聚类监督对比第3页

管道-过滤器、隐式调用、解释器架构风格对比

管道-过滤器、隐式调用与解释器架构风格对比1.管道过滤器风格（Pipe-Filter）核心思想：系统由一系列独立的过滤器（处理单元）组成，通过管道（数据通道）连接，数据按顺序流经每个过滤器进行处理。

阿湯哥·2025-02-26 12:45

机器学习安全核心算法全景解析

一、数据安全防护算法1.对抗样本防御算法名称核心思想2024年最新进展典型应用场景TRADES鲁棒性-准确性权衡优化Facebook提出自监督TRADES改进版自动驾驶目标检测JacobianSVD输入

金外飞176·2025-02-26 12:44

FastSAM：高效图像分割算法详解与实战

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：图像分割在图像处理领域中起着至关重要的作用，而FastSAM作为一种高效的图像分割算法，结合了像素的局部特征与全局信息，以自适应聚类方式实现了快速且精确的像素级别分割

阿qi 爱喝拿铁·2025-02-26 10:34

AI人工智能机器学习之监督线性模型

1、概要本篇学习AI人工智能机器监督学习框架下的线性模型，以LinearRegression线性回归和LogisticRegression逻辑回归为示例，从代码层面测试和讲述监督学习中的线性模型。

rockfeng0·2025-02-26 09:57

数据采集技术：selenium/正则匹配/xpath/beautifulsoup爬虫实例

2.专栏内容上包括数据采集、数据读写、数据预处理、分类\回归\聚类算法、可视化等技术。

写代码的中青年·2025-02-26 08:48

Vue 与 React 深度对比：从代码到原理的全方位解析

本文将从代码风格、底层原理、API设计、性能优化、生态系统等多个维度，对两者进行深度对比，助你在技术选型时做出明智决策。

北辰alk·2025-02-26 08:46

2024年前端框架选择指南：React、Vue、Angular与新兴框架对比

在当今快速发展的前端技术领域，选择合适的框架对于项目成功至关重要。本文将深入探讨主流前端框架的特点、优缺点及适用场景，为开发者提供全面的选择指南。主流框架概览React特点：基于组件的开发方式，虚拟DOM差分算法优点：灵活性强，生态系统丰富缺点：需要学习JSX和状态管理库适用场景：中大型项目，需要高度灵活性和复杂状态管理的应用Vue特点：简单易学，模板直观，内置状态管理优点：学习曲线平缓，适合快速

海豹工匠·2025-02-26 07:07

复杂脑网络之图论参数计算（BCT工具包）

有错误请尽管指出，感谢~一、计算聚类系数、特征路径长度、小世界参数大概思路：功能连接矩阵--->去除虚假连接的矩阵--->加权矩阵--->计算图论参数1.功能连接矩阵--

addBr·2025-02-26 06:02

【AI论文】S*: 针对代码生成的测试时缩放方法

此外，它还利用了一种新颖的选择机制，该机制能自适应地生成用于成对比较的区别性输入，并结合执行基础信息

东临碣石82·2025-02-26 05:58

《人工智能之高维数据降维算法：PCA与LDA深度剖析》

PCA：无监督的降维利器核心思想PCA基于最大方差

·2025-02-26 05:01

ffplay播放器源码(七)overlay滤镜

logo水印图片，效果图:滤镜介绍滤镜（Filters）是FFmpeg库提供的一套强大的工具，滤镜可以应用于视频的每一帧，也可以应用于音频的每一个样本，从而实现各种效果，如缩放、裁剪、旋转视频，调整颜色、对比度

