特征融合

求是网：“内卷式”竞争的突出表现和主要危害有哪些？

概括其一般特征，是指经济主体为了维持市场地位或争夺有限市场，不断投入大量精力和资源，却没有带来整体收益增长的

加百力·2025-07-12 19:40

【证明】对极几何：本质矩阵内在性质

--这是目录--1.本质矩阵内在性质表述2.预备知识2.1线性代数基础2.1.1奇异值与特征值的关系2.1.2矩阵加减单位阵后特征值的变化2.2引理：一个常用的矩阵变换3.证明1.本质矩阵内在性质表述

Powerful_QI·2025-07-12 15:17

AI 图像编辑提示词参考之：背景替换

但背景更换不仅仅是简单的视觉置换，更重要的是：确保人物主体外观不变，并与新背景在色温、色调、光影等方面自然融合。只有这样，最终图像才会呈现出“原本拍摄于该背景环境”的真实感。

·2025-07-12 15:15

LLM中最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？

ZhangJiQun&MXP·2025-07-12 15:44

LLM的表征做减法的是什么，自然语言是一个矩阵，怎么进行减法的

LLM的表征做减法的是什么，自然语言是一个矩阵，怎么进行减法的有个假设：就是最后一个词语融合了前面词语的信息减法操作主要用于提取模型内部表征中的"诚实性"概念向量。

ZhangJiQun&MXP·2025-07-12 14:40

ModBus总线协议

2.核心特征特征项内容通信结构主从式（Master/Slave）通信

小仇学长·2025-07-12 12:53

Ollama平台里最流行的embedding模型： nomic-embed-text 模型介绍和实践

nomic-embed-text模型介绍nomic-embed-text是一个基于SentenceTransformers库的句子嵌入模型，专门用于特征提取和句子相似度计算。

skywalk8163·2025-07-12 10:39

AI人工智能浪潮中文心一言的独特优势

关键词：文心一言,AI大模型,中文处理,多模态融合,产业落地,安全可控,百度ERNIE摘要：在全球AI大模型浪潮中，百度文心一言（ERNIEBot）凭借“懂中文、会多模态、能落地、守规矩”的四大核心优势

·2025-07-12 09:36

微软语音合成标记语言SSML文档结构和事件（详细文档和实例）

说明：MicrosoftAzure中国技术文档网站，请访问https://docs.azure.cn包含输入文本的语音合成标记语言(SSML)确定了文本转语音输出的结构、内容和其他特征。

阿酷tony·2025-07-12 08:56

2025年UDP洪水攻击防护实战全解析：从T级流量清洗到AI智能防御

一、2025年UDP洪水攻击的新特征AI驱动的自适应攻击攻击者利用生成式AI动态调整UDP报文特征（如载荷内容、发送频率），攻击流量与正常业务流量差异率低至0.5%，传统指纹过滤规则失效。

上海云盾商务经理杨杨·2025-07-12 08:24

网安学习NO.12

简称NGFW）是在传统防火墙基础上发展而来的新一代网络安全防护设备，其核心目标是解决传统防火墙在复杂网络环境（如云计算、移动办公、加密流量激增等）中“防护维度不足、威胁识别滞后、功能单一”等痛点，通过融合多元安全能力

·2025-07-12 08:54

NLP_知识图谱_大模型——个人学习记录

github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph深度学习-自然语言处理(NLP)-知识图谱：知识图谱构建流程【本体构建、知识抽取（实体抽取、关系抽取、属性抽取）、知识表示、知识融合

macken9999·2025-07-12 07:45

FPS手游逆向分析--------矩阵的精确定位

2.1精确定位矩阵通过上述步骤我们找到了矩阵，但矩阵确会在每次打开游戏后由于内存的分配而重新加载，如何实现自动寻找矩阵便是我们要考虑的问题2.1.1通过特征码定位矩阵所谓特征码就是总出现在变动值附近的不变动的值与上文的通用特征码不同定位矩阵的特征码在不同的游戏中是不一样的矩阵

