语义特征第7页

文章精读篇——用于遥感小样本语义分割的可学习Prompt

CVPR2024Workshop论文：10.48550/arXiv.2404.10307相关竞赛：https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/17568年份：2024任务背景小样本语义分割

LiXiang like coding吗·2025-02-28 04:59

大模型RAG优化之高可用向量数据库的“热更”难题与解决方案

在现代应用中，向量数据库被广泛用于图像搜索、推荐系统、语义搜索等场景。但与传统数据库不同，向量数据库的“热更”（即在不中断服务的情况下更新索引）是一个具有挑战性的问题。

kakaZhui·2025-02-28 04:59

【数据挖掘】NumPy

在数据挖掘中，NumPy被广泛应用于数据预处理、特征工程、算法实现等方面，尤其是在处理大规模数据时，因其提供的高效运算和矩阵操作的能力，极大地提升了数据处理的效率。

dundunmm·2025-02-28 03:49

算力革新引领数字中国智能跃迁

技术方向核心特征典型应用场景异构

智能计算研究中心·2025-02-28 02:14

【openCV-89】人脸检测

人脸检测不仅是人脸识别、表情分析、面部特征点检测等高级任务的前置步骤，而且在安防监控、智能家居、自动驾驶等多个领域都具有广泛应用。

华东算法王·2025-02-28 02:42

ASFF算法

1.特征金字塔的缺点：对于单发检测器，在不同尺度上的不一致。2.采用启发式引导的特征选择:大实例通常与上层特征映射相关联，小实例与下层特征映射相关联。

神笔馬良·2025-02-28 00:21

YOLOv11改进 | 检测头改进篇 | 利用ASFF改进YOLOv11检测头，自适应空间特征融合模块，在所有的目标检测上均有大幅度的涨点效果

YOLOv8v10v11专栏限时199元订阅链接:限时199元去b站关注：AI缝合怪订阅YOLOv8v10v11创新改进高效涨点+持续改进500多篇（订阅的小伙伴，终身免费享有后续YOLOv12或是其他版本的改进专栏）目录一、ASFF模块介绍ASFF网络结构图：ASFF的创新点主要包括：作用原理优势二、核心代码三、手把手教你添加v11Detect_ASFFHead检测头模块1.首先在ultraly

Ai缝合怪YOLO涨点改进·2025-02-27 23:19

每日Attention学习24——Strip Convolution Block

ConnectivityAttentionNetworkforRoadExtractionFromSatelliteImagery模块名称StripConvolutionBlock(SCB)模块作用多方向条形特征提取模块结构模块特点类

xiongxyowo·2025-02-27 22:08

AI探索笔记：线性回归

内容什么是线性回归线性回归（LinearRegression）是统计学和机器学习中最基础且广泛使用的预测模型，用于建立**自变量（输入特征）与因变量（输出目标）**之间的线性关系模型。其核心思想是通

安意诚Matrix·2025-02-27 22:37

ELMo ，LM：一串词序列的概率分布probability distribution over sequences of words

Languagemodelisaprobabilitydistributionoversequencesofwords.GPT与ELMo当成特征的做法不同，OpenAIGPT不需要再重新对任务构建新的模型结构

强化学习曾小健·2025-02-27 22:05

DCMNet一种用于目标检测的轻量级骨干结构模型详解及代码复现

早期的手工特征提取方法如Viola-Jones和HOG逐渐被卷积神经网络（CNN）取代，其中AlexNet在2012年的ILSVRC比赛中表现突出，推动了CNN在计算机视觉中的广泛应用。

清风AI·2025-02-27 21:03

DeepSeek全栈接入指南：从零到生产环境的深度实践

其核心能力体现在：1.1.1多模态智能引擎自然语言处理：支持文本生成（NLG）、语义理解（NLU）、情感分析等计算机视觉：提供图像分类、目标检测、OCR识别等CV能力语音交互：包含语音识别（ASR）、语音合成

量子纠缠BUG·2025-02-27 21:30

PCA主成分分析降维算法及其可视化（附完整版代码）

主成分分析常用于减少数据集的维度，同时保留对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分、忽略高阶主

Jason_Orton·2025-02-27 20:46

AI之DeepSeek

DeepSeek主要侧重于基于语义的搜索，通过将数据（例如文本、图像、音频等）转换为向量表示，来实现更为精准的相似度搜索。它的应用场景包括但不限于自然语

james二次元·2025-02-27 18:01

自编码器（Autoencoders）

通过训练，自编码器能够学习数据的有效表示，常用于降维和特征提取。相比于独立模型，它的输入输出更灵活，且可以在输入完成后在完成解码。

路野yue·2025-02-27 17:55

VIT（Vision Transformer）【超详细 pytorch实现

CNN的局限性：传统的CNN通过局部卷积核提取特征，虽然可以通过堆叠多层卷积扩大感受野，但仍然依赖于局部信息的逐步聚合，难以直接建模全局依赖关系。

周玄九·2025-02-27 17:54

HTML专题之语义化

前言石匠敲击石头的第3次有一道经典的前端面试题：如何理解HTML语义化？如果让我自己回答，我会说语义化会让HTML代码更利于维护，并且有利于SEO的优化。

·2025-02-27 17:39

机器学习——无监督学习(k-means算法)