指掀涛澜天下惊·2025-02-26 02:08

如何从0开始写一个操作系统

本贴用来记录作者用c语言写一个操作系统，主要参考《操作系统真相还原》一书写的，同时也会对书里的代码和linux进行对比，尽量看一下现代操作系统中是如何实现的。

·2025-02-26 01:57

Mysql行格式DYNAMIC和COMPACT区别

下面将详细对比这两种行格式的主要区别，以便于在设计数据库时做出合适的选择。

yyytucj·2025-02-26 00:24

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。SVM的基本思想是寻找一个决策边界或超平面，使得两类样本之间的间隔最大化。

不易撞的网名·2025-02-25 23:15

DeepSeek强化学习（Reinforcement Learning）基础与实践

与监督学习和无监督学习不同，强化学习通过奖励信号来指导智能体的行为，使其能够在复杂的环境中做出决策。DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练强化学习模型。

Evaporator Core·2025-02-25 23:44

支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)

支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机（SVM）是一种广泛应用于分类、回归分析以及异常检测的监督学习算法。

数维学长986·2025-02-25 22:38

《ArkTs鸿蒙应用开发入门到实战》震感上市啦！

多样化技术对比：通过

敏敏_4148·2025-02-25 22:35

整车厂如何规划构建汽车集成安全团队的软件研发能力

从项目启动的概念阶段，历经系统、硬件、软件设计，直至量产与售后，全程监督流程执行，保证各环节达到安全要求。危害分析与风险评估：联合多部门，如

老猿讲编程·2025-02-25 21:30

GB 44497-2024《智能网联汽车自动驾驶数据记录系统》标准解读

GB44497-2024《智能网联汽车自动驾驶数据记录系统》是由工业和信息化部提出并归口的强制性国家标准，由国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会于2024年8月23日批准发布(国家标准公告2024

daopuyun·2025-02-25 21:30

C++ 设计模式十一:代理模式 (读书现代c++设计模式)

代理模式文章目录代理模式代理智能指针属性代理虚代理通信代理代理模式的核心结构代理模式的其他变种适用场景优缺点代理今天读第十一种设计模式:代理模式.代理模式通常和装饰器模式一起对比出现,装饰器模式一般适用于为类增添一些额外的功能

Duramentee·2025-02-25 20:51

对比传统方法，效率提升50%！

关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣在软件的世界里，日志就像是一本日记，记录着程序的喜怒哀乐。但是，这本日记往往写得密密麻麻，让人看得眼花缭乱。如何从中抽丝剥茧，快速找到我们需要的信息呢？特别是在C#的服务应用中，当你的系统像一个忙碌的小蜜蜂一样不停歇地工作时，你是否曾想过，“要是能有个魔法棒，

墨瑾轩·2025-02-25 19:20

`while` 和 `for` 循环的详细对比）

本文将详细对比这两种循环结构，帮助你更好地理解它们的区别和使用场景。#####`while`循环`while`循环是一种条件循环，只要指定的条件为`true`，循环就会一直执行。

think__deeply·2025-02-25 18:09

python百度网盘-百度网盘 Python 客户端

命令行下，这样很大的一个好处是可以利用到百度云盘2TB的存储空间(如果你是会员有6TB)；你可以在任何服务器上，利用自动化脚本实现一些数据文件、日志文件等等备份操作，同时也提供丰富的文件列表、上传、下载、对比

weixin_37988176·2025-02-25 17:02

redis和mongodb等对比分析

下面是Redis和MongoDB的对比分析：1.数据模型Redis：键值存储：Redis是一个内存数据结构存储，它支持多种数据类型，如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。

贾斯汀玛尔斯·2025-02-25 17:32

数据安全_笔记系列04：数据访问控制中的“三权分立”机制详解

审计管理员则负责监督和审查系统管理员与安全管理员的操作，确保他们的行为符合规定，并且没有违规操作。为什么需要三权分立。主要是为了防止权

宁宁可可·2025-02-25 16:30

【2025最新】ChatGPT国内直连中文版镜像网站

1.快速导航点此立即Chat直接访问2.两者对比项目官网镜像支付手段国际支付国内支付封禁策略网站检测，可能随时封禁采用更灵活的绕过策略，不易封禁价格每月140元订阅费用+每年70元虚拟卡一个月低至19.99

