特征解耦第10页

23种设计模式 - 工厂方法模式

其核心目的是解耦对象的创建与使用，增强系统的扩展性，符合开闭原则。模式结构抽象产品（Product）：定义对象的接口（如数控系统中的运动控制器）。

強云·2025-02-21 08:07

[笔记.AI]如何判断模型是否通过剪枝、量化、蒸馏生成？

以下摘自与DeepSeek-R1在线联网版的对话一、基础判断维度技术类型核心特征验证方法剪枝模型参数减少、结构稀疏化1.检查模型参数量是否显著小于同类标准模型12.分析权重矩阵稀疏性（如非零参数占比50%

俊哥V·2025-02-21 08:07

机器学习(一) 本文(3万字) | 机器学习概述 |

小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:05

图像检测分析难题？三维天地引入YOLO目标检测技术带来全新解决方案！

然而,传统的图像处理方法面临着诸多挑战,如庞大的数据量、复杂的特征提取、漫长的模型训练周期以及复杂的公式计算等。这些问题不仅限制了检测的效率,还对结果的准确性产生了负面影响。

资讯分享周·2025-02-21 08:02

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（七）Embedding概念介绍

这个向量通常是低维的，并且在向量空间中能够捕捉到该对象的某些语义或结构特征。可以通过这种方式将我们通常理解为文本的信息转化为模型可以处理的数字形式。1.为什么需要Embedding？

Blankspace空白·2025-02-21 06:55

sklearn TfidfVectorizer使用教程

：TfidfVectorizer得到较长的“词汇”代码解释TfidfVectorizerTfidfVectorizer是scikit-learn库中用于将文本数据转换为TF-IDF（词频-逆文档频率）特征矩阵的强大工具

Cachel wood·2025-02-21 03:40

为AI聊天工具添加一个知识系统之113 详细设计之54 Chance：偶然和适配之2

和它在实操中的三种槽（占据槽，请求槽和填充槽，实时数据库（source）中数据(流入ETL的一个正序流程行列并发靶向整形绑定变量）是如何通过“命名所依的AI行为”、“分类所缘的因果结构”和“求实所据的机器特征

一水鉴天·2025-02-21 00:15

【核心算法篇十三】《DeepSeek自监督学习：图像补全预训练方案》

根据，自监督学习通过设计巧妙的"预训练任务"（PretextTask），让模型在无标签数据中自动学习图像语义特征。而图像补全正是这类

再见孙悟空_·2025-02-20 21:24

设计模式---命令模式

命令模式通常用于以下几种情况：解耦调用操作的客户与执行操作的类：通过命令模式，可以使得调用操作的客户不需要知道是谁将会执行这个操作，以及如何执行。

菜鸟起航ing·2025-02-20 20:09

YOLOv8 Pose使用RKNN进行推理

：朱sir的小站，发送202411081即可免费获取源代码下载链接一、简单介绍YOLOv8-Pose是一种基于YOLOv8架构的姿态估计模型，能够识别图像中的关键点位置，这些关键点通常表示人体的关节、特征点或其他显著位置

い不靠譜︶朱Sir·2025-02-20 15:30

【自然语言处理|迁移学习-08】：中文语料完型填空

模型训练5.模型测试1中文语料完型填空任务介绍任务介绍：完成中文语料完型填空完型填空是一个分类问题，[MASK]单词有21128种可能数据构建实现分析：使用迁移学习方式完成使用预训练模型bert模型提取文特征

爱学习不掉头发·2025-02-20 14:50

改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 引入 Dynamic Snake Convolution | 动态蛇形卷积

DSC原理DSC的核心思想是使用类似蛇形运动的卷积核来提取细长目标的特征。具体来说，DSC卷积核沿着一系列控制点移动，并根据每个

wei子·2025-02-20 14:48

《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】

深度学习：一种基于对数据进行表征学习的方法，通过构建具有很多层的神经网络模型，自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念：

code_stream·2025-02-20 13:12

图像识别与应用

CNN凭借其强大的特征提取能力，在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色，成为图像识别领域的核心技术。

狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 13:10

RUST练习生如何在生产环境构建万亿流量|得物技术

一、引言在《得物新一代可观测性架构：海量数据下的存算分离设计与实践》一文中，我们探讨了存算分离架构如何通过解耦计算与存储资源，显著降低存储成本并提升系统扩展性。

·2025-02-20 13:09

#渗透测试#批量漏洞挖掘#畅捷通T+远程命令执行漏洞

目录一、漏洞概况二、攻击特征三、应急处置方案四、深度防御建议五、后续监测要点六、漏洞POC一、漏洞概况技术原理漏洞存在于T+系统的特定接口组件，攻击者可通过构造恶意HTTP请求绕过身份验证，在

