离散特征第8页

必会知识点（持续更新中......）

目录普半径相对误差误差传播与微分近似据有效数字位数求近似值普半径某矩阵的谱半径定义为该矩阵的所有特征值的绝对值的最大值。

努力的小诚·2025-01-29 22:38

为AI聊天工具添加一个知识系统之76 详细设计之17 正则表达式之4 正则表达式模板

给出问题“law是什么”的三种答案：1)符合（事实符合公式）内涵和外延的逆关系,2）遵循(逻辑符号)拓扑特征不变性，3)基于(信念坚持)时间不可逆公理根据你所描述的框架，三“化”（规定定义法-线性回归、

一水鉴天·2025-01-29 14:00

应对FingerprintJS反爬：Selenium的破解策略与技术详解

目录引言FingerprintJS技术概述技术原理应用场景应对策略高级解决方案代码实现与案例分析去除webdriver特征使用Undetected_chromedriver案例分析：爬取目标网站数据结论引言在现代互联网环境中

傻啦嘿哟·2025-01-29 13:55

YOLOv8改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR ConvNeXt V2 （附网络详解和完整配置步骤）

本文将ConvNeXtV2应用于YOLOv8，一方面利用全卷积掩码自动编码器在训练时优化特征学习，减少模型对大规模标注数据的依赖；另一方面，通过全局响应归一化层增强特征竞争，缓解特征坍塌问题，提高特征多样性

Limiiiing·2025-01-29 13:54

机器人介绍

：定义机器人是一种能够自动执行任务的机器系统，它集成了机电、机构学、材料学及仿生学等多个学科技术，可以接受人类指挥，运行预先编排的程序，或根据人工智能技术制定的原则纲领行动，具备感知、决策、执行等基本特征

max500600·2025-01-29 11:59

遗传算法GA特征选择Python

一、遗传算法GA特征选择——代码importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.metricsimportmean_squared_error

明天早下班YEAH·2025-01-29 11:56

决策树算法总结（上：ID3,C4.5决策树）

文章目录一、决策树原理1.1决策树简介1.2基本概念二、数学知识2.1信息熵2.2条件熵:2.3信息增益三、ID3决策树3.1特征选择3.2算法思路3.3算法不足四、C4.5决策树算法4.1处理连续特征

陈小虾·2025-01-29 10:18

MATLAB算法实战应用案例精讲-【优化算法】蘑菇繁殖优化算法(MRO)(附MATLAB代码实现)

目录前言算法原理算法思想算法步骤优缺点带模糊需求的开放式选址路径问题的混合离散蘑菇繁殖算法１ＯＬＲＰ⁃ＦＤ模型１.１可信度理论１.２问题描述１.３模型２求解ＯＬＲＰ⁃ＦＤ的混合离散蘑菇繁殖算法２.２初始化

林聪木·2025-01-29 09:41

2025（第十五届）中国互联网产业年会/AI重新定义互联网

未来十年，我们将进入“数智（新质）互联网”阶段，其核心特征是基础协议采用IPv6+，人机接口将以自然语言为主，不再依赖于点击AP

东锋1.3·2025-01-29 08:01

13软考高项，项目资源管理

团队建设有效性：1、技能提升；2、能力改进；3、离职率降低；4、凝聚力加强，公开学习和经验问题解决：识别问题，明确问题；问题拆解定义问题，调查，分析，解决，检查解决方案成功团队的特征：(1

LeonNo11·2025-01-29 08:55

ArcGIS GeoDatabase ST_Geometry简介

采用这种存储方式能够更好的利用oracle的资源，更好的兼容oracle的特征，比如复制和分区，并且

三脚猫·2025-01-29 07:20

Upgini: 智能数据搜索与丰富化引擎 - 提升机器学习和人工智能模型准确性的利器

然而,提高模型准确性往往是一项艰巨的任务,需要大量的特征工程和数据处理工作。幸运的是,Upgini这一创新的Python库为数据科学家和机器学习工程师提供了一个强大的解决方案。

2401_87189860·2025-01-29 05:00

Python 实现车牌识别

这可以通过一些特征提取和机器学习算法来实现，例如基于颜色特征、边缘特征等方法来定位车牌区域。字符分割：将定位到的车牌区域中的字符分割开，以便对每个字

菜狗小测试·2025-01-29 04:49

动物产生式识别系统（人工智能实验）

1.实验原理首先，定义两个整数数组`base`和`temp`，分别用于存储特征值和临时存储输入的特征值。输出特征值代表的信息，包括每个特征值对应的动物类型。

不爱编程的程序媛·2025-01-29 03:40

（新春特辑）腾讯开源MimicMotion整合包，最强图片生成跳舞视频的动作视频模型，动作丝滑没有破绽

效果同时支持面部特征和唇形同步，不止可以搞跳舞视频，也可以做数字人。

struggle2025·2025-01-28 22:33

大话特征工程：2.特征组合与描述

系统的高维特征空间本应为复杂世界提供精确的洞察，但却因维度的无限膨胀开始背离现实。全球天气失控、医疗系统陷入混乱、社会资源分配崩溃，这些技术上的崩坏正在逐步渗透进人类的感知之中。建筑

nnerddboy·2025-01-28 22:03

蓝桥杯lesson2----数据类型

所谓‘类型’，就是相似的数据所拥有的共同特征，编译器只有知道了数据的类型，才知道怎么操作数据。接下来，我们谈论一下简单的数据类型。字符型char这个就是字符型。

羽晨同学·2025-01-28 22:59

（React组件基础）前端八股文修炼Day6

下面是类组件与函数组件在不同方面的异同：类组件特征:使用ES6的类语法定义。必须包含render()方法，其返回React元素。可以使用React生命周期方法（如compone

筱语悠里·2025-01-28 19:09

YOLOv10涨点改进：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显，| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

本文独家改进：多层次特征融合（SDI），能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLOv10：1)替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv10魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【

AI小怪兽·2025-01-28 19:08

YOLO11涨点优化：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

本文独家改进：多层次特征融合（SDI），能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLO11：1)替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv11魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块

AI小怪兽·2025-01-28 19:08

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

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

ADC与DAC(PWM)

DAC-DigitaltoAnalogConverter数模转换器PWM-PulseWidthModulation脉冲宽度调制ADC分辨率模拟信号是一个连续函数，在信号范围内能输出的离散信号值越多，其分辨率就越高

tadus_zeng·2025-01-27 07:56

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

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