线特征第6页

AI大模型学习路线：从入门到精通的完整指南【2025最新】

一、基础阶段：构建知识体系数学与理论基础线性代数：矩阵运算、特征值与奇异值分解是大模型参数优化的基础

AI大模型-大飞·2025-03-17 10:27

【sklearn 04】DNN、CNN、RNN

DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络）是一种从局部特征开始学习并逐渐整合的神经网络

@金色海岸·2025-03-17 09:24

数据产品赋能数字化转型

数据产品赋能数字化转型引言：数据产品的创新与发展：赋能决策智能化的钥匙一、数据产品的定义与特征二、数据产品的核心功能三、应用实践与案例分析四、未来展望引言：数据产品的创新与发展：赋能决策智能化的钥匙在数字化转型的浪潮下

wengad·2025-03-17 09:23

少样本数值型数据集 | 数据增强

对于小样本数字型数据集，数据增强的有效方法主要集中在创造新的样本、调整现有样本的特征、或者通过生成模型来模拟真实分布。下面是个人搜集到的方法及部分代码。希望对大家的科研/工作有所帮助！

蒜蓉趣多多·2025-03-17 09:23

跨域视线估计的协同对比学习（重点针对局部对比学习解释）

为了解决这一问题，新方法（CrossGazeGeneralization,CGaG）旨在通过特征解耦的方式减少领域差异对视线估计的影响，从而提高模型在跨域情况下的准确性和稳定性。

阳光明媚大男孩·2025-03-17 09:50

【从零开始学习计算机科学】软件工程（三）需求工程

【从零开始学习计算机科学】软件工程（三）需求工程需求工程好的需求应具备的特征：需求工程（RequirementEngineering,RE）起始导出需求讨论会头脑风暴调查问卷场景分析法实地考察原型法精化协商规格说明确认需求管理需求工程设计和开发一个计算机软件时

贫苦游商·2025-03-17 06:53

新手村：数据预处理-异常值检测方法

数据预处理数据清洗、特征缩放（标准化/归一化）、数据可视化（Matplotlib/Seaborn）。二、渐进式学习

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

新手村：数据预处理-特征缩放

新手村：数据预处理-特征缩放特征缩放（FeatureScaling）是数据预处理中的一个重要步骤，特别是在应用某些机器学习算法时。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

面对对象（对象，类，属性以及三大特征）

1.面对对象的基本概念：是一种把面向对象的思想应用于软件开发过程中，指导开发活动的系统方法，简称OO(Object-Oriented)方法，是建立在"对象"概念基础上的方法学。对象是由数据和容许的操作组成的封装体，与客观实体有直接对应关系，一个对象类定义了具有相似性质的一组对象。而类的继承性是对具有层次关系的类的属性和操作进行共享的一种方式。所谓面向对象就是基于对象概念，以对象为中心，以类和继承为

码农彭于晏1号·2025-03-17 04:10

Java虚拟线程的概念与实操

虚拟线程是一种轻量级的线程，由JVM进行管理，而不是直接依赖操作系统线

贝克街的小码农·2025-03-17 02:56

AI技术学习笔记系列001：FastLanguageModel.get_peft_model 函数各参数的详细解释

影响：r越大：适配器表达能力更强，能捕捉更复杂的任务特征，但可能导致过拟合（尤其数据量少时），训练时间和显存占用增加。r越小：参数量少，训练更快，显存占用低

新说一二·2025-03-17 00:43

使用 Python 爬取高德地图交通数据并进行数据分析（完整教程）

本教程将使用Python构建一个完整的爬虫程序，调用高德地图API，解析和存储交通数据，并通过数据分析和可视化深入挖掘交通流量特征。二、高德地图API简介2.1高德地

Python爬虫项目·2025-03-17 00:40

C语言用数组编程矩阵,二维数组—矩阵求和（C语言）

题目1：请写一个程序，对于一个m行m列(2＜m＜20)的方阵，求其每一行、每一列及主、辅对角线元素之和(注：主对角线是方阵从左上角到右下角的一条斜线，辅对角线是方阵从右上角到左下角的一条斜线)，然后按照从大到小的顺序依次输出这些值

乌里阿姨·2025-03-17 00:06

敏捷开发在中小团队中的应用与挑战：实战指南与避坑手册

一、敏捷开发适配中小团队的底层逻辑1.1中小团队的典型特征1.2敏捷开发的价值放大器效应二、敏捷实施的五大实战步骤2.1团队定制化改造（关键！）

蜡笔小新星·2025-03-16 20:44

YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM

然而，这些方法未能有效地融合双时相特征，也未提取出对后续RSCD任务有益的有用信息。此外，它们在特征聚合中没有考虑多层次特征交互，并且忽略了差异特征与双时相特征之间的关系，从而影响了RSCD的结果。

一勺汤·2025-03-16 19:05

DG-Manba模型详解及代码复现

这种机制允许模型根据输入数据的特征动态调整其行为，类似于递归神经网络（RNN）中的门控机制，但在状态空间模型（SSM）的框架下提供了更广泛的应用可能性。通过这种方式，DG-Ma

