特征筛选RFE 第2页

如何正确定位前后端bug？

一、前后端bug特征前端主要负责显示数据，后端主要负责处理数据、存储数据，前后端主要通过接口进行数据交换。

℡52Hz★·2025-01-22 13:15

Python中实现多层感知机（MLP）的深度学习模型

MLP能够学习输入数据的非线性特征，因此在复杂问题的建模中非

Echo_Wish·2025-01-22 12:43

ssti注入

flask有个明显的特征就是服务器模板，把用户输入的回显到web页面，一般在用户交互的地方(输入/输出),这个要用python去构造链子去执行python命令，来getshell。

m0_73818134·2025-01-22 12:38

【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现

深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据

Francek Chen·2025-01-22 11:34

24/11/4 算法笔记蛇形卷积

蛇形卷积（SnakeConvolution）是一种新型的卷积操作，它旨在提高对细长和弯曲的管状结构的特征提取能力。

青椒大仙KI11·2025-01-22 11:30

python3.6 split用法_对sklearn的使用之数据集的拆分与训练详解(python3.6)

主要演示大致的过程：导入->拆分->训练->模型报告以及几个重要问题：①标签二值化②网格搜索法调参③k折交叉验证④增加噪声特征(之前涉及)fromsklearnimportdatasets#从cross_validation

weixin_39849054·2025-01-22 10:57

ECCV 2024 | CC-SAM：用于超声图像分割的跨特征注意力和上下文的SAM

论文信息题目：CC-SAM:SAMwithCross-featureAttentionandContextforUltrasoundImageSegmentationCC-SAM：用于超声图像分割的跨特征注意力和上下文的

小白学视觉·2025-01-22 10:25

数据仓库，数据集市介绍

文章目录定义四大特征面向主题数据仓库中数据和传统数据库中数据的不同之处：每个主题所需要的数据存储集成的非易失随着时间不断变化的数据集市定义数据仓库是一个面向主题的，集成的，非易失性的且随时间变化的数据集合

铜锣湾扛把子-数据·2025-01-22 10:54

如何使用示例选择器来优化提示生成

这是特别重要的，当我们面对大量示例时，需要一个有效的方法来进行筛选。示例选择器类正是负责这一任务的工具。技术背景介绍示例选择器的主要目标是从一组示例中，根据输入选择合适的示例。

sagvWSRJHMNEB·2025-01-22 08:14

【深度学习】Pytorch：在 ResNet 中加入注意力机制

为什么要加入注意力机制注意力机制可以帮助神经网络专注于图像中重要的特征区域，从而提高模型的性能。

T0uken·2025-01-22 07:03

webdriver 反爬虫 (selenium反爬虫) 绕过

因此，开发者可以根据客户端是否包含浏览器驱动这一特征来区分正常用户和爬虫程序。

m0_74824044·2025-01-22 06:58

DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文阅读与代码

DETR协作的先进检测器（ICCV2023）-CSDN博客摘要：在这篇论文中，作者观察到在DETR中将过少的Query分配为正样本，采用一对一的集合匹配，会导致对编码器输出的监督稀疏，严重损害编码器的区分特征学习

分享总结快乐·2025-01-22 04:38

卷积调制空间自注意力SPATIALatt模型详解及代码复现

SPATIALaTT模型的意义在于融合了这两种强大的特征提取方法，充分发挥了它们的优势。这种融合不仅提高了模型的性能，还为设计更高效的视觉模型提供了新的思路，推动了计算机视觉技术的发展。

清风AI·2025-01-22 03:32

deepin-grep详解：文本搜索的强大工具

在Linux系统中，grep命令是一个极其强大的文本搜索工具，广泛应用于文本处理、日志分析和数据筛选等场景。

·2025-01-21 22:22

如何实现亿级用户在线状态统计？

基于总数的统计方案2.2基于具体用户详情的统计方案具体实现3.1基于总数的统计方案3.2基于用户标识的统计实现3.3SpringBoot中的实现总结1.亿级用户在线场景分析以QQ在线状态统计为例，其典型特征包括

