连续特征

医学文本分析中的命名实体识别：从理论到实践

1.1医学文本的标注标注是数据预处理中的关键环节，其目的是将医学文本中的实体明确标记出来，以便模型能够学习到实体的特征和边界。标注的方式通常采用BIO标注法。
软件职业规划·2025-03-14 23:51

主流架构模式全景解析：微服务 vs SOA vs 单体架构的终极抉择指南

架构演进史：从巨石到微粒的进化之路（图示：1970s单体→2000sSOA→2010s微服务→2020s云原生）二、三大架构模式深度拆解2.1单体架构（MonolithicArchitecture）核心特征
Eqwaak00·2025-03-14 23:50

金融风控可解释性算法安全优化实践

本文从实际业务场景出发，系统性梳理可解释性算法与联邦学习、特征工程的协同框架，通过超参数优化与动态模型评估机制，构建透明化决策链路。
智能计算研究中心·2025-03-14 22:43

H100解锁生成式AI算力新纪元

TensorCore通过稀疏计算与混合精度支持，显著提升矩阵运算效率；显存带宽优化技术结合HBM3高带宽内存，将数据吞吐量提升至3.35TB/s，有效缓解大规模模型训练中的显存墙问题；动态编程加速器则针对AI工作负载特征实现指令级优化
智能计算研究中心·2025-03-14 22:43

生成对抗网络优化医疗影像分析方法

值得注意的是，算法优化过程中采用的三阶段特征工程策略——包括基于注意力机制的特征选择、多尺度特征融合以及可解释性特征映射——使模型决策透明度提升约37.6%。临床实践表明，将联邦学习
智能计算研究中心·2025-03-14 22:43

Batch Normalization理解

BatchNormalization理解BatchNormalization：批归一化我们在图像预处理过程中通常会对图像进行标准化处理，这样能够加速网络的收敛，如下图所示，对于Conv1来说输入的就是满足某一分布的特征矩阵
zhimengxiang·2025-03-14 22:13

C++ STL 详解 ——vector 的深度解析与实践指南

一、vector的核心概念与底层机制1.1动态数组的本质连续内存存储：与普通数组相同，vector使用连续的内存空间，支持O(1)时间复杂度的随机访问。
矛取矛求·2025-03-14 22:09

参数化曲线——参数三次样条曲线（实例）

问题及相关理论给定空间中n+1个数据点pi(i=0,1,...,n)\bm{p}_i(i=0,1,...,n)pi(i=0,1,...,n)，如何构造一条通过这些数据点并满足二阶连续的三次样条曲线？
Alpha狼霸·2025-03-14 21:05

谈为什么KLA和Camtech公司为什么可以做到，半导体那边，晶圆，键合可以做到不管哪款新产品进来。编程2小时，上线后准确率可以直接做到99.9%、

三什么跨层特征解耦，实现的基础是他们对半导体理解比较深刻KLA和Ca
*Major*·2025-03-14 20:27

树莓科技集团董事长：第五代产业园运营模式的深度剖析与展望

核心特征数字化转型：第五代产业园高度重视数字化技术的应用，通过构建数字化平台，实现园区内企业、资源、信息的互联互通。
树莓集团·2025-03-14 20:19

2025.3.14python-基础语法总结（容器）

尾部添加L.insert(1,"a")#插入元素L.extend([5,6])#合并列表L[0]="changed"#直接修改delL[1]#删除元素文档强调特性：有序（依赖索引访问）支持重复元素内存连续存储
De_Yh·2025-03-14 19:44

HiPixel开源AI驱动的图像超分辨率的原生macOS 应用程序，使用 SwiftUI 构建并利用 Upscayl 强大的 AI 模型

二、软件特征具有SwiftUI界面的原生macOS应用程序使用AI模型进行高质量图像放大通过GPU加速实现快速处理支持各种图像格式用于自动处理新添加图像的文件夹监控现代、直观的用户界面三、为什么选择HiPixel
2301_78755287·2025-03-14 19:43

prompt工程起步

1.手工提示词有关CLIP和ActionClip的手工特征,也是一个进步。
邪恶的贝利亚·2025-03-14 17:30

手写机器学习算法系列——K-Means聚类算法(一)

这种算法的主要目标是根据数据的特征进行分组，以此找出数据的内在结构。聚类算法的一个核心特点就是它并不需要预先知道数据的类别，而是通过算法自动进行分组。在实际应用中，我们常见的
木有鱼丸223·2025-03-14 16:52

基于HarmonyOS实现计算器小应用

环境配置：DevEcoStudioNEXT5.0.2Api14功能实现：支持基本运算：加（+）、减（-）、乘（×）、除（÷）支持连续运算（如3+5-2）支持小数点输入支持清除功能（C）支持结果显示（=）
·2025-03-14 16:26

