特征样本

卷积核的作用

卷积核通过与图像的局部区域进行点积操作来提取特征。不同的卷积核可以检测不同类型的特征，例如边缘、角点、纹理等。因为共享权重，所以具有平移不变性。通过卷积和池化操作，可以降低输入图像的空间维度。
melonbo·2024-08-29 23:45

人脸识别设计

定位一张图像中所有的人脸位置；其次，对于同一张脸，当光线改变或者朝向方位改变时，算法还能判断是同一张脸；然后找到每一张脸不同于其他脸的独特之处，比如脸的大小、眉毛的弯曲程度，并表示出来；最后，通过把表示出来的脸的特征数据与数据库中的所有的人脸特征进行匹配
melonbo·2024-08-29 23:15

象 赞

这7篇不仅著录了590多种动植物及其名称，而且还根据它们的形态特征，纳入一定的分类
张梅霞欢乐诵·2024-08-29 23:45

爆改yolov8|AIFI (尺度内特征交互）助力YOLOv8 ,轻量化模型

其主要目的是通过灵活的特征融合方法来优化信息处理和任务表现。核心特点：自适应信息融合：AIFI模块能够根据输入数据和任务需求，动态调整特征融合的策略。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

爆改yolov8|利用BSAM改进YOLOv8，高效涨点

BSAM（BiLevelSpatialAttentionModule）是一个用于提升深度学习模型在空间特征处理中的能力的模块。它主要通过双层注意力机制来增强模型对重要空间信息的关注，从而提升任务性能。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

爆改YOLOv8|利用可改变核卷积AKConv改进yolov8-轻量涨点

与传统卷积层固定核大小不同，AKConv通过引入可学习的机制，使卷积核在训练过程中能够自适应地调整，从而更好地适应不同的数据特征和任务需求。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

爆改YOLOv8 | yolov8添加MSDA注意力机制

1，本文介绍MSDA（多尺度扩张注意力）模块通过自注意力机制在不同尺度上有效地捕捉特征的稀疏性。它首先通过线性投影生成特征图(X)的查询、键和值。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:06

爆改YOLOv8 | yolov8添加GAM注意力机制

以下是GAM的关键设计和实现细节：通道注意力子模块：3D排列：使用3D排列来在三个维度上保留信息，这种方法有助于捕捉更多维度的特征。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:36

程序猿成长之路之数据挖掘篇——Kmeans聚类算法

用自己的话说聚类是根据不同样本数据间的相似度进行种类划分的算法。这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成，也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布。什么是K-means聚类用官方的
zygswo·2024-08-29 18:39

PCL 点云ISS关键点提取算法

协方差矩阵的特征值可以揭示局部几何形状的显著性。通过筛选出特征值之间具有显著差异的点，ISS算法能够识别出关键点。参考文献：《IntrinsicShapeSignatures:A
自动驾驶探索站·2024-08-29 18:07

多元分类预测 | Matlab麻雀算法(SSA)优化核极限学习机(KELM)的分类预测，多特征输入模型。SSA-KELM分类预测模型

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元分类预测|Matlab麻雀算法(SSA)优化核极限学习机(KELM)的分类预测，多特征输入模型。
前程算法屋·2024-08-29 16:28

智能优化特征选择|基于鹦鹉优化（2024年新出优化算法）的特征选择（分类器选用的是SVM）研究Matlab程序 【优化算法可以替换成其他优化方法】

智能优化特征选择|基于鹦鹉优化（2024年新出优化算法）的特征选择（分类器选用的是SVM）研究Matlab程序【优化算法可以替换成其他优化方法】文章目录一、PO基本原理基本原理基本流程示例应用二、实验结果三
机器不会学习CL·2024-08-29 16:27

【KELM回归预测】基于麻雀算法优化核极限学习SSA-KELM-Adaboost实现风电回归预测附matlab代码

算法实现风电回归预测的MATLAB代码示例：matlab复制%导入风电数据load(‘wind_data.mat’);%假设数据存储在wind_data.mat文件中X=wind_data(:,1:end-1);%输入特征
天天酷科研·2024-08-29 16:27

网络文学中的人物性格创造

一、人物性格的内涵与功能创造人物的核心是创造人物的性格，而人物性格的主要内涵，就是在人物行为中呈现出来的，与他人不同的心理特质与行为特征。
猴得住·2024-08-29 15:56

赠模板|Keynote模板-图表分析法

2、因此我们在演讲过程中，通常需要通过列举事物各方面的属性、性质、特征，归纳出新的概念。本模板就是用图表的形式，帮助我们对一个熟悉的事物进行重
志汇CLUB·2024-08-29 15:45

16.C基础_内存管理

2、各区的含义2.1代码区代码区存放的是函数体的二进制代码，由操作系统进行管理，具有共享、只读的特征。即：存放的是我们自己写的代码通过编译后生
荣世蓥·2024-08-29 15:48