独行soc·2025-02-20 12:28

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作，全连接层，以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单CNN模型代码理解特征图

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

事件驱动框架

事件驱动框架文档事件驱动框架是一种异步事件处理机制,它通过事件分发和回调的方式,可以有效地提高系统的异步处理能力、解耦性和可扩展性。事件驱动框架包含两个主要组件:事件服务器和事件客户端。

MacRsh·2025-02-20 10:41

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。

知识鱼丸·2025-02-20 08:24

百万架构师第四十课：RabbitMq：RabbitMq-工作模型与JAVA编程｜JavaGuide

人民银行二代支付系统，使用重量级消息队列IBMMQ，异步，解耦，削峰都有体

·2025-02-20 08:31

灰色系统理论及其关联分析方法

前言在现实世界中，许多系统的内部结构、参数及特征并未完全被人们认知。例如，粮食产量受肥料、气象、政策等多因素影响，但各因素与产量间的定量关系难以明确。

青橘MATLAB学习·2025-02-20 08:22

刷题day27 动态规划（一）【斐波那契数】【爬楼梯】【使用最小花费爬楼梯】

特征:一个问题，可以拆

哈哈哈的懒羊羊·2025-02-20 06:40

Pytorch实现之利用特征分布的差异来指导GAN的训练

其核心思想是利用特征分布的差异来指导生成器的训练，同时通过使用轻量级的MobileNet-v3提高了计算效率。这种方法在图像生成任务中具有广泛的应用前景。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:47

Solon —— 容器

它是一种思想，主要解决的是对象创建和管理的问题，用于解耦依赖。Ioc有

发强-CrazyAirhead·2025-02-20 01:28

59.python的类与对象

这些事物各不相同，但具有一些共同的特征或行为。【示例】类名：花百

安迪python学习笔记·2025-02-20 00:54

流形拓扑学：Chern数与Euler示性数

Chern数是由中国数学家陈省身提出的，主要用于描述复流形的特征类。Euler示性数则是一个更为古老的

AI天才研究院·2025-02-19 23:38

DeepSeek接入大数据能做什么

结合其核心能力提供创新解决方案：一、DeepSeek接入大数据领域的技术路径多模态数据处理能力支持文本/图像/视频/传感器数据的统一处理自主研发的MoE（MixtureofExperts）架构可并行处理异构数据超大规模特征工程基于千亿参数模型的自动特征提取支持非结构化数据的深度语义解析实时计算优化自研分布

PersistDZ·2025-02-19 22:59

自然语言处理NLP 01语言转换&语言模型

目录语言转化方式1.数据预处理（DataPreprocessing）(1)文本清理(2)分词(3)语言特殊处理2.特征提取（FeatureExtraction）(1)词袋模型（BagofWords,BoW

伊一大数据&人工智能学习日志·2025-02-19 22:56

Hu矩的原理及应用

什么是Hu矩Hu矩是一种描述图像形状特征的数学工具，核心思想：提取图像的形状信息，并对这些信息进行归一化，使得它们对图像的平移、旋转和缩放具有不变性。

Ring__Rain·2025-02-19 20:47

Golang的消息队列架构

它可以解耦系统的各个部分，提高系统的可靠性和扩展性。消息队列可以在系统之间传递消息，并且在消息发送者和消息接收者之间进行异步通信，使得系统可以更加灵活和高效地工作。

caihuayuan4·2025-02-19 20:45

Python librosa库：一款强大的音频处理工具

无论是计算音频特征（如频谱、节拍）还是执行音频变换（如频率变换、时间拉伸），librosa都是一个功能强大且易于使用的选择。安装在开始使用librosa之前，需要先安装它。可以通过以下命

程序员喵哥·2025-02-19 20:15

AI编程赋能Python实现零编程决策树算法

决策树的每个节点代表一个特征，每个分支代表该特征的一个属性值，而每个叶节点表示一个类别或一个数值。

智享食事·2025-02-19 18:30

YOLOv11算法与改进版YOLOv11算法对比：性能提升与优化

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录YOLOv11算法与改进版YOLOv11算法对比：性能提升与优化前言一、YOLOv11算法概述二、训练步骤2.验证数据的数据代码2.改进版YOLOv11算法的创新a.改进的特征提取网络

m0_54717829·2025-02-19 16:17

23种设计模式 - 桥接模式

该模式通过组合替代继承，有效解决多维变化场景下的类爆炸问题，尤其适用于数控系统中硬件控制与软件逻辑解耦的场景。

強云·2025-02-19 15:40

深入理解 Rust 中的智能指针

在Rust中，智能指针有两个重要特征：它们能够“拥有”数据，并且实现了Deref和Drop这两个特性（traits）。Der

Hello.Reader·2025-02-19 14:56

医学顶会 MICCAI‘24 | COVID19 至肺炎：使用 CNN Transformer 位置感知特征编码网络对多区域肺部严重程度进行分类

MultiRegionLungSeverityClassificationusingCNNTransformerPosition-AwareFeatureEncodingNetworkCOVID19至肺炎：使用CNNTransformer位置感知特征编码网络对多区域肺部严重程度进行分类作者

