算法机器学习图像识别第11页

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心，并通过迭代优化聚类中心位置，使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。

安科瑞蒋静·2024-09-08 22:11

Python的图形化界面编程

2017.2.14好久没有写代码了，感觉过一个年弄的什么也没有干成，好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多，并且指针也没有那么难了，然后就是看了下机器学习，感觉有点小难，现在发现好多都涉及到高数

iteye_20668·2024-09-08 22:37

高效数据治理策略：筛斗数据带你走进智能化数据管理新时代

筛斗数据通过先进的算法和智能工具，能够深入复杂的数据源，快

筛斗数据·2024-09-08 22:36

用python解读银行家算法

用python解读银行家算法银行家算法是一种经典的死锁避免算法，用来决定一个系统是否可以安全分配资源。

给我起把狙·2024-09-08 21:03

新的机器学习特性包含Python

Microsoftaa在其AzureML提供的机器学习功能中增加了几个新功能，包括更好地集成Python和自动自调优功能，以便更快地进行模型开发。

无聊的小明老师·2024-09-08 21:28

人工智能时代的程序设计教学与课程设计

当前许多人工智能从业者做的是人工智能算法设计，但参与基础人工智能软件开发的相对较少。我们认为本

于仕琪（南科大）·2024-09-08 21:01

雪花算法的时间回拨问题的产生和解决办法

1.什么是时间回拨问题雪花算法通过时间来即将作为id的区分标准之一,对于同一台id生成机器,它通过时间和序号保证id不重复当机器出现问题,时间可能回到之前,此时,时间就不能区分又或者因为闰秒的出现,导致时间回拨

CocoaAndYy·2024-09-08 21:59

在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-【4.2】RK3588获取USB摄像头图像推流RTSP更多内容见视频

本专栏主要是提供一种国产化图像识别的解决方案，专栏中实现了YOLOv5/v8在国产化芯片上的使用部署，并可以实现网页端实时查看。根据自己的具体需求可以直接产品化部署使用。

橘子的战斗日记·2024-09-08 20:56

gps路径压缩算法

公司的gps点位特别多,导致数据存储以及查询都会造成一定的压力.所以我们需要使用gps路径压缩算法我调研了两种:k-means和Douglas-Peuckerk-means压缩的底层原理是:自定义簇的数量

王建文go·2024-09-08 20:24

分析React fiber

weixin_34367845·2024-09-08 20:54

数学基础 -- 线性代数之格拉姆-施密特正交化

格拉姆-施密特正交化格拉姆-施密特正交化（Gram-SchmidtOrthogonalization）是一种将一组线性无关的向量转换为一组两两正交向量的算法。

sz66cm·2024-09-08 20:53

分享一个基于微信小程序的智慧校园服务平台（源码、调试、LW、开题、PPT）

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

计算机源码社·2024-09-08 19:51

nginx负载均衡优化和高可用

代理和负载均衡的区别代理负责把连接请求直接转发到后台某个web节点负载均衡负责把请求使用某种调度算法分散发布给后台所有web节点1.配置nginx代理服务器lb1lb1:192.168.8.10web1

小bug大问题·2024-09-08 19:49

React 中的 Fiber 架构

ReactFiber介绍ReactFiber是React的一种重写和改进的核心算法，用于实现更细粒度的更新和高效的调度。

hawk2014bj·2024-09-08 19:48

python设计函数isleapyear_Python实战练习——打印日历教程

效果如上图所示算法思路：首先，关于日历的相关操作都离不开一个根本情况，1990年的1月1日是周一，所以日历的打印需要基于这一事实想要打印日历需要解决的问题最主要便是一个——那

群响-刘思毅·2024-09-08 18:14

机器学习框架巅峰对决：TensorFlow vs. PyTorch vs. Scikit-Learn实战分析

1.引言1.1机器学习框架的重要性在机器学习的黄金时代，框架的选择对于开发高效、可扩展的模型至关重要。合适的框架可以极大地提高开发效率，简化模型的构建和训练过程，并支持大规模的模型部署。

@sinner·2024-09-08 18:42

图像预处理之图像去重

图像预处理之图像去重图像去重介绍方法基于直方图进行图像比对基于哈希法基于ORG进行图像特征提取基于机器学习批量去重图像去重介绍图像去重通常指的是完全相同的图像，即内容完全相同，颜色、尺寸、方向等都相同。

