轮廓特征

深入浅出之Convolutional Block Attention Module（YOLO）

ConvolutionalBlockAttentionModule（CBAM）是一种用于增强卷积神经网络（CNN）特征表示能力的注意力机制模块。
浩瀚之水_csdn·2025-02-06 04:46

【Rust自学】10.3. trait Pt.1：trait的定义、约束与实现

10.3.1.什么是traittrait意为特征、特质。trait用来向Rust编译器描述某种类型具有哪些并且可以与其它类型共享的功能。trait可以以抽象的方式来定义共享的行为。
SomeB1oody·2025-02-06 04:15

人工智能-数据分析及特征提取思路

1、概况基于学生行为数据预测是否涉黄、涉黑等。2.数据分析数据分析的意义包括得到数据得直觉、发掘潜在的结构、提取重要的变量、删除异常值、检验潜在的假设和建立初步的模型。2.1数据质量分析2.1.1数据值分析查看数据类型：首先明确各字段的数据类型，例如学生标识通常为字符串类型（如学号），访问时间一般是日期时间类型，访问网址、搜索关键词等为文本类型，停留时长、访问频次等则是数值类型，而是否涉黄涉黑标签
power-辰南·2025-02-06 03:10

线性回归模型全攻略：原理、步骤与应用实例

+\beta_pX_p+\epsilon)其中，(Y)是因变量（目标变量）(X_1,X_2,...,X_p)是自变量（特征）(\beta
..蓝桉...·2025-02-06 03:09

大模型的底层逻辑及Transformer架构

2.深度学习架构大模型基于深度学习技术，通常采用多层神经网络进行特征学习与抽象。其中，Transformer架构是目前主流的大模型架构，它通过自注意力机制和前馈神经网络来处理输入数据。
搏博·2025-02-06 02:04

【深度学习】权重衰减

实际上，限制特征的数量是缓解过拟合的一种常用技
熙曦Sakura·2025-02-06 02:33

系统架构设计师——微服务架构

关键特征：模块化：每个微服务都是独立模块，专注于单一的业务功能，这使得服务更易于理解、开发和维护。独立性：微服务彼此独立，可以在不同的编程语言和平台上实现，增加了技术多样性和灵活性。松耦合：服务之间通
庄隐·2025-02-06 02:02

宠物即时零售：解锁宠物消费新体验

●宠物主人特征：目前我国宠主约7500万人，其中年轻宠主占比持
·2025-02-05 18:36

如何使用Java代码给图片增加倒影效果

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。
·2025-02-05 17:33

编程常用哪些语言

1.JavaJava是一门面向对象编程语言，吸收了C++语言的各种优点，摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。
hnlixinhua·2025-02-05 17:27

初识JAVA-面向对象的三大特征之多态

1.重温面向对象面向对象是一种解决问题的思想，它把计算机程序看作是各种对象组合起来的。每个对象都有自己的数据（属性）和行为（方法），主要依靠对象之间的交互来解决和实现问题。Java是一门纯面向对象的语言（ObjectOrientedProgram，简称OOP）。2.多态2.1多态的概念多态，简单来说就是多种形态，复杂点说就是不同对象去完成某个行为时产生不同的状态。总的来说：同一件事情，发生在不同对
努力学习java的哈吉米大王·2025-02-05 16:24

初识JAVA-面向对象的三大特征之封装

1.面向对象1.1什么是面向对象面向对象是一种解决问题的思想，它把计算机程序看作是各种对象组合起来的。每个对象都有自己的数据（属性）和行为（方法），主要依靠对象之间的交互来解决和实现问题。Java是一门纯面向对象的语言（ObjectOrientedProgram，简称OOP）。1.2面向对象的三大特性面向对象的三大特性：封装，继承，多态。简单来说：1.将数据和操作数据的代码封装在一起，形成一个对象
努力学习java的哈吉米大王·2025-02-05 16:23

深度探索：机器学习中的粒子群优化算法（PBMT）原理及应用

目录一、引言与背景二、定理三、算法原理四、算法实现五、优缺点分析优点：缺点：六、案例应用七、对比与其他算法八、结论与展望一、引言与背景随着机器学习技术的迅速发展，优化算法在模型训练、特征选择、参数调优等多个环节扮演着至关重要的角色
生瓜蛋子·2025-02-05 12:22

Python中的决策树算法探索基本原理

决策树的基本原理决策树的基本思想是通过对数据进行分割，逐步缩小数据的范围，从而使得每个叶节点（终节点）中的样本属于同一类别或具有相似的特征。决策树的构
myCOTB·2025-02-05 12:21

一个经典机器学习案例——良/恶性乳腺癌肿瘤预测

良/恶性乳腺癌肿瘤预测良/恶性乳腺癌肿瘤预测问题是一个十分经典的机器学习问题，简单来说我们需要利用肿块厚度和细胞尺寸这两个特征来判断肿瘤的类型（良性或者是恶性）。
曹文杰1519030112·2025-02-05 04:22