SWAT模型高阶十七项案例分析实践技术

【案例实践】：1)遥感产品和SWAT模型快速建模2)基于水文响应单元（HRU）的水资源时空分布特征3)基于自定义流域与河道的SWAT模型建模与分析4)子流域划分原理及其对模型不确定性的影响5)坡度划分原理及其对模型不确定性的影响
科研的力量·2024-08-29 15:47

Spark MLlib 数据预处理－特征变换

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>Tokenizer（分词器）算法介绍：Tokenization将文本划分为独立个体（通常为单词）。RegexTokenizer基于正则表达式提供更多的划分选项。默认情况下，参数“pattern”为划分文本的分隔符。或者可以指定参数“gaps”来指明正则“patten”表示“tokens”而不是分隔符，这样来为分词结果找到所有可能匹配的情况。调用
weixin_33841722·2024-08-29 14:40

spark应用程序转换_4.Spark特征提取、转换和选择 - 简书

这章我们主要介绍对数据处理涉及的一些操作，主要包括：特征提取特征转换特征选择4.1特征提取特征提取一般指从原始数据中抽取特征。4.1.1词频－逆向文件频率(TF-IDF)词频－逆向文件频率(T
weixin_39956182·2024-08-29 14:10

【技术博客】生成式对抗网络模型综述

生成器接收随机变量并生成“假”样本，判别器则用于判断输入的样本是真实的还是合成的。两者通过相互对抗来获得彼此性能的提升。
MomodelAI·2024-08-29 13:23

关于中国式现代化的学习与心得

中国式现代化，是中国共产党领导的社会主义现代化，既有各国现代化的共同特征，更有基于自己国情的中国特色。
努力耕耘的小王同学·2024-08-29 13:52

『学概念找员外』什么是比特币ETF基金&可以买入吗？

概念科普什么是指数基金先说什么是指数，指数就是某个机构根据自己挑选的样本股票的价格，统计出来可以衡量过去股票市场价格走向的数据。
刘员外__·2024-08-29 12:17

数据的判断

2、原始样本量在其中发挥什么作⽤？我们所关心的绩效记录的最大期望值，受原始样本的大小
深海凝视·2024-08-29 11:45

YOLOV5训练时P、R、mAP等值均为0的问题

模型过于简单：如果模型过于简单，则很难从样本中学习到有效的特征。考虑增加网络的深度和宽度，或使用更复杂的网络结构。
该醒醒了~·2024-08-29 11:53

【iOS】——分类拓展关联对象

分类OC的动态特征允许使用类别为现有的类添加新方法并且不需要创建子类，不需要访问原有类的源代码。通过使用类别即可动态为现有的类添加新方法，而且可以将类定义模块化分布到多个相关文件。
不会敲代码的VanGogh·2024-08-29 09:12

概率论中的卷积公式

在统计学中，卷积公式是如何应用于样本量估计和假设检验的？卷积公式在量子力学中的应用有哪些例子？如何证明卷积公式对于独立随机变量之和的概率密度函数的重要性？
Ctrl+CV九段手·2024-08-29 09:10

高饱和下的俄式唯美人像摄影，美翻了！

点击此处添加图片说明文字俄罗斯人像摄影深受形式主义风格影响，妩媚多姿的模特搭配艳丽的浓妆，再加上稍显夸张的后期，形成了俄式风格人像摄影的典型特征。
国际艺术大观·2024-08-29 08:42

大模型备案重点评估内容

确定与所提供服务相适应的安全管理负责人、信息审核人员或者建立安全管理机构的情况；2、用户真实身份核验以及注册信息留存措施；3、对用户的账号、操作时间、操作类型、网络源地址和目标地址、网络源端口、客户端硬件特征等日志信息
深圳唯安创远 算法备案&大模型备案专家·2024-08-29 07:59

第一次学习新教材，老师应该怎么备课？

第一次学习新教材，是指从不知到知道，由不懂到理解事实、现象、特征的本质的过程。教师在第一次教授新教材时，要注意以下几点：1.在学生的意识中，不明确的、模糊的知识越少，他的学习效果就越好。
科学慧慧老师·2024-08-29 07:28

【20200621】一字悟“孝”

今日的第一篇一字悟，我写的“父”，我用了四五个小时梳理我父亲的7个标志性特征，并将他写进我的文章，3600多字，一个一个的字符传达着我对父亲的爱和感激，从小到大的场景像过电影一样闪现在脑海。梳理的过程
娜言娜语_·2024-08-29 07:13

【AR.js】初步认识与官方示例的使用

关于AR.js这里他们有三种实现：基于标记、基于特征点、以及基于地理位置；前面两种差不大多。优点：只要有支持webrtc以及webgl的浏
o0o_-_·2024-08-29 06:21

学习笔记1 三大聚类方法：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类

学习笔记1：三大聚类方法：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类文章目录前言一、K-means聚类操作过程二、层次聚类操作过程三、DBSCAN聚类操作过程总结前言在样本数量较多的情况下，可以通过聚类将样本划分为多个类
泠泠风来·2024-08-29 06:21