清风AI·2025-03-16 19:03

YOLO优化之扫描融合模块（SimVSS Block）

驾驶场景中目标尺度和大小的巨大差异，以及视觉特征不显著且易受噪声干扰的问题，对辅助驾驶系统的安全性构成了潜在威胁。

清风AI·2025-03-16 19:00

Logback配置内容解读

[]：将线

十五001·2025-03-16 18:00

Axure RP从入门到精通（五十七）灵魂提问 - 写PRD需求文档是使用Word文档还是Axure？

在实际工作中有些公司使用Word文档来写需求文档（一般是大公司），有些公司使用Axure来写需求文档，他们习惯在画原型的时候在旁边写需求，并用辅助线来连接需求说明和对应的功能（组件），那么我们应该如何选择使用方式

风流少年·2025-03-16 18:29

计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线

掌握特征值与特征向量的几何意义，理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解（SVD）及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用，如朴素贝叶斯分类器。

云梦优选·2025-03-16 18:57

MATAB学习笔记2

比如：第三个参数为1，说明为1次项，即一次函数，第三个参数为你要拟合的阶数，一阶直线拟合，二阶抛物线拟合，并非阶次越高越好

好大一口果汁·2025-03-16 16:11

利用ECharts与ECharts-GL打造炫酷3D飞线地球：视觉与数据的完美碰撞

利用ECharts与ECharts-GL打造炫酷3D飞线地球：视觉与数据的完美碰撞【下载地址】ECharts与ECharts-GL实现3D飞线地球可视化ECharts与ECharts-GL实现3D飞线地球可视化本仓库提供了一个使用

劳筝千Daphne·2025-03-16 16:11

利用 OpenCV 库进行实时目标物体检测

一、代码概述此代码利用OpenCV库实现了基于特征匹配的实时物体检测系统。通过摄像头捕获实时视频帧，将其与预先加载的参考图像进行特征匹配，从而识别出视频帧中是否存在与参考图像匹配的物体。

欣然～·2025-03-16 15:08

处理创造性词汇 & 词组特征（Creative Words & Features Model），词袋模型处理未知词，模型得分

这里写目录标题处理创造性词汇&词组特征（CreativeWords&FeaturesModel）1.处理否定（NegationHandling）2.词组特征（Bigrams&N-grams）3.结合否定传播与

pen-ai·2025-03-16 15:37

呵护斜颈老人：解锁护理关键，重塑健康生活

痉挛性斜颈是一种以颈肌扭转或阵挛导致头部倾斜、旋转为特征的疾病，给老人的生活带来诸多不便。做好健康护理，对缓解症状、提升生活质量至关重要。在日常生活中，要注重老人的姿势管理。

全力以赴66·2025-03-16 15:31

Redis的持久化-RDB

1.持久化一提到持久化，我们就会第一时间联想到MySQL的事务，MySQL的事务有4个比较核心的特征：原子性（把多个操作打包成一个整体），一致性（事务执行之前和之后，数据都不能离谱），持久性（事务中做出的修改都会保存在硬盘上

努力学习java的哈吉米大王·2025-03-16 15:31

自用力扣刷题记录（Python，数组、字符串）

最小操作次数使数组元素相等665非递减数列283移动的零118杨辉三角形119杨辉三角形2661图片平滑器598范围求和II419夹板上的战舰189旋转数组396旋转函数54螺旋矩阵59螺旋矩阵II498对角线遍历

qq_40283123·2025-03-16 14:59

“深入浅出”系列之杂谈篇：（3）Qt5和Qt6该学哪个？

版本全部没有离线安装包，只有在线安装器，这个在线安装器经常会偷偷改掉你可以安装的qt版本以及该版本内部可安装的模块，比如(做个假设)你今天装了qt6.2.1然后安装时少安了几个模块，过一段时间你突然需要想安装，会发线在线安装器找不到这个版本了于是你只能把这个版本卸载了装更高的

我真不会起名字啊·2025-03-16 14:25

QT编程之QGIS

QGIS的目标是成为一个GIS系统，提供常见的功能与特征。借着核心特征提供基本功能

byxdaz·2025-03-16 13:49

MySQL数据库笔记

特征：数据按模型组织（冗余小、独立性高、易扩展、可共享）。2.实际应用数据存储：高效管理大量结构化数据。数据管理：增删改查（CRUD）与权限控制。数据分析：整合数据源，支持决策。

艽掵猫·2025-03-16 11:35

用Python提取json数据到Excel文件中

在之前的文章疯狂学习GIS：Python读取JSON数据并存储为CSV表格中，我们就介绍过将JSON文件数据保存到.csv格式或.xlsx格式的表格文件中的方法；而本文我们将针对不同的待提取数据特征，给出另一种方法

