特征构造第15页

python 语音识别

在python中训练一个语音识别系统主要需要以下几个步骤：-语料库准备-数据预处理-特征提取-训练模型第一部分：语料库的准备什么是语料库？语料库长什么样？

柚梓sir·2025-01-26 19:01

双目视觉之获取三维坐标（立体校正、Q矩阵与三角测量原理）

通过对左右相机拍摄的图像进行特征匹配和视差计算，我们可以得到场景中每个像素点的视差值。视差值表示了同一个物体在左右图像中的位置差异，它与物体距离

乐平要加油啊·2025-01-26 19:31

软硬件漏洞有哪些

**SQL注入攻击**：这是Web应用中常见的安全漏洞之一，攻击者通过构造特殊的SQL语句，使数据库执行非预期的操作。2.**跨站脚本（XSS）攻击**：攻击者将

dongxinddd123·2025-01-26 19:28

RTMP|RTSP播放器只解码视频关键帧功能探讨

技术背景我们在做RTMP|RTSP直播播放器的时候，遇到过这样的技术诉求，在一些特定的应用场景中，可能只需要关键帧的信息，例如视频内容分析系统，可能只对关键帧进行分析，以提取特征、检测对象或场景变化。

音视频牛哥·2025-01-26 17:48

6-scala特质

定义一个特质最简化的特质就是关键字trait+标识符：traitHairColor特征作为泛型类型和抽象方法非常有用。traitIterator[A]{defhasNext:Boolean

qwy715229258163·2025-01-26 17:18

C#面试题（初级篇），详细讲解，帮助你深刻理解，拒绝背话术！

const必须在声明的同时赋值；readonly即可以在声明处赋值，也可以构造⽅法⾥赋值。2、修饰对象不同。const可以修饰类的字段，也可以修饰局部变量；readonly只能修饰类的字段

Dr.勿忘·2025-01-26 17:45

2024年AI发展的感知回顾

混合无疑成为这一年AI创新历程中最为显著的特征之一。多模态生成技术在这一年里取得了令人瞩目的不断进步，使得AI能够巧妙地将文本、图像、音频、视频等多种模态的信息进行深度融合与再创造。

八角Z·2025-01-26 16:08

智能体（Agent）如何具备自我决策能力的机理与实现方法

通过数据清洗、去噪、融合等方法，提升感知数据的可靠性，结合高维特征

由数入道·2025-01-26 16:04

微服务架构

目录如下：一、微服务架构介绍二、出现和发展三、传统开发模式和微服务的区别四、微服务的具体特征五、SOA和微服务的区别六、如何具体实践微服务七、常见的微服务设计模式和应用八、微服务的优点和缺点九、思考：意识的转变十

原克技术·2025-01-26 15:58

一、深度学习的基本介绍

它可以从海量的数据中自动学习，找寻数据中的特征。所以说，它的本质就是自动提取特征的能力。可以说，深度学习就等于深度人工神经网络。一般认为超过三层的神经网络就可以叫做深度神经网络。

关关钧·2025-01-26 14:52

java语言学习（6）

十章类部类枚举和注解自定义实现枚举enum关键字实现枚举JDK内置的基本注解类型元注解：对注解进行注解补充：类的五大成员属性方法构造器代码块内部类内部类定义：一个类的内部又完整的嵌套了另一个类结构。

memorycx·2025-01-26 11:58

点云从入门到精通技术详解100篇-基于卷积和注意力机制的3D点云特征提取

目录知识储备点云获取技术分类一、图像衍生点云二、LiDAR三、RGB-D深度图像传感器基于3D激光slam的点云特征提取为什么要进行点云特征提取特征提取理论与代码编写点云特征提取主体类sample_and_groupfarthest_point_samplequery_ball_pointindex_points

格图素书·2025-01-26 10:26

从 Web2 到 Web3：技术演进中的关键变革

Web2：社交与信息流动的革命Web2是当前互联网的主流形态，它的核心特征是社交互动和信息流的快速传播。在Web2的时代，社交媒体

dingzd95·2025-01-26 10:56

C++11线程使用

所需头文件：#include构造函数1.默认构造函数thread()noexcept//不会产生异常一个空的std::thread执行对象2.初始化构造函数temp

Jason_Lee155·2025-01-26 10:53

java基础加强四（反射，代理模式，自定义注解）

看一下api：比如一个类叫Demo，在jvm加载的时候就会创建一个class对象，里边存储了Demo类的信息，有什么属性，方法，构造器

咸鱼太咸·2025-01-26 10:20

注解Annontation 详解

Annontation是Java5开始引入的新特征，中文名称叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制，用来将任何的信息或元数据（metadata）与程序元素（类、方法、成员变量等）进行关联。