J19109690198·2025-02-25 16:29

数据结构与算法设计-作业6-二分搜索相对于线性搜索的性能优势演示&DFS、BFS 和 A* 搜索算法在迷宫搜索中的表现对比

T1请创建包含100万个数的列表，用本章定义的linear_contains()和binary_contains()函数分别在该列表中查找多个数并计时，演示二分搜索相对于线性搜索的性能优势。线性搜索按照原始数据结构的顺序遍历空间中的每个元素，直到找到搜索内容或到达数据结构的末尾；定义如下线性搜索函数，它将遍历数据结构中的每个元素，并检查每个元素是否与所查找的数据相等:deflinear_conta

superace7911·2025-02-25 15:21

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

2.DL方法的原理介绍DL的子集：监督学习、无监督学习和强化学习。详细说明代表性DL架构：卷积神经网络（CNN）、U-形神经网络（U-Net）和

superace7911·2025-02-25 15:50

对比学习小综述

对比学习的目标是将相似样本的表示（Representation）拉近，不相似样本的表示拉远。通过数据增强、损失函数、表示学习目标等步骤实现。

wintercoming111·2025-02-25 15:50

9、论文阅读：无监督的感知驱动深水下图像增强

Perception-DrivenDeepUnderwaterImageEnhancementWithoutPairedSupervision前言引言相关工作UIE模型基于非物理模型基于物理模型基于深度学习质量度量在图像增强中的应用方法论问题表述PQR模型PDD网络生成器损失函数实验A.数据集B.训练细节C.实验结果**PQR模型结果****定量UIE结果****定量UIE结果****可视化增强结

Maker~·2025-02-25 15:18

Pytorch实现论文：基于多尺度融合生成对抗网络的水下图像增强

简介简介：提出了一种新型的水下图像增强算法，基于多尺度融合生成对抗网络，名为UMSGAN，以解决低对比度和颜色失真的问题。首先经过亮度的处理，将处理后的图像输入设计的MFFEM模块和RM模块生成图像。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-25 15:46

论文修改阶段如何与导师沟通

提供修订模式的文档或新旧版本对比，方便导师快速了解论文的具体变化。面谈时要准备好纸质

kexiaoya2013·2025-02-25 14:09

异配图对比学习24整理

数据集介绍：大类数据集名称pyg‘cora’，‘citeseer’，‘pubmed’，‘cornell’，‘texas’，wisconsin’,flickr,reddit,actoryandexchameleon_filtered,squirrel_filtered,roman_empire,amazon_ratings,minesweeper,tolokers,questionslinkx‘ar

mumukehao·2025-02-25 14:37

检测加密货币挖矿活动的异常端口

我们以检测加密货币挖矿活动的异常端口为例，使用无监督学习（自编码器）实现动态基线建模。

扫地僧009·2025-02-25 13:01

【系统架构设计师-2024上半年真题】案例分析-答案及详解

2问题3问题4【材料3】（嵌入式）问题1问题2问题3【材料4】（数据库缓存）问题1问题2问题3【材料5】（Web架构）问题1问题2问题3【材料1】（软件架构设计与评估）问题1(7分)简述微服务架构，并对比单体架构和微服务架构微服务架构的优缺点

数据知道·2025-02-25 12:54

销售易Neo CRM vs 金蝶云星空CRM：谁更适合你的企业？

本文将从功能、用户体验、价格、市场评价以及适用场景等方面对这两款CRM系统进行对比总结和盘点。

·2025-02-25 12:05

Java 登录框架

Java框架中常用的几种成熟的token生成框架对比-白露~-博客园SpringBoot整合sa-token，jwt登录及拦截器鉴权Demo_只有在集成sa-token-jwt插件后才可以使用extra

zerolbsony·2025-02-25 11:21

工业机器视觉（一）

文章目录前言机器视觉的定义人与机器的视觉系统机器视觉系统与人的视觉的对比机器视觉技术发展机器视觉与计算机视觉机器视觉的应用工业检测中的应用医学诊断中的应用机器视觉系统工业机器视觉系统的组成关键组成部分工业机器视觉系统开发过程前言最后编辑时间为