江小皮不皮·2024-09-08 18:11

9.6学习记录+三场笔试

一、去哪儿笔试+挚文集团1.在调度算法中平均等待时间最短的是什么?短作业优先2.给定一个字符串s，最有效的找到其中第一个不重复的字符的方法是?一、使用哈希表创建一个哈希表，用于存储字符及其出现的次数。

冰榫·2024-09-08 18:41

LLM系列 | 36：Google最新开源大模型：Gemma 2介绍及其微调(下篇)

小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖黑神话的小女孩。本文紧接前文Google最新开源大语言模型：Gemma2介绍及其微调(上篇)，介绍如何用中文语料微调Gemma2模型。

JasonLiu1919·2024-09-08 18:10

图片修复去除重影导致的图像模糊

我们使用去模糊算法解决重影模糊问题，进入

littlebird001·2024-09-08 17:39

基于云原生向量数据库 PieCloudVector 的 RAG 实践

这些主流的模型能够取得卓越表现，归功于创新的算法、模型规模的大幅扩展，以及海量的高质量数据集。然而AIGC依然面临一系列挑战，检索增强生成（RAG）技术作为LLM的一项重要补充被提出。

OpenPie｜拓数派·2024-09-08 17:08

OpenCV项目实战-深度学习去阴影-图像去阴影

阿利同学·2024-09-08 17:07

深度学习特征提取魔改版太强了！发文香饽饽！

再加上近几年深度学习兴起，用深度学习做特征提取逐渐成了主流，比传统算法无论是性能、准确性还是效率都更胜一筹。

深度之眼·2024-09-08 17:03

AI 大模型催生的新职业，提示词工程师是什么？

它们不仅仅是冷冰冰的算法集合，更是拥有无限创造力的智能体。而在这个智能体的背后，有一群关键的角色——提示词工程师（PromptEngineer）。

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务？

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

trie算法

Trie（字典树、前缀树）是一种用于高效存储和检索字符串的数据结构。主要特点和优势：高效的前缀查询：能够快速判断一个字符串的前缀是否存在，以及查找具有特定前缀的所有字符串。节省空间：对于有共同前缀的字符串，只存储共同前缀部分一次，避免了重复存储。插入和查找的时间复杂度通常为O(m)，其中m是要插入或查找的字符串的长度。基本结构：Trie由节点组成，每个节点可能有多个子节点，通常用数组或哈希表来表示

云无心以出岫·2024-09-08 16:25

AI智能电销机器人的优势是什么，有什么特点？

机器学习、大数据、深度学习、云计算等的发展和应用，机器人完成复杂专业任务的能力越来越强。

VO_794632978·2024-09-08 15:54

详解python中的pandas.read_csv()函数

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2024-09-08 15:24

大厂嵌入式数字信号处理器(DSP)面试题及参考答案

数字信号处理（DSP）则是对离散的数字信号进行各种算法处

大模型大数据攻城狮·2024-09-08 15:24

fpga图像处理实战-边缘检测（Roberts算子）

它是最早的边缘检测算法之一，以其计算简单、速度快而著称。Roberts算子通过计算图像像素在对角方向的梯度来检测边缘，从而突出图像中灰度变化最剧烈的部分。

梦梦梦梦子~·2024-09-08 13:11

百度文库文章-暂存下-------题目: 链式简单选择排序

题目:链式简单选择排序初始条件：理论：学习了《数据结构》课程，掌握了基本的数据结构和常用的算法；实践：计算机技术系实验室提供计算机及软件开发环境。

weixin_62349327·2024-09-08 13:41

数据结构--经典排序之选择排序（超详细！！）

文章目录选择排序代码实现使用示例选择排序选择排序（SelectionSort）是一种简单直观的排序算法。

鲁鲁修•vi•不列颠尼亚·2024-09-08 12:59

系统架构设计师——架构评估（一）

在设计阶段，需要考虑优化算法、高效编码和适当的硬件资源配置来提高系统性能。提升性能提升性能是软件系统中至关重要的方面，尤其是在高负载和高并发的场景下。

吴代庄·2024-09-08 12:58

7. 深度强化学习：智能体的学习与决策

本篇博文将深入探讨深度强化学习的基本框架、经典算法（如DQN、策略梯度法），以及其在实际应用中的成功案例。

Network_Engineer·2024-09-08 12:58

LeetCode之搜索二维矩阵 II——JavaScript实现

搜索二维矩阵II编写一个高效的算法来搜索mxn矩阵matrix中的一个目标值target。该矩阵具有以下特性：每行的元素从左到右升序排列。每列的元素从上到下升序排列。

