类别特征第2页

线性代数介绍

本篇将详细解释线性代数中的核心概念，包括行列式、矩阵、向量与向量空间、线性方程组、特征值与特征向量以及二次型，力求深入浅出，帮助读者全面理解。

ZhuBin365·2025-03-23 03:16

【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。

985小水博一枚呀·2025-03-23 02:09

位图思想详解：用一个小小的比特征服整个世界

位图思想详解：用一个小小的比特征服整个世界一、什么是位图？

Joseit·2025-03-23 00:54

给普通人看的深度学习说明书：用快递系统理解AI如何思考

总结规律深度学习：搭建自动分拣流水线，自主发现隐藏规则1.2神经网络就像智能分拣机传送带（输入层）：接收包裹信息（图片像素/文字等）#就像扫描快递单input_data=[0.2,0.7,0.1]#归一化后的特征数据分拣工人

嵌入式Jerry·2025-03-23 00:23

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

本文将从基础概念到工程实践，系统解析其本质特征、诊断方法及解决方案，并辅以可复现的代码案例。二、核心概念与通熟易懂解释简单而言，欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。

古月居GYH·2025-03-22 22:43

CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构

一、Introduction一般来说，在一个典型的基于CNN的目标检测器中，使用主干网络来提取检测对象的基本特征，该网络通常是为图像分类任务而设计的，并在ImageNet上预训练。

weixin_45963617·2025-03-22 22:43

05.列表标签

2、基本特征有序列表是由有顺序的列表项组成的有序列表一般采用数字或字母作为顺序，默认采用数字顺序是块元素独占一

龙哥带你学编程·2025-03-22 22:41

深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力

本文将详细分析盘古模型在高精度多尺度问题上的技术特征、优势和应用潜力，并探讨其深入研究的方向。一、盘古模型概述盘古模型是华为推出的中文预训练大模型系列，拥有数十亿甚至千亿级的参数规模。

Hardess-god·2025-03-22 22:40

“三分钟”带你看懂批次管理!（一）

一、批次管理的定义与重要性1.批次管理的定义：批次管理是一种针对产品或物料的管理方法，它将同一生产周期或相同条件下生产、具有一致质量特征、生产信息和使用属性的产品组作为一个批次，进行分类、标识、追踪和管理

·2025-03-22 22:23

栈和队列基础

优先队列具有最高级先出的特征。基于堆（

Luther coder·2025-03-22 21:37

毕业论文代码实验（Python\MATLAB）基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型

但受天气突变、云层遮挡等因素影响，光伏出力具有显著波动性，导致：电网调度难度增加（±15%功率波动）电力市场交易风险提升光储协同控制效率降低1.2技术挑战多尺度特征耦合：分钟级辐照度变化与小时级天气模式共存非线性映射关系

清风AI·2025-03-22 19:51

YOLO算法全面改进指南（二）

本方案整合了轻量化设计、多模态融合、动态特征优化等创新点，并给出可验证的实验方向。

niuTaylor·2025-03-22 18:13

探索Python中的集成方法：Stacking

在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。

Echo_Wish·2025-03-22 15:19

使用Seaborn库中的`violinplot`函数绘制水平小提琴图（Violin Plot）是一种常见的数据可视化方法

水平小提琴图可以展示数据的分布特征，并可以对比不同组别之间的差异。本文将介绍如何使用Python和Seaborn库绘制水平小提琴图，并提供相应的源代码示例。

code_welike·2025-03-22 14:17

Stacking算法：集成学习的终极武器

1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来

civilpy·2025-03-22 14:16

MiniMind

Pretrain数据：这是用于预训练模型的数据集，它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

集成学习（上）：Bagging集成方法

就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。但当我们把多个模型的智慧集合起来，就能像拼图一样还原出完整的真相，接下来我们就来介绍一种“拼图”算法——集成学习。

