特征样本第8页

《深度解析：批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》

例如，若训练集中有1000个样本，那么每次迭代

·2025-02-14 09:40

8、《5分钟构建RESTful API：Spring Boot Web开发入门》

分钟构建RESTfulAPI：SpringBootWeb开发入门一、RESTfulAPI核心认知REST（RepresentationalStateTransfer）通过HTTP协议实现资源操作，其核心特征包括

wolf犭良·2025-02-14 07:18

第二章：9.5 多个输出的分类

多标签分类问题多标签分类问题是一种特殊的分类问题，其中每个输入样本可以同时属于多个类别。这与单标签分类问题不同，在单标签分类问题中，每个输入样本只能属于一个类别。

望云山190·2025-02-14 05:33

论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》

为什么蛋白质图谱的准确性对DTA模型预测结果没有影响1.对这段话的解释2.关于Alphafold3三、随机配体与随机配体节点属性（配体一般指药物）1.什么是随机配体与配体节点属性四、关于深度学习模型对特征的自动学习过

I_dyllic·2025-02-14 03:57

一文详解机器视觉环形光源，视觉检测中的环形光源应用

环形光源是机器视觉系统中常用的一种照明设备，通常用于提供均匀、无阴影的照明，特别适合检测物体的表面特征、边缘和轮廓。

视觉人机器视觉·2025-02-14 03:27

R中单细胞RNA-seq分析教程 (6)

原因很直接：目前的单细胞RNA测序技术每次只能捕捉到有限样本的分子状态。为了在多个实验和不同条件下对众多样本进行测量，通常需要对来自不同实验的单细胞RNA测序数据进行联合分析。

·2025-02-13 20:18

R-CNN架构

第二个模块是一个大型卷积神经网络，它从每个区域中提取固定长度的特征向量。第三个模块是一组特定类别的线性支持向量机（SVM）。

·2025-02-13 16:10

Halcon 维测量: 点云数据处理与断线拟合

这对于后续的形状分析和特征提取等任务非常有用。下面是使用Halcon实现点云图转深度图的代码示例：create_scene3d_f

QfcaLinux·2025-02-13 14:04

SEU-WYL·2025-02-13 14:31

基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)

深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力，在半导体领域展现出巨大的应用潜力。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:45

计算机视觉国内外研究现状（综述）

1.国内外研究进展1.2.1特征提取研究进展特征提取是图像处理的一个重要环节，是进行身份识别和行为识别的重要部分。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:44

3dgs 2025 学习笔记

CVPR20243D方向总汇包含（3DGS、三维重建、深度补全、深度估计、全景定位、表面重建和特征匹配等）_cvpr2024-structure-awaresparse-viewx-ray3dreconstr-CSDN

AI算法网奇·2025-02-13 12:13

SpringBoot适配Sentinel

Sentinel具有以下特征:丰富的应用场景：Sentinel承接了阿里巴巴近10年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、实时熔断下游不可用应用等

清扬叶·2025-02-13 12:12

数学建模与MATLAB实现：稳定状态模型与资源管理策略

引言在实际问题中，动态过程的瞬时性态往往难以直接分析，而研究其稳定状态的特征则更具实际意义。

青橘MATLAB学习·2025-02-13 11:39

图像分类与目标检测算法

这一过程的核心在于特征提取和分类器的设计。1.特征提取特征提取是图像分类的第一步，其目标是从图像中提取出能够区分不同类别的关键信息。传统的特征提取方

BugNest·2025-02-13 10:26

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-A题深度解读

COMAP2025A题全面深度解答：基于多尺度建模与智能分析的楼梯磨损研究一、问题背景与核心挑战题目要求：通过非破坏性测量方法，分析楼梯的磨损特征（如深度、形状、材料成分），推断以下信息：使用频率：每日或每年的使用次数

@BreCaspian·2025-02-13 09:22

100.13 AI量化面试题：支持向量机（SVM）如何处理高维和复杂数据集？

目录0.承前1.解题思路1.1基础概念维度1.2技术实现维度1.3实践应用维度2.核函数实现2.1基础核函数2.2自定义核函数3.特征处理与优化3.1特征工程3.2参数优化4.实践应用策略4.1核函数选择指南

AI量金术师·2025-02-13 08:11

线性回归、逻辑回归及SVM

可以简单的理解为：在给定训练样本点和已知的公式后，对于一个或多个未知参数，机器会自动枚举参数的所有可能取值（对于多个参数要枚举它们的不同组合），直到找到那个最符合样本点分布的参数（或参数组合）。