宸之元亨利贞·2025-01-26 09:13

Effective C++ 规则51：编写 new 和 delete 时需固守常规

调用构造函数（new）或析构函数（delete）。如果需要，调用全局或类特定的operatordelete来释放内存。通常，类的内存管理行为依赖于全局版本的opera

哎呦，帅小伙哦·2025-01-26 08:07

1-C# 对象和类型（随笔）

1-C#对象和类型（随笔）1.只读字段2.匿名类型3.结构3.1结构是值类型3.2结构和继承3.3结构的构造函数4.弱引用5.部分类6.静态类7.Object类7.1System.Object()方法8

坐在墙上的猫·2025-01-26 08:02

《随笔二》——C#中的“readonly 修饰符、”

字段只可以在字段的声明语句中初始化readonlydoubleaa=3.14;//提供初始值readonlyintbb;//未提供readonlystaticintdd;//静态的readonly字段，必须在静态构造函数中初始化

To-String·2025-01-26 08:01

从零到一：低代码平台的核心技术解析

可视化设计引擎低代码平台的显著特征之一就是可视化设计。可视化设计引擎就像是一个图形化的工作区，开发者通过简单的拖拽、配置操作，就能搭建出应用的界面和流程。它提供了丰富的组件库

·2025-01-26 07:21

性能优化案例：通过合理设置spark.default.parallelism参数的值来优化PySpark程序的性能

通过合理设置spark.default.parallelism并结合数据特征调整，可显著提升PySpark作业的并行效率和资源利用率。建议在开发和生产环境中进行多轮基准测试以确定最优值。

weixin_30777913·2025-01-26 06:52

Kafka 日志存储 — 日志索引

1日志索引Kafka的索引文件以稀疏索引的方式构造消息的索引。它并不保证每个消息在索引文件中都有对应的索引项。每当写入一定量的消息时，偏移量索引文件和时间戳索引文件分别增加一个索引项。

黄名富·2025-01-26 06:20

L8打卡学习笔记

天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结SVM超平面：SVM在特征空间中寻找一个能够最大化类别间隔的超平面

无涯学徒1998·2025-01-26 06:16

深度强化学习在高频交易中的动态策略优化与收益提升

文章目录1.高频交易的核心挑战与强化学习的适应性1.1高频交易中的核心问题1.2强化学习的适配性分析2.基于深度Q网络（DQN）的高频交易策略设计2.1状态空间构建：从LOB到特征工程2.2动作空间与奖励函数设计

二进制独立开发·2025-01-26 04:36

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜由参数共享引出的特征图｜08

如是我闻：FeatureMap（特征图）的概念与ParameterSharing（参数共享）密切相关。换句话说，参数共享是生成FeatureMap的基础。

漂亮_大男孩·2025-01-26 02:46

C# Process.Start()方法详解调用其他exe 程序

在讲应用前，我们先来看看Process.Star()的构造方法。名称说明Process.Start()启动（或重用）此Process组件的StartInfo属性指定的

刘欢(C#)·2025-01-26 02:42

6 回归集成：xgb、lgb、cat

这个代码是从kaggle上拷贝过来的：如何使用三个树模型模块化训练；文本特征如何做，如何挖掘；时间特征的处理；模型权重集成；importpandasaspdimportmathimportnumpyasnpimportjoblibimportoptunafromlightgbmimportLGBMRegressorfromcatboostimportCatBoostRegressorfromxgb

汀沿河·2025-01-26 02:41

C++实现设计模式---建造者模式 (Builder)

提供灵活的方式构造对象，而无需关心其内部细节。使用场景创建复杂对象：当对象的创建需要很多步骤或参数时，使用建造者模式可以简化代码。

计算机小混子·2025-01-26 01:38

C# System.Diagnostics.Process.Start()

在讲应用前，我们先来看看Process.Star()的构造方法。名称说明Process.Start()启动（或重用）此Pro

Godsight·2025-01-26 01:07

浅析AI大模型现状及其应用，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

AI大模型蓬勃发展AI大模型主要特征AI大模型具有泛化性(知识迁移到新领域)

程序员_大白·2025-01-26 00:26

细节增强注意力模型DEAB详解及代码复现

DEAB模型的核心组件包括：细节增强卷积（DEConv）：DEConv是一种创新的卷积层设计，通过并行部署普通卷积和差分卷积来增强特征提取能力。差分卷积包括中心差分卷积（CDC）、角差分卷积（

清风AI·2025-01-25 23:47

激光线扫相机无2D图像的标定方案

步骤：标定物选择：使用具有明确几何特征的三维标定物（如平面、棱柱、球体等），表面需反射激光线。运动轨迹规划：控制平台沿已知方向（如X/Y/Z轴）平移或旋转，记录激光线在标定物上的位置变化。

hylreg·2025-01-25 21:03

xss靶场练习之xss.haozi.me解析及答案

0x000x010x020x030x040x050x060x070x080x090x0A0x0B0x0C0x0D0x0E0x0F0x100x110x120x00先看源码，没有任何限制，所以很简单，直接抛出一个常规的payload就过了alert(1)0x01看源码里注入点是在标签中的,所以用上一题的方法是不会被解析的,所以要去构造一个标签

