递归特征消除第25页

格拉姆角场（GAF）将一维序列转化为图像

步骤以及优势和应用：一、原理格拉姆角场通过将一维时间序列数据中的每个数据点视为向量空间中的一个点，并计算这些点之间夹角的余弦值，进而将这些余弦值映射到二维图像的像素上，从而生成能够反映时间序列动态和周期性特征的图像

开发小途·2025-02-14 14:09

HarmonyOS NEXT -蓝牙(Ble)开发流程

流程说明检查蓝牙是否开启开启扫描，发现附近设备连接指定设备获取固件携带的蓝牙服务通过写入特征来进行向固件写入内容详细步骤1.检查蓝牙状态//判断蓝牙是否开启isBluetoothEnabled():boolean

·2025-02-14 13:18

机器学习数学基础：21.特征值与特征向量

其中，特征值、特征向量以及相似对角化的概念和方法，不仅是线性代数理论体系的核心部分，更是解决实际问题的有力工具。

@心都·2025-02-14 13:59

大模型稀疏动态架构

一、发展历程1.早期探索阶段起源基础：20世纪8090年代的早期机器学习主要集中在决策树、SVM、KNN等经典算法，模型规模小，依赖手工特征。之后在2006年GeoffreyHinton提

deepdata_cn·2025-02-14 11:17

cnn以及例子

以下是CNN的详细介绍：基本原理卷积层：是CNN的核心组成部分，通过卷积核在数据上滑动进行卷积操作，自动提取数据中的局部特征。例如，在处理图像时，卷积核可以检测图像中的边缘、线条等简单特征。卷积操作大

阿拉斯攀登·2025-02-14 10:41

[论文阅读] CLIP-based fusion-modal reconstructing hashing for large-scaleunsupervised cross-modal retri

目前，现有的无监督哈希方法普遍存在两方面的局限性:(1)现有方法不能充分捕获不同模态数据中潜在的语义相关性和共存信息，导致缺乏有效的特征和哈希编码表示来弥合多模态数据中的异构和语义差距。

2301_80732299·2025-02-14 10:39

RIME-CNN-SVM故障诊断

在这一模型中，CNN被用来执行故障数据的特征提取与抽象化处理，随后，这些经过抽象的特征会被传递给SVM模型，由SVM进一步执行分类与回归分析的任务，从而实现对故障类型的精确判定或故障严重程度的准确评估。

九亿AI算法优化工作室&·2025-02-14 10:39

8、《5分钟构建RESTful API：Spring Boot Web开发入门》

分钟构建RESTfulAPI：SpringBootWeb开发入门一、RESTfulAPI核心认知REST（RepresentationalStateTransfer）通过HTTP协议实现资源操作，其核心特征包括

wolf犭良·2025-02-14 07:18

ACM寒假培训5

学习总结一.深度优先搜索DFS注意点1.用boolvis[]标记当前是否走过2.停止条件3.边界函数4.递归进行搜索5.记得回溯,vis[]变为false二.广度优先搜索BFS过程1.dx[],dy[]

ZIZIZIZIZ()·2025-02-14 05:33

SRE随笔---无状态服务

高可用最重要的原则就是“消除单点故障”，对应的方法是集群部署。同一个服务部署多个节点，即便某些节点故障，业务系统依然可以对外提供服务。

·2025-02-14 05:04

递归实现枚举(dfs)

实现指数型枚举实现排列型枚举实现组合型枚举1.实现指数型枚举从1∼n这n个整数中随机选取任意多个，输出所有可能的选择方案。输入格式输入一个整数n。输出格式每行输出一种方案。同一行内的数必须升序排列，相邻两个数用恰好1个空格隔开。对于没有选任何数的方案，输出空行。本题有自定义校验器（SPJ），各行（不同方案）之间的顺序任意。数据范围1≤n≤15输入样例：3输出样例322311312123特点：判断这

delim6·2025-02-14 04:24

使用Dependency Walker对模块进行故障排除

DependencyWalker递归扫描特定应用程序所需的所有相关模块。在此扫描期间，它执行以下任务：1、检测丢失的文件。这些是作为另一个模块的依赖项所必需的文件。

SimpleForest·2025-02-14 03:02

全排列(力扣46)

这道题让我们求这个集合有多少种排列方式，那么与之前组合问题的不同就在于要考虑元素之间的顺序了，所以每一层递归的or循环的起始值无需变量控制，都从0开始。

qy发大财·2025-02-14 03:59

论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》

为什么蛋白质图谱的准确性对DTA模型预测结果没有影响1.对这段话的解释2.关于Alphafold3三、随机配体与随机配体节点属性（配体一般指药物）1.什么是随机配体与配体节点属性四、关于深度学习模型对特征的自动学习过

I_dyllic·2025-02-14 03:57

一文详解机器视觉环形光源，视觉检测中的环形光源应用

环形光源是机器视觉系统中常用的一种照明设备，通常用于提供均匀、无阴影的照明，特别适合检测物体的表面特征、边缘和轮廓。

视觉人机器视觉·2025-02-14 03:27

JavaScript 中处理 object 对象类型的常见方法

.访问和修改属性3.添加新属性4.删除属性5.检查属性是否存在二、对象的组合操作1.合并对象2.扩展运算符3.对象解构三、对象的深拷贝1.使用JSON.parse和JSON.stringify2.使用递归函数四

像素检测仪·2025-02-14 02:55

leetcode_二叉树 111. 二叉树的最小深度

1.深度遍历DFS（递归）#Definitionforabinarytreenode.

