特征选取

地平线 3D 目标检测 bev_sparse 参考算法 - V2.0

目前更加主流的感知架构则是选择在特征层面进行多摄像头融合。
·2025-02-23 20:38

鸿蒙OpenHarmony【部件编译构建规范】子系统

前言目的编译构建是部件化设计落地的切入点，一个优秀的部件在编译态应该具备可维护、可移植、低耦合的特征。
羊村你嘻哥·2025-02-23 19:40

AI人工智能常见的专业术语

learningalgorithm），从数据中产生模型的方法数据集（dataset）：一组记录的集合示例（instance）：对于某个对象的描述样本（sample）：也叫示例属性（attribute）：对象的某方面表现或特征特征
奇华智能·2025-02-23 19:10

041集——选取若干点生成三角网（CAD—C#二次开发入门）

随机生成2000个三维点并生成三角网，效果如下：随机生成20个点，效果如下：附部分代码如下：publicclassNTS三角网{publicstaticintnumPoints=20;[CommandMethod("xx")]publicvoid在NTSdemo(){//获取当前文档和编辑器Documentdoc=Application.DocumentManager.MdiActiveDocum
山水CAD筑梦人·2025-02-23 18:02

实战：用Spring Boot构建电商系统中的API接口

如今的电子商务网站数量达到数百亿，这些网站都具有大规模的用户群体、丰富的内容、高频的交易、海量数据等特征。电商行业近几年有了很多变革，比如大数据分析、物流管理、供应链管理、订单评价、信用卡支付等等。
AI天才研究院·2025-02-23 18:00

(一)基于车险案例的多模型预测评估、箱线图绘制

一、案例引入(一)问题提出回访问卷是一种常用的、用于评估客户质量的手段，基于回访问卷所得数据，我们一定程度上能够推断具有什么样特征的用户可能更具有产品依赖性。
renshixinghuo·2025-02-23 18:59

Python+Spark地铁客流数据分析与预测系统 地铁大数据 地铁流量预测

本系统基于大数据设计并实现成都地铁客流量分析系统，使用网络爬虫爬取并收集成都地铁客流量数据，运用机器学习和时间序列分析等方法，对客流量数据进行预处理和特征选择，构建客流量预测模型，利用历史数据对模型进行训练和优化
qq_79856539·2025-02-23 16:16

【机器学习与数据挖掘实战】案例14：基于随机森林分类器的汽车公司客户细分预测

它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。
Francek Chen·2025-02-23 16:11

银行业务建模之三级模型

三级模型体现了流程模型价值驱动的特征。每个活动代表一段业务流程，具有明确的业务目的。三级模型体现了流程模型企业级的特征。每个活动代表着为外部客户或利益相关方等创造的价值。
fajianchen·2025-02-23 14:31

2025年Java高级工程师面试题精选：30道高频问题深度解析

一、Java基础1.Java面向对象的三大特征是什么？如何应用？答案：封装：隐藏对象的属性和实现细节，仅对外提供公共访问方式。继承：子类继承父类的属性和
emmm形成中·2025-02-23 13:52

【漫话机器学习系列】101.特征选择法之Lasso（Lasso For Feature Selection）

Lasso特征选择法详解1.Lasso回归简介Lasso（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator，最小绝对收缩和选择算子）是一种基于L1范数正则化的线性回归方法
IT古董·2025-02-23 12:46

vue2 - elementUI表格table树形结构复选框勾选父子联动示例，el-table树状表格tree复选框checkbox多选框全选/反选取消children（当子级全选中，父级自动勾选）

效果图在vue2+element-ui项目中，实现el-table树形表格每行加入Checkbox多选框（树形表格+多选），Tree树状表格实现复选框多选效果，选中父节点同时勾选其所有子节点（点击某一行也可以进行勾选），在header头部有一个全选/反选按钮，点击后选中全部表格列表或取消全部选择，并且表格行row与复选框全选之间相互联动，支持动态接口数据传入或懒加载数据、表格分页等！提供详细示例代
街尾杂货店&·2025-02-23 11:42

