精度损失第5页

编程语言中的常见Bug及解决方案

一、JavaScript中小数相加精度不准确的Bug在JavaScript中，进行小数相加时，由于浮点数的精度问题，可能会导致结果不准确。例如：letadd1=0.1+0.2;conso

李游Leo·2025-02-01 10:55

自学记录鸿蒙API 13：实现人脸比对Core Vision Face Comparator

我决定整一整，也就是对HarmonyOSNext最新版本API13中的CoreVisionFaceComparatorAPI的学习，这项技术能够对人脸进行高精度比对，并给出相似度评分，判断是否为同一人。

李游Leo·2025-02-01 10:54

双线性函数的紧凑超平面散列（Compact Hyperplane Hashing with Bilinear Functions）阅读笔记

存在问题：不幸的是，现有的随机方法需要长哈希码才能达到合理的搜索精度，因此会降低搜索速度和内存开销。

Legend105CC·2025-02-01 10:49

三维激光扫描-用智能检测系统提升效率

传统的检测方法往往难以满足高精度、快速响应的需求。三维激光扫描技术结合智能检测系统，为工业检测带来了革命性的变革。

CASAIM·2025-02-01 09:44

深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大（INF）原因及解决办法

文章目录一、可能原因==1.学习率过高====2.batchsize过大==3.梯度爆炸4.损失函数不稳定5.数据预处理问题6.数据标签与输入不匹配7.模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10

余弦的倒数·2025-02-01 05:17

AI大模型在智能客服系统中的应用

目录引言1.基于大模型的智能客服系统架构2.对话生成与上下文管理对话生成上下文管理3.提高客服系统响应精度的策略1.使用专门训练的数据集2.引入实体识别和意图分类3.反馈循环和持续优化4.AI大模型在企业中的优化与调优策略

季风泯灭的季节·2025-02-01 04:33

通过TenSorRT转换后的engine引擎文件进行验证的脚本

YOLOv8算法验证pt文件的精度脚本一般都很常见，工程项目里面一般会有importwarningswarnings.filterwarnings('ignore')fromultralyticsimportYOLOif

薇憨·2025-02-01 03:28

面向算网的数字孪生关键技术研究及应用探讨

摘要为了解决算网运营中面临的感知实时精度高、融合管控智能程度高、系统场景复杂度高、新技术部署难度高等问题，从宏观政策、行业标准化及运营商实践等方面对数字孪生网络发展现状进行分析，提出面向算网的数字孪生网络体系架构

罗伯特之技术屋·2025-02-01 00:30

Python 占位符详细笔记

`str.format()`方法（较新格式化）2.1基本用法2.2位置和关键字参数2.3格式化数字2.4对齐和填充2.5字符串长度和精度3.f-strings(格式化字符串字面量)3.1基本用法3.2格式化数字

浮生_Lee·2025-02-01 00:59

Java应用中的高可用架构设计：从单点故障到故障恢复

高可用性不仅能够提高用户满意度，还能减少因服务不可用导致的业务损失。本文将探讨如何从单点故障到故障恢复，构建一个高可用的Java应用架构。一、高可用性的定义与重要性高可用性（HighAvailabil

省赚客app开发者·2025-01-31 23:53

PyQt5教程——介绍（1）

有需要翻译精度的朋友可以自行阅读英文文档。如果本系列博文侵犯了您的合法权益，请在博客中留下评论或联系：[email protected]。我会及时修改和删除。

weixin_34195546·2025-01-31 22:16

YOLOv10：面向下一代目标检测模型的创新探索

YOLO（YouOnlyLookOnce）系列作为实时目标检测的代表性模型，自发布以来便因其速度与精度的平衡性得到了广泛关注和应用。

AgriTube·2025-01-31 20:31

DeepSeek-V3 技术报告

此外，DeepSeek-V3率先采用了无辅助损失的负载均衡策略，并设定了多token预测训练目

mingo_敏·2025-01-31 20:01

YOLOv5：目标检测新星，解锁高性能实时识别

YOLOv5：目标检测新星，解锁高性能实时识别【下载地址】yolov5改进策略案例分析资源合集YOLOv5，作为目标检测领域的一颗明星，基于经典的YOLOv4算法进行了一系列创新性优化，显著提升了检测速度与精度