C# JIEBA.NET分词器开发指南

它的核心功能是将连续的中文文本切分成有意义的词语（分词），并支持关键词提取、词性标注等功能。
老胖闲聊·2025-03-14 15:12

搞定leetcode面试经典150题之双指针

双指针:由于数据特征的有序性(大小或者正负)，所以可以证明当前节点一定是优于过往节点，从而可以
醒了就刷牙·2025-03-14 12:22

【大模型学习】第十九章 什么是迁移学习

目录1.迁移学习的起源背景1.1传统机器学习的问题1.2迁移学习的提出背景2.什么是迁移学习2.1迁移学习的定义2.2生活实例解释3.技术要点与原理3.1迁移学习方法分类3.1.1基于特征的迁移学习（Feature-basedTransfer
好多渔鱼好多·2025-03-14 12:49

Spring Cloud Alibaba RocketMQ 消息队列

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介RocketMQ是一款开源、高性能、分布式消息中间件，它具备以下主要特征：支持海量消息堆积能力，支持发送10万+TPS，且不受单机容量限制；提供灵活的消息过滤机制，支持按照标签
AI天才研究院·2025-03-14 12:47

3.13 YOLO V3

-特征做得更细致，融入多持续特征图信息来预测不同规格物体。-先验框更丰富了，3种scale，每种3个规格，一共9种。-softmax改进，预测多标签任务。
不要不开心了·2025-03-14 11:44

Python --itertools中accumulate函数详细讲解

accumulate，accumulate函数可以在前缀和中运用，否则就需要每次移动的时候维护一个前缀和，大家如果不知道前缀和也可以先了解一下前缀和，前缀和可以解决数组区间和查询问题、矩阵区域和查询问题、连续子数组和问题
何等样仁·2025-03-14 10:57

【大模型技术】基于 通义千问（Qwen）实现对话系统

核心功能：多轮对话：用户可以连续提问，系统根据上下文生成连贯的回答。上下文管理：通过维护对话历史，确保模型理解用户的意图。灵活性：支持自定义提示模板和外部数据源。
大数据追光猿·2025-03-14 08:48

爬虫的精准识别：基于 User-Agent 的正则实现

本文提出了一种基于User-Agent正则表达式的爬虫识别方法，通过分析User-Agent字符串的特征，构建正则表达式规则，实现对爬虫的精准识别。
Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-14 07:14

大模型中的常用名词介绍八：【特征与数据处理、伦理与公平性等】【建议收藏】

本文总结了大模型领域有关特征与数据处理、伦理与公平性等其他部分的名词，并解释其含义。跳出浩如烟海的大模型知识圈层，从概念上理清大模型的基础脉络！
神马行空·2025-03-14 07:41

Redis- 秒杀场景

它具有三个核心特征：高并发（短时间内大量用户涌入）、资源有限（商品数量有限）和时效性强（活动在特定时间开始和结
左灯右行的爱情·2025-03-14 06:32

E1-110.完美走位(滑动窗口）

现给定玩家的走位（例如：ASDA），请通过更换其中一段连续走位的方式使得原走位能够变成一个完美走位。其中待更换的
lanmaoki·2025-03-14 05:53

Akamai 与 AWS 风控分析与绕过技术探讨

的主要风控机制包含以下几个关键点：Canvas指纹识别每个浏览器环境都有其独特的Canvas指纹这是风控系统的核心识别方式之一用户行为分析鼠标移动轨迹检测操作行为模式识别相关参数的实时计算与验证JA3指纹TLS握手特征识别客户端环境特征分析代码执行流
qq_33253945·2025-03-14 05:52

股指期货详细的玩法是什么？

作为期货交易的一种，股指期货交易与普通商品期货交易具有基本相同的特征和流程。一、如何玩转股指期货？1.选择交易平台：首先，你需要选择一个提
衍生股指君·2025-03-14 04:18

计算机操作系统进程（3）

系列文章目录第二章：进程的描述与控制文章目录系列文章目录前言一、进程同步的基本概念：二、临界资源：总结前言前面我们学习了进程的定义和特征，进程状态的转换，接下来我们开始学习我们最重要的一点也是相对最难的一点
脑子慢且灵·2025-03-14 03:13

嵌入式系统概述

这个定义主要包含两个信息，一是嵌入式系统是专用计算机系统，因此必须要有处理器，具备计算机系统的基本特征。二是嵌入式系统的功能是有严格要求并按照指定的应用而设计的。
weixin_48707198·2025-03-13 22:12

PyTorch深度学习框架进阶学习计划 - 第21天：自然语言处理基础

1.词嵌入原理与实现词嵌入(WordEmbeddings)是NLP中的核心概念，它将单词映射到连续向量空间，使得语义相似的词在向量空间中距离较近。为什
凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:41

AUTOSAR汽车电子嵌入式编程精讲300篇-CAN总线协议在车载模块中的应用与实现

目录知识储备面向车载开发的CAN通信协议1基本概念2优势3概念和特征4技术介绍5应用举例6测试工具编辑7错误处理编辑前言国内外研究现状总线与CAN总线技术CAN总线技术在电子汽车领域的研究现状OBD系统的发展和研究现状
格图素书·2025-03-13 21:35

android 基于OpenCV4.8微笑检测自动拍照

这篇有介绍：androidopencv导入进行编译_编译androidopencv-CSDN博客二、加载人脸特征和微笑特征文件faceCascade=loadCascade(R.raw.haarcasc
mmsx·2025-03-13 20:58