MiyamiKK57·2025-02-14 02:53

多级数组Tree如何做搜索

数组打平，根据搜索字符在打平数组里去filter出满足条件的node节点，但此时被筛选的节点只有子节点，然后再通过被筛选出的子节点去找对应的父节点，然后拿到结果后转成tree结构优点：思路简单，打平数组用了递归

·2025-02-13 20:45

java dom4j解析XSD文件

1.用DOM4J解析XSD文件，找出XSD文件中所有的element,type的定义，（xsd文件有4W多行），最终找出的结果是element和type定义有6000多个，2.递归找出指定type所用到的所有关联的元素

yemao100·2025-02-13 20:41

java xsd解析_java dom4j解析XSD文件

1.用DOM4J解析XSD文件，找出XSD文件中所有的element,type的定义，(xsd文件有4W多行)，最终找出的结果是element和type定义有6000多个，2.递归找出指定type所用到的所有关联的元素

洋溢最棒·2025-02-13 19:38

R-CNN架构

第二个模块是一个大型卷积神经网络，它从每个区域中提取固定长度的特征向量。第三个模块是一组特定类别的线性支持向量机（SVM）。

·2025-02-13 16:10

Halcon 维测量: 点云数据处理与断线拟合

这对于后续的形状分析和特征提取等任务非常有用。下面是使用Halcon实现点云图转深度图的代码示例：create_scene3d_f

QfcaLinux·2025-02-13 14:04

SEU-WYL·2025-02-13 14:31

Java进阶之泛型

消除强制类型转换：在使用泛型时，编译器会自动进行类型转换，减少代码中的强制类型转换。泛型的基本语法标记符T是类型参数，通常使用T、E、K、V等字母来表示

m0_74824483·2025-02-13 12:15

基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)

深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力，在半导体领域展现出巨大的应用潜力。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:45

计算机视觉国内外研究现状（综述）

1.国内外研究进展1.2.1特征提取研究进展特征提取是图像处理的一个重要环节，是进行身份识别和行为识别的重要部分。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:44

3dgs 2025 学习笔记

CVPR20243D方向总汇包含（3DGS、三维重建、深度补全、深度估计、全景定位、表面重建和特征匹配等）_cvpr2024-structure-awaresparse-viewx-ray3dreconstr-CSDN

AI算法网奇·2025-02-13 12:13

SpringBoot适配Sentinel

Sentinel具有以下特征:丰富的应用场景：Sentinel承接了阿里巴巴近10年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、实时熔断下游不可用应用等

清扬叶·2025-02-13 12:12

数学建模与MATLAB实现：稳定状态模型与资源管理策略

引言在实际问题中，动态过程的瞬时性态往往难以直接分析，而研究其稳定状态的特征则更具实际意义。

青橘MATLAB学习·2025-02-13 11:39

图像分类与目标检测算法

这一过程的核心在于特征提取和分类器的设计。1.特征提取特征提取是图像分类的第一步，其目标是从图像中提取出能够区分不同类别的关键信息。传统的特征提取方

BugNest·2025-02-13 10:26

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-A题深度解读

COMAP2025A题全面深度解答：基于多尺度建模与智能分析的楼梯磨损研究一、问题背景与核心挑战题目要求：通过非破坏性测量方法，分析楼梯的磨损特征（如深度、形状、材料成分），推断以下信息：使用频率：每日或每年的使用次数

@BreCaspian·2025-02-13 09:22

4年前端开发面试题，Vue方向，10道题，包括答案和释疑（1）

答案：Vue2通过Object.defineProperty对对象属性递归劫持，结合发布-订阅模式实现响应式。数组通过重写7个方法（如push）实现监听。

繁若华尘·2025-02-13 09:21

100.13 AI量化面试题：支持向量机（SVM）如何处理高维和复杂数据集？

目录0.承前1.解题思路1.1基础概念维度1.2技术实现维度1.3实践应用维度2.核函数实现2.1基础核函数2.2自定义核函数3.特征处理与优化3.1特征工程3.2参数优化4.实践应用策略4.1核函数选择指南

AI量金术师·2025-02-13 08:11

逻辑回归不能解决非线性问题，而svm可以解决

它的分类决策是基于输入特征的加权和，即：由于逻辑回归是线性模型，因此它只能在数据集是线性可分的情况下表现良好。如果数据的分布是非线性的，逻辑回归可能无法有效地分类，因为