小白学视觉·2025-02-19 14:24

机器学习:决策树

1.初步概念决策树是一种基于分裂特征的机器学习方法，用于分类和回归任务。它通过将数据按特征值进行分割，最终做出预测。与线性模型不同，决策树能够自动识别重要的特征，并根据数据情况生成复杂的决策规则。

小源学AI·2025-02-19 14:22

【系列专栏】银行IT的云原生架构-云单元架构 12

从目标、特征、单元化流量路由、应用与数据单元化、分布式中间件等多个关键角度深入剖析云单元架构，对于银行更好地理解和应

呱牛do it·2025-02-19 12:07

【Amazing! C】初识结构体（一）

单一的类型可以描述事物的部分特征，但并不能表述清楚一个复杂对象，例如

jp_yc·2025-02-19 10:21

数位dp(算法篇)

dp，也就是个位、十位等相对于普通的暴力枚举，数位dp快就快在它的记忆化，也就是说后面可能会利用到前面已经计算好的东西题型往往是：给定一个闭区间[L,R]，求这个区间中满足"某种条件"的数的总数量题型特征

Moon2144·2025-02-19 10:51

新视野大学英语3 Banked cloze

it'sadevelopmentalprocessthatischaracterizedbyprofoundpsychologicalchanges这是一个以深刻的心理变化为特征的发展过程vicious

simplesin·2025-02-19 08:06

Spring 核心技术解析【纯干货版】- XIV：Spring 消息模块 Spring-Jms 模块精讲

在现代分布式系统中，消息队列（MessageQueue，MQ）扮演着至关重要的角色，它不仅能够解耦系统各个模块，还能提升系统的可扩展性和可靠性。

栗筝i·2025-02-19 08:36

AI 百炼成神：线性回归，预测房价

这个数据集包含了多个特征（

github_czy·2025-02-19 07:31

基于图像处理的裂缝检测与特征提取

通过计算机视觉和图像处理技术，能够高效、精确地提取裂缝的几何特征，如长度、宽度、方向、面积等，从而为工程质量评估提供数据支持。

机器懒得学习·2025-02-19 07:00

LVS高性能原因揭秘

那么就涉及到分层解耦这么一个思想，任何一个层，只需要关心它这一层的事，而不用去管其它层具体是怎么做的。那么，对于每一层，就

天亮i·2025-02-19 05:43

JavaScript设计模式 -- 迭代器模式

通过定义统一的迭代器接口，可以使客户端代码与数据结构实现解耦，从而使系统更易扩展和维护。迭代器模式简介迭代器模式属于行为型设计模式，其主要思想是将遍历

鎈卟誃筅甡·2025-02-19 02:19

多租户技术架构

一、多租户的概念多租户本质上是一种软件的技术架构，它最核心的特征是多个租户可以共享一个系统实例，并且租户间是可以实现数据和行为的隔离，这可以说是多租户技术架构里最重要的两点了。

孜泽·2025-02-19 01:38

【生物AI】AI在生物医药研发中的应用：基于深度学习的疾病诊断标志物发现

人工智能（AI），特别是深度学习技术，凭借其强大的数据处理和特征挖掘能力，为疾病诊断标志物的发现带来了新的契机。

Anitalin00·2025-02-18 22:08

1分钟彻底搞懂“高内聚，低耦合”

目录1.高内聚低耦合:2.生活类比理解耦合与内聚2.1高内聚情况2.2高耦合情况2.3低耦合情况3.程序开发中耦合的影响3.1高内聚示例3.2低耦合示例1.高内聚低耦合:一句话说明,每个模块只管自己的事

jmlinux·2025-02-18 21:57

Spring Boot中的响应与分层解耦架构

SpringBoot中的响应与分层解耦架构在SpringBoot框架中，响应与分层解耦架构是两个核心概念，它们共同促进了应用程序的高效性、可维护性和可扩展性。

小村学长毕业设计·2025-02-18 20:12

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