边缘计算与联邦学习驱动医疗影像特征工程优化

内容概要随着医疗影像数据规模的指数级增长与多模态成像技术的普及，传统集中式特征工程方法面临数据孤岛、隐私泄露及计算效率等多重挑战。
智能计算研究中心·2025-02-23 11:40

【机器学习算法选型：分类与回归】 常见分类算法介绍

1.逻辑回归（LogisticRegression）介绍逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的线性模型，其目标是根据输入特征预测
云博士的AI课堂·2025-02-23 11:37

46-3 护网溯源 - 溯源报告编写

3.样本分析进行手工分析，详细描述样本的特征和行为，包括恶意代码的功能、传播方式、对系
技术探索·2025-02-23 10:02

线性代数导引：实系数和复系数不可约多项式

而研究多项式的可约性,尤其是实系数和复系数多项式的不可约性,对于理解多项式的本质特征具有重要意义。1.2研究现状目前对于实系数和复系数多项式的
AI天才研究院·2025-02-23 10:30

中医脉象数字化应用

一、什么是中医脉象中医脉象是中医诊断学的重要组成部分，是指医生用手指触按患者手腕部的寸口脉，根据脉搏的形象、动态等特征所感知到的各种脉象表现。
deepdata_cn·2025-02-23 09:54

构建多维度用户特征矩阵，开发基于Flink CEP的高风险用户识别模型

基于FlinkSQLCEP构建多维度用户特征矩阵与高风险用户识别模型，需结合实时特征计算、动态规则管理和复杂事件检测能力。
千叶真尹·2025-02-23 08:12

消融实验（Ablation Study）：模型优化的关键分析方法

通过逐步移除模型的某些模块/特征
烟锁池塘柳0·2025-02-23 07:41

使用Scikit-Learn决策树：分类问题解决方案指南

决策树是一种强大的机器学习算法，能够根据输入数据的特征属性学习决策规则，并用于预测新数据的分类标签。
范范0825·2025-02-23 07:36

DEMF模型赋能多模态图像融合，助力肺癌高效分类

目录论文创新点实验设计1.可视化的研究设计2.样本选取和数据处理3.集成分类模型4.实验结果5.可视化结果图表总结可视化知识图谱在肺癌早期筛查中，计算机断层扫描（CT）和正电子发射断层扫描（PET）作为两种关键的影像学手段
cv君·2025-02-23 06:59

深度学习之图像回归（二）

（一）主要是帮助迅速入门理清一个深度学习项目的逻辑这篇文章则主要注重在此基础上对于数据预处理和模型训练进行优化前者会通过涉及PCA主成分分析特征选择后者通过正则化数据预处理数据预处理的原因思路链未经过处理的原始数据存在一些问题
zhengyawen666·2025-02-23 05:52

单目标追踪——【Transformer】Transformer Tracking

目录文章侧重点网络结构上下文增强模块交叉特征增强TransT网络结构可视化结果分析n=1n=2n=3n=4Transformer这个香饽饽怎么能不用来迁移到目标追踪里呢。本篇文章分析TransT。
zz的大穗禾·2025-02-23 04:21

非支配性排序遗传算法 III---NSGA-III-可用于（多目标模型融合/特征选择与降维/图像多目标优化处理）

以下是对它的具体介绍1：具体完整算法请跳转：非支配性排序遗传算法III---NSGA-III-可用于（多目标模型融合/特征选择与降维/图像多目标优化处理）发展背景NSGA-III由KalyanmoyDeb
ww18000·2025-02-23 04:47

python爬虫selenium行为链登录12306(滑动验证码滑块)（解决特征识别）(1)

fromseleniumimportwebdriverfromselenium.webdriver.common.action_chainsimportActionChainsimporttimefromselenium.webdriverimportChromeOptions去除浏览器识别option=ChromeOptions()option.add_experimental_option(‘
好像要长脑子了1·2025-02-23 03:40

