特征衍生第3页

什么是 React Native

ReactNative（简称RN）是Facebook于2015年4月开源的跨平台移动应用开发框架，它是Facebook早先开源的JS框架React在原生移动应用平台的衍生产物，支持iOS和安卓两大平台。

程序猿经理·2025-01-21 07:34

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

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

pnpm：简介

pnpm由npm/yarn衍生而来，解决了npm/yarn内部潜在的bug，极大的优化了性能，扩展了使用场景。

m0_67401499·2025-01-20 19:39

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

[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

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 15:36

图像检索简介

涉及图像特征提取、相似度计算、特征数据库存储和搜索。图

handsomestWei·2025-01-20 15:35

【论文投稿】探秘计算机视觉算法：开启智能视觉新时代

目录引言一、计算机视觉算法基石：图像基础与预处理二、特征提取：视觉信息的精华萃取三、目标检测：从图像中精准定位目标四、图像分类：识别图像所属类别五、语义分割：理解图像的像素级语义六、计算机视觉算法前沿趋势与挑战引言在当今数字化浪潮中

小周不想卷·2025-01-20 13:11

ORB-SLAM2：四、地图点、关键帧、图结构】

4.1地图点4.1.1什么是地图点地图点（MapPoint）是SLAM系统中用来表示环境中三维特征点的抽象概念。这些点是通过相机观测和三角测量得到的，是地图构建的基础。

KeyPan·2025-01-20 13:07

基于区块链技术的超级账本(Hyperledger) - 从理论到实战

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。

·2025-01-20 12:25

【视觉SLAM:六、视觉里程计Ⅰ：特征点法】

它是视觉SLAM的重要组成部分之一，主要通过提取图像中的信息（如特征点或直接像素强度）来实现相机运动估计。

KeyPan·2025-01-20 11:45

径向基函数网络（RBF）：让数据“点亮”神经网络的“灯塔”

RBF网络使用径向基函数（如高斯函数）作为隐层神经元的激活函数，能够快速学习数据的局部特征，特别适合分类和函数逼近问题。2.算法原理2.1网络结构RBF网络的基本组成包括：输入层：接收原

ningaiiii·2025-01-20 10:36

无需插件，OmniGen 凭文本指令读懂图像，多样生成随心掌控

OmniGen不需要额外的插件或操作，它可以根据文本提示自动识别输入图像中的特征（例如，所需的对象、人体姿势、深度映射）可以通过OmniGen灵活地控制图像生成：引用表达式生成：你可以输入多个图像，并使用简单的通用语言来引用这些图像中的对象

算家云·2025-01-20 09:59

智能体（AI Agent）：概念、原理与应用，全面解析AI技术前沿!

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。

和老莫一起学AI·2025-01-20 07:06

Linux离线安装docker(arm64架构cpu)极速版

亲测适用于CentOS8及其衍生版本。官网下载从官网中选择相应的版本，我选择了最新的包，在联网的环境下载到本地备用https://download.docker.com/linux/s

gallonyin·2025-01-20 04:48

基于Spring Boot和Vue的人脸识别项目（源码）

人脸识别作为一种生物特征识别技术，能够通过分析人脸图像中的特征点，实现对个体的身份识别。利用计算机视觉技术，系统能够快速从大量图片中定位并识别特定人脸，实现身份验证和信息检索。

AI人H哥会Java·2025-01-20 04:18

qwenvl 代码中的attention pool 注意力池如何理解，attention pool注意力池是什么？

Resampler以及attn_pool，这和之前理解的连接池线程池表示资源复用的意思不太一样，查了一下：注意这里的pool和线程池连接池里面的pool不一样:深度学习中的池化：池化在深度学习中主要指通过滑动窗口对特征图进行下采样

OpenSani·2025-01-20 01:13

数字化转型的三个阶段：信息化、数字化、数智化

本文将对这三个阶段进行详细剖析，帮助您理解每个阶段的特征、目标及实施要点。第一阶段：信息化（Informatization）定义与目标信息化是数字化转

兴风键盘侠·2025-01-20 00:36

【端到端模型】

传统的做法可能是先人工分析图片，找到文字的轮廓、笔画这些特征，然后用别的方法把这些特征转变成文字。

W Y·2025-01-20 00:32

【Block总结】CDFA，对比驱动特征聚合模块|即插即用，极大增强特征表达！

论文信息标题:ConDSeg:AGeneralMedicalImageSegmentationFrameworkviaContrast-DrivenFeatureEnhancement作者:MengqiLei,HaochenWu,XinhuaLv,XinWang机构:中国地质大学（武汉），百度公司发表时间:2024年12月11日会议:AAAI2025论文:https://arxiv.org/pdf