【影像组学pyradiomics学习笔记】pyradiomics安装及介绍

pyradiomics是一个开源的python包，用于医学图像的影像组学特征提取。
Gu104·2025-02-05 03:50

心法利器[127] | 24年算法思考-特征工程和经典深度学习

心法利器本栏目主要和大家一起讨论近期自己学习的心得和体会。具体介绍：仓颉专项：飞机大炮我都会，利器心法我还有。2023年新的文章合集已经发布，获取方式看这里：又添十万字-CS的陋室2023年文章合集来袭，更有历史文章合集，欢迎下载。往期回顾心法利器[122]|效果提升的根本来源讨论心法利器[123]|算法面试的八股和非八股讨论心法利器[124]|24年算法思考-大模型的应用与训练篇心法利器[125
机智的叉烧·2025-02-05 01:37

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

数据集生成：-使用make_classification函数生成包含1000个样本的数据集，设置20个特征，其中10个是有信息的特征，类别数为2，通过设置random_state=42保证每次运行生成的数据相同
知识鱼丸·2025-02-05 01:31

cv2.circle函数

函数：defcircle(img,center,radius,color,thickness=None,lineType=None,shift=None):含义：图片，中心店，半径，颜色，圆轮廓粗细，线类型
AI算法网奇·2025-02-04 23:45

2021年PHP-Laravel面试题问卷题 答案记录

1.PHP的哪些语言特征，在合适的场景可以显著减少程序的内存开销？
leonsxd·2025-02-04 20:00

【码道初阶】Leetcode680：验证回文串的双指针速解以及提升思维的感想

示例：输入：s="abca"→输出：true（删除'c'后得到"aba"）输入：s="abc"→输出：false二、问题分析回文字符串的核心特征是对称性。
月明长歌·2025-02-04 20:28

DeepSeek R1重塑行业标准：BIM智能审查效率提升300%的实战解密

传统人工审查方式存在效率低、标准不统一、易遗漏等问题，DeepSeekR1框架支持的智能审查系统通过以下技术突破实现革新：多源异构数据融合：支持IFC/RVT/DWG等格式的自动转换语义特征解析引擎：基于深度学习的构件特征识别准确率达
Coderabo·2025-02-04 20:55

基于 OpenCV 与 scikit-image 的图像表面光滑度判别：完整流程与实现解析

本文将介绍一段基于Python、OpenCV以及scikit-image的代码，展示如何通过图像预处理、纹理分析、轮廓检测和加权评分等步骤，实现对多张图像进行批量的表面光滑度判定。
陶瓷好烦·2025-02-04 19:54

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

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

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

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

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

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

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

TensorFlow实现卷积神经网络CNN

CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求，避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中，第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入，每一层卷积（滤波器）都会提取
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

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

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

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

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

DAMA-CDGA 练习题 - 第13章 数据质量

开发一种让数据符合用途的管理方法B.定义数据质量控制的标准、要求和规范C.识别和提倡提高数据质量的机会D.所有描述都正确参考答案:D题目解析:语境关系图2、数据质量维度是数据的某个可测量的特性，以下哪项不属于客观衡量的特征
Jerry76^.^·2025-02-03 18:54

使用朴素贝叶斯对自定义数据集进行分类

创建一个简单的二维数据集，其中每个样本有两个特征，并且属于两个类别之一。
Luzem0319·2025-02-03 17:15

Apache Iceberg数据湖技术在海量实时数据处理、实时特征工程和模型训练的应用技术方案和具体实施步骤及代码

ApacheIceberg在处理海量实时数据、支持实时特征工程和模型训练方面的强大能力。Iceberg支持实时特征工程和模型训练，特别适用于需要处理海量实时数据的机器学习工作流。
weixin_30777913·2025-02-03 15:07

Ubuntu终端跑colmap实验记录——生成sparse和poses_bounds.npy

2.单步重建——生成sparse图像2.1提取特征点2.2特征点匹配2.3稀疏重建3.使用LLFF生成poses_bounds.npy前言：我一直习惯使用autodl的服务器，在上面配置了nerfstudio
Yunni_root·2025-02-03 15:36

【图像处理】基于双目立体匹配的景深计算（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.双目相机标定2.图像预处理3.特征提取与匹配4.视差计算5.深度图生成与校正6.景深计算7.误差分析与优化应用领域2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述双目立体匹配一直是双眼视觉的研究热点
然哥爱编程·2025-02-03 15:05

Colmap根据相机内外参数重建稀疏模型

Colmap根据相机内外参数重建稀疏模型1.创建稀疏模型工作文件夹2.命令行执行稀疏重建2.1提取图像特征点2.2手动导入相机内参2.3特征匹配2.4三角测量官方文档：https://colmap.github.io
失去对象的野指针·2025-02-03 15:34
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