特征解耦

基于ViT+milvus的以图搜图服务

以图搜图服务简介服务流程介绍：将图片特征经过vit模型提取特征，保存到milvus库中，并存入对应的唯一id和身份标签，用于相似图片搜索；使用相似图片进行搜索，返回搜索到图片的身份标签和置信度。
国防科技苏东坡·2025-03-17 18:56

YOLOv8 改进：添加 GAM 注意力机制

然而，随着场景的复杂化，仅仅依靠卷积特征可能不足以捕捉图像中的重要信息。
鱼弦·2025-03-17 16:14

大模型联网搜索组件 SearXNG 部署和使用

用户不会被跟踪或进行特征分析，很好地保护了用户隐私。2022年11月OpenAI发布ChatGPT后，大模型和知识库开始火爆，联网搜索成为弥补大模型知识陈旧的重要工具。
「已注销」·2025-03-17 16:40

【数学基础】线性代数#1向量和矩阵初步

目录标量、向量、矩阵和张量矩阵运算单位矩阵和逆矩阵线性相关和生成子空间范数特殊类型的矩阵和向量特征分解奇异值分解Moore-Penrose伪逆迹运算行列式标量、向量、矩阵和张量标量标量是一个单独的数。
-一杯为品-·2025-03-17 16:38

Spring Boot中使用RabbitMQ实现简单的消息发送与接收

文章目录环境准备1.RabbitMQ的基础配置2.实现消息发送功能3.实现消息接收功能4.总结在微服务架构和分布式系统中，消息队列是实现异步通信和解耦的重要工具。
Takumilovexu·2025-03-17 15:35

探秘Executor的生命周期：从启动到销毁

它提供了一种高效、灵活且可管理的方式来执行异步任务，将任务的提交与执行过程解耦，从而简化了并发编程的复杂性。
AI天才研究院·2025-03-17 13:49

【Attention】SEAttention

SEAttention摘要卷积神经网络（CNNs）的核心构建模块是卷积算子，它使网络能够通过在每一层的局部感受野内融合空间和通道信息来构建有价值的特征。
shanks66·2025-03-17 12:12

AI大模型学习路线：从入门到精通的完整指南【2025最新】

一、基础阶段：构建知识体系数学与理论基础线性代数：矩阵运算、特征值与奇异值分解是大模型参数优化的基础
AI大模型-大飞·2025-03-17 10:27

【sklearn 04】DNN、CNN、RNN

DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络）是一种从局部特征开始学习并逐渐整合的神经网络
@金色海岸·2025-03-17 09:24

数据产品赋能数字化转型

数据产品赋能数字化转型引言：数据产品的创新与发展：赋能决策智能化的钥匙一、数据产品的定义与特征二、数据产品的核心功能三、应用实践与案例分析四、未来展望引言：数据产品的创新与发展：赋能决策智能化的钥匙在数字化转型的浪潮下
wengad·2025-03-17 09:23

少样本数值型数据集 | 数据增强

对于小样本数字型数据集，数据增强的有效方法主要集中在创造新的样本、调整现有样本的特征、或者通过生成模型来模拟真实分布。下面是个人搜集到的方法及部分代码。希望对大家的科研/工作有所帮助！
蒜蓉趣多多·2025-03-17 09:23

跨域视线估计的协同对比学习（重点针对局部对比学习解释）

为了解决这一问题，新方法（CrossGazeGeneralization,CGaG）旨在通过特征解耦的方式减少领域差异对视线估计的影响，从而提高模型在跨域情况下的准确性和稳定性。
阳光明媚大男孩·2025-03-17 09:50

【从零开始学习计算机科学】软件工程（三）需求工程

【从零开始学习计算机科学】软件工程（三）需求工程需求工程好的需求应具备的特征：需求工程（RequirementEngineering,RE）起始导出需求讨论会头脑风暴调查问卷场景分析法实地考察原型法精化协商规格说明确认需求管理需求工程设计和开发一个计算机软件时
贫苦游商·2025-03-17 06:53

新手村：数据预处理-异常值检测方法

数据预处理数据清洗、特征缩放（标准化/归一化）、数据可视化（Matplotlib/Seaborn）。二、渐进式学习
嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

新手村：数据预处理-特征缩放

新手村：数据预处理-特征缩放特征缩放（FeatureScaling）是数据预处理中的一个重要步骤，特别是在应用某些机器学习算法时。
嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

面对对象（对象，类，属性以及三大特征）

1.面对对象的基本概念：是一种把面向对象的思想应用于软件开发过程中，指导开发活动的系统方法，简称OO(Object-Oriented)方法，是建立在"对象"概念基础上的方法学。对象是由数据和容许的操作组成的封装体，与客观实体有直接对应关系，一个对象类定义了具有相似性质的一组对象。而类的继承性是对具有层次关系的类的属性和操作进行共享的一种方式。所谓面向对象就是基于对象概念，以对象为中心，以类和继承为
码农彭于晏1号·2025-03-17 04:10