万事可爱^·2025-03-22 14:16

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树

万事可爱^·2025-03-22 14:14

使用Seaborn绘制水平小提琴图

使用Seaborn绘制水平小提琴图水平小提琴图是一种常用的数据可视化工具，可以用于展示不同类别之间的分布情况。

YOUFDJ·2025-03-22 14:44

Yolo系列之Yolo的基本理解

它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位

是十一月末·2025-03-22 13:58

HCIA-AI人工智能笔记3：数据预处理

统讲解数据预处理的核心技术体系，通过Python/Pandas与华为MindSpore双视角代码演示，结合特征工程优化实验，深入解析数据清洗、标准化、增强等关键环节。

噗老师·2025-03-22 12:25

软件测试基础知识必备之浅谈单元测试

1）代码的基本特征与产生错误的原因无论是开发语言还是脚本语言

程序员阿沐·2025-03-22 11:40

建模中的特征衍生技巧总结（含各类常用衍生函数）

本文总结了有哪些特征衍生方法，函数是什么，用在什么场景，具体步骤如下：数据集探索：1.ID有无重复：tcc['customerID'].nunique()==tcc.shape[0]2.有无缺失值：tcc.isnull

爱学习的uu·2025-03-22 08:12

搜广推校招面经五十五

1.1.特征交互受限问题：双塔模型将用户特征和物品特征分别编码为两个独立的向量（用户塔和物品塔），然后在顶层通过简单的点积或余弦相似度计算得分。这种设计限制了用户特征和物品特征之间的细粒度交互。

Y1nhl·2025-03-22 07:07

java面向对象基础

引入三大特征封装核心思想就是“隐藏细节”、“数据安全”，将对象不需要让外界访问的成员变量和方法私有化，只提供符合开发者意愿的公有方法来访问这些数据和逻辑，保证了数据的安全和程序的稳定。

miehamiha·2025-03-22 05:19

Matplotlib 柱形图

它能够帮助我们直观地比较不同类别或组之间的数据大小。Matplotlib，作为Python中最受欢迎的数据可视化库之一，提供了丰富的绘图功能，其中包括创建柱形图。

lly202406·2025-03-22 05:17

向量检索、检索增强生成（RAG）、大语言模型及相关系统架构——典型面试问题及简要答案

与传统基于关键字的检索（如倒排索引）相比，向量检索更关注“语义”或“特征”，能找出语义上相似但未必包含相同关键词的内容。

快撑死的鱼·2025-03-22 05:13

使用BLSTM自动评估句子级构音障碍的可理解性

自动评估句子级构音障碍的可理解性原文：AutomaticAssessmentofSentence-LevelDysarthriaIntelligibilityUsingBLSTM引言构音障碍简介构音障碍的定义与特征构音障碍是一种由神经原因引起的运动性言语障碍表现为肌肉无力

帅小柏·2025-03-22 04:11

计算机视觉技术探索：美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能？

1.AI人脸检测与关键点识别：精准捕捉五官在美颜过程中，首先需要精准检测人脸位置和五官特征点，确保美颜效果不会失真。深度学

美狐美颜sdk·2025-03-22 04:10

【图像预处理】

进行图像平滑或锐化操作，以去除噪声或增强图像特征。进行图像归一化或标准化，以确保各个特征在相同的尺度上。应用数据增强技术，如旋转、平移、缩放、翻转等，以扩大数据集，提高

瞬间记忆·2025-03-22 02:45

动物识别系统代码python_动物识别系统代码

\n");printf("3.善飞\n");printf("4.无上述特征\n");printf("****

weixin_39862794·2025-03-22 01:39

智能体认识

智能体的特征主要包括自主性、适应性、互动性和学习能力。自主

澄子兮·2025-03-21 22:16

面向对象(进阶)(‘封装‘,‘多态‘,‘对象属性‘,‘类属性‘,‘类方法‘,‘对象方法‘及其应用场景)

‘封装’,'多态’及其应用场景一,封装及其应用场景封装的定义属于面向对象的三大特征之一,就是隐藏对象的属性和现实细节,仅对外提供公共的访问方式.

