1.动态规划基础(1)线性DP1）什么是DP（动态规划）DP（动态规划）全称DynamicProgramming，是运筹学的一个分支，是一种将复杂问题分解成很多重叠的子问题，并通过子问题的解得到整个问题的解的算法
小魏´•ﻌ•`·2025-01-20 05:51

基于Spring Boot和Vue的人脸识别项目（源码）

人脸识别作为一种生物特征识别技术，能够通过分析人脸图像中的特征点，实现对个体的身份识别。利用计算机视觉技术，系统能够快速从大量图片中定位并识别特定人脸，实现身份验证和信息检索。
AI人H哥会Java·2025-01-20 04:18

qwenvl 代码中的attention pool 注意力池如何理解，attention pool注意力池是什么？

Resampler以及attn_pool，这和之前理解的连接池线程池表示资源复用的意思不太一样，查了一下：注意这里的pool和线程池连接池里面的pool不一样:深度学习中的池化：池化在深度学习中主要指通过滑动窗口对特征图进行下采样
OpenSani·2025-01-20 01:13

程序员转型：探索代码外的精彩人生

一、程序员可转型的领域与岗位数据科学家（DataScientist）工
Milk夜雨·2025-01-20 01:41

数字化转型的三个阶段：信息化、数字化、数智化

本文将对这三个阶段进行详细剖析，帮助您理解每个阶段的特征、目标及实施要点。第一阶段：信息化（Informatization）定义与目标信息化是数字化转
兴风键盘侠·2025-01-20 00:36

【端到端模型】

传统的做法可能是先人工分析图片，找到文字的轮廓、笔画这些特征，然后用别的方法把这些特征转变成文字。
W Y·2025-01-20 00:32

中级-面试题目整理

基础：1、抽象类和接口首先从继承角度来看，子类继承抽象类要么重写父类的全部方法，要么把自己也定义成抽象类；接口是可以实现多个的。
coder_monarch·2025-01-20 00:30

【Block总结】CDFA，对比驱动特征聚合模块|即插即用，极大增强特征表达！

论文信息标题:ConDSeg:AGeneralMedicalImageSegmentationFrameworkviaContrast-DrivenFeatureEnhancement作者:MengqiLei,HaochenWu,XinhuaLv,XinWang机构:中国地质大学（武汉），百度公司发表时间:2024年12月11日会议:AAAI2025论文:https://arxiv.org/pdf
AI浩·2025-01-19 23:55

风控系统之指标回溯，历史数据重跑

个人博客：无奈何杨（wnhyang）个人语雀：wnhyang共享语雀：在线知识共享Github：wnhyang-Overview回顾默认你已经看过之前那篇风控系统指标计算/特征提取分析与实现01，Redis
·2025-01-19 23:34

机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法

一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。
一叶_障目·2025-01-19 23:21

电子电气架构 —— 刷写模式：并行刷写

本文主要讲述如下内容：->1、背景信息->2、并行刷写->3、总结一、背景信息刷写，对于汽车诊断工
车载诊断技术·2025-01-19 21:36

工业场景将成为AI大模型的重要战场！零基础入门AI大模型，看这篇就够了！

随着工
大模型扬叔·2025-01-19 20:29

基于深度学习的认知架构的AI

1.基于深度学习的认知架构的组成一个典型的基于深度学习的认知架构包含多个关键模块：感知模块：负责从外部环境中获取数据，处理和提取特征。深度学习
SEU-WYL·2025-01-19 17:06

C++ 面向对象（八股总结）

面向对象三大特征——封装、继承、多态封装把客观事物封装成抽象的类，并且类可以把自己的数据和方法只让可信的类或者对象操作，对不可信的进行信息隐藏。
fadtes·2025-01-19 16:48

python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

特征选择(Featureselection)是在构建预测模型的过程中减少输入变量的一个过程。它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。
Blair Long·2025-01-19 15:14

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择
WangYan2022·2025-01-19 14:34

@Repository注解和@mapper的区别

@Repository注解通俗解释：你可以把@Repository注解想象成是一个专门负责管理数据库操作的“仓库管理员”。
YQ9·2025-01-19 14:31