柠檬味的榴莲·2025-07-12 07:43

思维链革命：让大模型突破“机器思考”的边界

以下是对LilianWeng思维链技术深度解析文章（原文链接）的博客化重构，融合技术本质与应用实践：思维链革命：让大模型突破“机器思考”的边界——解析ChainofThought技术体系与下一代推理架构一

John Song·2025-07-12 07:13

【机器学习笔记Ⅰ】9 特征缩放

特征缩放（FeatureScaling）详解特征缩放是机器学习数据预处理的关键步骤，旨在将不同特征的数值范围统一到相近的尺度，从而加速模型训练、提升性能并避免某些特征主导模型。1.为什么需要特征缩放？

巴伦是只猫·2025-07-12 05:30

sqlplus表结构查询

使用的数据融合系统，在ogg加持下还需要手动在目标库创建表结构登录目标库sqlplus，使用sqlplus/assysdba查询建表语句执行以下语句进行查询--设置输出格式（在SQL*Plus中执行）SETLONG1000000

胡斌附体·2025-07-12 05:59

使用HarmonyOS 5和CodeGenie辅助工具开发鸿蒙运动健康类应用的项目总结

二、核心功能实现该应用深度融合HarmonyOS分布式能力，支持跨设备无缝协同，主要功能包

哼唧唧_·2025-07-12 04:54

揭秘智能家居定制平板：其在不同生活场景中的常见应用与重要性

这已非简单的一块触摸屏，而是深度融合场景需求、重塑家居交互逻辑、并驱动行业向沉浸式体验跃迁的战略级中枢。一、智能家居发展趋势智能家居行业已经从最初的单品智能，逐步迈入了全屋智能与场景智能的深水区。根据

华一精品Adreamer·2025-07-12 02:42

AI技术革命：从代码生成到行业重塑的范式转移

这背后是大模型微调技术与智能编程工具的融合应用——AI不再停留于概念，正系统性重构产业底层逻辑。

Favor_Yang·2025-07-12 01:09

YOLOv11 技术详解：架构优化与性能提升

C3K2块使用不同的核大小（例如3x3或5x5）和通道分离策略来优化更复杂特征的提取。这

代码老y·2025-07-12 01:07

Python OpenCV教程从入门到精通的全面指南【文末送书】

.安装OpenCV2.基本操作2.1读取和显示图像2.2图像基本操作3.图像处理3.1图像转换3.2图像阈值处理3.3图像平滑4.边缘检测和轮廓4.1Canny边缘检测4.2轮廓检测5.高级操作5.1特征检测

一键难忘·2025-07-12 00:01

CNN 猫狗识别：从理论到实战的深度解析

在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）凭借其强大的特征提取和模式识别能力，成为图像分类任务的主流技术。

爱熬夜的小古·2025-07-12 00:29

OpenCV入门到精通：从基础到实战的全面指南

文章首先介绍了OpenCV的基本概念和安装方法，然后深入讲解了图像处理基础、特征检测与匹配、视频处理与分析等核心内容，最后通过实战案例展示了OpenCV在计算机视觉任务中的应用。

·2025-07-12 00:59

SPGAN: Siamese projection Generative Adversarial Networks

主要创新点包括：（1）设计Siameseprojection网络来测量特征相似性；（2）提出相似特征对抗学习框架，将相似性测量融入生成器和鉴别器的损失函数；（3）通过相似特征对抗学习，鉴别器能最大化真实图像和生成图像特征的差异性

这张生成的图像能检测吗·2025-07-11 23:25

loam的scanRegistration.cpp文件学习

本篇文章就一块看看，点云生成以及点云特征是如何提取的。

·2025-07-11 17:17

街道垃圾识别难？陌讯视觉算法实测准确率突破95%

）在复杂街道场景下表现不佳，主要面临以下问题：光照干扰：早晚光线变化导致误检（如阴影被识别为垃圾）小目标漏检：饮料瓶、烟头等小物体在640x640输入下仅占10x10像素遮挡问题：垃圾桶周边堆积物造成特征混淆某环保科技公司实测数据显示