@迷途小书童·2025-02-13 07:38

逻辑回归不能解决非线性问题，而svm可以解决

它的分类决策是基于输入特征的加权和，即：由于逻辑回归是线性模型，因此它只能在数据集是线性可分的情况下表现良好。如果数据的分布是非线性的，逻辑回归可能无法有效地分类，因为

江河地笑·2025-02-13 07:01

瑞熙贝通|智能实验教学管理平台建设方案

在负一楼室外建设废液、废气和生物制品的处理平台，在虚拟仿真室建设局域网和数据采集中心，以“物联网”模式贯穿始终，运用射频识别、传感识别、图像识别、互联互通等技术，完成实验室运行管控、设备使用申请、设备耗材管控、样品样本检测

瑞熙贝通实验室综合管理平台·2025-02-13 02:27

基于 STM32 平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统

标题:基于STM32平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统内容:1.摘要摘要：本文介绍了一种基于STM32平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统。

赵谨言·2025-02-13 00:13

Logo语言的区块链

本文将探讨Logo语言的基本特征、区块链技术的核心概念以及二者结合的潜力。一、Logo语言简介1.1Logo

韦慕霖·2025-02-12 21:18

Laplace(拉普拉斯)平滑

零概率问题，就是在计算实例的概率时，如果某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0。

郑万通·2025-02-12 20:45

Java面向对象（进阶）

2.继承继承是面向对象最显著的一个特征。Java继承是一种使用已存在

m0_74824044·2025-02-12 20:42

编写测试用例注意事项

测试用例的标准：1）能对穷举场景设计测试点2）能对限定边界规则设计测试点3）能对多条件依赖关系设置测试点4）能对于项目业务涉及测试点2、解决方法：1）等价类划分法：①说明：在所有测试数据中，对具有某种共同特征的数据集合

忙起来，拿offer·2025-02-12 16:16

AI基础 -- AI学习路径图

基础与数学准备1.绪论：人工智能的过去、现在与未来人工智能的定义与发展简史从符号主义到统计学习、再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解（特征值分解

sz66cm·2025-02-12 16:40

深度学习语义分割实战：ResNet 与 ViT 结合的模型解析

2.语义分割模型解析本项目采用ResNet和ViT结合的方式进行语义分割，并使用CBAM注意力机制增强特征提取能力。涉及的核心文件

高山仰星·2025-02-12 15:06

杜绝遛狗不牵绳，AI技术助力智慧城市宠物管理

一、烈性犬违规饲养识别：多模态生物特征识别与声纹监测烈性犬因其攻击性强、危险性高，一直是社会关注的焦点。为了有

深圳市快瞳科技有限公司·2025-02-12 15:36

如何从零开始，训练AI大模型？零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

但还有一个很直观的情况，随着预训练样本的质量不断提升，训练手段的优化。新的模型，往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。例如，最新出的minicpm，微信内部评测效果也是非常棒的。

网络安全大白·2025-02-12 10:09

DeepSeek 与网络安全：AI 驱动的智能防御

攻击者利用自动化工具、社会工程学和新型攻击策略，使得传统基于规则和特征匹配的安全手段逐渐失效。在这样

一ge科研小菜鸡·2025-02-12 10:37

YOLOv8改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力

GOLD-YOLO颈部结构中的GD机制借鉴了全局信息融合的理念，通过独特的模块设计，在不显著增加延迟的情况下，高效融合不同层级的特征信息。

Limiiiing·2025-02-12 09:31

JAVA--栈和队列

特征是先入后出。栈有两种基本操作push进栈（栈顶插入）和pop出栈（删除栈顶），基本实现有数组（顺序栈）和链表（链式栈）。

子夜夏歌·2025-02-12 09:29

AUC完全总结：定义、手撕计算代码、优缺点

曲线二分类混淆矩阵如下：真实情况label=1真实情况label=0预测情况label=1TPFP预测情况label=0FNTN假阳率（FalsePositiveRate）FPR=FP/(FP+TN)，即在所有真实的负样本中

zs1996_·2025-02-12 08:54

基于PyTorch框架实现，展示如何使用ResNet50进行特征提取，并结合MMD用于领域适应，迁移学习在轴承故障诊断中的应用

基于PyTorch框架实现，展示如何使用ResNet50进行特征提取，并结合MMD用于领域适应，迁移学习在轴承故障诊断中的应用_迁移学习轴承诊断DAN:ResNet50-MMD以下文字及代码仅供参考。

