特征解耦

pytorch实现主成分分析 (PCA)：用于数据降维和特征提取

使用PyTorch实现主成分分析（PCA）可以通过以下步骤进行：标准化数据：首先，需要对数据进行标准化处理，确保每个特征的均值为0，方差为1。

纠结哥_Shrek·2025-01-30 08:24

一文讲清楚PostgreSQL分区表

为什么需要分区3.怎么分区（1）范围分区（RangePartitioning）（2）列表分区（ListPartitioning）（3）哈希分区（HashPartitioning）（自PG11版本提供）三、分区表的特征

振华OPPO·2025-01-30 06:06

理解随机森林算法

想象你要判断一个水果是苹果还是橙子，你可以通过观察水果的颜色、形状、大小等特征。随机森林算法就是利用很多棵决策树来对这个水果进行判断。

菌菌的快乐生活·2025-01-30 05:32

SASE+：一种使用克林闭包应用于事件流的敏捷语言

克林闭包已经被很好地研究正则表达式匹配，应用于流处理的克林闭包模式具有如下特征：事件定义，事件选择，

马客斯·2025-01-30 05:00

【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+TransNext特征提取网络（CVPR2024）: 基于YOLOv11的主干网络改进超轻量；

YOLOV11目标检测-主干网络改进实例与创新改进专栏目录YOLOV11目标检测-主干网络改进实例与创新改进专栏本文介绍1.完整代码获取2.TransNext介绍摘要亮点优势3.TransNext网络结构图4.yolov11-transNextyaml文件5.TransNext代码实现6.TransNext添加方式论文地址：http://arxiv.org/pdf/2311.17132http:/

算法conv_er·2025-01-30 02:12

论文AI率：检测原理是什么？该如何降低论文AI率？

和AI大模型一样，AI检测的核心也是机器学习模型，它们在包含人类创作和AI生成文本样本的大型数据集上进行训练，通过学习每种文本中存在的模式和特征，以此来区分人类创作的文本和AI生成文本。

迪娜学姐·2025-01-30 02:40

机器学习Day1

为核心学习AI知识2.绪论中的重要概念整理机器学习的目的：利用经验（数据）来改善系统性能记录：(key1:value1,key2:value2…)数据集：记录的集合示例（样本）：对一个事件或对象的描述属性（特征

一飞学编程·2025-01-30 01:36

为什么多模态大模型中使用Q-Former的工作变少了？附Q-Former结构简介

多模态大模型中需要一个输入投影模块，将视觉特征投射到LLM能理解的语言特征维度，这里就可以选择各种不同的模块。

同屿Firmirin·2025-01-30 01:01

【AI论文】Omni-RGPT：通过标记令牌统一图像和视频的区域级理解

为了在时空维度上实现一致的区域表示，我们引入了TokenMark，这是一组在视觉特征空间中突出目标区域的标记。

东临碣石82·2025-01-30 00:56

必会知识点（持续更新中......）

目录普半径相对误差误差传播与微分近似据有效数字位数求近似值普半径某矩阵的谱半径定义为该矩阵的所有特征值的绝对值的最大值。

努力的小诚·2025-01-29 22:38

Janus Pro：DeepSeek 开源革新，多模态 AI 的未来

它采用了独特的多模态架构，包括解耦的视觉编码框架和统一的Transformer架构，以及SigLIP

·2025-01-29 19:21

设计模式-建造者模式、原型模式

类图优缺点优点封装性好，构建和表示分离拓展性好，各个具体的建造者相互独立，有利于系统的解耦客户端不必知道产品内部组成的细节，建造者可以对创建过程逐步细化，而不对其它模

找了一圈尾巴·2025-01-29 17:51

【C语言】如何使用函数指针提高代码质量

通过这些例子，我们可以看到函数指针的优点有：可以实现代码的复用、解耦和灵活性；可以实现代码的简洁、清晰和易扩展性；可以实现代码的效率和可维护性。

soledade·2025-01-29 15:40

为AI聊天工具添加一个知识系统之76 详细设计之17 正则表达式之4 正则表达式模板

给出问题“law是什么”的三种答案：1)符合（事实符合公式）内涵和外延的逆关系,2）遵循(逻辑符号)拓扑特征不变性，3)基于(信念坚持)时间不可逆公理根据你所描述的框架，三“化”（规定定义法-线性回归、

一水鉴天·2025-01-29 14:00

应对FingerprintJS反爬：Selenium的破解策略与技术详解

目录引言FingerprintJS技术概述技术原理应用场景应对策略高级解决方案代码实现与案例分析去除webdriver特征使用Undetected_chromedriver案例分析：爬取目标网站数据结论引言在现代互联网环境中