2501_92487900·2025-07-11 17:16

占道识别漏检率 30%？陌讯多模态算法实测优化

开篇：占道经营识别的三大技术痛点在城市管理智能化进程中，占道经营自动识别系统常面临三大核心难题：一是早晚光线剧变导致传统模型mAP骤降15-20%；二是流动摊贩与行人的特征混淆，误判率高达28%；三是密集场景下检测速度跌破

2501_92487926·2025-07-11 17:16

深入理解进程：从概念到实践

本文将深入探讨进程的定义、特征、生命周期以及与线程的关系，帮助读者全面理解进程的概念。什么是进程？进程是操作系统中正在运行的程序的实例。每个进程都有自己的内存空间、代码、数据和系统资源。

·2025-07-11 17:44

安防监控漏报频发？陌讯实时检测算法实测召回率98%

二、技术解析：陌讯算法的三重创新陌讯视觉算法通过多尺度特征融合+自适应光照补偿提升鲁棒性：动态感受野机制在Backbone中引入可变形卷积（DeformableConv），公式表示为：y(p)=

2501_92487721·2025-07-11 16:39

重型机械识别漏检率高？陌讯算法实测降 35%

在重型机械作业场景中，传统视觉识别系统常面临三大痛点：大型设备遮挡严重导致漏检率超20%、金属表面反光使特征提取失效、多机型混合作业时模型泛化能力不足。

·2025-07-11 16:09

SpringBoot3+LangChain4j：构建企业级 AI 办公助手

一、核心技术亮点：前沿栈融合，让Java开发拥抱AI时代1.SpringBoot3与LangChain4j的黄金搭档以SpringBoot3.x为后端框架，深度集成专为Java设计的LangChain4j

EyeDropLyq·2025-07-11 16:34

视频号账号矩阵运营中定制开发开源 AI 智能名片 S2B2C 商城小程序的赋能研究

通过分析其技术特性、功能优势以及与视频号运营的融合模式，旨在为视频号运营者提供更高效、精准的粉丝管理与商业运营解决方

说私域·2025-07-11 15:31

基于SIFT-POCS的超分辨率图像重建技术研究与实现

基于SIFT-POCS的超分辨率图像重建技术研究与实现摘要本文详细研究了基于SIFT特征匹配和POCS(ProjectionOntoConvexSets)算法的超分辨率图像重建方法，并完整实现了文献"Super-ResolutionImageReconstructionBasedonSIFT-POCS

神经网络15044·2025-07-11 15:28

无人机飞控系统中气压计软件驱动与应用入门指南

在飞控系统中的关键应用应用场景具体作用高度测量提供绝对高度数据，精度通常为±0.5米（标准大气压下）定高飞行作为PID控制器的高度输入，实现稳定悬停气压趋势分析通过气压变化率判断上升/下降趋势，辅助姿态控制高度融合滤波与

bother3000·2025-07-11 15:27

淘宝直播与开源链动2+1模式AI智能名片S2B2C商城小程序的融合发展研究

同时，引入开源链动2+1模式AI智能名片S2B2C商城小程序这一新兴概念，探讨二者融合的可能性与潜在价值。

说私域·2025-07-11 14:56

Python 语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取

Python语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取前言1.预加重、分帧和加窗2.提取特征3.可视化特征4.总结前言语音识别特征提取是语音处理中的一个重要环节，其主要任务是将连续的时域语音信号转换为连续的特征向量

·2025-07-11 14:25

灰度发布策略制定方案时可以参考的几个维度

选择用户群体并设计合理的分组策略是控制风险、验证功能效果策略总结：一、选择用户群体的核心原则代表性覆盖用户需覆盖核心特征（如地域、设备类型、使用场景），确保测试结果能反映整体用户行为。

·2025-07-11 13:46

Manus AI与多语言手写识别

与多语言手写识别背景与概述手写识别技术的发展现状与挑战ManusAI的核心技术与应用场景多语言手写识别的市场需求与难点ManusAI的技术架构深度学习在手写识别中的应用多语言支持的模型设计数据预处理与特征提取方法多语言手写识别的关键挑战不同语言字符的多样性处理上下文语义与书写风格适应性低资源语言的训练数据获取解决方案与优化策略迁移学习在多语言任务中的应用端到端模型的优化与轻量化用户反

