精度评定

【案例教程】无人机遥感图像拼接及处理

软件介绍软件基本操作与实践遥感图像拼接的一般流程遥感图像分组拼接与点云分类无人机遥感图像拼接典型案例：基于无人机航拍的单体三维建模案例基于普通相机拍摄的单体三维建模案例基于无人机航拍的正射影像制图案例利用批处理实现无人机航拍制图案例利用地面控制点提高制图精度
weixin_贾·2025-02-16 17:12

AI：236-基于RCS-OSA的YOLOv8改进 | 增强空间对象注意力实现小物体检测精度提升

本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~文章目录1.通过RCS-OSA替换C2f实现暴力涨点2.理论
一键难忘·2025-02-16 13:14

什么是平面环形无影光源

无影效果：多角度光线叠加，有效消除阴影，适合高精度应用。均匀照明：光线分布均匀，避免局部过亮或过暗。可调光强：通常支持亮度调节，适应不同需求。
视觉人机器视觉·2025-02-16 12:07

矢量网络分析仪测量相位的步骤

校准仪器：在进行相位测量之前，对矢量网络分析仪进行校准，以确保测量的准确性和精度。校准过程中，可以使用已知相位响应的标准件来消除系统误差。
network_tester·2025-02-16 10:50

200MHz至15GHz超低相位噪声频率综合器模块 国产频率源模块

副标题：盛铂科技SLMF315超低相位噪声频率综合器：高精度与小体积的卓越结合在高性能射频系统设计中，频率综合器的性能直接影响系统的信号质量和稳定性。
射频微波精密·2025-02-16 10:15

【课题推荐】基于自适应滤波技术的多传感器融合在无人机组合导航中的应用研究

为了提高导航精度，通常采用多传感器融合技术，将来自不同传感器的数据（如GPS、惯性测量单元（IMU）、磁力计等）进行整合。然而，传感器的量测偏差、环境干扰以及非线性特性使得多传感器融合面临诸多挑战。
MATLAB卡尔曼·2025-02-16 09:06

计算四个锚点TOA定位中GDOP的详细步骤和MATLAB例程

该MATLAB代码演示了在三维空间中，使用四个锚点的TOA（到达时间）定位技术计算几何精度衰减因子（GDOP）的过程。
MATLAB卡尔曼·2025-02-16 09:06

【数据分享】世界各国行政区划数据（免费获取/Shp格式）

我们对该行政区划数据进行了验证，精度较高。但是没有严格的科学性，大家如果使用该数据请自行判别！大家可以在公众号
小鲨鱼-立方数据学社·2025-02-16 08:33

C++:ofstream文件流操作(precison和ios_base)

ios_base::showpoint);outFile.close();这段代码使用C++文件流对象ofstream创建新文件，命名为“adasd.txt”，通过precision()和setf()函数设置输出精度和输出格式
颖风船·2025-02-16 06:50

SNTP/NTP/PTP在局域网内时钟同步精度

在局域网（LAN）环境中，不同的时钟同步协议（如SNTP、NTP和PTP）的同步精度有所不同。
妄想出头的工业炼药师·2025-02-16 03:57

知识点查漏补缺

1.BigDecimal为什么可以精度不丢失？BigDecimal之所以能够保持精度不丢失，主要是因为它的实现方式和数据存储结构与其他浮点数类型（如float和double）不同。
modouwu·2025-02-16 03:24

有哪些滤波，原理是什么，分别在什么时候用

应用场景：适用于对精度要求不高的图像或信号平滑场景，如视频监控中的简单图像预处理。中值滤波（MedianFiltering）原理：对于一个给
高力士等十万人·2025-02-16 01:43

Python浮点数类型解析

它们具有小数点和小数部分，可以用于处理需要更高精度的计算和数值操作。本文将详细介绍Python中的浮点数类型，并提供相应的源代码示例。
前端设计家·2025-02-16 00:31

nnUNet V2修改网络——替换为U-Net V2

U-NetV2是一种先进的医学图像分割模型，它通过改进的跳跃连接和语义细节注入（SDI）模块，有效地融合了高级语义信息和低级细节信息，从而显著提升了分割精度。
w1ndfly·2025-02-15 17:05

Java中Long类型处理精度丢失问题

Long类型处理精度丢失问题描述后端给前端传一个long类型的数据，如果数据过大，前端js接收就会精度丢失，如果再传过来给后端，后端接收到的数据也是精度丢失的数据解决方案只需要将后端从传给前端的long
原冰洋·2025-02-15 16:27

后端Long类型19位返回前端丢失精度问题

后端Long类型19位返回前端丢失精度问题问题原因：由于Long类型最大19位而JavaScript最大接收数字为16位，固存在精度丢失问题解决方案1.导入Maven依赖com.fasterxml.jackson.corejackson
19940719·2025-02-15 15:26