步骤：1、随机设置K个特征空间内的点作为初始聚类中心；2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记种类；3、接着对标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的中心点(平均值

张起灵ovo·2025-02-27 16:20

说话人识别系统原理

简单来说，说话人识别系统就像是一位“语音侦探”，能够通过分析语音中的独特特征，精准地判断出说话者的身份。

醉心编码·2025-02-27 16:14

自动驾驶之BEVDet

BEVDet主要分为4个模块：1、图像视图编码器（Image-viewEncoder）:就是一个图像特征提取的网络，由主干网络backbone+颈部网络neck构成。

maxruan·2025-02-27 16:13

【Transforme-SVM多特征分类预测】基于Transforme-支持向量机多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2023b及其以上。1.运行

【Transforme-SVM多特征分类预测】基于Transforme-支持向量机多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2023b及其以上。

智能算法及其模型预测·2025-02-27 14:31

【漫话机器学习系列】106.线性激活函数（Linear Activation Function）

传统的线性激活函数常用于一些特定场景，比如回归问题，其中预测的目标值与输入特征之间可能存在线性关系。2.线性激活函数的特点线性关系：与其他常见的激活

IT古董·2025-02-27 13:25

《从零到全栈：HTML5新增元素 & API》

以下是一个简单的HTML5文档结构：HTML5示例头部导航主体侧栏主体文章尾部语义化布局的优势文档

CodeComposer·2025-02-27 11:39

【RAG系列】知识加工的艺术 - 文档预处理实战手册

知识加工的艺术-文档预处理实战手册原始文档文档拆分结构化数据非结构化数据表格处理器文本分割器格式化CSV语义分块知识图谱一、文本拆分的积木法则1.1机械分割vs语义理解固定窗口上下文感知段落拆分...模型参数量达到

什么都想学的阿超·2025-02-27 10:35

模式识别课程设计：人脸识别背景与问题引入之问题描述

本研究设计了一种基于主成分分析（PCA）[7]和K-L变换的人脸识别系统，利用ORL人脸数据库作为数据源，对输入的人脸图像进行识别，并输出与其特征最相似的人脸。该系统的

XLYcmy·2025-02-27 10:32

python曲线回归小案例教程

其主要特征如下：非线性关系：曲线回归适用于那些不能用直线来充分描述的数据关系。它允许模型以曲线形式

jackispy·2025-02-27 09:00

【机器学习与数据挖掘实战】案例15：基于LDA模型的电商产品评论数据情感分析

它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。

Francek Chen·2025-02-27 09:29

AIGC生图技术剖析：文本生成图像的核心算法与创新应用

全文目录：开篇语前言AIGC技术核心：从文本到图像的转换1.文本编码与语义提取2.生成对抗网络（GAN）3.变分自编码器（VAE）4.融合模型：CLIP+VQ-GAN核心算法示例：使用Python生成图像使用

喵手·2025-02-27 09:29

基于 RAG（检索增强生成）、KAG（知识感知生成）和 CoT（链式思维）的生成式语言模型驱动推荐系统

特征工程：行为序列：用户行为的时间顺序，如最近浏览的商品类别。频率与时长：浏览某类商品的频率和时长。转化率：从浏览到购买的转化情况。

路人与大师·2025-02-27 09:27

Redis面试题----MySQL 里有 2000w 数据，Redis 中只存 20w 的数据，如何保证 Redis 中的数据都是热点数据？

要保证Redis中存储的20w数据都是热点数据，可以从数据筛选和数据淘汰两个大的方面来考虑，以下是详细的实现思路和方法：数据筛选1.基于业务规则分析业务场景：不同的业务场景有不同的热点数据特征。

指尖下的技术·2025-02-27 08:24

KNN 算法性能跃升秘籍：优化实战，打造高效分类利器！

然而，正如任何算法一样，基础的KNN算法也存在着性能瓶颈，尤其是在处理大规模数据集和高维度特征时，其计算效率和预测精度都可能受到挑战。你是

清水白石008·2025-02-27 07:16

《李航统计学习方法》学习笔记——第五章决策树

决策树5.1决策树模型与学习5.2特征选择5.2.1信息增益5.2.2信息增益比python代码实现例题：信息增益与信息增益比5.3决策树的生成5.3.1ID3算法（python实现）5.3.2C4.5

eveiiii·2025-02-27 07:40

mrmr学习笔记

luojiaao·2025-02-27 05:57

DataFlow 模型是什么？

与此同时，这些数据集的消费者已经进化出复杂的要求，例如事件时间排序和按数据本身的特征进行窗口，此外，他们贪得无

Shockang·2025-02-27 05:55

基于特征提取的方法实现对心室视频的追踪

一、特征提取的方法本代码实现了一套基于计算机视觉的心脏运动定量分析系统，通过特征点追踪技术对超声心动图视频进行动态解析。

阿蛋会代码·2025-02-27 03:37

Html5学习教程，从入门到精通，HTML5 元素语法知识点及案例代码（2）

HTML5元素语法知识点及案例代码一、HTML5元素概述HTML5元素是构成网页的基本单位，每个元素都有特定的语义和功能。HTML5元素由开始标签、内容和结束标签组成，例如：这是一个段落。

