特征识别第4页

Time-LLM ：超越了现有时间序列预测模型的学习器

等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习-模型融合策略Transformer模型及Paddle实现迁移学习在预测任务上的tensoflow2.0实现holt提取时序序列特征

福安德信息科技·2025-01-17 23:38

Python pandas离散化方法优化与应用实例

这种方法可以更好地理解数据分布、简化分析、或在分类建模中对特征进行转换。在Python的Pandas库中，cut和qcut是两个强大的工具，分别用于基于固定区间和基于分位数对数据进行离散化。

python慕遥·2025-01-17 23:29

火绒安全原理、用法、案例和注意事项

火绒安全是一款功能强大的安全软件，它采用了先进的安全技术和算法，通过实时监测、恶意代码识别、防火墙功能、沙箱技术和网络保护等多种手段，为用户提供全面的计算机安全防护。1.为什么选用火绒安全？

正在走向自律·2025-01-17 23:29

注意力池化层：从概念到实现及应用

然而，在多模态模型中，如何有效地将图像特征和文本特征结合起来一直是一个挑战。注意力池化层（AttentionPoolingLayer）提供了一种有效的解决方案，通

专业发呆业余科研·2025-01-17 21:39

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

鸢尾花数据集是一个著名的机器学习数据集，包含三种类别的花朵：Setosa、Versicolor和Virginica，每种类别由四个特征描述：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。什么是机器学习？

精通代码大仙·2025-01-17 20:05

优化tiktok国际专线在墨西哥的营销策略

了解墨西哥市场特点首先，我们需要深入了解墨西哥市场的消费习惯和文化特征。墨西哥是一个多元文化的国家，拥有丰富的历史和传统。当地消

·2025-01-17 20:52

谷歌 AI Agent 白皮书：2025 年，智能体时代已来

智能体时代已来人类擅长处理复杂的模式识别任务。然而，我们往往需要借助工具——

·2025-01-17 20:51

12 条基于风险的 API 安全控制指南

1.左移安全设计实践的威胁建模在建筑项目的蓝图阶段识别结构缺陷比后期修复更有效。威胁建模的目标是尽早发现并修复API安全缺陷。例子考虑一个处理用户付款

·2025-01-17 20:40

Chatbot 不是“万金油”：企业级生成式 AI 如何真正创造价值

作者认为企业需要深入分析现有业务流程，识别可以应用AI的具体环节，而不是为了使用AI而找寻应用场景。

·2025-01-17 20:10

【PCL】Segmentation 模块—— 圆柱模型分割（Cylinder model segmentation）

它通过识别点云中符合圆柱体几何形状的部分，将圆柱体从其他几何形状中分离出来。1.1主要步骤预处理：对点云进行去噪、下采样等操作，以减少数据量并提升处理效率。

old_power·2025-01-17 17:14

whisper.cpp 学习笔记

学习笔记whisper介绍源码下载源码编译支持的模型优化/加速生成库文件使用whispe.cpp的demo参考文献whisper.cpp学习笔记whisper介绍whisper是基于OpenAI的自动语音识别

法号：行颠·2025-01-17 17:12

全类别机器人传感器模块推荐

适用于简单图像识别任务，成本低、体积小，结合算法可实现目标检测等功能

极梦网络无忧·2025-01-17 16:02

【机器学习：三十、异常检测：原理与实践】

1.异常检测概述异常检测（AnomalyDetection）是一种用于识别数据中异常模式或异常点的技术，旨在发现与大部分数据行为不同的样本。它在工业监控、网络安全、金融欺诈检测等领域具有广泛应用。

KeyPan·2025-01-17 15:24

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。核心思想基于欧几里得距离度量数据点之间的相似性。

KeyPan·2025-01-17 15:23

深度定制：Embedding与Reranker模型的微调艺术

微调是深度学习中的一种常见做法，它允许模型在预训练的基础上进一步学习特定任务的特定特征。对于Embedding模型，微调的目的是让模型更适配特定的数据集，从而取得更好的召回效果。

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:22

3D卷积神经网络：原理、应用与深入解析

在这个图示中，我们可以看到一个3x3x3的卷积核（也称为滤波器或特征检测器）在一个5x5x5的输入数据块上滑动。在每个位置，卷积核与其覆盖的输入数据块的部分进行元素乘法并求和，