Long类型数据传到前端精度丢失问题

Long类型数据传到前端精度丢失问题原因JS内置有32位整数，而number类型的安全整数是53位。如果超过53位，则精度会丢失。
山风岚岚丶·2025-02-15 15:23

PostgreSQL 数据类型详解

数字类型PostgreSQL提供了多种数字类型，用于存储不同范围和精度的数值数据。
优秀码农哥·2025-02-15 07:25

管式超滤膜分离技术在茶澄清浓缩领域的创新应用

以下是几个关键点，说明了这一技术为何具有如此积极的发展潜力：1.高效澄清与保留风味管式超滤膜具有高精度的过滤能力，能够在不破坏茶叶原有风味和营养成分的前提下，有效去除茶汤中的固体颗粒、微生物、胶体等杂质
莱特莱德·2025-02-15 07:50

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

基于华为自研NPU Ascend 910的TensorFlow 1.x训练脚本迁移和使能混合精度记录

简介基于TesorFlow1.x以Sess.run形式搭建入门级——手写数字分类网络，并迁移到华为自研NPUAscend910，同时使能混合精度。
Tianyi Li 1997·2025-02-15 02:07

基于 SVPWM 的异步电机直接转矩控制系统的研究与仿真

接着，通过仿真实验对系统进行了验证和分析，结果表明该系统具有良好的动态性能和稳态精度。最后，对研究工作进行了总结，并指出了未来的研究方
赵谨言·2025-02-15 01:03

焦损函数（Focal Loss）与RetinaNet目标检测模型详解

分钟发布时间：2025-02-14近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】目前，精度最高的目标检测器大多基于由
·2025-02-14 22:31

江苏地区电子制造行业首选的设备运行监测系统SKF IMAX-8边缘计算盒子与DuodooBMS实现高效预测性维护

引言在电子制造行业中，设备高精度、高复杂度、高频率换线的生产特点对设备稳定性提出了严苛要求。传统维护方式依赖人工巡检和定期检修，存在响应滞后、成本高昂等问题。
邹工转型手札·2025-02-14 22:07

【Android知识笔记】Handler机制（二）

3）延时精度怎么样？
川峰·2025-02-14 21:02

关于精度话题的杂谈

“浮点值的存储、运算都可能会带来精度损失，了解精度损失背后的机制原因方便我们更好的了解什么情况下会发生精度损失、什么情况下精度损失较大，以及思考怎么避免或减少精度损失。”
哈市雪花·2025-02-14 20:49

联核CDD20堆高型无人AGV叉车产品介绍/参数/优势/应用场景

该产品配备了源自德国的SICK品牌高精度激光导航雷达，确保了精准定位与方向控制能力。
m0_66581510·2025-02-14 18:36

红外皮秒激光器：开启超快激光技术新时代

作为一种先进的激光技术，红外皮秒激光器通过极短的脉冲宽度和高峰值功率，实现了对材料的高精度加工和处理，其市场增长潜力巨大，预计在未来几年内将实现显著的市场扩展。
QYR_11·2025-02-14 15:19

RIME-CNN-SVM故障诊断

为了进一步提升模型的泛化能力与预测精度，引入了雾凇算法来精细调整CNN与SVM的各
九亿AI算法优化工作室&·2025-02-14 10:39

Ollama与Vllm使用对比与优劣

资源管理：Ollama通过量化技术将模型参数从高精度调整
魔王阿卡纳兹·2025-02-14 08:55

Golang GORM系列：GORM 高级查询教程

到最后，你的Go应用程序将具备以无与伦比的精度提取和操作数据的能力。GORMwhere条件使用WHERE条件优化查询对于提取特定的数据子集至关重要
梦想画家·2025-02-14 06:09

Python阶段小结：从零基础到项目实战的蜕变之旅

️知识肌肉训练清单训练部位核心动作（知识点）动作标准（关键要点）基础代谢变量/数据类型、运算符、f-stringtype()类型检测，f"{value:.2f}"精度控制条件反射if-elif-else
GHXX.·2025-02-14 04:18

真正通俗易懂的Langchain入门学习（四）

三、核心模块深入：像搭积木一样组装AI能力1.Models（模型层）：给你的AI换个“大脑”场景需求：需要更高精度的回答？→换GPT-4数据敏感必须本地部署？→用开源模型想节省成本？
caridle·2025-02-14 00:13

安科瑞ADL400N导轨式多功能电能表外置互感器UL、CE、MID、ROHS、UKCA认证 户储 光伏并网系统

安科瑞华楠187+0616+3979ADL系列导轨式多功能电能表，是主要针对于光伏并网系统、微逆系统、储能系统、交流耦合系统等新能源发电系统而设计的一款智能仪表，产品具有精度高、体积小、响应速度快、安装方便等优点
安科瑞 华楠·2025-02-14 00:42

