特征集聚

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

【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

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

#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

长三角国家算力枢纽节点赋能制造业数字化转型的机理与路径

摘要长三角作为先进制造业最集聚、发展基础最雄厚、创新型经济最活跃和最具潜力的国家级创新策源地，“东数西算”工程中国家算力枢纽节点的建设，对加快推动长三角先进制造业实现升级转型具有重要意义。
罗伯特之技术屋·2025-01-28 02:03

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

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

构建高可用系统设计OpenStack、Docker、Mesos和Kubernetes(简称K8s)

一、业务层根据主要业务范畴的分类和特征提取，抽象出独立的业务系统，分别统计系统的用户角色群体、访问量、计算量。
葡萄爱·2025-01-27 21:31

【深度学习】Squeeze-and-Excitation (SE) 模块优势解读

Squeeze-and-Excitation(SE)模块优势解读文章目录1概念辨析—下采样和上采样2Squeeze-and-Excitation(SE)3压缩（Squeeze）4激励（Excitation）5scale操作6相乘特征融合
理想不闪火·2025-01-27 19:46

正则表达式php详解,详解正则表达式

通俗讲，就是用一个字符串来描述一个特征，用其去验证另一个字符串是否符合该特征的公式1.2正则表达式的组成正则表达式由：分隔符、表达式、修饰符三部分组成。
白苏艾·2025-01-27 19:16

深入了解：标签体系——企业运营中不可或缺的一环

唯有深入洞察用户的特征与差异化需求，因人而异地制定精细化运营活动，满足不同用户的需求，才能实现用户LTV最大化。标签体系，正是实现用户需求理解与洞察绕不开的关键第一步。一、标签的本
·2025-01-27 18:05

YOLOv8改进策略【Backbone/主干网络】| CVPR 2024替换骨干网络为 UniRepLKNet，解决大核 ConvNets 难题

UniRepLKNet提出了独特的大核设计能有效捕捉图像特征，在多模态任务中展现出强大的通用感知能力。
Limiiiing·2025-01-27 17:57

架构设计（6）软件质量属性与架构评估方法ATAM与CBAM

软件质量属性系统质量属性（QualityAttributes）是指系统设计和架构中具有的关键非功能性特征。这些属性直接影响系统的性能、可用性、安全性等方面，是评估和设计系统架构的重要考虑因素。
CoderIsArt·2025-01-27 16:19

SLAM源码分析（八）

vP1：参考帧中归一化后的特征点；vP2：当前帧中归一化后的特征点；基本原理：|x'||h1h2h3||x||y'|=a|h4h5h6||y|简写:x'=aHx,a为一个尺度因子1||h7h8h9||1
wang_yq0728·2025-01-27 15:46

ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc⑨: Initializer::FindHomography找到最好的单应矩阵H

前言该函数功能的实现依赖于之前学习的三个函数特征点的坐标归一化、计算单应矩阵H以及它的评分函数。
PaLu-LvL·2025-01-27 14:09

react 封装表格组件_React-表单验证组件封装（hook）

表单验证)，实现方式属个人思想，非最佳实践，欢迎指点验证插件使用：async-validator完整代码代码已打包上传NPMyarnaddrh-hook-form期望的调用方式Form组件目的表单样式特征可控暴漏一个验证整个表单的方法返回整个当前数据确认一下参数
weixin_39805924·2025-01-27 14:06

“随机森林”及“混合随机森林和多目标粒子群优化”（RF_MOPSO），以预测目标作为学习方法并分别找到多特征过程的最佳参数（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。目录1概述2.1算例12.2算例23参考文献‍4Matlab代码实现1概述多目标优化问题普遍涉及到工程设计、生产制造、信息处理等应用领域。粒子群优化算法具有快速收敛、简单易行、并行搜索等特点，特别适合处理多目标优化问题。本文对多目标粒子群优化算法进行系统性的研究，结合随机森林的优势
科研_研学社·2025-01-27 12:56

基于 PyTorch 的深度学习模型开发实战

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言深度学习已广泛应用于图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域，凭借其强大的特征学习能力，成为人工智能的核心技术之一。
一ge科研小菜鸡·2025-01-27 10:47

彩虹猫（MEMZ）病毒：揭秘与防范

本文将详细分析该病毒的特征、传播方式以及防范措施，帮助用户更好地了解和应对这一威胁。我最近也拿到彩虹猫的代码，我进行一个分析：一、病毒概述彩虹猫（MEMZ）病毒是一种具有较高传播性和隐蔽性的恶意软件。
小海的小窝·2025-01-27 08:30

论文阅读【CVPR-2022】3D Shape Variational Autoencoder Latent Disentanglement via Mini-Batch Feature Swappi

3DShapeVariationalAutoencoderLatentDisentanglementviaMini-BatchFeatureSwappingforBodiesandFaces通过小批量特征互换实现身体和脸部的三维形状变异自动编码器潜移默化
智尊宝人工智能社区·2025-01-27 06:19

计算机视觉目标检测-DETR网络

DETR使用卷积神经网络提取图像特征，并将其通过位置编码转换为输入序列，送入Tra
next_travel·2025-01-27 06:47

使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测

鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，包含了三种不同类型的鸢尾花，每种类型由四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度）描述。
辞落山·2025-01-27 03:02

刷题笔记 贪心算法-1 贪心算法理论基础

贪心算法比较特殊，知识结构零散，而且理论考察比较少，这里只总结几个重要得部分1.贪心算法的使用条件实际做题的时候是不会给出“贪心算法”这个标签的，所以要看什么时候用，代码随想录给出的答案是没有明显特征！
圆圆滚滚小企鹅。·2025-01-27 01:43