头疼的程序员·2025-02-25 09:38

ProgramHan·2025-02-25 09:05

请谈谈 React 中的虚拟 DOM，如何通过 Diff 算法最小化真实DOM 更新次数？

每次组件状态变化时，React会生成新的虚拟DOM树，通过对比新旧树差异（Diffing）来最小化DOM操作。

程序员黄同学·2025-02-25 07:23

Spring Boot 中的日志管理

一、日志框架选择1.主流框架对比框架特点SpringBoot默认支持Logback-性能优异，SpringBoot默认集成-支持自动热更新配置文件✅(默认)Log4j2-异步日志性能更强-支持插件扩展-

珠峰日记·2025-02-25 05:07

Spring Boot嵌入式服务器深度解析：从配置到调优的全方位指南

文章目录引言一、嵌入式服务器核心原理1.1架构设计特点1.2主流服务器对比二、嵌入式服务器配置实战2.1基础配置模板2.2HTTPS安全配置三、高级调优策略3.1线程池优化（Tomcat示例）3.2响应压缩配置

珠峰日记·2025-02-25 05:34

机器学习的三个步骤-ChatGPT4o作答

关键内容：问题类型：监督学习(Sup

部分分式·2025-02-25 04:33

RTX 3090图形处理巅峰性能解析

通过对比测试数据与工程原理分析，重点探讨24GBGDDR6X显存在8K分辨率场景下的带宽利用率，以及10496个CUDA核心在光线追踪与深度学习超采样（DLSS）任务中的动态负载分

智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

http 协议和 https 协议的区别是什么？

互联网各领域资料分享专区(不定期更新)：Sheet正文HTTP（超文本传输协议）和HTTPS（安全超文本传输协议）的核心区别在于安全性，以下是两者的主要对比：1.协议与安全性HTTP：数据以明文形式传输

互联网之路.·2025-02-25 01:41

第12章服务端渲染（SSR）深度解析

12.1SSR核心价值详解12.1.1与传统SPA的对比分析步骤步骤客户端渲染CSR1.下载空HTML2.下载JS文件3.执行JS渲染页面服务端渲染SSR1.服务端生成完整HTML2.立即展示内容3.下载

道不尽世间的沧桑·2025-02-25 01:07

IDEA安装包（绿色版） IntelliJ全家桶（Min，Mac，Linux）

目录一、核心价值定位1.1开发者选择逻辑1.2竞品对比优势二、环境配置规范2.1硬件基准要求2.2多版本管理方案三、效率革命性功能3.1智能编码体系3.2重构安全机制四、企业级开发适配4.1SpringBoot

吃汤圆的抹香鲸·2025-02-25 01:36

DeepSeek:基于大模型的任务管理系统

实现分层，分步的任务监督管理系统。一下是Deepseek的回答已深度思考（用时34秒）嗯，用户问有没有必要基于大模型做一个任务系统，让用户通过多轮请求来完成需求，类似分页的分层任务管

klzsr·2025-02-25 01:06

用人类反馈微调大模型，InstructGPT 让 GPT-3 脱胎换骨

我们从一组标注员编写的提示以及通过OpenAIAPI提交的提示开始，收集了一个数据集，其中包含标注员展示的期望模型行为，利用这些数据通过监督学习对GPT-3进行微调。

·2025-02-24 23:50

Topaz Photo AI 人工智能图像处理降噪

提供自动调整色彩分布与对比度优化功能，使照片的色彩更加饱

甜于酸·2025-02-24 23:54

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