Flutter三棵树是什么，为什么这么设计

(1)性能优化(2)逻辑解耦(3)灵活性4.三棵树的设计优势总结示例：动态列表更新常见面试追问Flutter的「三棵树」是其核心设计之一，用于高效管理UI的构建、更新和渲染。
Ever69·2025-03-17 04:09

C++耦合：代码设计的“黏合剂”与模块化架构的解耦艺术

C++耦合：代码设计的“黏合剂”与模块化架构的解耦艺术开篇故事：乐高城堡的“模块化危机”想象你正在用乐高积木搭建一座宏伟的城堡：高耦合设计：所有积木用强力胶水粘死，一旦想更换一扇窗户，必须拆毁整面墙。
福鸦·2025-03-17 02:50

AI技术学习笔记系列001：FastLanguageModel.get_peft_model 函数各参数的详细解释

影响：r越大：适配器表达能力更强，能捕捉更复杂的任务特征，但可能导致过拟合（尤其数据量少时），训练时间和显存占用增加。r越小：参数量少，训练更快，显存占用低
新说一二·2025-03-17 00:43

使用 Python 爬取高德地图交通数据并进行数据分析（完整教程）

本教程将使用Python构建一个完整的爬虫程序，调用高德地图API，解析和存储交通数据，并通过数据分析和可视化深入挖掘交通流量特征。二、高德地图API简介2.1高德地
Python爬虫项目·2025-03-17 00:40

敏捷开发在中小团队中的应用与挑战：实战指南与避坑手册

一、敏捷开发适配中小团队的底层逻辑1.1中小团队的典型特征1.2敏捷开发的价值放大器效应二、敏捷实施的五大实战步骤2.1团队定制化改造（关键！）
蜡笔小新星·2025-03-16 20:44

RabbitMQ相关的面试题

它允许应用程序通过网络发送和接收消息，实现异步处理、解耦合和扩展性。RabbitMQ使用Erlang语言开发，具有高可用性和容错性，适用于各种规模的应用程序。2.RabbitMQ的核心组件有哪些
努力的搬砖人.·2025-03-16 20:10

YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM

然而，这些方法未能有效地融合双时相特征，也未提取出对后续RSCD任务有益的有用信息。此外，它们在特征聚合中没有考虑多层次特征交互，并且忽略了差异特征与双时相特征之间的关系，从而影响了RSCD的结果。
一勺汤·2025-03-16 19:05

DG-Manba模型详解及代码复现

这种机制允许模型根据输入数据的特征动态调整其行为，类似于递归神经网络（RNN）中的门控机制，但在状态空间模型（SSM）的框架下提供了更广泛的应用可能性。通过这种方式，DG-Ma
清风AI·2025-03-16 19:03

YOLO优化之扫描融合模块（SimVSS Block）

驾驶场景中目标尺度和大小的巨大差异，以及视觉特征不显著且易受噪声干扰的问题，对辅助驾驶系统的安全性构成了潜在威胁。
清风AI·2025-03-16 19:00

计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线

掌握特征值与特征向量的几何意义，理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解（SVD）及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用，如朴素贝叶斯分类器。
云梦优选·2025-03-16 18:57

解锁命令模式：Java 编程中的解耦神器

代码增强的魔法宝典第五章解锁建造者模式：Java编程中的对象构建秘籍第六章解锁原型模式：Java中的高效对象创建之道第七章解锁适配器模式：代码重构与架构优化的魔法钥匙第八章解锁桥接模式：Java架构中的解耦神器第九章解锁组合模式
编程巫师·2025-03-16 18:24

解锁外观模式：Java 编程中的优雅架构之道

代码增强的魔法宝典第五章解锁建造者模式：Java编程中的对象构建秘籍第六章解锁原型模式：Java中的高效对象创建之道第七章解锁适配器模式：代码重构与架构优化的魔法钥匙第八章解锁桥接模式：Java架构中的解耦神器第九章解锁组合模式
编程巫师·2025-03-16 18:54

解锁适配器模式：代码重构与架构优化的魔法钥匙

代码增强的魔法宝典第五章解锁建造者模式：Java编程中的对象构建秘籍第六章解锁原型模式：Java中的高效对象创建之道第七章解锁适配器模式：代码重构与架构优化的魔法钥匙第八章解锁桥接模式：Java架构中的解耦神器第九章解锁组合模式
编程巫师·2025-03-16 17:21

利用 OpenCV 库进行实时目标物体检测

一、代码概述此代码利用OpenCV库实现了基于特征匹配的实时物体检测系统。通过摄像头捕获实时视频帧，将其与预先加载的参考图像进行特征匹配，从而识别出视频帧中是否存在与参考图像匹配的物体。
欣然～·2025-03-16 15:08

处理创造性词汇 & 词组特征（Creative Words & Features Model）， 词袋模型处理未知词，模型得分

这里写目录标题处理创造性词汇&词组特征（CreativeWords&FeaturesModel）1.处理否定（NegationHandling）2.词组特征（Bigrams&N-grams）3.结合否定传播与
pen-ai·2025-03-16 15:37