AI浩·2025-01-19 23:55

风控系统之指标回溯，历史数据重跑

个人博客：无奈何杨（wnhyang）个人语雀：wnhyang共享语雀：在线知识共享Github：wnhyang-Overview回顾默认你已经看过之前那篇风控系统指标计算/特征提取分析与实现01，Redis

·2025-01-19 23:34

机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法

一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。

一叶_障目·2025-01-19 23:21

FPGA时钟域处理

FPGA时钟域处理前言一、时钟域的管理1时钟资源二、跨时钟域设计1.1单bit信号跨时钟域1.1.1慢到快1.1.2快到慢1.1.3慢到快1.2多bit（这里指简单的多个控制信号）三、时钟域区域划分四使用衍生时钟的注意事项

cycf·2025-01-19 21:05

基于深度学习的认知架构的AI

1.基于深度学习的认知架构的组成一个典型的基于深度学习的认知架构包含多个关键模块：感知模块：负责从外部环境中获取数据，处理和提取特征。深度学习

SEU-WYL·2025-01-19 17:06

C++ 面向对象（八股总结）

面向对象三大特征——封装、继承、多态封装把客观事物封装成抽象的类，并且类可以把自己的数据和方法只让可信的类或者对象操作，对不可信的进行信息隐藏。

fadtes·2025-01-19 16:48

python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

特征选择(Featureselection)是在构建预测模型的过程中减少输入变量的一个过程。它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。

Blair Long·2025-01-19 15:14

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择

WangYan2022·2025-01-19 14:34

软考信安04~网络安全体系与网络安全模型

1.2、网络安全体系特征(1)整体性。网络安全体系从全局、长远的角度实现安全保障，网络安全单元按照一定

jnprlxc·2025-01-19 13:58

java bean的使用和bean的管理

bean的使用@Component和其衍生类容器管理(自定义bean对象)@Component//将当前对象交给IOC容器管理,成为IOC容器的beanpublicclassEmpServiceAimplementsEmpService

java初级学习笔记·2025-01-19 10:07

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。对于这个项目，我们需要一个具有相似大小和相似频率范围的音频曲目数据集。

精通代码大仙·2025-01-19 10:01

K210视觉识别模块

K210视觉识别模块是一款功能强大的AI视觉模块，以下是对其的详细介绍：一、核心特性强大的视觉识别功能：K210视觉识别模块支持多种视觉功能，包括但不限于人脸识别、口罩识别、条形码和二维码识别、特征检测

LS_learner·2025-01-19 08:42

机器学习——认识有监督学习与无监督学习

学习的目标是通过对有标签数据的学习，建立输入特征和输出标签之间的映射关系，以便能够对新的、未见过的输入数据预测其相应的输出标签。常见的有监

伊一大数据&人工智能学习日志·2025-01-19 08:41

网络安全拟态防御技术

一.拟态防御拟态现象（MimicPhenomenon,MP）是指一种生物如果能够在色彩、纹理和形状等特征上模拟另一种生物或环境，从而使一方或双方受益的生态适应现象。

网安墨雨·2025-01-19 07:05

PCL 计算点云的VFH特征

一、概述 VFH(ViewpointFeatureHistogram)特征是一种三维点云描述子，它结合了点云的局部几何信息和视点信息，以提高物体识别和分类的精度。

点云侠'·2025-01-19 06:52

cloud compare和 pcl读取点云因为viewpoint 配准不上

针对CloudCompare软件处理过的pcd格式点云，在使用PCL进行特征点提取、配准等实验中最终显示结果出现点云位置偏差较大的问题，本博客给出解决方案。

一个月可能改两次·2025-01-19 05:21

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：基于数据特征的存储格式选择（上）（19/30）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数

青云交·2025-01-19 05:19

PCL 部分点云视点问题【2025最新版】

一、问题概述针对CloudCompare软件处理过的pcd格式点云，在使用PCL进行特征点提取、配准等实验中最终显示结果出现点云位置偏差较大的问题，本博客给出解决方案。

点云侠·2025-01-19 05:15

机器学习02-发展历史补充

发展历史补充文章目录机器学习02-发展历史补充1-机器学习个人理解1-初始阶段：统计学习和模式识别（20世纪50年代至80年代）2-第二阶段【集成时代】+【核方法】（20世纪90年代至2000年代初期）3-第三阶段【特征工程

坐吃山猪·2025-01-18 21:02

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