繁川·2025-01-21 21:50

深度学习学习笔记（第30周）

UNet算法的关键创新是在解码器中引入了跳跃连接（SkipConnections），即将编码器中的特征图与解码器中对应的特征图进行连接

qq_51339898·2025-01-21 21:18

Java——面向对象的编程学习

Java面向对象学习的三条主线1.Java类及类的成员：2.面向对象的三大特征：3.其他关键字：1.Java类及类的成员：主要包括：属性、方法、构造器、代码块和内部类2.面向对象的三大特征：封装性、继承性

农夫三犭·2025-01-21 20:41

excel如何筛选重复项

在Excel中筛选重复项有几种方法，下面列举其中两种常见的方法：方法一：使用“条件格式”功能选中需要筛选的数据列。在“开始”选项卡中，找到“条件格式”功能，点击下拉菜单选择“突出显示单元格规则”。

牛马baby·2025-01-21 19:28

MySQL多表连接查询详解与实例

目录内连接查询等值连接查询对连接后的查询结果，筛选、分组、排序、过滤非等值连接查询左连接右连接全外连接嵌套查询where之后嵌套查询having之后嵌套查询from之后嵌套查询(其使用效果不如内连接)select

Imaginaerum02·2025-01-21 18:16

摆脱“鱼钩”：误点网络钓鱼链接后的10步自救法

拼写错误、奇怪的语法、紧急或威胁的语言、缺乏上下文——所有这些都是网络钓鱼攻击的常见特征。

·2025-01-21 16:58

中科曙光C/C++研发工程师二面

它通过卷积层和池化层提取图像特征，并通过全连接层进行分类或回归预测。CNN在图像识别、目标检测和图像生成等领域取得了巨大成功。

TrustZone_·2025-01-21 16:31

产生式系统实验头歌实验测试不通过解决（人工智能）

编程要求根据提示，在右侧编辑器补充代码，完成产生式系统——动物识别系统的操作，最后达到输入动物特征，输出动物类型的结果。

兜里没有一毛钱·2025-01-21 16:27

智能体（AI Agent）全解析：概念、原理至应用深度探索

它们不仅拥有自主性、交互性、反应灵敏及高度适应性等鲜明特征，更在复杂多变的情境中展现出卓越的自我管理与任务执行能力。

网安猫叔·2025-01-21 15:51

Docker 实战教程之从入门到提高 (五)

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。

·2025-01-21 12:15

人脸识别【java-基于OpenCV】思维导图-java架构

为了创建一个关于基于OpenCV的Java人脸识别项目的思维导图，可以围绕项目的主要组成部分进行组织：环境搭建、数据准备、人脸检测、特征提取、模型训练、识别与验证、以及优化和部署。

用心去追梦·2025-01-21 11:41

【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测（matlab)

1.2、研究意义二、文献综述2.1、锂电池寿命预测研究现状2.2、常见预测方法对比2.3、BP神经网络在寿命预测中的应用三、研究方法与数据准备3.1、BP神经网络模型设计3.2、数据来源与预处理3.3、特征提取与选择四

大橘科研工作室·2025-01-21 08:17

软件工程的本质特征

1、软件工程关注于大型程序的构造2、软件工程的中心课题是控制复杂性软件所解决的问题十分复杂，通常不得不把问题分解，使得分解出的每个部分是可以理解的，而各个部分之间保持简单的通信关系。这并不能降低问题的整体复杂性，但是却可使它变得可以管理。3、软件经常变化软件系统交付使用后仍然需要耗费成本，而且在开发过程中必须考虑吧软件将来可能的变化。4、开发软件的效率非常重要软件工程的一个重要课题就是，寻求开发与

夏旭泽·2025-01-21 07:06

RT-DETR改进策略【Neck】| PRCV 2023，SBA（Selective Boundary Aggregation）：特征融合模块，描绘物体轮廓重新校准物体位置，解决边界模糊问题

SBA模块借鉴了医疗图像分割中处理边界信息的独特思路，通过创新性的结构设计，在维持合理计算复杂度的基础上，巧妙融合浅层的边界细节特征与深层的语义信息，实现边界特征的精准提取与语义信息的有效整合。

Limiiiing·2025-01-21 04:46

15-面向对象进阶

面向对象三个特征封装没有学习封装之前，效果如下：classPerson(object):def__init__(self,name,age):self.name=nameself.age=agexiaoming

