视频特征

如何利用矩阵化简平面上的二次型曲线

文章目录二次型曲线的定义将二次型曲线写成矩阵形式通过移轴，进一步化简方程情况1：特征值ω1,ω2\omega_1,\omega_2ω1,ω2同号情况2：特征值ω1,ω2\omega_1,\omega_2ω1
原装穿山乙思密达·2025-02-04 17:06

与孙正义对话，Sam Altman正面回应DeepSeek：“OpenAI投入多少，AI智能就有多强“（附视频）

与孙正义对话，SamAltman正面回应DeepSeek："OpenAI投入多少，AI智能就有多强"（附视频）AI工作坊AI深度研究员2025年02月04日00:03全文12,000字|阅读约42分钟，
AI生成曾小健·2025-02-04 17:34

尚硅谷课程【笔记】——大数据之Shell【一】

课程视频：【【尚硅谷】Shell脚本从入门到实战】一、Shell概述为什么要学习Shell？
赶紧写完去睡觉·2025-02-04 17:33

代码随想录 Day 17 | 【第六章 二叉树 part05】654.最大二叉树、617.合并二叉树、700.二叉搜索树中的搜索、98.验证二叉搜索树

一、654.最大二叉树又是构造二叉树，昨天大家刚刚做完中序后序确定二叉树，今天做这个应该会容易一些，先看视频，好好体会一下为什么构造二叉树都是前序遍历题目链接/文章讲解：代码随想录视频讲解：又是构造二叉树
Accept17·2025-02-04 17:02

YOLOv3在工业生产中产品瑕疵检测的可行性分析

概述瑕疵检测是机器视觉任务中的一条分支，在技术发展的过程中对于图片处理的方式往往使用CNN（卷积神经网络）作为处理模型，毫无疑问CNN的在处理图像方面有着独特的优势，通过设置卷积核我们可以使得计算机提取图像的特征数据
Y.C.~·2025-02-04 16:59

GitHub 开源之旅第三季：Git 进阶-王顶-专题视频课程

GitHub开源之旅第三季：Git进阶—1843人已学习课程介绍介绍了三款GitGUI工具法。介绍了.gitignore的用法，别名的设置以及如何存储凭证的Git设置。介绍了Git支持的四种协议。深入讲解了Git常用命令。深入讲解了Git标签的操作方法。深入讲解了Git分支的操作方法。课程收益进一步深入学习GitBash，掌握Git更高效和更强大的版本控制功能。讲师介绍王顶更多讲师课程河北经贸大学
wdamtb·2025-02-04 15:17

Stable Diffusion：建筑方案设计新利器_stable diffusion建筑装修模型

它支持更加详细的Prompt设计，用户可以输入更长的文本描述，如人物特征、动作、环境
AI绘画师-海绵·2025-02-04 14:14

主要功能是在给定一个随机种子的情况下，计算随机傅里叶特征

function[]=tryrff_v2_function_for_each_sim(gamma,trnwin,iSim,stdize)%**************************************************************************%ThefunctioncomputesOOSperformancewithonerandomseed.%Para
go5463158465·2025-02-04 14:43

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

特征提取：-使用CountVectorizer将文本转换为词频向量。fit_transform方法在训练数据上拟合向量器并进行转换。
知识鱼丸·2025-02-04 14:40

聊聊树莓派RaspiCam，libcamera，rpicam套件区别，及CSI/USB Camera推流

文章目录1.树莓派平台Camera工具套件变更历史2.识别Camera(适用CSI和USBCamera)3.CSICamera推流4.USBCamera推流背景：最近想玩下树莓派视频推流，翻出了尘封的树莓派
techfuture·2025-02-04 14:39

实战：如何利用网站社交媒体分享加速收录？

例如，如果网站以图片或视频内容为主，可以选择视觉效果突
百度网站快速收录·2025-02-04 13:08

【技术贴收集】在线预览下载PDF文件

我只是日志记录下，详情请看上面链接听说还支持其他类型媒体文件：播放视频等等插件名称：jquery.media.js使用超级简单：1.引用
yz-俞祥胜·2025-02-04 13:02