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:51

Android Studio Ladybug升级老项目遇到问题

UnknownKotlinJVM这是错误特征：*Whatwentwrong:Couldnotdeterminethedependenciesoftask':app:compileDebugKotlin'

debug_cat·2025-01-17 15:49

使用 AI 在医疗影像分析中的应用探索

AI技术通过深度学习算法，在医疗影像的识别、分类和标注中发挥了重要作用。本文章将结合技术实现与案例

·2025-01-17 14:07

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

这种方法广泛应用于需要人工标注的场景，例如文本分类、图像识别等。核心思想预先准备一个未标注数据池（UnlabeledDataPool）。使用初始标注数据训练一个模型

IT古董·2025-01-17 14:09

机器学习模型调优指南

具体来说，机器学习模型参数调优的作用可以从以下几个方面来理解：1.提高模型的预测性能通过调优超参数，可以使模型更适应数据的特征，从而提高其在未知数据上的预测性能。

闵少搞AI·2025-01-17 13:00

SpringBoot一键提取身份证与营业执照信息

SpringBoot一键提取身份证与营业执照信息使用的工具和库步骤和代码示例添加依赖图像预处理和文字识别信息提取使用OpenCV对图像进行预处理OpenCV图像预处理示例集成到OCR服务中在SpringBoot

一名技术极客·2025-01-17 13:59

CodeJourney.·2025-01-17 12:27

Kubernetes集群架构-关于 cgroup v2

使用cgroupv2要求LInux发行版对cgroupv2的支持迁移到cgroupv2识别LInux节点上的cgroup版本链接Kubernetes集群架构-关于cgroupv2在Linux上，控制组1

qichengzong_right·2025-01-17 12:23

学习HTML5总结（一）

实体字符5、列表6、超链接7、文件的路径3、选择器1、基础选择器2、复合选择器3、关系选择器4、属性选择器5、伪类选择器6、伪元素选择器3、html中的单位1、长度单位2、比例单位3、颜色单位4、CSS三大特征二

大学生努力学习·2025-01-17 11:20

华为OD机试 - 静态扫描（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）

一、题目描述静态扫描可以快速识别源代码的缺陷，静态扫描

哪吒·2025-01-17 11:44

C#实现条形码识别

我慢慢写、你一点一点看......1.使用Nuget安装第三方库dotnetaddpackageZXing.NetdotnetaddpackageZXing.Net.Bindings.SkiaSharp2.识别方法

我曾经是个程序员·2025-01-17 10:07

AlexNet：开启深度学习图像识别新纪元

它于2012年横空出世，并在ImageNet竞赛中一举夺冠，这一历史性的突破彻底改变了计算机视觉领域的发展轨迹，让全世界深刻认识到深度卷积神经网络在图像识别任务中的巨大潜力，从而掀起了深度学习研究与应用的热潮

池央·2025-01-17 09:30

Docker入门系列之三：如何将dockerfile制作好的镜像发布到Docker hub上

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。

·2025-01-17 09:17

成功

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。

·2025-01-17 09:17

AI大模型

这些模型通过使用大规模数据集和先进的计算硬件进行训练，能够学习到数据中的复杂模式和特征，从而在多种任务上展现出卓越的性能。特点包括：参数量大：AI大模型的参数数量往往达到

荆州克莱·2025-01-17 07:12

北大新模型FAN：新型神经网络架构，填补周期性特征建模空白

在科学研究和技术发展的浪潮中，周期性现象作为自然界和人类社会的普遍规律，一直备受关注。从天文学中的行星运动到经济学中的商业周期，周期性无处不在，深刻影响着我们的生活和思考方式。然而，传统的神经网络模型，如多层感知器（MLP）和Transformer，在周期性建模方面却存在明显不足。面对这一挑战，北京大学李戈教授的团队提出了一种创新性的网络架构——FourierAnalysisNetworks（FA

海森大数据·2025-01-17 07:11

设备树与 Linux 内核设备驱动模型的整合

中设备驱动的probe触发逻辑和device、driver的添加逻辑-CSDN博客platformbus平台总线详解-CSDN博客设备树：设备树语法规则讲解-CSDN博客基于设备树的嵌入式系统硬件平台识别与参数传递流程解析

憧憬一下·2025-01-17 07:08

智能视界·大模型驱动视频矩阵管理系统

开头先配两张ER图一张不带字段，一张带字段，剩下的内容按需拿取1.产品介绍产品名称：智能视界·大模型驱动视频矩阵管理系统主要功能：智能视频分析与识别功能介绍：该系统集成先进的人工智能大模型，能够实时对视频流进行深度分析

大霸王龙·2025-01-17 05:55

数据结构——概述（什么是数据，数据结构，算法）

是信息的载体，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并能被计算机程序识别和处理的符号的集合。数据元素是数据的基本单位。