傻啦嘿哟·2025-01-29 13:55

YOLOv8改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR ConvNeXt V2 （附网络详解和完整配置步骤）

本文将ConvNeXtV2应用于YOLOv8，一方面利用全卷积掩码自动编码器在训练时优化特征学习，减少模型对大规模标注数据的依赖；另一方面，通过全局响应归一化层增强特征竞争，缓解特征坍塌问题，提高特征多样性

Limiiiing·2025-01-29 13:54

机器人介绍

：定义机器人是一种能够自动执行任务的机器系统，它集成了机电、机构学、材料学及仿生学等多个学科技术，可以接受人类指挥，运行预先编排的程序，或根据人工智能技术制定的原则纲领行动，具备感知、决策、执行等基本特征

max500600·2025-01-29 11:59

遗传算法GA特征选择Python

一、遗传算法GA特征选择——代码importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.metricsimportmean_squared_error

明天早下班YEAH·2025-01-29 11:56

决策树算法总结（上：ID3,C4.5决策树）

文章目录一、决策树原理1.1决策树简介1.2基本概念二、数学知识2.1信息熵2.2条件熵:2.3信息增益三、ID3决策树3.1特征选择3.2算法思路3.3算法不足四、C4.5决策树算法4.1处理连续特征

陈小虾·2025-01-29 10:18

2025（第十五届）中国互联网产业年会/AI重新定义互联网

未来十年，我们将进入“数智（新质）互联网”阶段，其核心特征是基础协议采用IPv6+，人机接口将以自然语言为主，不再依赖于点击AP

东锋1.3·2025-01-29 08:01

13软考高项，项目资源管理

团队建设有效性：1、技能提升；2、能力改进；3、离职率降低；4、凝聚力加强，公开学习和经验问题解决：识别问题，明确问题；问题拆解定义问题，调查，分析，解决，检查解决方案成功团队的特征：(1

LeonNo11·2025-01-29 08:55

ArcGIS GeoDatabase ST_Geometry简介

采用这种存储方式能够更好的利用oracle的资源，更好的兼容oracle的特征，比如复制和分区，并且

三脚猫·2025-01-29 07:20

Upgini: 智能数据搜索与丰富化引擎 - 提升机器学习和人工智能模型准确性的利器

然而,提高模型准确性往往是一项艰巨的任务,需要大量的特征工程和数据处理工作。幸运的是,Upgini这一创新的Python库为数据科学家和机器学习工程师提供了一个强大的解决方案。

2401_87189860·2025-01-29 05:00

Python 实现车牌识别

这可以通过一些特征提取和机器学习算法来实现，例如基于颜色特征、边缘特征等方法来定位车牌区域。字符分割：将定位到的车牌区域中的字符分割开，以便对每个字

菜狗小测试·2025-01-29 04:49

动物产生式识别系统（人工智能实验）

1.实验原理首先，定义两个整数数组`base`和`temp`，分别用于存储特征值和临时存储输入的特征值。输出特征值代表的信息，包括每个特征值对应的动物类型。

不爱编程的程序媛·2025-01-29 03:40

云计算中网络虚拟化的核心组件——NFV、NFVO、VIM与VNF

NFVNFV（NetworkFunctionsVirtualization，网络功能虚拟化），是一种将传统电信网络中的网络节点设备功能从专用硬件中解耦并转换为软件实体的技术。

嫣然细雨红尘路·2025-01-29 01:29

（新春特辑）腾讯开源MimicMotion整合包，最强图片生成跳舞视频的动作视频模型，动作丝滑没有破绽

效果同时支持面部特征和唇形同步，不止可以搞跳舞视频，也可以做数字人。

struggle2025·2025-01-28 22:33

大话特征工程：2.特征组合与描述

系统的高维特征空间本应为复杂世界提供精确的洞察，但却因维度的无限膨胀开始背离现实。全球天气失控、医疗系统陷入混乱、社会资源分配崩溃，这些技术上的崩坏正在逐步渗透进人类的感知之中。建筑

nnerddboy·2025-01-28 22:03

蓝桥杯lesson2----数据类型

所谓‘类型’，就是相似的数据所拥有的共同特征，编译器只有知道了数据的类型，才知道怎么操作数据。接下来，我们谈论一下简单的数据类型。字符型char这个就是字符型。

羽晨同学·2025-01-28 22:59

（React组件基础）前端八股文修炼Day6

下面是类组件与函数组件在不同方面的异同：类组件特征:使用ES6的类语法定义。必须包含render()方法，其返回React元素。可以使用React生命周期方法（如compone