毕设开源 深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)

网络时代，随着各种社交网络的兴起，网络中图片，视频数据每
knooor·2025-02-04 12:28

毕设分享 基于大数据的b站数据分析

文章目录0数据分析目标1B站整体视频数据分析1.1数据预处理1.2数据可视化1.3分析结果2单一视频分析2.1数据预处理2.2数据清洗2.3数据可视化3文本挖掘（NLP）3.1情感分析0数据分析目标今天向大家介绍如何使用大数据技术
knooor·2025-02-04 12:58

04树 + 堆 + 优先队列 + 图（D1_树（D10_决策树））

它基于特征之间的条件判断来构建一棵树，树的每个节点代表一个特征，每个叶节点代表一个类别或回归值。决策树算法具有简单、易于理解和解释的特点，且在处理大规模数据时具有较高的效率。
Java丨成神之路·2025-02-04 12:54

【声音场景分类--论文阅读】

1.基于小波时频图特征在声音场景分类基于小波时频图特征在声音场景分类任务中的表现2.增强增强高效音频分类网络https://arxiv.org/pdf/2204.11479v5https://github.com
繁华落尽，寻一世真情·2025-02-04 12:21

中国大学慕课视频资源分析

右键查看视频信息关注点在urls这个参数，仔细分析就会发现其实是由若干个.ts拓展名和一个.m3u8拓展名的视频文件，每一个.ts视频文件的时长在10秒钟左右。
野生绿箭侠·2025-02-04 11:43

Python必备库大全，建议留用

PySocks–SocksiPy更新并积极维护的版本，包括错误修复和一些其他的特征。作为socket模块的直接替换。网络爬虫框架1.功能齐全的爬虫grab–网络爬虫框架（
2401_86437188·2025-02-04 09:30

什么叫软件系统的平台化

平台化的核心特征1.通用性：平台能够支持多个不同的业务场景或应用，而不是单一用途的系统。平台化的
serve the people·2025-02-04 07:48

每日 Java 面试题分享【第 20 天】

回答要体现三个层次：基础概念对比（核心特征+工作机制
一只蜘猪·2025-02-04 07:11

Python进阶——项目构建、Python 项目结构。

setup.py2.构建模块3.生成发布压缩包六、发布模块1.创建setup.py2.构建模块3.生成发布压缩包六、项目结构关于Python技术储备一、Python所有方向的学习路线二、Python基础学习视频三
只存在于虚拟的King·2025-02-04 06:36

JavaSE-IO

文件的基础知识基本概念文件：保存文字，视频，音频，图片等内容文件流：文件在程序中以流的形式来操作Java程序（内存）---输出流-->文件（磁盘）Java程序（内存）<-输入流----文件（磁盘）个人理解
无敌的小周·2025-02-04 06:05

IM 即时通讯系统-44-仿QQ即时通讯系统服务端

IM开源系列IM即时通讯系统-41-开源野火IM专注于即时通讯实时音视频技术，提供优质可控的IM+RTC能力IM即时通讯系统-42-基于netty实现的IM服务端,提供客户端jar包,可集成自己的登录系统
老马啸西风·2025-02-04 06:34

IM 即时通讯系统-42-基于netty实现的IM服务端,提供客户端jar包,可集成自己的登录系统

IM开源系列IM即时通讯系统-41-开源野火IM专注于即时通讯实时音视频技术，提供优质可控的IM+RTC能力IM即时通讯系统-42-基于netty实现的IM服务端,提供客户端jar包,可集成自己的登录系统
老马啸西风·2025-02-04 06:04