烈焰猩猩·2025-03-21 22:15

Python 自动探索性数据分析库———KLib

探索性数据分析（EDA）作为数据处理流程中的关键环节，旨在帮助人们快速理解数据的特征、分布、相关性等重要信息，从而为后续的深入分析、建模以及决策提供坚实的基础。

若木胡·2025-03-21 18:13

数据分析过程中，发现数值缺失，怎么办？

（2）随机缺失（MAR）：假设缺失数据发生的概率与所观察到的变量是有关的，而与未观察到的数据的特征是无关的。MCAR与MAR均被称为是可忽略的缺失形式。

学掌门·2025-03-21 17:30

cv2 orb 图像拼接_图像拼接Opencv源码重构

代码链接：https://github.com/mhhai/ImageStitch二.特征点检测一切起源于这段代码Ptrf

是佐罗而非索隆·2025-03-21 17:29

决策树算法及其python实例

决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。

m0_74831463·2025-03-21 17:57

大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取

LCG元·2025-03-21 17:27

python学智能算法（八）|决策树

【1】引言前序学习进程中，已经对KNN邻近算法有了探索，相关文章链接为：python学智能算法（七）|KNN邻近算法-CSDN博客但KNN邻近算法有一个特点是：它在分类的时候，不能知晓每个类别内事物的具体面貌

西猫雷婶·2025-03-21 17:23

17-OpenCVSharp 中实现 Halcon 的 Points_Harris算子（Harris 角点检测）

Harris角点检测算法是用于检测图像中的角点特征，可以用来进行图像匹配、物体识别等任务。Halcon提供的Points_Harri

观视界·2025-03-21 16:23

集睿致远CS5518 Mipi转lvds点屏方案芯片，pin to pin替代国腾GM8775C方案

产品特征MIPI输入：支持MIPI®D-PHY版本1.00.00和MIPI®DSI版本1.02.00；支持1~4个数据通道，1个时钟通道；支持ULPS(超

·2025-03-21 16:43

【lua】面向对象

建议提前学习https://www.runoob.com/lua/lua-metatables.html面向对象特征1）封装：指能够把一个实体的信息、功能、响应都装入一个单独的对象中的特性。

岚花落_·2025-03-21 15:13

关于重投影误差小记

理想情况下，该点的投影位置应该与实际图像中的观测点（如特征点）完全匹配，但由于噪声、相机模型的不准确性或优化算法的误差，这两个点可能会有偏差。

文弱_书生·2025-03-21 15:12

奇异值分解（SVD）

与仅适用于方阵的特征分解不同，SVD可以应用于任何矩阵，使其成为一种多功能工具。在这里煮啵将分解SVD背后的理论，通过手动计算示例进行分析，并展示如何在Python中实现SVD。

文弱_书生·2025-03-21 15:42

常见经典目标检测算法

ChatGPT目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的一个重要分支，其目的是识别数字图像中的不同对象，并给出它们的位置和类别。近年来，许多经典的目标检测算法被提出并广泛应用。

109702008·2025-03-21 15:39

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理

降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术，旨在通过减少数据的维度，保留其主要信息，从而简化数据处理过程，并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降

猿享天开·2025-03-21 13:25

u-net系列算法

语义分割M整体结构：M概述就是编码解码过程简单但是很实用，应用广起初是做医学方向，现在也是U-net主要网络结构：还引入了特征拼接操作M以前我们都是加法，现在全都要这么简单的结构就能把分割任务做好U-net

㡽闧㔯·2025-03-21 11:06

图像识别技术与应用课后总结（20）

图像分割概念图像分割是把图像中不同像素划分到不同类别，预测目标轮廓，属于细粒度分类。比如将图像里不同物体、背景等区分开来，就像把一幅画里的各个元素精准归类。

一元钱面包·2025-03-21 10:21

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False

木尘152132·2025-03-21 09:17

风控算法（一）——数据测试

确定样本（对齐样本与时间，去除假样本）——确定特征（确认目前特征）——数据信息（返回的数据字典、收费方式、底层数据：特征、分数）——数据清洗（缺失值替换）——数据训练形成报告。

月亮月亮要去太阳·2025-03-21 09:15

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