筱语悠里·2025-01-28 19:09

YOLOv10涨点改进：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显，| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

本文独家改进：多层次特征融合（SDI），能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLOv10：1)替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv10魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【

AI小怪兽·2025-01-28 19:08

YOLO11涨点优化：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

本文独家改进：多层次特征融合（SDI），能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLO11：1)替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv11魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块

AI小怪兽·2025-01-28 19:08

大语言模型LLM在地理信息GIS中应用场景

AI&地理AI大语言模型在地理中的应用主要体现在以下几个方面：一、地理信息检索与查询AI大语言模型能够理解复杂的自然语言查询，包括地名、地理位置、地理特征等，从而提供更加精准的地理信息检索服务。

GISer_Jinger·2025-01-28 19:07

ABAP git客户端

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。

·2025-01-28 19:33

java 高级工程师面试题集锦,持续更新~

1.面向对象的特征请阅读严宏博士的Java模式或设计模式解释中的桥梁模式)。封装:一般认为封装是将数据和操作数据的方法绑定起来,数据的访问只能通过定义。吐血总结!

aifans_bert·2025-01-28 19:37

人脸识别的经典深度学习方法

人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络（CNN）1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3.人脸特征提取

明初啥都能学会·2025-01-28 18:29

设计模式思想的元规则

为什么解耦很好？因为通过隔离关注焦点，可让每一部分都容易变更——此谓ETC。为什么单一职责原则很有用？因为一个需求变化仅体现为某个单一模块上的一个对应变化——此谓ETC。为什么命名很重要？

每天三杯咖啡·2025-01-28 16:15

【C++动态规划】2547. 拆分数组的最小代价|2019

令trimmed(subarray)作为子数组的一个特征，其中所有仅出现一次的数字将会被移除。例如，trimmed([3,1,2,4,3,4])=[3,4,3,4]。

闻缺陷则喜何志丹·2025-01-28 14:55

云计算中的微服务架构是什么

微服务：技术的芭蕾舞解耦与自治：每个服务就像一个

云上的阿七·2025-01-28 13:53

类和对象—封装及导语—C++

1.类和对象定义C++面向对象的三大特征封装，继承，多态。对象C++认为万事万物皆为对象，对象有其属性和行为。

逐光沧海·2025-01-28 11:38

Flutter架构概览，挑战大厂重燃激情

将应用的行为与操作系统的依赖解耦。组成Widget通常由更小的且用途单一的widgets组合而成，提供更强大的功能。在设计的时候，相关的概念设计已尽可能地少量存在，而通过大量的内容进行填充。

2401_83627805·2025-01-28 07:45

#深度学习：从基础到实践

它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型，能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。

single_ffish·2025-01-28 07:41

【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析

揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析文章目录【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析前言一、使用高分6号遥感影像结合深度学习对梦柯冰川的研究方向1.冰川边界自动化提取2.冰川变化动态监测3.冰川分类与分布特征分析二

985小水博一枚呀·2025-01-28 06:38

预训练语言模型

这种学习能力使得预训练模型可以捕获数据的复杂结构和特征，并且在后续的特定任务上进行微调，从而提高模型在目标任务上的性能。

Algorithm_Engineer_·2025-01-28 04:51

YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合ASFF（自适应空间特征融合），全网首发

摘要一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略，称为自适应空间特征融合（ASFF）。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制不一致的方法，从而提高了特征的尺度不变性，并引入了几乎免费的推理开销。

挂科边缘·2025-01-28 02:32

自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合

代码：#导入必要的库importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据集：二维数据，其中第一列是特征x，第二列是目标值ydata=[[

〖是♂我〗·2025-01-28 02:00

使用 PyTorch 实现逻辑回归：从数据到模型保存与加载

1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。在本示例中，我们手动创建了一个简单的二维数据集，包含两类数据点。第一类数据点的标签为0，第二类数据点的标签为1。

弥树子·2025-01-28 02:29

【机器学习】自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用tensorflow框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。

加德霍克·2025-01-28 01:26

计算机网络——OSI和TCP/IP模型

OSI模型一、OSI模型概述OSI模型是一个理论框架，将网络通信分为七层，旨在提供一个通用的、国际化的网络通信标准，强调分层解耦和协议独立性。其特点如下：严格分层：每层功能明确。

阿常11·2025-01-28 01:26

算法种常见的混沌映射是什么

一、定义与特征1.定义混沌映射是描述非线性系统中，通过简单规则产生的复杂、不可预测的行为。这些系统对初始条件非常敏感，即使是微小的初始差异也会导致系统结果的巨大不同，这种现象称为“混沌”。

搏博·2025-01-27 23:39

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