【系统架构设计师】专题：基于构件的软件工程考点

更多内容请见：备考系统架构设计师-核心总结目录文章目录一、构件概述二、构件模型三、CBSE的特征四、CBSE的过程五、构件组装一、构件概述基于构件的软件工程(Component-BasedSoftwareEngineering
数据知道·2025-02-23 01:22

通过传说中的某东QQ设置码，谈QQ支付系统安全性分析及防范措施

这些tokenId通常呈现以下特征：前缀模式：6M或
自学不成才·2025-02-23 00:12

Day24 第七章 回溯算法part03

一.学习文章及资料39.组合总和40.组合总和II131.分割回文串二.学习内容1.组合总和题目特点：1.无重复元素的整数数组candidates2.同一个元素可以重复被选取因为本题没有组合数量要求，仅仅是总和的限制
TAK_AGI·2025-02-22 23:42

二进制枚举子集

而这2^n种情况就对应着这n个数所选取组成的集合的数量。即n个数组成的集合的子集数量。假设有5个数，那么5位二进制数为：xxxxx。假设：11001，这就表示由第1、第
YangZ123123·2025-02-22 23:11

【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式有哪些？？让我们一起看看！

【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索…【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索…文章目录【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索...前言：1.串联（Concatenation
985小水博一枚呀·2025-02-22 22:59

让文件管理变轻松的小工具：EasyTidy

它支持根据文件名、所在目录、大小、创建日期、文件属性甚至内容特征等条件筛选文件。例如
KJ-拾荒者·2025-02-22 22:56

Python数据分析实战案例

加载和查看你的第一个数据集数据清洗的艺术：让数据更干净缺失值处理：填补或删除缺失数据异常值检测：找出数据中的“怪兽”重复数据处理：告别冗余数据探索与可视化：揭开数据的神秘面纱基本统计分析：了解数据的基本特征数据可视化
master_chenchengg·2025-02-22 20:42

《西瓜书》大白话思想总结-第三章

第三章3.1+3.2分类和回归是监督式学习，都是根据数据，分析特征，作出预测，只是预测的值是离散的叫分类，连续的叫回归。为什么叫线性回归呢？因为线性就可以看成是直线，直线当然是连续的。
小溪子子·2025-02-22 19:31

“领域”（Domain）知多少？

它是一组相关的计算机系统或应用程序的集合，这些系统或应用程序共享某种功能性的特征。在软件工程领域，领域的概念是领域工程（DomainEngineeri
huaqianzkh·2025-02-22 18:59

简述上证50etf期权合约的要点？

上证50ETF期权合约的要点是指该期权合约中的关键条款和特征，这些要点对于投资者理解和参与上证50ETF期权交易至关重要。简述上证50etf期权合约的要点？
小熊期权493·2025-02-22 18:57

一个完全免费、私有且本地运行的搜索聚合器-FreeAskInternet

特征️完全免费（不需要任何API密钥）完全本地化（
星霜笔记·2025-02-22 18:24

朴素贝叶斯原理及sklearn中代码实战

它假设特征之间是相互独立的，即在给定目标变量的情况下，每个特征都不依赖于其他特征。尽管这个假设在实际中很难成立，朴素贝叶斯在许多场景下仍表现得非常好，特别是对于文本分类等高维数据的应用。
Lewis@·2025-02-22 18:51

小结：策略路由（Policy-based Routing，PBR）

在华为设备上，策略路由（Policy-basedRouting，PBR）允许你根据流量的各种特征（如源IP、目标IP、源端口、目的端口、协议类型等）来选择流量的转发路径。
flying robot·2025-02-22 17:13

CRC校验码（C#实现）

CRC校验（循环冗余校验）小知识CRC即循环冗余校验码（CyclicRedundancyCheck）：是数据通信领域中最常用的一种查错校验码，其特征是信息字段和校验字段的长度可以任意选定。
山歌寥哉·2025-02-22 16:10