不认输的西瓜·2025-01-17 05:53

Python基于YOLOv8和OpenCV实现车道线和车辆检测

使用YOLOv8（YouOnlyLookOnce）和OpenCV实现车道线和车辆检测，目标是创建一个可以检测道路上的车道并识别车辆的系统，并估计它们与摄像头的距离。

old_power·2025-01-17 05:50

鸿蒙数据可视化系列之使用McCharts框架代码bug记录

oh_modules/.ohpm/[email protected]/oh_modules/@mcui/mccharts/src/main/ets/utils/chartInterface.ts//数据层的特征接口

比较好记·2025-01-17 04:19

交换机和路由器的区别

交换机通过MAC地址来识别和转发数据帧，它根据设备的硬件地址来决定将数据发送到哪个端口。路由器（Router）：主要工作在网络层

毛毛的毛毛·2025-01-17 03:37

DNS介绍（5）：DNS 劫持及解决方案

DNS（DomainNameSystem）是互联网的一项基础设施，负责将人们易于记忆的域名转换为计算机能够识别的IP地址。当DNS系统被攻击者篡改时

thinking-fish·2025-01-17 03:37

神经架构搜索在大模型效率优化中的应用

神经架构搜索，大模型，效率优化，自动机器学习，深度学习1.背景介绍近年来，深度学习模型取得了令人瞩目的成就，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出强大的能力。

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:06

卷积神经网络（CNN）：深度学习中的核心模型

CNN凭借其卓越的特征提取能力和参数共享机制，已成为计算机视觉任务中最主流的算法之一。本文将深入探讨CNN的基本原理、结构组件、应用场景及其发展方向。

任义礼智信·2025-01-17 02:01

【机器学习：十五、神经网络的编译和训练】

以下是实现神经网络的一个完整代码示例，以“手写数字识别”为例：importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,models#加载MNIST数据集

KeyPan·2025-01-17 02:28

深度学习图像算法中的网络架构：Backbone、Neck 和 Head 详解

深度学习已经成为图像识别领域的核心技术，特别是在目标检测、图像分割等任务中，深度神经网络的应用取得了显著进展。在这些任务的网络架构中，通常可以分为三个主要部分：Backbone、Neck和Head。

肥猪猪爸·2025-01-17 02:27

频域增强通道注意力机制EFCAM模型详解及代码复现

FECAM模型的开发正是基于这一背景，旨在结合频域分析和通道注意力机制，以提高模型对时间序列数据的特征提取和表示能力。通过这种创新方法，FECAM模型能够更有效地捕捉时间序列中的关键特

呆头鹅AI工作室·2025-01-17 01:20

node.js中实现token的生成与验证

授权：通过Token，服务器可以识别用户的权限，从而允许或拒绝访问特定的资源。状态管理：在无状态（stateless）的API设计中，Token可以携带用户的状态

小灰灰学编程·2025-01-17 01:15

阿里云通义开源首个推理步骤评估标准，探索AI推理模型新路径

1月16日，阿里云通义开源全新的数学推理过程奖励模型Qwen2.5-Math-PRM，72B及7B尺寸模型性能均大幅超越同类开源过程奖励模型；在识别推理错误步骤能力上，Qwen2.5-Math-PRM以

·2025-01-17 01:49

SeaTunnel 增强对 Excel 读取能力，支持xlsx、xls、公式单元格

本次修改基于SeaTunnel-2.3.4版本，包括：自动识别.xlsx和.xls文件类型，不再依赖文件后缀名判断；新增对公式单元格的值解析支持；优化数据类型转换的容错性。

·2025-01-17 00:36

多维偏好分析及其在实际决策中的应用：基于PCA-KMeans的数据降维与模式识别方法

多维偏好分析（MultidimensionalPreferenceAnalysis,MPA）是一种在市场营销、心理学和公共政策等领域广泛应用的分析工具，用于研究多维度下的复杂偏好决策过程。在高维数据集中，当属性与偏好之间存在非线性关系或维度重叠时，偏好的理解和可视化呈现出显著的技术挑战。本文本将研究采用主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）和K均值聚类算法对鸢尾

·2025-01-16 23:25

关于2025年智能化招聘管理系统平台发展趋势

一、智能化招聘管理系统平台的核心特征与发展趋势1.深度学习算法与大数据分析的应用2025年的招聘管理系统将依托深度学习算法与大数据分析，彻底颠

yongyoudayee·2025-01-16 23:32

[Python数据分析]最通俗入门Kmeans聚类分析，可视化展示代码。

它会根据糖果的颜色特征，把它们分成若干个组，每个组里的糖果颜色都比较相似。更专业一点说，k-means分析是一种常用的聚类算法，它会将数据集中的数据点分成k个不同的簇。

William数据分析·2025-01-16 23:28

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