呵护斜颈老人：解锁护理关键，重塑健康生活

痉挛性斜颈是一种以颈肌扭转或阵挛导致头部倾斜、旋转为特征的疾病，给老人的生活带来诸多不便。做好健康护理，对缓解症状、提升生活质量至关重要。在日常生活中，要注重老人的姿势管理。
全力以赴66·2025-03-16 15:31

Redis的持久化-RDB

1.持久化一提到持久化，我们就会第一时间联想到MySQL的事务，MySQL的事务有4个比较核心的特征：原子性（把多个操作打包成一个整体），一致性（事务执行之前和之后，数据都不能离谱），持久性（事务中做出的修改都会保存在硬盘上
努力学习java的哈吉米大王·2025-03-16 15:31

什么是状态管理？有何种方式可以实现？它们之间有什么区别？

业务逻辑解耦：分离UI与数据
Ever69·2025-03-16 13:51

QT编程之QGIS

QGIS的目标是成为一个GIS系统，提供常见的功能与特征。借着核心特征提供基本功能
byxdaz·2025-03-16 13:49

MySQL数据库笔记

特征：数据按模型组织（冗余小、独立性高、易扩展、可共享）。2.实际应用数据存储：高效管理大量结构化数据。数据管理：增删改查（CRUD）与权限控制。数据分析：整合数据源，支持决策。
艽掵猫·2025-03-16 11:35

用Python提取json数据到Excel文件中

在之前的文章疯狂学习GIS：Python读取JSON数据并存储为CSV表格中，我们就介绍过将JSON文件数据保存到.csv格式或.xlsx格式的表格文件中的方法；而本文我们将针对不同的待提取数据特征，给出另一种方法
程序媛了了·2025-03-16 11:01

深入探究YOLO系列的骨干网路

骨干网络是深度学习模型中的核心部分，负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干
编码实践·2025-03-16 10:59

基于 svm 的金融咨询情感分析

github：https://github.com/ouprince/svm处理流程：（1）金融咨询处理1.利用7万多条利好/利空语料（已经标注好的，分为1正性，-1负性两类），首先采用B-gram卡方差提取特征词汇
ouprince·2025-03-16 10:28

《Hello YOLOv8从入门到精通》4， 模型架构和骨干网络Backbone调优实践

一、骨干网络（Backbone）Backbone部分负责特征提取，采用了一系列卷积和反卷积层，同时使用了残差连接和瓶颈结构来减小网络的大小并提高性能。
Jagua·2025-03-16 10:54

使用中间件架构优化PHP应用的请求处理流程

中间件架构作为一种设计模式，能够有效地解耦请求处理逻辑，增强代码的可扩展性和可测试性。本文将探讨如何在PHP应用中使用中间件架构来优化请求处理流程，并通过代码示例展示其实现方式。
挚***沾·2025-03-16 09:54

KNN算法性能优化技巧与实战案例

一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离，时间复杂度为（n=样本数，d=特征维度）内存占用需全量存储训练数据，大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去
可问 可问春风·2025-03-16 09:22

（附特征优化方案）

1特征工程的意义nlp任务中，原始文本经数值映射后形成的词向量序列，难充分表达语言深层语义特征。
·2025-03-16 08:23

NLP复习3，手撕多头attention

__init__()#输入的特征维度self.d_model=d_model#每个头
地大停车第二帅·2025-03-16 07:08

Spring Boot整合RabbitMQ极简教程

异步处理：解耦耗时操作（如发短信、日志记录）流量削峰：应对突发请求，避免系统过载应用解耦：服务间通过消息通信，降低依赖二、快速整合RabbitMQ1.环境准备安装RabbitMQ（推荐Docker一键部署
Cloud_.·2025-03-16 06:32

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化

目录为什么要做特征归一化/标准化？常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling？
林聪木·2025-03-16 06:59

架构模式之黑板模式

这就像一个黑板，任何一个教授（消息的生产者）都可以在其上书写消息，任何一个学生（消息的消费者）都可以从黑板上读取消息，两者在空间和时间上可以解耦，并且互不干扰。
weixin_30518397·2025-03-16 05:25

黑板模式（Blackboard Design Pattern）。

这就像一个黑板，任何一个教授（消息的生产者）都可以在其上书写消息，任何一个学生（消息的消费者）都可以从黑板上读取消息，两者在空间和时间上可以解耦，并且互不干扰。黑板模式确实是消息的广播，
软件求生·2025-03-16 05:53

RocketMQ、Kafka、RabbitMQ，如何选型？

消息队列用于实现系统间的异步通信、解耦、削峰填谷等功能。目前常见的MQ实现包括RabbitMQ、RocketMQ和Kafka。RocketMQ、Kafka、RabbitMQ如何选择？
大梦谁先觉i·2025-03-16 03:11

SDN技术解码：架构革新与数字化转型实践指南 ——从控制平面到AI融合的网络进化论

SDN（软件定义网络）通过解耦控制与转发平面，将网络从“黑盒设备”转变为“可编程服务”，为云计算、物联网等领域提供动态、智能的网络底座。
不想加班的码小牛·2025-03-16 02:29
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