江河地笑·2025-02-13 07:01

记录--P1157 组合的输出（递归实现组合取数）

完整题目请前往洛谷P1157组合的输出题目描述排列与组合是常用的数学方法，其中组合就是从nnn个元素中抽出rrr个元素（不分顺序且r≤nr\lenr≤n），我们可以简单地将nnn个元素理解为自然数1,2,…,n1,2,\dots,n1,2,…,n，从中任取rrr个数。现要求你输出所有组合。例如n=5,r=3n=5,r=3n=5,r=3，所有组合为：123,124,125,134,135,145,2

wtmReiner·2025-02-13 01:52

基于 STM32 平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统

标题:基于STM32平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统内容:1.摘要摘要：本文介绍了一种基于STM32平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统。

赵谨言·2025-02-13 00:13

Logo语言的区块链

本文将探讨Logo语言的基本特征、区块链技术的核心概念以及二者结合的潜力。一、Logo语言简介1.1Logo

韦慕霖·2025-02-12 21:18

Java面向对象（进阶）

2.继承继承是面向对象最显著的一个特征。Java继承是一种使用已存在

m0_74824044·2025-02-12 20:42

C++多态：静态多态vs动态多态

中的静态多态与动态多态多态的本质与价值多态的核心意义静态多态：编译时的魔法实现方式函数重载运算符重载模板编程核心特点使用场景动态多态：运行时的灵活性实现机制底层原理核心特点使用场景深度对比分析CRPT：奇异递归模板静态多态的演进动态多态的优化混合模式实践设计决策指南深入解析

栖林_·2025-02-12 19:08

编写测试用例注意事项

测试用例的标准：1）能对穷举场景设计测试点2）能对限定边界规则设计测试点3）能对多条件依赖关系设置测试点4）能对于项目业务涉及测试点2、解决方法：1）等价类划分法：①说明：在所有测试数据中，对具有某种共同特征的数据集合

忙起来，拿offer·2025-02-12 16:16

数据库规范化

其目的是通过分解数据库表，消除数据冗余、确保数据一致性和完整性。规范化的过程通常分为多个阶段，称为“范式”（NormalForms）。第一范式（1NF）每一列都是不可分割的基本数据项，不包含重复的列。

AnnieSun0901·2025-02-12 16:41

AI基础 -- AI学习路径图

基础与数学准备1.绪论：人工智能的过去、现在与未来人工智能的定义与发展简史从符号主义到统计学习、再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解（特征值分解

sz66cm·2025-02-12 16:40

深度学习语义分割实战：ResNet 与 ViT 结合的模型解析

2.语义分割模型解析本项目采用ResNet和ViT结合的方式进行语义分割，并使用CBAM注意力机制增强特征提取能力。涉及的核心文件

高山仰星·2025-02-12 15:06

杜绝遛狗不牵绳，AI技术助力智慧城市宠物管理

一、烈性犬违规饲养识别：多模态生物特征识别与声纹监测烈性犬因其攻击性强、危险性高，一直是社会关注的焦点。为了有

深圳市快瞳科技有限公司·2025-02-12 15:36

DeepSeek 与网络安全：AI 驱动的智能防御

攻击者利用自动化工具、社会工程学和新型攻击策略，使得传统基于规则和特征匹配的安全手段逐渐失效。在这样

一ge科研小菜鸡·2025-02-12 10:37

YOLOv8改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力

GOLD-YOLO颈部结构中的GD机制借鉴了全局信息融合的理念，通过独特的模块设计，在不显著增加延迟的情况下，高效融合不同层级的特征信息。

Limiiiing·2025-02-12 09:31

JAVA--栈和队列

特征是先入后出。栈有两种基本操作push进栈（栈顶插入）和pop出栈（删除栈顶），基本实现有数组（顺序栈）和链表（链式栈）。

子夜夏歌·2025-02-12 09:29

【Leetcode】Python实现—226.翻转二叉树

目录一、题目描述二、递归方法思路与算法代码实现复杂度分析三、迭代方法思路与算法代码实现复杂度分析一、题目描述翻转一棵二叉树。

大花裤·2025-02-12 08:52

基于PyTorch框架实现，展示如何使用ResNet50进行特征提取，并结合MMD用于领域适应，迁移学习在轴承故障诊断中的应用

基于PyTorch框架实现，展示如何使用ResNet50进行特征提取，并结合MMD用于领域适应，迁移学习在轴承故障诊断中的应用_迁移学习轴承诊断DAN:ResNet50-MMD以下文字及代码仅供参考。

QQ_767172261·2025-02-12 07:15

Pointnet++改进即插即用系列：全网首发ACConv2d|即插即用，提升特征提取模块性能

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入ACConv2d，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。

AICurator·2025-02-12 06:36

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