·2025-07-11 13:45

三维表面轮廓仪的维护保养是确保其长期稳定运行的关键

三维表面轮廓仪是一种高精度测量设备，用于非接触式或接触式测量物体表面的三维形貌、粗糙度、台阶高度、纹理特征等参数。其主要基于光学原理进行测量。

CHOTEST中图仪器·2025-07-11 13:44

【亲测免费】 CatBoost 教程项目使用指南

tutorials项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tutorials1/tutorials1.项目介绍CatBoost是一个高效、灵活且易于使用的梯度提升库，特别适用于处理分类特征

·2025-07-11 11:33

安全运维的 “五层防护”：构建全方位安全体系

保旺达基于“全域纳管-身份认证-行为监测-自动响应-审计溯源”的五层防护架构，融合AI、零信任等技术，构建全链路安全运维体系，以下从技术逻辑与实践落地展开解析：第一层：全域资产纳管——筑牢安全根基挑战云网基础设施包含分布式计算

KKKlucifer·2025-07-11 11:02

数据安全审计平台的三大关键技术：日志分析、行为监测与智能告警

日志分析：数据安全的“DNA图谱”1.多源日志融合技术实现：通过Agent采集操作系统、数据库、网络设备等200+日志源，利用正则表达式、NLP技术解析非结构化日志（如“

KKKlucifer·2025-07-11 11:02

AI+低代码双引擎驱动：重构智能业务系统的产品逻辑

低代码与AI融合的架构重构将低代码技术深度融入产品体系，形成"可视化编排+AI增强"的双引擎架构，彻底重构传统业务系统的开发与交付模式。

·2025-07-11 11:28

最全自动驾驶数据集（11/4号已更新）

自动驾驶是一个快速发展的行业，它融合了人工智能、机器学习、传感器技术、高精度地图和先进的计算平台等多种技术。

数据猎手小k·2025-07-11 10:27

BEV开山之作Lift-Splat-Shot (LSS) 深度详解

Lift-Splat-Shot（LSS）是一种高效的视角转换方法，能够将透视视图特征转换为BEV空间，从而实现更准确的3D物体检测。本文将详细解析LSS的工作原理、技术细节及其应用场景。

shuaishuaideyuzi·2025-07-11 10:27

12 | 走向元宇宙：数字化工作与生活

通过这个等式，我们可以看到，元宇宙将带给我们线上线下全面融合的数字生活。这一讲的讨论分成两个部分。首先，我们来看看自己周围的数字化发展

_Rye_·2025-07-11 10:27

前沿交叉：Fluent与深度学习驱动的流体力学计算体系

方程数值解法（有限差分/有限元/伪谱法）·Fluent工业级应用：稳态/瞬态流、两相流仿真（圆柱绕流、入水问题）·Tecplot流场可视化与数据导出2、CFD数据的AI预处理·基于PCA/SVD的流场数据降维·特征值分解与时空特征提取深度学习核心

m0_75133639·2025-07-11 10:56

中药细粒度图像分类

在细粒度图像分类（FGVC）领域，BilinearCNN（BCNN）模型因其能够捕捉图像中的局部特征交互而受到广泛关注。

小lo想吃棒棒糖·2025-07-11 10:56

使用Qlib基于LightGBM预测沪深300涨跌

本文配置一个基于LightGBM的梯度提升决策树（GBDT）模型，并使用金融数据集（包含158个技术指标特征）进行训练和预测。

DeepReinforce·2025-07-11 10:25

3D 可视化技术开启污水治理全新发展阶段

一方面，其与人工智能、大数据、物联网等前沿技术的融合将愈发紧密。借助人工智能算法，大屏系统将具备更强大的自主学习和分析能力，能够根据实时数据和历史经验，自动优化污水处理工艺参

广州华锐视点·2025-07-11 10:55

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