类别特征第17页

C++封装、继承、多态

面向对象的三个基本特征面向对象的三个基本特征是：封装、继承、多态。其中，封装可以隐藏实现细节，使得代码模块化；继承可以扩展已存在的代码模块（类）；它们的目的都是为了——代码重用。

PaQiuQiu·2025-02-17 03:55

ASR技术与Whisper引擎

特征提取：通过编码将声音转变为数字信号，提取有效的声学特征。梅尔频率倒谱系数MFCC是最经典的语音特征。声学模型：声学模型通过处理编码得到的向量，将相

Catformon·2025-02-17 01:38

景联文科技数据处理平台：支持高质量图像标注服务

分割标注：包括语义分割（同一类别的所有实例被视为整体）和实例分割（每

景联文科技·2025-02-17 00:35

轻量级的注意力网络（LANMSFF）模型详解及代码复现

注意力机制：引入了一种新的注意力机制，能够有效地捕捉图像中的关键特征，提高模型的表达能力。多尺度特

清风AI·2025-02-17 00:02

柑橘叶子病害检测数据集VOC+YOLO格900张3类别

不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：900标注数量(xml文件个数)：900标注数量(txt文件个数)：900标注类别数

FL1623863129·2025-02-16 23:28

（萌新入门）如何从起步阶段开始学习STM32 ——2 我应该学习HAL库还是寄存器库？

库寄存器的特征如下：低层级：直接操作硬件寄存器，代码与硬件紧密相关。高效：由于直接操作寄存器，代码执行效率高，资源占用少。灵活性：我们

charlie114514191·2025-02-16 22:22

深度学习（1)-简单神经网络示例

在这个例子中，我们要解决的问题是，将手写数字的灰度图像（28像素×28像素）划分到10个类别中（从0到9）。我们将使用MNIST数据集，图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。

yyc_audio·2025-02-16 21:41

建筑物损坏程度分割数据集labelme格式2816张5类别

数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：2816标注数量(json文件个数)：2816标注类别数：5标注类别名称:["minor-damage

FL1623863129·2025-02-16 20:03

opencv全面详解教程

2.3从源码编译（高级）3.OpenCV基本操作3.1读取和显示图像3.2保存图像3.3视频处理4.图像处理操作4.1调整大小和裁剪4.2颜色空间转换4.3图像平滑（滤波）4.4边缘检测5.形态学操作6.特征检测与匹配

听忆.·2025-02-16 18:21

RPC与Restful

区别所属类别不同REST，是RepresentationalStateTransfer的简写，中文描述表述性状态传递（是指某个瞬间状态的资源数据

篡篡·2025-02-16 14:18

云计算、大数据、人工智能、物联网、虚拟现实技术、区块链技术

物联网一、物联网的基本概念二、物联网的特征(一)物体感知(二)信息传输(三)智能处理三、物联网关键技术(一)射频识别技术(二)产品电子编码(三)短距离通信技术(四)互联网(五)感知控制技术(六)无线网络技术

2301_79098963·2025-02-16 13:16

Linux基础之文件权限的八进制表示法

每个文件或目录的权限会根据三个用户类别来分配：所有者(user,u)：文件的创建者或指定的所有者（属主）。同组用户(group,g)：与文件所有者属于同一组的用户（属组）。

vortex5·2025-02-16 13:16

YOLOv8中Bottleneck模块详解

1.Bottleneck模块介绍Bottleneck模块在YOLOv8中的作用是进行特征提取和增强，是网络中的核心构建模块之一。

王了了哇·2025-02-16 07:22

机器学习网络安全

步骤下面是实现机器学习网络安全的流程，简单概括如下：步骤描述1.数据采集从网络安全日志或其他数据源中采集数据2.数据预处理对数据进行清洗、归一化和特征提取等操作3.模型选择选择适合网络安全场景的机器学习模型

网络安全Max·2025-02-16 06:15

【人工智能在制造业的具体应用案例-质量控制】

接下来，数据处理部分可能需要特征提取，比如从图像中

局外人_Jia·2025-02-16 05:13

Timeline 时间线基础用法

1、html内容Timeline可拆分成多个按照时间戳排列的活动，时间戳是其区分于其他控件的重要特征{{activity.updateBy}}{{activity.updateTime}}<divstyle

AiGarry·2025-02-16 05:10

从0开始制作ArcGis——第一章

shp文件是一个存储了非拓扑几何体及其属性信息的地理特征的数据集。

geocat·2025-02-15 21:41

背包总结——0-1背包及完全背包问题总结及代码模板

以0-1背包为例解释：n个物品具有的属性为重量和价值，其中总重量C将重量的属性限制住，求最大价值，即求另一属性的特征。针对背包问题：1、先判断属于0-1背包还是完全背包。