Datawhale AI夏令营-task03

**数据增强涉及对原始数据进行一系列的变换操作，生成新的训练样本。这些变换模拟了真实世界中的变化，对于图像而言，数
ghost_him·2024-08-29 06:50

K-means聚类算法：从原理到实践的全面解读

聚类旨在将数据集中的样本划分为不同的组，使得组内的样本相似度高，组间的相似度低。K-means聚类算法作为聚类算法中的一种经典方法，因其简单、高效的特性被广泛应用于各个领域。
一休哥助手·2024-08-29 06:50

机器学习——支持向量机

一、间隔与支持向量  给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(\bmx_1,y_1),(\bmx_2,y_2),\cdots,(\bmx_m
酱香编程，风雨兼程·2024-08-29 06:20

人的行为读书笔记，2-9

每一历史事件，皆是独特、不可重复的，然却有一共同特征，也即，所有历史事件都是人的行为。历史应用行为学的认知工具，想象某一事件的意义，并且审视它们个别、独
夕颜剑主·2024-08-29 05:12

CSS属性 - display

CSS中有个display属性，能修改元素的显示类型，有4个常用值block：让元素显示为块级元素；inline：让元素显示为行内级元素；inline-block：让元素同时具备行内级、块级元素的特征；
coolchaobing·2024-08-29 05:40

Java 基础：多态

目录什么是多态：多态在编程中的形式1.父类类型做形参2.父类类型做属性3.父类类型做返回值多态中的成员什么是多态：1.面对对象的三大特征：封装、继承、多态。
维生素E·2024-08-29 04:04

spark mllib 特征学习笔记 （一）

PySparkMLlib特征处理详解PySparkMLlib提供了丰富的特征处理工具，帮助我们进行特征提取、转换和选择。以下是PySparkMLlib中常用的特征处理类及其简要介绍。
路人与大师·2024-08-29 03:57

Spark MLlib 特征工程系列—特征转换VectorSizeHint

SparkMLlib特征工程系列—特征转换VectorSizeHintVectorSizeHint是Spark提供的一个特征转换器，用于指定向量列的大小（即维度）。
不二人生·2024-08-29 03:56

网络文学中的人物对照和人物性格

以《水浒传》中的一百单八将而论，大多数人物有着自己的功能与个性，在人物的比照中，显示出各自的特征。
猴得住·2024-08-29 01:25

【c++】教你用两种方法生成一个“更加随机”的数字

并不真正的随机，但具有类似于随机数的统计特征，如均匀性、独立性等。在计算伪随机数时，若使用的初值（种子）不变，那么伪随机数的数序也不变。
天若有情673·2024-08-28 23:32

Java--类和对象第三节--继承

1.继承的概述继承是面向对象语言的三大特征之一说到继承，网文爽剧里面经常会写到继承老爷子的百亿家产，刨根到底分析，是不是继承后，你就可以使用老爷的所拥有的东西了？
鱼骨不是鱼翅·2024-08-28 21:49

通俗辩证法序言

这种通俗易懂的结构很快就会失去他的全部辩证特征，尽管有些时候为了展示辩证过程之外的考虑，辩证法家经常不得已而为之。简言之，“通俗辩证法”，通俗而不庸俗。
DAN14·2024-08-28 21:06

4. Java中的ArrayList和LinkedList有什么区别？各自的优缺点是什么？在什么场景下选择使用它们？

ArrayList和LinkedList是Java中两个常用的List接口实现类，它们都可以用来存储有序的元素，但在底层实现和性能特征上有显著的区别。
这孩子叫逆·2024-08-28 20:11

GPT-SoVITS语音合成服务器部署，可远程访问（全部代码和详细部署步骤）

Zero-shotTTS可以让用户输入5秒钟的语音样本并立即体验转换后的语音，而Few-shotTTS则可以通过使用仅一分钟的训练数据进行模型微调，从而提高语音相似度和真实性。
学术菜鸟小晨·2024-08-28 19:31

火星上的第一行中国足印！

厉害了我的国，记者从国家航天局获悉，根据遥测数据判断，5月22日10时40分，“祝融号”火星车已安全驶离着陆平台，到达火星表面，开始巡视探测天问一号任务的科学目标是研究火星形貌与地质构造特征、火星表面土壤特征与水冰分布
张大仙·2024-08-28 18:47

【软考】【多媒体应用设计师】元数据与数字对象标识码

DOI能唯一地标识网络环境下的任何数字对象，它一经产生和分配就永久不变，不随其所标识的对象属性的改变而改变，这是云计算背景下的大数据样本存储和应用技术的体现
软考鸭·2024-08-28 17:19

“妈宝男”可怕！

在生活中，很多男性表现出来的行为，也是属于“妈宝”的一种特征。他们因为平时听惯了家长的话，所以，在恋爱和婚姻关系里，他们十分随和。“好好好，都听你的。”“别生气了好吗？我错了。”
欣然自得_LX·2024-08-28 15:36

1.17读书笔记《义务教育英语课程标准（2022年版）解读》

义务教育英语课程体现工具性和人文性的统一，具有基础性、实践性和综合性特征。
望亭陆曙良·2024-08-28 15:21
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