殷连靖Harlan·2025-01-31 20:28

YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含二次创新）

专栏目录：YOLOv10改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF

Limiiiing·2025-01-31 17:31

带小数的高精度加减法运算（C++）

题目如下：输入数据：4+1,111,111,111,111,111,111,111,111,111,111,111,111222,222,222,222,222,222,222,222,222,222,222,222+-12,345,678,901,234,567,890,123,456,789,012,345,678,901,234,567,89098,765,432,198,765,432,1

橙意满满的西瓜大侠·2025-01-31 15:45

以智能驾驶为例，谈谈在AI时代GIS的发展

1.高精度地图与实时动态更新发展方向：高精度地图是智能驾驶的核心组成部分之一，自动驾驶系统需要利用这些地

匹马夕阳·2025-01-31 13:53

LabVIEW透镜多参数自动检测系统

本文介绍了一个基于LabVIEW的透镜多参数自动检测系统，该系统能够在单一工位上完成透镜的多项质量参数检测，并实现透镜的自动搬运与分选，极大地提升了检测效率和精度。

LabVIEW开发·2025-01-31 12:47

MindIE Service整体介绍&快速上手

文章目录MindIEService整体介绍是什么架构介绍MindIEService的安装部署安装部署MindIEService快速上手接口调用精度测试性能测试服务停止MindIEService整体介绍是什么

cc_beolus·2025-01-31 11:41

Pix2PixHD代码小白注释(1)——train.py

关于fp16AMP自动混合精度训练，见下文：AMP自动混合精度训练https://blog.csdn.net/ytusdc/article/details/122152244importtimeimportosimportnumpyasnpimporttorchfromtorch.autogradimportVariablefromcollectionsimportOrderedDictfroms

咖啡百怪·2025-01-31 10:04

2025年企业网络安全：风险预测与应对策略

据预测，到2025年，网络犯罪可能给全球经济带来每年高达10.5万亿美元的损失。这一个惊人的数字，为各行各业敲响了警钟。

网安加社区·2025-01-31 07:33

网络安全攻防实战：从基础防护到高级对抗

从数据泄露到勒索软件攻击，每一次安全漏洞都可能造成巨大的经济损失和隐私风险。本教程将通过详细的案例、代码示例和实用工具，帮助读者从基础安全防护到高级安全对抗，系统掌握网络安全攻防的核心技术。

一ge科研小菜鸡·2025-01-31 05:44

自定义数据集使用pytorch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

3.训练模型定义损失函数和优化器，然后进行模型训练。4.保存模型训练完成后，我们可以保存模型的状态字典。5.加载模型并进行预测加载保存的模型，并进行预测。

知识鱼丸·2025-01-31 04:12

自主创新，国产工业操作系统的破局之路

例如，在一些高精度的工业控制场景中，对操作系统的实时性要求极高，国产系统要达到国际先进

一RTOS一·2025-01-31 03:57

深度学习过程是什么

问：深度学习是：一组原始数据，经过线性变换、非线性变换、偏差加和等操作后得到一组预测数据，再根据损失函数计算预测数据和原始数据的差值，用差值数据对权重和偏差求偏导，这里的偏导数的值也就是使得损失减小的最佳方向

小松要进步·2025-01-31 01:15

TensorBoard可视化工具支持哪些类型的图表？

在深度学习模型训练中，最常见的是损失函数值和评估指标（如准确率、精确率、召回率等）的变化曲线。示例：例如，在训练一个图像分类模型时，记录训练集和测试集上的损失函数值。

alankuo·2025-01-31 01:43

工业相机常用词语解释

线阵图像传感器以CCD为主，一行的数据可以到几K甚至几十K，但是高度只有几个像素，行频很高，可以到每秒几万行，适合做非常高精度、宽画幅的扫描。

机器视觉小小测试员·2025-01-30 13:02

Verilog系统函数实现单精度float、双精度doble浮点类型和整型之间互相转换

标准verilog支持双精度double类型和十六进制64位数据相互转换，使用$realtobits和$bitstoreal系统函数使用示例：//test_tb.v`timescale1ns/1psmoduletest_tb