YOLO各版本原理和优缺点解析

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种实时目标检测算法，以其高速度和较高精度著称。
Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

opencascade 标注-直线标注、半径标准、角度标注

以下是关键步骤和示例代码：显示精度（小数点后几位）SetDimensionAspect设置显示颜色SetCommonColor1.创建尺寸标注对象使用AIS_LengthDimension等类创建线性尺寸标注
一只小小汤圆·2025-02-13 23:31

3.Halcon3D点云滤波-降采样/去除离群点/直通滤波/平滑计算/凸包计算

提高数据质量：滤波处理可以有效地提高点云数据的质量和精度，使得点云数据更加准确和可靠。这对于后续的点云处理和分析具有重要的意义。局部计算与调整：点云滤波主要通过局部计算的方式，获得一个
黄晓魚·2025-02-13 15:38

matlab环面,基于Matlab和UG8.0一次包络环面蜗杆建模方法研究

以上他们所提到的建模方式,操作比较复杂,得到模型精度不高。本文将利用Matlab软件,
weixin_39633276·2025-02-13 05:51

基于深度学习YOLOv5的海洋动物检测系统

YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型作为一种高效的目标检测算法，以其实时性和高精度在许多领域得到了广泛应用。
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-12 19:33

WM 模块与 AGV 结合：智能仓储

目录一、WM模块与AGV简介（一）WM模块（二）AGV二、WM模块与AGV的结合原理三、结合的优势（一）提高作业效率（二）降低运营成本（三）提升仓储管理精度四、应用场景（一）电商仓储（二）制造业仓库（三
冰魄禾·2025-02-12 16:44

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的车站行李监控系统：深度学习应用与实现

传统的人工检查方法已经无法满足快速响应和高精度的需求，而基于深度学习的目标检测技术，特别是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，成为了高效解决此类问题的理想选择。
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-12 15:06

无人机数据处理工作站完美配置方案

(一）无人机数据处理软件Pix4Dmapper介绍Pix4Dmapper（原Pix4UAV）是瑞士Pix4D公司的全自动快速无人机数据处理软件，是目前市场上独一无二的集全自动、快速、专业精度为一体的无人机数据和航空影像处理软件
UltraLAB888·2025-02-12 12:48

【野生动物识别系统】Python+深度学习+人工智能+卷积神经网络算法+TensorFlow+ResNet+图像识别

并通过对18种动物数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张动物图片识别其名称。
·2025-02-12 09:10

YOLOv8改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力

将其应用于YOLOv8的改进过程中，能够使模型更有效地整合多尺度特征，减少信息损失，强化对不同大小目标物体的特征表达，从而提升模型在复杂场景下对目标物体的检测精度与定位准确性。专栏
Limiiiing·2025-02-12 09:31

C++--iomanip库

目录1.设置字段宽度：std::setw()2.设置浮点数精度：std::setprecision()3.设置填充字符：std::setfill()4.控制对齐方式：std::left和std::right
这个世界是多么神奇·2025-02-12 01:36

【蔬菜识别】Python+深度学习+CNN卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+模型训练

通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集（'土豆','大白菜','大葱','莲藕','菠菜','西红柿','韭菜','黄瓜'），然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件
·2025-02-12 01:24

Java 数据类型转换

类型的转换分析（一）`int`转换为`long`（二）`long`转换为`int`三、Java数据类型转换方式（一）自动类型转换（隐式转换）（二）强制类型转换（显式转换）四、数据类型转换可能出现的问题（一）数据精度丢失
大明湖的狗凯.·2025-02-11 23:43

深度学习中模型轻量化及具体方案应用

模型轻量化介绍在深度学习中，模型轻量化是一项关键技术，用于在不显著损失模型精度的前提下减少模型的计算量和存储需求。轻量化技术尤其适用于资源受限的设备（如移动设备、嵌入式系统）上部署模型。
码上就位·2025-02-11 22:36

轻量化网络模型调研报告

人们更加关注深度神经网络的实际应用性能，人工智能技术的一个趋势是在边缘端平台上部署高性能的神经网络模型，并能在真实场景中实时(>30帧)运行，如移动端/嵌入式设备，这些平台的特点是内存资源少，处理器性能不高，功耗受限，这使得目前精度最高的模型根本无法在这些平台进行
云雨、·2025-02-11 22:35

【深度学习实战：kaggle自然场景的图像分类-----使用keras框架实现vgg16的迁移学习】

您的目标是实现分类问题的高精度。数据集train.csv-训练集test.csv-测试集SceneImages-图像文件夹训练
机器学习司猫白·2025-02-11 20:18
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