鸿蒙 HarmonyOS 开发问题

developer.huawei.com/consumer/cn/doc/quickApp-Guides/quickapp-open-developer-option-0000001137005543实际上文档描述错误：连续多次点击
piggy514·2025-03-13 19:48

基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略

基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略是当前生物信息学和精准医学领域的一个前沿问题。
m0_65156252·2025-03-13 18:17

0312-PromptMRG：诊断驱动的医疗报告生成提示

为了进一步提高诊断准确性，我们设计了跨模态特征增强，通过利用预训练CLIP的知识，从数据库中检索相似的报
m0_65156252·2025-03-13 18:11

Oracle数据库面试题-11

序列（Sequence）在Oracle数据库中是一种用来生成连续数字序列的数据库对象。它经常被用来生成主键值，因为数据库表中的每一行都需要一个唯一的键值，而序列可以保证这一点。
编织幻境的妖·2025-03-13 17:08

电机控制常见面试问题（五）

文章目录一.面对电机控制中的非线性特征应采取什么方法二.电机控制常用传感器有哪些，有什么优缺点三.什么是电机的磁场与电流交互的基本原理四.请解释电机的工作原理是什么?如何转换电能为机械能?
小雀丝·2025-03-13 17:05

c语言程序设计---（动态内存分配）考研复试面试问答

、calloc函数3、realloc函数4、常见的动态内存错误动态内存分配1、malloc函数C语言提供了一个动态内存开辟的函数：void*malloc(size_tsize);这个函数向内存申请一块连续可用的空间
眼镜蛇学习编程·2025-03-13 17:01

深度学习核心技术深度解析

一、深度学习的本质与核心思想定义：通过多层非线性变换，自动学习数据层次化表征的机器学习方法核心突破：表征学习：自动发现数据的内在规律，无需人工设计特征端到端学习：直接从原始输入到最终输出，消除中间环节的信息损失分布式表示
月落星还在·2025-03-13 16:26

好用高质量的住宅IP代理具备哪些特征

代理IP有很多种类型，而住宅IP便是其中一种应用广泛的类型。在网络营销、数据抓取、账号管理等领域，IP地址的选择直接关系到业务的安全性、稳定性和效率。特别是在使用住宅IP时，由于其具有较高的稳定性和匿名性。什么是住宅IP住宅IP是指由互联网服务提供商（ISP）分配给家庭宽带用户的IP地址。不同于数据中心IP，住宅IP通常与个人用户的互联网连接相关联，这意味着它们被网站和服务视为更加可信和合法的。由
·2025-03-13 15:52

MobileNet 改进：添加inception模块

它的设计目标是通过多尺度特征提取来提高网络的表达能力，同时控制计算复杂度。Inception
听风吹等浪起·2025-03-13 14:11

卷积神经网络中的卷积操作

在卷积神经网络（CNN）中，卷积操作是一种数学运算，它的目的是从图像（或其他数据）中提取局部特征。简单来说，卷积就像是用一个小的“扫描仪”在图像上滑动，每次扫描一小块区域，并从中提取有用的信息。
m0_61360701·2025-03-13 13:09

深度学习中的异构特征介绍

数据中有大量的各种各样的特征，这些特征类型不同、来源不同，因此称之为”异构特征“。这些特征没有一个明确的结构来描述它们之间的关系，这些特征的多样性和复杂性给数据处理和分析带来了挑战。
赫连达·2025-03-13 13:08

卷积神经网络（CNN）详解：从原理到应用的全景解析

一、定义与核心特征卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）设计的深度前馈神经网络，其核心特征包括：局部连接：卷积层神经元仅与输入数据的局部区域连接
彩旗工作室·2025-03-13 13:37

backbone和head分开转onnx的优势

模型转换为ONNX格式时，将其分成backbone和head两个部分，通常是出于以下原因：1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分（例如卷积神经网络的主干部分），负责从输入数据中提取高级特征
yuweififi·2025-03-13 12:33

图像识别技术与应用课后总结（18）

特征处理：对特征的处理更加细致，通过融入多持续特征图信息来预测不同规格的物体。先验框：先验框更加丰富，有3种sca
一元钱面包·2025-03-13 11:20

基于支持向量机SVM的电网负荷预测，libsvm工具箱详解，SVM详细原理

的电网负荷预测，SVM原理，SVM工具箱详解，SVM常见改进方法支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2025-03-13 09:35

数据结构完全指南：C语言实现与核心原理剖析

第一章：线性结构的基石1.1数组：内存的连续之美//动态数组实现typedefstruct{int*data;size_tcapacity;size_tsize;}D
南玖yy·2025-03-13 09:33

YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含C2f二次创新）

在改进YOLOv8的过程中能够为高级特征图产生更好的像素级注意力，能够建模长程依赖并嵌入精确的位置信息。
Limiiiing·2025-03-13 06:14
上一页 4 5 6 7 8 9 10 11 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他