自组织特征映射第13页

CTF-WEB:PHP伪协议用法总结

与file://等协议不同，php://并不直接映射到文件系统，而是用于处理PHP特有的资源，如输入输出流、临时文件、PHP自身的内存流等。php://协议是PHP流包装器的一部分，允许在PHP

A5rZ·2025-01-29 11:56

决策树算法总结（上：ID3,C4.5决策树）

文章目录一、决策树原理1.1决策树简介1.2基本概念二、数学知识2.1信息熵2.2条件熵:2.3信息增益三、ID3决策树3.1特征选择3.2算法思路3.3算法不足四、C4.5决策树算法4.1处理连续特征

陈小虾·2025-01-29 10:18

Docker部署MySQL

拉取mysql镜像dockerpullmysql:5.73.创建挂载目录#在/root目录下创建mysql目录用于存储mysql数据信息mkdir~/mysqlcd~/mysql4.创建容器，设置端口映射

小海海不怕困难·2025-01-29 10:44

2025（第十五届）中国互联网产业年会/AI重新定义互联网

未来十年，我们将进入“数智（新质）互联网”阶段，其核心特征是基础协议采用IPv6+，人机接口将以自然语言为主，不再依赖于点击AP

东锋1.3·2025-01-29 08:01

Linux 4.19内核中的内存管理：x86_64架构下的实现与源码解析

Linux内核在x86_64架构下，通过复杂的机制实现了高效的内存管理，涵盖了虚拟内存、分页机制、内存分配、内存映射、内存保护、缓存管理等多个方面。

109702008·2025-01-29 08:27

13软考高项，项目资源管理

团队建设有效性：1、技能提升；2、能力改进；3、离职率降低；4、凝聚力加强，公开学习和经验问题解决：识别问题，明确问题；问题拆解定义问题，调查，分析，解决，检查解决方案成功团队的特征：(1

LeonNo11·2025-01-29 08:55

Flask教程5：flask数据库SQLAlchemy

文章目录SQLAlchemy为什么使用ORM初始化数据库配置表模型的定义与数据库映射数据的增、删、改、查操作数据的添加数据的查找数据的修改数据的删除init_app作用详解SQLAlchemySQLAlchemy

Cachel wood·2025-01-29 07:51

ArcGIS GeoDatabase ST_Geometry简介

采用这种存储方式能够更好的利用oracle的资源，更好的兼容oracle的特征，比如复制和分区，并且

三脚猫·2025-01-29 07:20

Upgini: 智能数据搜索与丰富化引擎 - 提升机器学习和人工智能模型准确性的利器

然而,提高模型准确性往往是一项艰巨的任务,需要大量的特征工程和数据处理工作。幸运的是,Upgini这一创新的Python库为数据科学家和机器学习工程师提供了一个强大的解决方案。

2401_87189860·2025-01-29 05:00

mybatis参数写法

如果只有一个map参数写法如下：ListselectAllTeacherByCurr(Mapmap);如果参数多，那么每个参数都要加Param这种写法，不然mybatis映射不了写法如下：ListselectAllStudentByCurr

李知恩的喵·2025-01-29 04:52

Python 实现车牌识别

这可以通过一些特征提取和机器学习算法来实现，例如基于颜色特征、边缘特征等方法来定位车牌区域。字符分割：将定位到的车牌区域中的字符分割开，以便对每个字

菜狗小测试·2025-01-29 04:49

MyBatis技术详解与实战

引言MyBatis是一款优秀的Java持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。

小码快撩·2025-01-29 03:14

动物产生式识别系统（人工智能实验）

1.实验原理首先，定义两个整数数组`base`和`temp`，分别用于存储特征值和临时存储输入的特征值。输出特征值代表的信息，包括每个特征值对应的动物类型。

不爱编程的程序媛·2025-01-29 03:40

SSM框架探秘：Spring 整合 Mybatis 框架

搭建和测试MyBatis的环境：编写AccountMapper.xml映射配置文件：select*fromaccount;在web项目中编写SqlMapConfig.xml的配置文件，编写核心配置文件在