IM 即时通讯系统-47-beardlessCat IM 使用netty开发分布式Im，提供分布netty集群解决方案

IM开源系列IM即时通讯系统-41-开源野火IM专注于即时通讯实时音视频技术，提供优质可控的IM+RTC能力IM即时通讯系统-42-基于netty实现的IM服务端,提供客户端jar包,可集成自己的登录系统
老马啸西风·2025-02-04 06:01

Diffusion--人工智能领域的革命性技术

扩散模型是一类生成式模型，它通过逐步去噪的方式，从随机噪声中生成高质量的数据，近年来在图像、音频、视频等多个领域取得了显著进展。1.发展历史扩散模型的概念源于物理学中的扩散过程，即粒子在介质中的随机
油泼辣子多加·2025-02-04 04:20

机器学习--学习计划

核心概念（20%关键内容）：数据预处理缺失值处理（均值填充、删除）特征缩放（标准化、归一化）分类变量编码（独热编码、标签编码）监督学习基础线性回归（原理、损失函
kyle~·2025-02-04 03:42

机器学习--概览

2.与编程的区别传统编程机器学习输入：规则+数据→输出：结果输入：数据+结果→输出：规则需要人工编写逻辑自动发现数据中的模式3.核心要素数据：模型学习的原材料（结构化/非结构化）特征（Feature）：
kyle~·2025-02-04 03:11

随机森林（Random Forest）预测模型及其特征分析（Python和MATLAB实现）

##一、背景在大数据和机器学习的快速发展时代，数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据，传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下，机器学习方法开始广泛应用。随机森林（RandomForest）作为一种强大的集成学习方法，因其高效性和较强的泛化能力而备受关注。随机森林最初由LeoBreiman在2001年提出，基于决策树这一基本分类模型。其基本思想是通过构建多个决策
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:09

html标题字体文本居中字体颜色,HTML字体标签：如何控制字体大小与颜色

以下为学做网站论坛关于“HTML字体标签：如何控制字体大小与颜色”讲解视频教程。课程介绍HTML字体标签：如何控制字体大小与颜色是由学做网站论坛录制或发布的网页制作教程的8500节。
红色号角乐队·2025-02-04 01:02

基于深度学习的物体分割技术：从理论到实践

它被广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、视频监控、机器人感知等领域。在本篇博客中，我们将深入探讨基于深度学习的物体分割技术，介绍其发展历程、核心原
人工智能_SYBH·2025-02-04 01:57

Android 音视频 --- EGL介绍和使用

EGL的功能EGLAPI作为一套与OpenGLES各个版本相互独立的API，其作用主要是管理绘图表面。EGL提供以下机制：与设备的原生窗口系统通信查询绘图表面的可用类型和配置创建绘图表面在OpenGLES3.0或其他渲染API之间同步渲染管理纹理贴图等渲染资源
消失的旧时光-1943·2025-02-04 00:52

机器学习笔记——特征工程、正则化、强化学习

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。
好评笔记·2025-02-04 00:48

短视频推荐系统架构设计：从召回、排序到冷启动的全链路解析

短视频推荐系统的设计是一个复杂的过程，涉及到从内容召回、排序到解决冷启动问题的多个环节。下面将对这一过程进行全链路解析。
热爱分享的博士僧·2025-02-04 00:16

TensorFlow实现卷积神经网络CNN

一、卷积神经网络CNN简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等
红叶骑士之初·2025-02-03 23:40

Sklearn 中的线性回归模型

theta(x)=\theta^Tx=\theta_0+\theta_1x_1hθ(x)=θTx=θ0+θ1x1这里的θ0\theta_0θ0就是偏置，而θ1\theta_1θ1就是权重，而x1x_1x1就是特征
Cacciatore->·2025-02-03 23:40