极奏·2024-09-08 11:51

算法题汇总

算法汇总环形链表https://leetcode.cn/problems/linked-list-cycle/反转链表https://leetcode.cn/problems/reverse-linked-list

lin-lins·2024-09-08 11:25

机器学习-神经网络：循环神经网络（RNN）详解

引言在当今人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，循环神经网络（RNN）作为一种专门处理序列数据的模型，具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系，使其成为许多应用场景的理想选择，如自然语言处理（NLP）、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入，还能应对输入长度不一的序列，从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网

刷刷刷粉刷匠·2024-09-08 11:54

Python-断点续传的方式下载GPM降水数据

下载GPM卫星降水数据全球卫星降水计划(GPM)是一项国际卫星任务，由NASA和JAXA合作开展，利用多传感器多卫星多算法结合卫星网络和雨量计反演得到更高精度的降水数据，其能够提供全球范围基于微波的3h

有梦想的Frank博士·2024-09-08 11:22

多模态大模型：技术原理与实战 ChatGPT的诞生

多模态大模型：技术原理与实战ChatGPT的诞生作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进

AI大模型应用之禅·2024-09-08 10:51

2024国赛数学建模保姆级选题建议，思路教程

主要算法和模型:1.几何建模:需要建立空间几何模型，可以用螺旋线方程、空间曲线运动方程来描述舞龙队的位置和速度。2.动力学模拟:可以使用微分方程或

灿灿数模分号·2024-09-08 10:20

python 实现第k个字典排列算法

第k个字典排列算法介绍"第k个字典排列"算法通常指的是在给定的字符集合（例如，字符串中的字符）中，找到所有可能排列的第k个排列。

luthane·2024-09-08 10:44

windows C++-并行编程-并行模式库 (PPL)

通过提供并行作用于数据的泛型安全算法和容器，提高应用程序代码与基础线程机制之间的抽象级别。使用PPL还可以开发通过为共享状态提供替代方案实现缩放的应用程序。

sului·2024-09-08 09:11

新一代交互模式：LUI&CUI&VUI

随着技术的发展，特别是人工智能和机器学习的进步，交互方式也在不断演变。

MavenTalk·2024-09-08 09:10

LVS调度

通过网络将很多服务器集中起来，提供同一种服务，在客户端看来就像是只有一个服务器一、nat集群1、怎么样访问：客户端先访问调度器，调度器经过自己的算法给web服务器，web服务器返还给调度器，调度器再将结果返还给客户端

宁藏在云烟里·2024-09-08 08:36

七、其他注意事项

在算法嵌入式部署的过程中，除了上述核心环节外，还有一些其他重要的注意事项需要关注。这些注意事项涵盖了从项目规划到后期维护的各个方面，对于确保算法的成功部署和长期稳定运行至关重要。

机＿长·2024-09-08 08:36

六、部署与验证

在算法嵌入式部署的最终阶段，部署与验证是确保算法能够在目标嵌入式设备上正确运行并满足预期功能要求的关键步骤。

机＿长·2024-09-08 08:35

将在2021年颠覆业务发展的十种技术

在调研机构最近进行的首席信息官状态调查中，很多IT领导者认为，人工智能和机器学习名列最有可能在2021年对企业运营方式产生重大影响的首位。他们还认为，

鹤子青云上·2024-09-08 08:53

【Cesium实体创建】

文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档Cesium目录前言一、Cesium二、点线实体1.点实体2.线实体总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要

琳沫lerlee·2024-09-08 08:05

输入n个整数，找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字，则最小的4个数字是1,2,3,4,。

最小的K个数时间限制：1秒空间限制：32768K热度指数：585563本题知识点：数组高级算法算法知识视频讲解题目描述输入n个整数，找出其中最小的K个数。

Zorione·2024-09-08 08:33

CPU服务器如何应对大规模并行计算需求？

这种计算方式常用于科学计算、数据分析、机器学习、图像处理等领域，面对海量数据与复杂计算时，传统的串行计算往往显得无能为力。现代CPU通常具备多个核心，这使得它们能够在同一时间内并行执行多个线程或任务。

Jtti·2024-09-08 08:01

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