苏-言·2025-01-29 01:26

14、Java 对象关系映射（ORM）框架：简化数据库操作的利器

这时候，对象关系映射（ORM）框架就闪亮登场啦它可以极大地简化我们的数据库操作，将Java对象和数据库表之间的映射变得更加简单、直观和高效。

翻晒时光·2025-01-28 23:13

（新春特辑）腾讯开源MimicMotion整合包，最强图片生成跳舞视频的动作视频模型，动作丝滑没有破绽

效果同时支持面部特征和唇形同步，不止可以搞跳舞视频，也可以做数字人。

struggle2025·2025-01-28 22:33

大话特征工程：2.特征组合与描述

系统的高维特征空间本应为复杂世界提供精确的洞察，但却因维度的无限膨胀开始背离现实。全球天气失控、医疗系统陷入混乱、社会资源分配崩溃，这些技术上的崩坏正在逐步渗透进人类的感知之中。建筑

nnerddboy·2025-01-28 22:03

蓝桥杯lesson2----数据类型

所谓‘类型’，就是相似的数据所拥有的共同特征，编译器只有知道了数据的类型，才知道怎么操作数据。接下来，我们谈论一下简单的数据类型。字符型char这个就是字符型。

羽晨同学·2025-01-28 22:59

Kotlin函数式API

valmaxLengthFruit=list.maxBy{it.length}println(maxLengthFruit)2.map集合中zhi的map函数是最常用的一种函数式API，它用于将集合中的每个元素都映射成另一个

栈不全·2025-01-28 20:13

（React组件基础）前端八股文修炼Day6

下面是类组件与函数组件在不同方面的异同：类组件特征:使用ES6的类语法定义。必须包含render()方法，其返回React元素。可以使用React生命周期方法（如compone

筱语悠里·2025-01-28 19:09

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

本文独家改进：多层次特征融合（SDI），能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到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：【

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

本文独家改进：多层次特征融合（SDI），能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到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

AI小怪兽·2025-01-28 19:08

大语言模型LLM在地理信息GIS中应用场景

AI&地理AI大语言模型在地理中的应用主要体现在以下几个方面：一、地理信息检索与查询AI大语言模型能够理解复杂的自然语言查询，包括地名、地理位置、地理特征等，从而提供更加精准的地理信息检索服务。

GISer_Jinger·2025-01-28 19:07

ABAP git客户端

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。

·2025-01-28 19:33

java 高级工程师面试题集锦,持续更新~

1.面向对象的特征请阅读严宏博士的Java模式或设计模式解释中的桥梁模式)。封装:一般认为封装是将数据和操作数据的方法绑定起来,数据的访问只能通过定义。吐血总结!

aifans_bert·2025-01-28 19:37

Pandas基础05（数据的映射/replace()、rename()、map()、apply() 和 transform()）

数据映射：使用Pandas进行高效的数据处理在数据分析中，我们经常需要对数据进行处理、转换和映射。Pandas提供了许多强大的方法来帮助我们高效地完成这些任务。

XYX的Blog·2025-01-28 19:06

SQLAlchemy

SQLAlchemy系统性开发文档（扩展版）目录简介核心概念EngineSessionModels(ORM映射)SQLAlchemy的工作流程使用SQLAlchemy进行查询基础查询过滤和条件排序和分页连接查询结合

xnuscd·2025-01-28 18:33

人脸识别的经典深度学习方法

人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络（CNN）1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3.人脸特征提取

明初啥都能学会·2025-01-28 18:29

sqlalchemy根据数据库的model类生成schemas类

虽然schemas类根据不同场景和数据库表字段是有区别的，但是我在写脚本的时候其实用的schemas类字段大部分都是根据数据库表进行删改的，所以写了一个方法，可以根据model类映射出来一个schemas

lplwww·2025-01-28 18:56

shell sed多行文本处理

3.sed多行文本处理问题本案例要求使用sed工具来完成下列任务操作：修改主机名配置文件修改hosts文件，添加两条映射记录：192.168.4.5与svr5.tarena.com、svr5，还有119.75.217.56

刘静飞·2025-01-28 17:55

Unity引擎下的ARCore插件学习指南：从入门到实战案例

1.了解ARCore与Unity引擎的结合ARCore是由Google开发的一种增强现实（AR）平台，它能够让Android设备在现实世界中准确定位并映射环境，以便提供AR体验。

小宝哥Code·2025-01-28 16:13

【C++动态规划】2547. 拆分数组的最小代价|2019

令trimmed(subarray)作为子数组的一个特征，其中所有仅出现一次的数字将会被移除。例如，trimmed([3,1,2,4,3,4])=[3,4,3,4]。