软考信安04~网络安全体系与网络安全模型

1.2、网络安全体系特征(1)整体性。网络安全体系从全局、长远的角度实现安全保障，网络安全单元按照一定
jnprlxc·2025-01-19 13:58

系统架构设计师---2016年下午试题1分析与解答（试题四）

公司张工建议对原有网站系统进行扩展，增加新的功能（包括订单系统
国林哥·2025-01-19 11:42

Java项目重构总结

能找到许多与软件行为相似的场景，比如项目重构与房子重建是比较类似，简单例子如下：比如，一道参差不齐的墙，怎么变成整齐的墙，一般来说有以下两种方案方案一：直接推到，新买砖，重新砌墙，通常会遇到难以找到适合砌墙边的砖头，砌墙工通常会破坏新砖来到达目的方案二
Dson2020·2025-01-19 10:39

C++归并排序算法深度解析

引言归并排序（MergeSort）是一种常用的排序算法，它采用了分治（DivideandConquer）的策略，将一个待排序的序列分解成若干个小的子序列，分别进行排序，再将这些已经排好序的子序列合并成一个完整的有序序列
小小的博客·2025-01-19 10:05

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。对于这个项目，我们需要一个具有相似大小和相似频率范围的音频曲目数据集。
精通代码大仙·2025-01-19 10:01

7个顶级提示词指令，让你用ChatGPT写出的论文逻辑无懈可击

这些准则是学术界约定俗成的规则，它们确保了学术交流的清晰性、准确
智写AI·2025-01-19 09:56

Java成员变量和局部变量

静态成
qq_43332825·2025-01-19 08:44

K210视觉识别模块

K210视觉识别模块是一款功能强大的AI视觉模块，以下是对其的详细介绍：一、核心特性强大的视觉识别功能：K210视觉识别模块支持多种视觉功能，包括但不限于人脸识别、口罩识别、条形码和二维码识别、特征检测
LS_learner·2025-01-19 08:42

机器学习——认识有监督学习与无监督学习

学习的目标是通过对有标签数据的学习，建立输入特征和输出标签之间的映射关系，以便能够对新的、未见过的输入数据预测其相应的输出标签。常见的有监
伊一大数据&人工智能学习日志·2025-01-19 08:41

洞悉人性的职场沟通技术

……通过对企业大量的案例研究分析，我们发现很多时候是因为组织中每一位员工自身的沟通能力有待提升；同时当沟通出现问题，作为职场中每一位伙伴首先应该建立的认知是：沟通出现问题首先是我的问题。
黎女士·2025-01-19 08:40

网络安全拟态防御技术

一.拟态防御拟态现象（MimicPhenomenon,MP）是指一种生物如果能够在色彩、纹理和形状等特征上模拟另一种生物或环境，从而使一方或双方受益的生态适应现象。
网安墨雨·2025-01-19 07:05

Python 潮流周刊#83：uv 的使用技巧（摘要）

以下是本期摘要：文章&教程①UV的使用技巧②用pyinfra和ChimeraLinux开发一个小型CDN③高效的Python开发者工
·2025-01-19 06:02

PCL 计算点云的VFH特征

一、概述  VFH(ViewpointFeatureHistogram)特征是一种三维点云描述子，它结合了点云的局部几何信息和视点信息，以提高物体识别和分类的精度。
点云侠'·2025-01-19 06:52

cloud compare和 pcl读取点云因为viewpoint 配准不上

针对CloudCompare软件处理过的pcd格式点云，在使用PCL进行特征点提取、配准等实验中最终显示结果出现点云位置偏差较大的问题，本博客给出解决方案。
一个月可能改两次·2025-01-19 05:21

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：基于数据特征的存储格式选择（上）（19/30）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-19 05:19

PCL 部分点云视点问题【2025最新版】

一、问题概述  针对CloudCompare软件处理过的pcd格式点云，在使用PCL进行特征点提取、配准等实验中最终显示结果出现点云位置偏差较大的问题，本博客给出解决方案。
点云侠·2025-01-19 05:15

SpringMVC 工作流程

⽣成Handler和HandlerInterceptor。
偷偷写博客·2025-01-19 00:33

Java之Class类&面向对象

Class类概念：类是具有相同属性或者行为的一类事物类本身可以再被抽象，因为类也有共同的属性和行为(比如类都有属性、构造器、方法，都能调用方法)，所以把类们右抽象成一个类Class。
苏-言·2025-01-19 00:32

机器学习02-发展历史补充

发展历史补充文章目录机器学习02-发展历史补充1-机器学习个人理解1-初始阶段：统计学习和模式识别（20世纪50年代至80年代）2-第二阶段【集成时代】+【核方法】（20世纪90年代至2000年代初期）3-第三阶段【特征工程
坐吃山猪·2025-01-18 21:02