Baymax的学习日志·2025-02-15 20:32

机器学习里的逻辑回归Logistic Regression基本原理与应用

逻辑回归基于线性回归模型，其基本形式为：z=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+bz=w_1x_1+w_2x_2+\cdots+w_nx_n+bz=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+b其中xix_ixi是特征变量

硅基创想家·2025-02-15 19:54

Transformer

1.TransformerTransformer是一种新的、基于attention机制来实现的特征提取器，可用于代替CNN和RNN来提取序列的特征。

AI专题精讲·2025-02-15 18:18

数据结构 day05

数据结构day055.队列5.3.链式队列5.3.1.特征5.3.2.代码实现6.双向链表6.1.特性6.2.代码实现5.队列5.3.链式队列5.3.1.特征逻辑结构：线性结构存储结构：链式存储操作：创建

cd小白·2025-02-15 18:17

《深度Q网络优化：突破高维连续状态空间的束缚》

深度Q网络基础回顾深度Q网络结合了深度学习强大的特征提取能力与Q学习的决策优化思想。在传统强化学习中，Q学习通过Q表记录每个状态-动作对

·2025-02-15 18:22

智慧交通道路路面状态干燥潮湿分割数据集labelme格式1115张7类别

数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：1115标注数量(json文件个数)：1115标注类别数：7标注类别名称:["plate

FL1623863129·2025-02-15 14:49

ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测

文章目录ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测概述数据集数据字段解释为何数据准备很重要主要功能与模块数据准备机器学习工作流代码结构说明数据准备模块机器学习工作流数据加载与分割特征工程与模型训练模型评估与预测实现细节与注意事项数据准备模块机器学习工作流性能优化项目优势

North_D·2025-02-15 14:18

yolo使用的一些脚本

合并yolo标注label输入两个路径的labels，可以特定的32类别的标注合并到target_dir目录中的txt中#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2024/6/1917:57#

一休哥※·2025-02-15 14:14

关于管理系统开发的密码安全设想

针对它们各自的特征，我打算：对于前者，

kinzlaw·2025-02-15 12:32

python作用域与命名空间

.简介1.1.作用域1.2.命名空间1.3.联系与区别1.3.1.例子1.3.2.说明2.命名空间2.1.内置命名空间2.2.全局命名空间2.3.局部命名空间2.4.类/对象命名空间3.作用域3.1.类别

懒大王今天不写代码·2025-02-15 12:00

【OpenCV-Python】——哈里斯/Shi-Tomas角检测&FAST/SIFT/ORB特征点检测&暴力/FLANN匹配器&对象查找

目录前言：1、角检测1.1哈里斯角检测1.2优化哈里斯角1.3Shi-Tomasi角检测2、特征点检测2.1FAST特征点检测2.2SIFT特征检测2.3ORB特征检测3、特征匹配3.1暴力匹配器3.2FLANN

柯宝最帅·2025-02-15 10:17

计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法

计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法1.基本介绍1.1算法特点1.2检测步骤2.基本原理2.1关键点2.2尺度空间2.3高斯模糊2.3.1高斯函数2.3.2高斯模糊2.3.3高斯金字塔2.4DOG函数

-shiba-·2025-02-15 10:17

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-SSD（Single Shot MultiBox Detector）—— 单次检测多框检测器

它采用单阶段（SingleStage）方法，能够直接从图像中检测多个对象，并输出类别和边界框，比传统的两阶段方法（如FasterR

IT古董·2025-02-15 09:09

SolidWorks速成教程P3-3【零件 | 第三节】——草图绘制面&实线与构造线的区别

经过了前面的特征学习后，是不是感觉对SolidWorks越来越熟悉了？

阿齐Archie·2025-02-15 08:32

超火的Deepseek的MOE架构是什么?

以下是对其核心特点和工作原理的详细介绍：1.核心概念与架构MOE架构的基本思想是将模型划分为多个“专家”模块，每个专家专注于处理特定类型的任务或数据特征。在推理时，通过门控机制（GatingMec

魔王阿卡纳兹·2025-02-15 07:51

npm : 无法加载文件，因为在此系统上禁止运行脚本和npm的语句无法被idea识别的问题以及解决方案

该情况是由于powershell的类别问题，可以通过以下步骤解决：用管理员的身份运行powershell：输入命令，修改计算机的执行策略：set-ExecutionPo

谁爱我都不爱，我爱J·2025-02-15 06:10

目标检测代码示例（基于Python和OpenCV）

随着技术的发展，目标检测算法不断演进，从传统的基于手工特征的方法到现代的深度学习方法，再到基于Transformer的架构，目标检测技术已经取得了显著的进步。

matlab_python22·2025-02-15 05:08

CentOS7 部署安装ClickHouse

OLAP场景需要在大型数据集上对具有以下特征的复杂分析查询进行实时响应：数据集可以是巨大的——数十亿或数万亿行数据组织在包含多列的表中只选择少数几列来回答任何特定的查询必须以毫秒或秒为

zhua.er·2025-02-15 05:06

Python+Appium+POM实现APP端自动化测试

主流设计模式之一，页面对象模型：结合面向对象编程思路：把项目的每个页面当做一个对象进行编程2.POM一般分为四层第一层:basepage层:描述每个页面相同的属性及行为第二层：pageobject层(每个的独有特征及独有的行为