闻缺陷则喜何志丹·2025-01-28 14:55

深入理解 `mmap`：高效的文件访问机制

mmap（Memory-MappedFile）是一种高效的文件访问机制，它允许将文件或设备映射到进程的地址空间中，使得文件操作就像操作内存一样简单和高效。

蜗牛沐雨·2025-01-28 12:44

类和对象—封装及导语—C++

1.类和对象定义C++面向对象的三大特征封装，继承，多态。对象C++认为万事万物皆为对象，对象有其属性和行为。

逐光沧海·2025-01-28 11:38

高效向量搜索RAG解决方案（Canopy）

一、基本原理1.向量嵌入：Canopy首先会将文本数据转换为向量表示，通常使用预训练的语言模型等技术，将文本映射到

deepdata_cn·2025-01-28 08:18

#深度学习：从基础到实践

它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型，能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。

single_ffish·2025-01-28 07:41

【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析

揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析文章目录【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析前言一、使用高分6号遥感影像结合深度学习对梦柯冰川的研究方向1.冰川边界自动化提取2.冰川变化动态监测3.冰川分类与分布特征分析二

985小水博一枚呀·2025-01-28 06:38

预训练语言模型

这种学习能力使得预训练模型可以捕获数据的复杂结构和特征，并且在后续的特定任务上进行微调，从而提高模型在目标任务上的性能。

Algorithm_Engineer_·2025-01-28 04:51

为AI聊天工具添加一个知识系统之73 详细设计之14 正则表达式之1

StringProcessor自带投影规则-关注空性中心（符号学立场），它内嵌转换规则-隐藏共性内核（建筑术视角）和外挂映射规则-悬置个性外壳（诠释学观点）。正则表达式的三方智能合约：字母转换

一水鉴天·2025-01-28 04:47

YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合ASFF（自适应空间特征融合），全网首发

摘要一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略，称为自适应空间特征融合（ASFF）。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制不一致的方法，从而提高了特征的尺度不变性，并引入了几乎免费的推理开销。

挂科边缘·2025-01-28 02:32

自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合

代码：#导入必要的库importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据集：二维数据，其中第一列是特征x，第二列是目标值ydata=[[

〖是♂我〗·2025-01-28 02:00

使用 PyTorch 实现逻辑回归：从数据到模型保存与加载

1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。在本示例中，我们手动创建了一个简单的二维数据集，包含两类数据点。第一类数据点的标签为0，第二类数据点的标签为1。

弥树子·2025-01-28 02:29

【计算机网络】host文件

host文件的主要功能：域名解析本地映射：host文件的主要功能是将**域名映射到相应的IP地址**。当计算机需要访问一个网站或服务时，它会首先在host文件中查找该域名对应的IP地址。

酱学编程·2025-01-28 01:27

【机器学习】自定义数据集使用tensorflow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

一、使用tensorflow框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。

加德霍克·2025-01-28 01:26

深入浅出讲解JavaWeb后端的三层架构：Controller、Service、DAO 以及详解结合MyBatis和XML映射的DAO层设计

DAO）（1）职责及作用（2）实现（3）总结4.各层之间的关系5.三层架构的优势6.实际项目中的应用7.总结——三层架构1.MyBatis简介2.DAO层职责回顾3.DAO层结合MyBatis和XML映射的设计

给我吃茄子·2025-01-28 00:15

算法种常见的混沌映射是什么

混沌映射是指在某些非线性系统中，通过简单的数学模型生成的复杂动态行为。一、定义与特征1.定义混沌映射是描述非线性系统中，通过简单规则产生的复杂、不可预测的行为。

搏博·2025-01-27 23:39

构建高可用系统设计OpenStack、Docker、Mesos和Kubernetes(简称K8s)

一、业务层根据主要业务范畴的分类和特征提取，抽象出独立的业务系统，分别统计系统的用户角色群体、访问量、计算量。

葡萄爱·2025-01-27 21:31

【深度学习】Squeeze-and-Excitation (SE) 模块优势解读

Squeeze-and-Excitation(SE)模块优势解读文章目录1概念辨析—下采样和上采样2Squeeze-and-Excitation(SE)3压缩（Squeeze）4激励（Excitation）5scale操作6相乘特征融合

理想不闪火·2025-01-27 19:46

正则表达式php详解,详解正则表达式

通俗讲，就是用一个字符串来描述一个特征，用其去验证另一个字符串是否符合该特征的公式1.2正则表达式的组成正则表达式由：分隔符、表达式、修饰符三部分组成。

白苏艾·2025-01-27 19:16

frps搭建内网穿透服务器（frp隧道，能用）

frps搭建自己的内网穿透服务器开发过程中，很多时候我们需要用到内网穿透，将自己的服务器映射到外网，下面说一下怎么用frps搭建自己的内网穿透服务器frpsGithub地址GitHub-fatedier

墨痕诉清风·2025-01-27 19:44

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