统计学中的样本&概率论中的样本

它用来代表整个总体，并用于估计总体的特征或参数。例如，如果我们想了解一个城市居民的平均收入，我
phoenix@Capricornus·2025-01-26 23:28

4.连续小波变换的示例应用

许多自然发生的信号具有相似的特征，它们由缓慢变化的成分组成，中间穿插着剧变，小波在分析这类信号时非常有用，0数据介绍下面是一段地震信号，2次地震分别发生在30min和35min处。该信号以1Hz
赵孝正·2025-01-26 21:17

学习笔记 20240805 Rust语言-Rust语言圣经-Box＜T＞

文章目录20240805智能指针概述Box\堆对象分配Rust中的堆栈Box的使用场景使用Box\将数据存储在堆上避免栈上数据的拷贝将动态大小类型变为Sized固定大小类型特征对象Box内存布局Box:
zhangfan-辰祎·2025-01-26 21:43

简要说一下关于实现整个深度学习项目的流程

2.特征工程；你需要对所有的经过预处理并且将要输入神经网络的信号提取特征，比如信号的频谱图、时间-频率图或者是一些非线性的动力学特征，比如相空间这些。最重要的是提取的特征数据形状必须一致。
懒大王12138·2025-01-26 21:11

python 语音识别

在python中训练一个语音识别系统主要需要以下几个步骤：-语料库准备-数据预处理-特征提取-训练模型第一部分：语料库的准备什么是语料库？语料库长什么样？
柚梓sir·2025-01-26 19:01

双目视觉之获取三维坐标（立体校正、Q矩阵与三角测量原理）

通过对左右相机拍摄的图像进行特征匹配和视差计算，我们可以得到场景中每个像素点的视差值。视差值表示了同一个物体在左右图像中的位置差异，它与物体距离
乐平要加油啊·2025-01-26 19:31

RTMP|RTSP播放器只解码视频关键帧功能探讨

技术背景我们在做RTMP|RTSP直播播放器的时候，遇到过这样的技术诉求，在一些特定的应用场景中，可能只需要关键帧的信息，例如视频内容分析系统，可能只对关键帧进行分析，以提取特征、检测对象或场景变化。
音视频牛哥·2025-01-26 17:48

6-scala特质

定义一个特质最简化的特质就是关键字trait+标识符：traitHairColor特征作为泛型类型和抽象方法非常有用。traitIterator[A]{defhasNext:Boolean
qwy715229258163·2025-01-26 17:18

2024年AI发展的感知回顾

混合无疑成为这一年AI创新历程中最为显著的特征之一。多模态生成技术在这一年里取得了令人瞩目的不断进步，使得AI能够巧妙地将文本、图像、音频、视频等多种模态的信息进行深度融合与再创造。
八角Z·2025-01-26 16:08

智能体（Agent）如何具备自我决策能力的机理与实现方法

通过数据清洗、去噪、融合等方法，提升感知数据的可靠性，结合高维特征
由数入道·2025-01-26 16:04

微服务架构

目录如下：一、微服务架构介绍二、出现和发展三、传统开发模式和微服务的区别四、微服务的具体特征五、SOA和微服务的区别六、如何具体实践微服务七、常见的微服务设计模式和应用八、微服务的优点和缺点九、思考：意识的转变十
原克技术·2025-01-26 15:58

一、深度学习的基本介绍

它可以从海量的数据中自动学习，找寻数据中的特征。所以说，它的本质就是自动提取特征的能力。可以说，深度学习就等于深度人工神经网络。一般认为超过三层的神经网络就可以叫做深度神经网络。
关关钧·2025-01-26 14:52

点云从入门到精通技术详解100篇-基于卷积和注意力机制的3D点云特征提取

目录知识储备点云获取技术分类一、图像衍生点云二、LiDAR三、RGB-D深度图像传感器基于3D激光slam的点云特征提取为什么要进行点云特征提取特征提取理论与代码编写点云特征提取主体类sample_and_groupfarthest_point_samplequery_ball_pointindex_points
格图素书·2025-01-26 10:26

从 Web2 到 Web3：技术演进中的关键变革

Web2：社交与信息流动的革命Web2是当前互联网的主流形态，它的核心特征是社交互动和信息流的快速传播。在Web2的时代，社交媒体
dingzd95·2025-01-26 10:56

注解Annontation 详解

Annontation是Java5开始引入的新特征，中文名称叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制，用来将任何的信息或元数据（metadata）与程序元素（类、方法、成员变量等）进行关联。
宸之元亨利贞·2025-01-26 09:13

从零到一：低代码平台的核心技术解析

可视化设计引擎低代码平台的显著特征之一就是可视化设计。可视化设计引擎就像是一个图形化的工作区，开发者通过简单的拖拽、配置操作，就能搭建出应用的界面和流程。它提供了丰富的组件库
·2025-01-26 07:21

性能优化案例：通过合理设置spark.default.parallelism参数的值来优化PySpark程序的性能

通过合理设置spark.default.parallelism并结合数据特征调整，可显著提升PySpark作业的并行效率和资源利用率。建议在开发和生产环境中进行多轮基准测试以确定最优值。
weixin_30777913·2025-01-26 06:52

L8打卡学习笔记

天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结SVM超平面：SVM在特征空间中寻找一个能够最大化类别间隔的超平面
无涯学徒1998·2025-01-26 06:16

深度强化学习在高频交易中的动态策略优化与收益提升

文章目录1.高频交易的核心挑战与强化学习的适应性1.1高频交易中的核心问题1.2强化学习的适配性分析2.基于深度Q网络（DQN）的高频交易策略设计2.1状态空间构建：从LOB到特征工程2.2动作空间与奖励函数设计
二进制独立开发·2025-01-26 04:36
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