音视频多媒体编解码器基础-codec

因为数据类型不同所以编解码算法不同，分为图像、视频和音频三大类；因为流程不同，可以分为编码和解码两部分；因为编码器实现不同，分为硬编码和软编码；因为编解码硬件位置不同，可以分为片内、片外和独立编解码模块三类
硬件学长森哥·2025-02-03 22:04

python 图像特征提取_python实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类的步骤

构建适当的模型实现图片的分类.图片如下图所示:分析:由于数据集太小,所以神经网络模型并不适合此类的图像处理.就需要寻找方法提取图像的纹理信息.本文采用LBP的方法提取图像的纹理信息,然后转化成直方图作为图像的特征
weixin_39969060·2025-02-03 22:28

打架检测系统：基于YOLOv5的实时人群打架行为识别

通过深度学习技术，尤其是基于YOLOv5的目标检测，我们能够对实时视频流中的人群行为进行实时监控，并有效地检测和识别人群中的打架行为。
2025年数学建模美赛·2025-02-03 21:56

Python 图像处理进阶：特征提取与图像分类

特征提取特征提取是计算机视觉中的一个重要环节，它可以从图像中提取出有助于后续处理的特征，比如用于识别和分类的关键点、纹理等。常见的特征提取方法包括SIFT、SURF和ORB等。
极客代码·2025-02-03 21:23

A deep multimodal fusion method for personality traits prediction

研究方法模型架构：视觉特征提取：使用预训练模型ViT-B16和VGG16。音频特征提取：使用预训练模型VGGish。文本分析：使用预训练模型GloVe。
m0_59933522·2025-02-03 21:20

从学龄前开始解读FFMPEG代码 之 avformat_find_stream_info函数三

函数实现5-第四次循环结尾的话开始学习前想说的话鸽了许久，最近所做的项目算是有暂时喘口气的机会了，赶快吧FFmpeg解读捡起来，上次说到在第三次循环中，avformat_find_stream_info会对视频码流数据进行检查
zzyincsdn·2025-02-03 20:19

36.FFmpeg学习笔记 - ffplay源码解读4之解码线程

在stream_component_open函数中，分别创建了一个视频解码线程和音频解码线程：staticintstream_component_open(VideoState*is,intstream_index
whoyouare888·2025-02-03 20:19

Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的无监督学习算法，用于数据降维和特征提取。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，同时保留数据的主要特征和信息。
AI天才研究院·2025-02-03 20:17

Rust语言进阶之文件处理：BufReader用法实例(一百零三)

Android系统多媒体进阶实战》一书作者新书发布：《Android系统多媒体进阶实战》优质专栏：Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】优质专栏：多媒体系统工程师系列【原创干货持续更新中……】优质视频课程
Android系统攻城狮·2025-02-03 20:47

K-Lite Codec Pack 是一个广泛使用的音频和视频编解码器（Codec）集合包

概述K-LiteCodecPack是一个广泛使用的音频和视频编解码器（Codec）集合包，它允许Windows用户轻松播放各种多媒体格式文件。
byco·2025-02-03 19:12

第一章: AIGC概述

这些内容包括文字、图像、音频和视频等。简单来说，就是让计算机像人一样创作。例如，AI可以生成一篇文章、一幅画、一段音乐，甚至是一部短视频。AIGC是如何运作的？AIGC的核心技术包括机器学
野老杂谈·2025-02-03 19:11

深度学习盛行，还记得哪些传统机器学习方法和模型？

这些传统方法通常依赖于手工设计的特征提取和模型结构。而深度学习是一种机器学习技术，它通过深层神经网络从原始数据中学习特征表
硬件学长森哥·2025-02-03 19:11

推荐开源项目：media-codec - 视频与音频编解码库

推荐开源项目：media-codec-视频与音频编解码库media-codecVideoandaudiodeconde/encodelibraries.项目地址:https://gitcode.com/
强妲佳Darlene·2025-02-03 19:37

Python+Django框架图书馆图书借阅管理系统网站设计与实现作品截图和开题报告参考

所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，学习后应对毕业设计答辩，提供核心代码讲解，答辩指导。项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT等，提供毕业设计论文辅导。
黄菊华老师·2025-02-03 19:05
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