澄子兮·2025-01-21 02:14

MySQL字段约束条件,外键约束条件,表关系

MERGEInnoDBArchiveBLACKHOLEblackhole与memory存取数据的特征Blackhole：丢弃写操作，读操作会返回空内容Memory：置于内存的表创建表的完整语法字段类型之整型字段类型之浮点型字段类型之字符类型字段类型之枚举与集合字段类型之日期类型约束条件自增

Yietong309·2025-01-21 01:10

国自然青年项目｜基于多模态影像组学的乳腺癌分子分型预测研究｜基金申请·25-01-20

研究内容包括跨模态医学图像分割、多模态特征提取与融合、模型设计与系统研发。

罗小罗同学·2025-01-21 01:34

渗透测试之webshell 蚁剑流量分析特性分析抓包分析

目录蚁剑是什么特性简介：蚁剑流量特征两大特征流量分析分析UserAgent数据内容解码分析总结蚁剑是什么蚁剑(AntSword)是一款开源的跨平台WebShell管理工具特性简介：AntSword（蚁剑

浩浩测试一下·2025-01-20 23:50

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

该模块被命名为多样分支块（DiverseBranchBlock，DBB），通过结合不同尺度和复杂度的多样分支来丰富特征空间，包括卷积序列、多尺度卷积和平均池化，从而增强单个卷积的表示能力。

挂科边缘·2025-01-20 23:49

【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet ：通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码)

特征图中的冗余是那些成功的CNNs的一个重要特性，但在神经架构设计中很少被研究。本文提出了一种新颖的Ghost模块，

YOLO大师·2025-01-20 22:47

论文阅读：Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement-google-hdrnet-slicing

grid就是对应图上面的那一条特征提取网络，具体来说，原始图像经过下采样之后，默认256分

SetMaker·2025-01-20 22:47

使用Python开发SolidWorks API

使用Python开发SolidWorksAPI介绍本文介绍了如何使用Python与SolidWorksAPI进行交互，创建零件草图、特征及插入文本。

SolidWorksAPI·2025-01-20 21:05

python正则表达式re关于数字、字母、特殊字符、汉字的匹配方式

以下是一些基本的正则表达式模式，用于筛选不同类型的字符：数字(\d):匹配任意数字（0-9）。示例：\d可以匹配“123”中的每个‘1’,‘2’,‘3’。

乙龙·2025-01-20 20:29

自适应神经网络架构：原理解析与代码示例

自适应神经网络（AdaptiveNeuralNetworks,ANN）为此提供了一种新的解决方案，它可以根据数据特征和训练情况自动调整网络结构，从

chian-ocean·2025-01-20 19:51

python打开一个软件并进行操作_模拟试卷 B

原标题：模拟试卷B一、单项选择题1.关于算法的描述，以下选项中错误的是算法是指解题方案的准确而完整的描述算法具有可行性、确定性、有穷性的基本特征算法的复杂度主要包括时间复杂度和数据复杂度算法的基本要素包括数据对象的运算和操作及算法的控制结构

weixin_39551611·2025-01-20 19:15

免费下载：汽车SoC学习笔记（含安全岛）

文末附下载方法目录1SoC是什么...31.1SoC历史发展...31.2SoC定义...41.3SoC的特征...61.4SoC的优点...61.5SoC的缺点...72SoC需求来源...73SoC

不懂汽车的胖子·2025-01-20 18:02

AI赋能人力资源：效率提升新路径

传统的人力资源管理面临诸多挑战，例如招聘效率低、候选人筛选精准度不足、员工培训成本高昂以及数据分析能力有限等。这些问题不仅影响企业的招聘速度和效率，也制约了企业的发展。

·2025-01-20 18:23

[Prometheus最佳实践]指标和标签命名

指标名称指标名称应该符合以下特征：必须符合数据模型中有效字符的要求。应该使用与指标所属领域相关的（单词）应用程序前缀。前缀有时被客户端库称为命名空间。

·2025-01-20 17:16

多模态视觉语言模型

BLIP24.LLaVa&LLaVA1.55.QwenVL5.1模型结构5.2训练过程6.参考1.多模态大模型概述1.1模型范式1）模态编码器：模态编码器主要是对来自不同模态的输入进行编码，来获得相应的特征

funNLPer·2025-01-20 16:48

YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合，适合目标检测、分割任务

现有的空间注意力机制，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA），仅关注空间特征，未能完全解决卷积核参数共享

挂科边缘·2025-01-20 15:37

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合RFAConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等