程序媛了了·2025-03-16 11:01

深入探究YOLO系列的骨干网路

骨干网络是深度学习模型中的核心部分，负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干

编码实践·2025-03-16 10:59

基于 svm 的金融咨询情感分析

github：https://github.com/ouprince/svm处理流程：（1）金融咨询处理1.利用7万多条利好/利空语料（已经标注好的，分为1正性，-1负性两类），首先采用B-gram卡方差提取特征词汇

ouprince·2025-03-16 10:28

《Hello YOLOv8从入门到精通》4，模型架构和骨干网络Backbone调优实践

一、骨干网络（Backbone）Backbone部分负责特征提取，采用了一系列卷积和反卷积层，同时使用了残差连接和瓶颈结构来减小网络的大小并提高性能。

Jagua·2025-03-16 10:54

KNN算法性能优化技巧与实战案例

一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离，时间复杂度为（n=样本数，d=特征维度）内存占用需全量存储训练数据，大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去

可问可问春风·2025-03-16 09:22

（附特征优化方案）

1特征工程的意义nlp任务中，原始文本经数值映射后形成的词向量序列，难充分表达语言深层语义特征。

·2025-03-16 08:23

NLP复习3，手撕多头attention

__init__()#输入的特征维度self.d_model=d_model#每个头

地大停车第二帅·2025-03-16 07:08

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化

目录为什么要做特征归一化/标准化？常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling？

林聪木·2025-03-16 06:59

《数据挖掘导论》第二章数据

第二章数据数据类型数据质量数据预处理相似度测量数据Collectionofdataobjectsandtheirattributes特征值数值型的或者描述性的（男/女-->0/1）特征和特征值之间的区别

爱吃草莓的西瓜酱·2025-03-16 01:56

BOE(京东方)绵阳“零碳工厂”探访活动圆满落幕树立显示产业绿色转型新标杆

2025年3月13日,BOE(京东方)“零碳工厂”探访活动在绵阳成功举办,此次活动邀请KOL及媒体代表齐聚京东方绵阳第6代柔性AMOLED生产线,深度探访国内显示行业首个“零碳工厂”。

资讯分享周·2025-03-16 01:53

焊接机器人与线激光视觉系统搭配的详细教程

以下是关于焊接机器人与线激光视觉系统搭配的详细教程，包含核心程序框架、调参方法及源码实现思路。本文综合了多个技术文档与专利内容，结合工业应用场景进行系统化总结。

自动化专业爱好者·2025-03-16 01:23

人脸识别生物特征脱敏：不可逆编码技术与隐私保护实战

一、技术原理与数学基础1.1特征脱敏核心思想脱敏函数f:Rd→Rk(k

燃灯工作室·2025-03-15 23:13

模型可解释性：基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析（附PyTorch/TensorFlow实现）

一、技术原理与数学推导（含典型案例）1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值，计算公式为：ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}[f(S\cup\{i\})-f(S)]ϕi=S

燃灯工作室·2025-03-15 23:43

自动化特征选择：基于模型重要性的递归消除原理与实战指南

一、技术原理与数学公式1.1递归特征消除（RFE）核心思想J(S)=∑i=1n∣wi∣(特征重要性评分)J(S)=\sum_{i=1}^n|w_i|\quad(特征重要性评分)J(S)=i=1∑n∣wi

燃灯工作室·2025-03-15 23:42

【CSS 面经】如何画一条 0.5px 的线 ️

在前端开发中，我们经常会遇到这样一个问题：如何画一条0.5px的线？由于像素是浏览器渲染

Peter-Lu·2025-03-15 23:41

前端CSS：CSS画一条0.5px的线的方法

前端CSS：CSS画一条0.5px的线的方法引言基本概念和作用说明基本概念作用说明示例一：使用`transform:scale()`方法代码示例说明示例二：使用透明度技巧代码示例说明示例三：使用伪元素代码示例说明示例四

DTcode7·2025-03-15 23:40

AUTOSAR从入门到精通-汽车电子电气架构（EEA）

EEA的特点EEA发展的三大阶段特征第一阶段：分布式架构第二阶段：基于域的集中式架构（转型中）第三阶段：基于域融合的带状架构（未来趋势）车载电子电气架构作用EEA开发工作内容

格图素书·2025-03-15 23:40

基于AI编程，产品全流程变革的具体案例

2.隆基乐叶光伏制造首创基于图像特征的实时AI精准追溯技术，每18秒完成12个电池串异常识别，解决传统追溯准确率低的问

xinxiyinhe·2025-03-15 22:33

Python如何快速计算技术指标的金叉死叉？

技术指标金叉死叉是技术分析中常用的一种方法，它涉及到两个移动平均线（MA）的交叉点。

量化问财·2025-03-15 22:30

Vue3项目白屏问题深度解析：从AI辅助诊断到性能优化实战

关键现象特征：开发环境请求数达400+（Vite按需编译特性）生产环境构建后请求50+，资源总体积8.6MBDOMCont

TE-茶叶蛋·2025-03-15 21:53

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