whik1194·2025-01-30 12:53

YOLOv11小白的进击之路（六）创新YOLO的iou及损失函数时的源码分析

iou或者说是损失函数的修改经常作为论文的创新点之一，那这篇文章就总结分析了在对YOLO11进行损失函数创新时需要关注的源代码，新的一年祝大家论文与财都发发发！

水静川流·2025-01-30 12:23

Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例

以下是一个使用Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例，该示例将涉及模型算法在重建损失和KL（Kullback-Leibler）损失之间的平衡问题。

go5463158465·2025-01-30 11:47

FPGA 开发工作需求明确：关键要点与实践方法

例如，在设计一个用于图像识别的FPGA系统时，如果对图像分辨率、处理帧率、识别精度等需求没有清晰界定，

whik1194·2025-01-30 11:46

基于matlab的GPS信号捕获仿真

目录1.算法概述2.仿真效果3.MATLAB仿真源码1.算法概述全球定位系统gps是一种可以在全球范围内为用户全天候提供实时、连续、高精度的位置、速度和时间信息的卫星导航系统，其主要终端设备是gps接收机

Simuworld·2025-01-30 08:50

自动驾驶（Automated Driving）系统组成和主要技术--以思维导图形式介绍

一、自动驾驶概念介绍自动驾驶是指汽车依靠传感器、高精度地图和复杂的算法等，不需要驾驶员操作而自动完成驾驶的技术。

大连海事的亲外甥·2025-01-30 04:28

doris:异常数据处理

导入过程会对这些类型不一致的数据进行转换，但在转换过程中可能会出现字段类型不匹配、字段超长、精度不匹配等问题，从而导致转换失败。

向阳1218·2025-01-29 23:19

大模型部署工具 llama.cpp 介绍与安装使用

训练的过程，实际上就是在寻找模型参数，使得模型的损失函数最小化，推理结果最优化的过程。训练完成之后，模型的参数就固定了，这时候就可以使用模型进行推理，对外提供服务。

大模型柳儿·2025-01-29 18:03

智安护航：基于人工智能与物联网的智能车祸报警系统设计与实现

详细描述：1.引言：智能车祸报警器的背景与意义交通事故是全球范围内导致伤亡和财产损失的主要原因之一。在车祸发生后，及时的报警和救援可以显著降低伤亡率和损失程度。

IT源码大师·2025-01-29 11:30

可解释性：走向透明与可信的人工智能

在许多任务中，尽管这些模型表现出色，取得了相当高的精度，但其决策过程不透明，这对于依赖于机器决策的应用（如金融、医疗、法律等）来说，可能是无法接受的。

一位小说男主·2025-01-29 10:46

单目测距（yolo-目标检测+标定+深度学习目标检测_测距）

相较于YOLOv4，YOLOv5采用了更深的Backbone网络和更高的分辨率输入图像，以提高检测精度和速度。单目测距实现方法在目标检测的基础上，我们可以通过计算物体在图像中的像素大小来估计其距离。

计算机C9硕士_算法工程师·2025-01-29 09:37

Depth Anything V2：单目深度估计的更强基线

这个框架显著提升了细节处理能力和鲁棒性，相比于基于深度学习的方法，它提供了更快的推理速度、更少的参数量以及更高的深度预测精度。本项

武朵欢Nerissa·2025-01-29 08:57

python3+TensorFlow 2.x（四）反向传播

计算损失

刀客123·2025-01-29 07:53

uniapp小程序地图添加删除标记点

covers赋值就好了let_this=thisletn=l.map(Number)letobj={id:id,//这个maker的idlatitude:n[1],//纬度longitude:n[0],//精度

Clc7·2025-01-29 07:51

蓝桥杯单片机模块练习之AD/DA

ad为8位精度，采集电压0-5V对应的值为0-255。根据需要可以对读取的值进行调整。da也通过pcf8591输出，对应引脚在外部引出，在20PIN中19位

我的头绝不是面团捏的·2025-01-29 04:52

从模型到实际：人工智能项目落地的关键要素

对于企业来说，人工智能的价值不仅在于模型的高精度

IT猫仔·2025-01-29 02:37

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

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：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失

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

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】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失