钟情妺喜107·2025-01-25 20:57

基于知识图谱的用户画像构建与应用

数据整合与清洗1.2多维关系挖掘1.3动态更新能力1.4可解释性2.用户画像构建过程中的知识图谱应用2.1数据采集2.2知识图谱构建2.2.1实体节点构建2.2.2关系建模2.3用户画像生成2.3.1静态特征

cooldream2009·2025-01-25 20:56

算法练习——函数、递归和递推

所有题目均来自洛谷的题单能力提升综合题单Part1入门阶段-题单-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)（实际上都没有用递推做）[NOIP2001普及组]数的计算题目描述给出正整数nnn，要求按如下方式构造数列

SharkWeek.·2025-01-25 20:24

C++中的链表基础

ListNode*next;//这是一个指针，指向下一个ListNode类型的节点，用于连接链表中的下一个元素ListNode():val(0),next(nullptr){}//这是一个无参构造函数，

暴躁的白菜·2025-01-25 19:49

JavaScript 进阶之路：探索高级特性和最佳实践

面向对象的三大特征封装继承多态构造函数什么是构造函数通过new关键字调用一个函数的时候，这个函数就是构造函数。

不在···2025-01-25 19:46

＆白帝＆·2025-01-25 19:16

AirSim学习（3）AirSim的PythonAPI基本操作——环境配置与VehicleClient类

文章内容AirSim学习笔记汇总AirSim的PythonAPI的安装AirSim的坐标系统classVehicleClient1.成员变量2.构造函数3.连接与仿真启停resetpinggetClientVersiongetServerVersiongetMinRequiredServerVersiongetMinRequiredClientVersionenableApiControlisAp

睡觉狂魔er·2025-01-25 19:46

图像分类与识别的自组织特征映射网络实践

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：自组织特征映射网络（SOFM）是一种无监督学习模型，适用于图像处理中的预处理、特征提取和分类识别。

无声远望·2025-01-25 17:36

情感分析常见算法与模型及实现步骤

常见的算法和模型包括以下几种：传统机器学习方法朴素贝叶斯（NaiveBayes）基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立。计算简单，适用于大规模数据集。常用于文本分类任务。

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

读论文 Situated Instruction Following

在我们的设置中，指令具有以下特征：(1)模糊不清，(2)具有时间演变的意图，(3)可以通过代理的动态行动更精确地解释。SIF中的任务包括两个

MhZhou0412·2025-01-25 16:53

图神经网络系列论文阅读DAY1：《Predicting Tweet Engagement with Graph Neural Networks》

在现有研究中，许多方法通过利用帖子的直接特征来解决这一问题，这些特征通常与文本内容以及发布该帖子的用户相关。在本文中，我们认为互动的增加还与另一个关键因素相关，即社交媒体用户发布的帖子之间的语义关联。

feifeikon·2025-01-25 15:18

OpenCV实战技术应用

10.0角点检测应用技术实现，使用SIFT算法进行特征点检测并绘制。

yzx991013·2025-01-25 15:46

C++vector容器的使用

目录一、C++中什么是vector容器二、vector的特点三、使用场景四、对vector容器的简单使用1、vector构造函数2、vector赋值操作3、vector容量与元素个数4、vector的插入和删除

jax不摆烂·2025-01-25 14:09

PointNet++改进策略：模块改进 | PointCAT，使用交叉注意力机制来提升3D点云任务中提升模型精度

它通过两个不同的多尺度特征分支，利用交叉注意力机制来交换信息。通

我是瓦力·2025-01-25 12:59

计算机视觉：卷积核

通过不断堆叠卷积层和池化层，可以逐渐提取出更高级别的特征，从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化，使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此，卷积神经网络在图像

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-25 12:23

清华大学提出Pointformer：基于Transformer的3D目标检测

Pointformer：用于3D点云的特征学习backbone，可结合并提高现有的3D点云目标检测网络性能，如VoteNet、PointRCNN和CBGS等。

Amusi（CVer）·2025-01-25 11:52

InceptionV1实现猴痘病识别案例

本文为为365天深度学习训练营内部文章原作者：K同学啊InceptionModule是InceptionV1的核心组成单元，提出了卷积层的并行结构，实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题

小叮当爱咖啡·2025-01-25 11:19

【人工智能时代】- 开源向量数据库比较：Chroma, Milvus, Faiss,Weaviate

向量数据库是一种将数据存储为高维向量的数据库，高维向量是特征或属性的数学表示。每个向量都有一定数量的维度，根据数据的复杂性和粒度，可以从数十到

xiaoli8748_软件开发·2025-01-25 11:47

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