知识分享小能手·2025-02-27 02:29

LM_Funny-2-01 递推算法：从数学基础到跨学科应用

目录第一章递推算法的数学本质1.1形式化定义与公理化体系定理1.1(完备性条件)1.2高阶递推的特征分析案例：Gauss同余递推4第二章工程实现优化技术2.1内存压缩的革新方法滚动窗口策略分块存储技术2.2

王旭·wangxu_a·2025-02-27 01:25

【AI+智造】基于DeepSeek的船舶海工设备多维度数据分析技术方案——以南通船舶制造企业为例

全文以技术可行性、行业适配性及实施路径为核心，深度整合区域产业特征与数字化技术解决方案。

邹工转型手札·2025-02-27 00:17

Jenkinsfile流水线构建教程

,自动化测试都允许在Jenkins上面.在Jenkins的术语里面,一些自动化工作联合起来称之为流水线,比如拉取代码,编译,运行自动化测试等.本文的主要目的是引导你快速熟悉Jenkinsfile结构和语义

程序员阿荣·2025-02-26 23:06

ALOAM代码解析laserMapping（二）

文章目录前言1.计算当前帧位置的IJK坐标2.与地图特征点与线段拟合及残差计算2.1.变换点云坐标系2.2.寻找最近邻点2.3.计算最近邻点的中心2.4.计算协方差矩阵2.5.特征值与特征向量分析2.6

大山同学·2025-02-26 23:32

基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例

特征提取：提取灯光区域的特征，如亮度、面积、形状等。模式识别：根据提取的特征，利用阈值或机器学习方法进行远近光灯的分类。代码实现%读取图像image=imrea

go5463158465·2025-02-26 22:58

论文笔记：Enhancing Sentence Embeddings in Generative Language Models

这些模型固有的语义空间各向异性，往往需要通过大量数据集进行微调，才能生成高质量的句子嵌入。

UQI-LIUWJ·2025-02-26 20:17

（5-2-01）DeepSeek多模态大模型架构：Janus模型（1）

传统多模态模型通常使用单一的视觉编码器来处理多模态理解和视觉生成任务，但由于这两种任务对视觉特征的需求存在显著差异，单一编码器往往难以同时满足两种任务的需求，从而导致性能瓶颈。

码农三叔·2025-02-26 20:44

什么是DApp?从智能合约到完整DApp系统开发

去中心化应用（DApp）是一种运行在区块链网络上的应用程序，具有以下几个显著特征：去中心化：DApp的数据存储和处理不依

电报号dapp119·2025-02-26 20:43

深度、机器学习算法

决策树：以树形结构展示决策过程，从根节点开始，依据特征值逐步向下划分，直到叶子节点得出分类或回归结果。它易于理解和解释，可处理数值型和分类型数据，但容易

yzx991013·2025-02-26 20:40

Python内置函数object()详解

Python中的object()函数是一个内置函数，它返回一个新的无特征对象。object是所有类的基类，它提供了所有Python类实例的基本方法。

嘻嘻爱编码·2025-02-26 19:38

展望2024：大语言模型与AI应用的发展趋势

头部大语言模型阵营在全球范围内，大型语言模型呈现出显著的区域化发展特征。美国和中国的发展路径各有特色。美国的大型语言模型阵营已基本确立，主要集中在几家大型科技公司及其与一些头部模型创业公司的联合体。

·2025-02-26 19:24

计算机视觉实战｜Mask2Former实战：轻松掌握全景分割、实例分割与语义分割

作为一名技术博主，我的目标是让复杂的概念变得简单易懂，即使你是刚入门的小白，也能通过这篇文章学会使用Mask2Former进行全景分割、实例分割和语义分割。我会用通俗的语言一步步讲解，还会

紫雾凌寒·2025-02-26 16:47

主成成分分析——MATLAB实现

/A_bzc;%将矩阵A标准化A_xfc=cov(A);%求出A的协方差矩阵[COEFF,latent,explained]=pcacov(A_xfc);zcf=find(latent>1)';%找到特征值大于

前排观众_·2025-02-26 16:40

Flink Checkpoint机制详解

通过定期保存应用程序的状态快照，Flink能够在系统发生故障时迅速恢复到最近的一致状态，并且提供精确一次（exactly-once）的语义保证。

Ray.1998·2025-02-26 15:05

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