QQ_767172261·2025-02-12 07:15

Pointnet++改进即插即用系列：全网首发ACConv2d|即插即用，提升特征提取模块性能

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入ACConv2d，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。

AICurator·2025-02-12 06:36

深度学习算法informer（时序预测）（一）（数据编码讲解）

前言：informer代码是在transformer代码基础上进行优化，请先了解transformer原理informer代码中数据编码包括三部分，位置编码、数据编码、时间编码目标：时序数据有7个特征，

槑槑紫·2025-02-12 05:33

初创公司AI大模型战略：李开复的选择与启示

本文将深入探讨初创公司在AI大模型发展中的策略选择，并以李开复的案例为分析样本。初创公司与大模型：挑战与机遇并

·2025-02-12 01:33

自动评估基准 | 设计你的自动评估任务

数据集需要注意的问题样本是由谁创建的？在我看来，按照样本的标注员素质高

·2025-02-12 01:59

GaussianSpeech：音频驱动3DGS Avatar

为了捕捉人类头部的表达性和细节特征，包括皮肤皱褶和更细致的面部动作，文章提出将语音信号与三维高斯散射相结合，以创建逼真且时间上连贯的运动序列。

AIGC探路者·2025-02-12 00:57

【操作系统】计算机系统概述

操作系统——计算机系统概述1、操作系统特征（并发、共享、虚拟、异步）并发并发：指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。这些事件宏观上是同时发生的，但微观上是交替发生的。

这次没有bug·2025-02-12 00:19

Python与R机器学习（1）支持向量机

以下是对Python与R在支持向量机（SVM）实现上的核心区别分析及完整示例代码：一、核心差异对比特征Python(scikit-learn)R(e1071/kernlab)核心库sklearn.svm.SVC

宠物与不尤编程·2025-02-11 23:19

小赖同学啊·2025-02-11 22:41

Ada语言的区块链

区块链的核心特征

沈清韵·2025-02-11 22:34

机器学习（入门3）

机器学习（入门3有监督学习算法之回归算法）4回归算法4.1线性回归：利用函数对一个或多个特征值和目标值之间关系进行建模分析的方式回归问题：目标值------连续性函数公式：h(W)=w1x1+w2x1+

caspesjpe·2025-02-11 21:55

【机器学习】样本不均衡问题解决策略（欠采样方法总结）

不同的欠采样方法在实际应用中的效果取决于数据的具体特征、类分布情况、噪声水平以及实际任务要

又喝真露·2025-02-11 18:05

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什么是面向对象概述：将事物高度抽象化的编程模式举例说明区别优劣对比面向对象的三大基本特征封装（Encapsulation）继承（Inheritance）多态（Polymorphism）面向对象的五大基本原则单一职责原则

WalterBailey·2025-02-11 16:25

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AI换脸技术通俗点说就是“深度伪造技术”,是基于人工智能，特别是深度学习和生成对抗网络（GANs）的一种技术，能够将一个人的面部特征与另一个人的面部特征进行交换，从而生成非常真实的换脸视频或图像。

码场老菜鸟·2025-02-11 16:55

Java分布式流处理，flink+kafka实现电商网站个性化商品推荐系统

文章目录戳底部名片，一起变现技术栈选择设计实现思路实现步骤及示例代码1.数据采集2.数据预处理3.特征工程4.模型训练5.结果输出6.前端展示戳底部名片，一起变现在现代电商环境中，用户每天都会浏览大量商品页面

图苑·2025-02-11 16:24

技术改变生活：未来的趋势与展望

通过了解客户的基本特征，企业可以将自己的产品推向最有可能购买的群体。比如，某些服装品牌通过分析顾客的购买历史，发现年轻人的需求更高，从而展开相关产品的宣传。其次，大数据可以帮助企业优化广告投放。

火龙果wa·2025-02-11 15:18

如何训练自己的数据集之——无人机视觉定位数据集，视觉定位，无人机视觉定位数据集无人机图像的空间分辨率

无人机视觉定位数据集，将无人机拍摄的地面俯视图与相应的遥感影像进行匹配，可以实现无人机的精确快速定位，且不会产生误差累积，能作为当前无人机组合导航系统的重要补充，无人机影像收集自国内多个地区，涵盖不同地形特征和大部分国内地区

计算机c9硕士算法工程师·2025-02-11 13:01

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