基于SIFT特征提取和模板匹配的车标识别算法MATLAB仿真（含MATLAB代码）

摘要本文介绍了一种基于尺度不变特征变换（SIFT）特征提取和模板匹配的车标识别方法，并通过MATLAB进行仿真。
爱学习的通信人·2025-01-18 21:28

Python数据分析高频面试题及答案

目录1.基础知识2.数据处理3.数据可视化4.机器学习模型5.进阶问题6.数据清洗与预处理7.数据转换与操作8.时间序列分析9.高级数据分析技术10.数据降维与特征选择11.模型评估与优化12.数据操作与转换
闲人编程·2025-01-18 20:23

PCL 点云按曲率大小渲染颜色【2025最新版】

一、表面曲率  本案例中，所使用的曲率是指根据点云的特征值计算出来的表面曲率。定义如下：任意一点PPP点的特征值满足
点云侠·2025-01-18 20:51

PCL点云处理算法汇总（C++长期更新低价精品版）

1、常用滤波器2、采样滤波3、裁剪滤波二、KD树与八叉树1、KD树2、八叉树三、点云配准粗配准精配准对应关系配准精度坐标转换刚体运动变换四、点云拟合分割1、RANSAC2、其他几何分割五、三维重建六、特征点与特征描述
点云侠'·2025-01-18 20:16

【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优7.1常用超参数7.2网格搜索8.XGBoost特征重要性分析
半截诗·2025-01-18 19:06

【视觉惯性SLAM：十五、ORB-SLAM3中的IMU预积分】

单一的视觉SLAM主要依赖于图像特征进行定位和建图，这种方法虽然能够在许多环境中获得良好的效果，但其鲁棒性容易受到动态变化、光照条件恶化以及环境特征稀缺等因素的限制。例如，昏暗场景或快速运动可能
KeyPan·2025-01-18 18:31

python概述_理解Python数据类：Dataclass 的特征概述 （上）

这是一个包含两部分的博文：这一篇是Dataclass的特征概述下一篇是Dataclassfields的概述引言Dataclasses是一些适合于存储数据对象(dataobject)的Python类。
weixin_39875842·2025-01-18 18:01

openwrt下oaf插件编译安装，实现上网行为监控

青少年模式设备屏幕使用时间电脑浏览器使用时间限制Surpal介绍安装使用进阶级专业级旁路由方案openwrt路由器固件编译OAF(OpenAppFilter）安装编译带有oaf的固件固件烧写设备上电启动应用特征库设置黑白名单及应用访问限制骨灰级
月光技术杂谈·2025-01-18 18:58

随机森林分类算法原理与实验分析

你可以把它想象成一个“团队决策”的过程：团队中的每个成员（决策树）都独立发表意见，最后通过投票决定最终结果。这种方法不仅提高了模型的准确性，还增强了模型的稳定性和鲁棒性。
ningaiiii·2025-01-18 17:52

【LLM】大语言模型（LLMs）

它们通过在大规模文本数据上进行训练，学习语言的语法、语义和各种语言特征，从而可以执行诸如文本生成、翻译、总结、问答等多种语言任务。
林九生·2025-01-18 17:21

Flink 常见面试题

1、Flink的四大特征（基石）checkpoint:基于Chandy-Lamport算法，实现了分布式一致性快照，提供了一致性的语义。State:丰富的StateAPI。
知否&知否·2025-01-18 16:14

3D UNet和Swin-UNETR

3DUNet和Swin-UNETR都是用于医学图像分析的深度学习网络，它们对三维（3D）数据进行特征提取和分割。3DUNet3DUNet是UNet架构的一个变体，专门设计用于处理三维医学图像数据。
学無芷境·2025-01-18 14:29

AUTOSAR汽车电子嵌入式编程精讲300篇-智能网联汽车CAN总线-基于电压信号的CAN总线入侵检测系统设计与实现

目录前言入侵检测系统研究现状入侵检测系统建模CAN总线入侵检测威胁模型DeepSVDD模型入侵检测系统方案设计挑战和解决方案差分信号的采集与处理差分信号的特征提取入侵检测模型的设计入侵检测系统性能评估实验环境设置不同的车辆状态不同数量的攻击目标不同发送频率的攻击消息
格图素书·2025-01-18 14:57
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