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现关键词：深度学习、入侵检测、网络安全、机器学习、神经网络、特征提取、实时分析文章目录基于深度学习的入侵检测系统设计与实现1.背景介绍1.1网络安全的重要性1.2传统入侵检测系统的局限性
AI天才研究院·2025-02-22 13:44

Python-OpenCV的单目视觉测距_python opencv 单目测距

此类方法主要应用于单目视觉进行导航和定位，该类方法的缺点是利用单个特征点进行测量，容易因特征点提取的不准确性，产生误差。我们采用摄像头采集图片，将三维场景投影到摄像机二维像平面上。
2401_87556630·2025-02-22 12:38

航电系统智能诊断深度实战：从硬件集成到DO-178C认证全流程解析（附工业级代码）

航电系统智能故障诊断全栈技术解析——基于深度学习的工业级实现指南一、航电系统故障诊断技术体系1.1典型故障模式与特征classAvionicFault:FAULT_TYPES={101:'总线通信故障'
Coderabo·2025-02-22 11:31

直播美颜SDK的底层技术解析：图像处理与深度学习的结合

一、直播美颜SDK的基本概述图像处理是直播美颜SDK的核心技术之一，它主要负责对图像进行预处理、特征提取以及美颜效果的实时合成。在直播美颜SDK中，图像处理技术包含多个关键步骤
美狐美颜sdk·2025-02-22 11:29

Python应用算法之动态规划理解和实践

比如，从面额不定的20个硬币中任意选取多个凑成20元，求怎样选取硬币才可以使最后选取的硬币数最少又刚好凑够了20元。这是一个典型的动态规划问题。1.优缺点优点高效性：避免重复计算，时间复杂度显著降低。
大数据追光猿·2025-02-22 10:53

适用于复杂背景的YOLOv8改进：基于DCN的特征提取能力提升研究

文章目录1.YOLOv8的性能瓶颈与改进需求1.1YOLOv8的优势与局限性1.2可变形卷积（DCN）的优势2.DCN在YOLOv8中的应用2.1DCN的演变与YOLOv8的结合2.2将DCN嵌入YOLOv8的结构中2.2.1DCNv1在YOLOv8中的应用2.2.2DCNv2与DCNv3的优化2.3实验与性能对比3.结果与分析3.1数据集与实验设置实验设置：3.2实验结果3.2.1COCO数据集
向哆哆·2025-02-22 10:20

Java基础13

三大特征：封装，继承，多态。从认识论的角度考虑是先有对象后有类。对象，是具体的事物。类，是抽象的，是对对象的抽象。从代码运行的角度考虑是先有类后有对象。类是对象的模板。
鹿说-·2025-02-22 08:32

AI绘画Stable Diffusion｜进阶篇图片复现AnimateDiff动画插件基础教程

实际上，在AI绘画的领域中，对于SD而言，其核心秘诀在于选取一个恰当的大模型和灵活运用专业的lora包。今天，我将为大家揭示如何使用lora包来创造出具有高度真实感和质感的金克
设计师阿威·2025-02-22 06:21

马斯克传 - 第一章解析：天才的早期塑造

马斯克传-第一章解析：天才的早期塑造目录引言1.家族背景分析2.成长轨迹分析：一个天才的蜕变之路3.性格特征分析4.环境影响分析5.关键影响因素6.核心启示7.延伸思考8.底层机制解析9.马斯克给我们的成长秘籍引言想象一个
Yage520·2025-02-22 04:04

常用特征检测算法SURF、SIFT、ORB和FAST

特征检测算法SURF算法特征检测的视觉不变性是一个非常重要的概念。但是要解决尺度不变性问题，难度相当大。为解决这一问题，计算机视觉界引入了尺度不变特征的概念。
super尚·2025-02-22 01:35

计算机视觉之图像处理-----SIFT、SURF、FAST、ORB 特征提取算法深度解析

SIFT、SURF、FAST、ORB特征提取算法深度解析前言在图像处理领域亦或是计算机视觉中，首先我们需要先理解几个名词：什么是尺度不变？
三年呀·2025-02-22 01:27
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