测软件的小bug·2025-02-15 05:32

发文新思路！双通道CNN的惊人突破，准确率接近100%！

其核心优势在于并行卷积层设计，能够同时处理更多特征信息，从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。这种架构不仅提高了计算效率，还有效降低了过拟合风险，使其在复杂视觉任务中表现卓越。

沃恩智慧·2025-02-15 03:45

Python机器学习舆情分析项目案例分享

数据标注：对于监督学习，需要对收集到的数据进行标注，标记为积极、消极或中性等类别。可以使用人工标注的方式，也可以利用半

数澜悠客·2025-02-15 02:05

程序员方法论系列：类为啥是类？class为啥是class？咱得唠明白！

类一般由三部分组成：1.属性：描述对象的特征，比如椅子的颜色、腿的数量。2.方法：

FoyoDesigner·2025-02-15 01:34

零基础入门机器学习 -- 第四章分类问题与逻辑回归

分类（Classification）：用于预测离散类别，如垃圾邮件vs正常邮件。例如：判断一封邮件是否是垃圾邮件（“垃圾邮件”or“正常邮件”）。预测一个贷款申请是否会被批准（“批准”or“拒绝”）。

山海青风·2025-02-14 23:14

无人机技术全解析：从军事靶机到低空经济新引擎

其核心特征包括：无驾驶舱设计：搭载自动驾驶仪、程序控制装置等设备实现自主飞行分级管理体系：中国民航局将116kg以上无人机及4600m³以上飞艇纳入融合空域管理，微型航拍器由行业协会自治二、百年发展历程

UAV_ckesc·2025-02-14 22:42

java面试必背的基础知识点，有你没记住的嘛？

一、corejava阶段1.理解面向对象的含义及其三大特征（继承，封装，多态）封装：使属性（特征）私有化，外部不能直接访问，需要访问属性，为外部提供公开的方法（行为）进行访问。

小虾米啊·2025-02-14 21:31

【人工智能】临时抱佛脚准备明天的人工智能考试，试题与答案汇总

过拟合‌：指模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的测试数据上表现很差，即模型学习到了训练数据中的噪声或偶然特征。‌

奋力向前123·2025-02-14 21:31

【收藏不迷路】380种群智能优化算法-Matlab代码免费获取（截至2025.2.14）

群智能优化算法可以作为很好的工具来解决许多实际问题，如特征选择、图像分割、医学诊断，经济排放调度问题，植物病害识别，工程设计，PID优化控制，设备故障诊断，机器学习模型参数整定等等。

88号技师·2025-02-14 20:55

三角测量——用相机运动估计特征点的空间位置

引入使用对极约束估计了相机运动后，接下来利用相机运动估计特征点的空间位置，使用的方法就是三角测量。

徐行tag·2025-02-14 20:21

【论文阅读】Revisiting the Assumption of Latent Separability for Backdoor Defenses

https://github.com/Unispac/Circumventing-Backdoor-Defenses摘要和介绍在各种后门毒化攻击中，来自目标类别的毒化样本和干净样本通常在潜在空间中形成两个分离的簇

开心星人·2025-02-14 19:10

【一起看花书1.3】——第5章机器学习基础

目录：5.7监督学习5.8无监督学习5.9随机梯度下降5.10构建机器学习算法5.11深度学习发展的动力5.7监督学习监督学习，本质上是复杂函数的拟合，即给定特征xxx,我们需要得到标签yyy，这不就是求一个函数的拟合嘛

应有光·2025-02-14 17:03

Spring Boot 框架知识汇总

2、SpringBoot的特征?◆创建独立的Spring应用程序，SpringBoot应用程序可以作为独立

Bao_Lee·2025-02-14 17:30

格拉姆角场（GAF）将一维序列转化为图像

步骤以及优势和应用：一、原理格拉姆角场通过将一维时间序列数据中的每个数据点视为向量空间中的一个点，并计算这些点之间夹角的余弦值，进而将这些余弦值映射到二维图像的像素上，从而生成能够反映时间序列动态和周期性特征的图像

开发小途·2025-02-14 14:09

HarmonyOS NEXT -蓝牙(Ble)开发流程

流程说明检查蓝牙是否开启开启扫描，发现附近设备连接指定设备获取固件携带的蓝牙服务通过写入特征来进行向固件写入内容详细步骤1.检查蓝牙状态//判断蓝牙是否开启isBluetoothEnabled():boolean

·2025-02-14 13:18

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