量化特征关联

Android架构组件-App架构指南，Android面试基础技能罗列

通用架构原则推荐的App架构搭建用户界面获取数据关联ViewModel和repository缓存数据持久化数据测试最终的架构指导原则附录暴露网络状态本指南适用于那些已经拥有开发Android应用基础知识的开发人员
2401_84149570·2025-02-22 18:26

一个完全免费、私有且本地运行的搜索聚合器-FreeAskInternet

特征️完全免费（不需要任何API密钥）完全本地化（
星霜笔记·2025-02-22 18:24

浅谈XDR---扩展检测与响应(Extended Detection and Response)

跨端点事件关联将EDR的粒度和丰富的安全上下文与XDR的基础设施分析结合在一起通过对端点和用户产生的风险进行风险分析并在本地强化创新，Bitdefender最大限度地减少了端点攻击
金州饿霸·2025-02-22 18:52

IDEA中，Project与Module的区别

的名称与Module的文件名可以不一样；Project和Moudle可以同名，也可以是同一个文件夹（即.idea文件夹在那个文件夹，则此文件夹为Project文件夹）3、Project与Module如何关联
moqiyong666·2025-02-22 18:51

朴素贝叶斯原理及sklearn中代码实战

它假设特征之间是相互独立的，即在给定目标变量的情况下，每个特征都不依赖于其他特征。尽管这个假设在实际中很难成立，朴素贝叶斯在许多场景下仍表现得非常好，特别是对于文本分类等高维数据的应用。
Lewis@·2025-02-22 18:51

小结：策略路由（Policy-based Routing，PBR）

在华为设备上，策略路由（Policy-basedRouting，PBR）允许你根据流量的各种特征（如源IP、目标IP、源端口、目的端口、协议类型等）来选择流量的转发路径。
flying robot·2025-02-22 17:13

Kubernetes 中服务注册机制解析：自动化与灵活性的背后

目录1.引言：Kubernetes中的服务注册与发现2.Kubernetes中的服务注册与发现2.1KubernetesService3.服务注册流程3.1Pod与Service的关联3.2自动注册3.3DNS
简单简单小白·2025-02-22 16:42

CRC校验码（C#实现）

CRC校验（循环冗余校验）小知识CRC即循环冗余校验码（CyclicRedundancyCheck）：是数据通信领域中最常用的一种查错校验码，其特征是信息字段和校验字段的长度可以任意选定。
山歌寥哉·2025-02-22 16:10

【C++】#define和const的区别

没有类型：宏定义并不关联类型，它只是简单的文本替换，编译器并不会检查类型安全。作用范围：宏定义的作用范围是全局的，一旦定义后，它在整
￡އއ昔年·2025-02-22 15:28

一文介绍DeepSeek的模型蒸馏和模型量化技术

大模型的模型蒸馏和模型量化是当前人工智能领域中重要的研究方向，它们对于提高模型的部署效率、降低资源消耗具有重要意义。
江湖人称麻花滕·2025-02-22 14:26

AIGC训练效率与模型优化的深入探讨

文章目录1.AIGC概述2.AIGC模型训练效率的重要性3.模型优化的概念与目标4.模型优化策略4.1学习率调节4.2模型架构选择4.3数据预处理与增强4.4正则化技术4.5量化与剪枝5.代码示例6.结论人工智能领域的发展
DARLING Zero two♡·2025-02-22 13:18

探索未知：alpha测试的神秘序章【量化理论】

我叫补三补四，很高兴见到大家，欢迎一起学习交流和进步今天来讲一讲alpha策略制定后的测试问题策略回测（Backtesting）主要有两种不同的回测机制，一种是向量化回测，另一种是事件驱动回测策略回测的需求广泛
补三补四·2025-02-22 13:47

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现关键词：深度学习、入侵检测、网络安全、机器学习、神经网络、特征提取、实时分析文章目录基于深度学习的入侵检测系统设计与实现1.背景介绍1.1网络安全的重要性1.2传统入侵检测系统的局限性
AI天才研究院·2025-02-22 13:44

无缝融入，即刻智能[4]：MaxKB知识库问答系统[进一步深度开发调试，完成基于API对话，基于ollama大模型本地部署等]

大模型本地部署等]1.简介MaxKB(MaxKnowledgeBase)是一款基于LLM大语言模型的开源知识库问答系统，1.1产品优势开箱即用：支持直接上传文档、自动爬取在线文档，支持文本自动拆分、向量化
汀、人工智能·2025-02-22 13:14

Python-OpenCV的单目视觉测距_python opencv 单目测距

此类方法主要应用于单目视觉进行导航和定位，该类方法的缺点是利用单个特征点进行测量，容易因特征点提取的不准确性，产生误差。我们采用摄像头采集图片，将三维场景投影到摄像机二维像平面上。
2401_87556630·2025-02-22 12:38

如何保证bug在改完之后不会引起新bug

一、测试前：影响范围分析代码关联分析：依据开发代码关联性检查获取改动信息，聚焦影响范围，明确代码改动影响的业务功能、是否涉及公共组件或接口，检查Swagger文档更新情况。
賢843·2025-02-22 12:38

航电系统智能诊断深度实战：从硬件集成到DO-178C认证全流程解析（附工业级代码）

航电系统智能故障诊断全栈技术解析——基于深度学习的工业级实现指南一、航电系统故障诊断技术体系1.1典型故障模式与特征classAvionicFault:FAULT_TYPES={101:'总线通信故障'
Coderabo·2025-02-22 11:31

直播美颜SDK的底层技术解析：图像处理与深度学习的结合

一、直播美颜SDK的基本概述图像处理是直播美颜SDK的核心技术之一，它主要负责对图像进行预处理、特征提取以及美颜效果的实时合成。在直播美颜SDK中，图像处理技术包含多个关键步骤
美狐美颜sdk·2025-02-22 11:29

适用于复杂背景的YOLOv8改进：基于DCN的特征提取能力提升研究

文章目录1.YOLOv8的性能瓶颈与改进需求1.1YOLOv8的优势与局限性1.2可变形卷积（DCN）的优势2.DCN在YOLOv8中的应用2.1DCN的演变与YOLOv8的结合2.2将DCN嵌入YOLOv8的结构中2.2.1DCNv1在YOLOv8中的应用2.2.2DCNv2与DCNv3的优化2.3实验与性能对比3.结果与分析3.1数据集与实验设置实验设置：3.2实验结果3.2.1COCO数据集
向哆哆·2025-02-22 10:20

C语言枚举类型详解

枚举类型是C语言中一种特殊的数据类型，它允许我们定义一组具有相互关联的常量。枚举类型能够提高代码的可读性和可维护性，使得程序员可以使用更加直观和有意义的符号来表示特定的取值范围。
CodeSpark·2025-02-22 09:10

Java基础13

三大特征：封装，继承，多态。从认识论的角度考虑是先有对象后有类。对象，是具体的事物。类，是抽象的，是对对象的抽象。从代码运行的角度考虑是先有类后有对象。类是对象的模板。
鹿说-·2025-02-22 08:32

【数据库】关系数据理论习题及解析

A.长度不变的B.不可分解的C．互相关联的D.互不相关的3.已知关系模式R（A，B，C，D，E）及其上的函数相关性集合F＝{A→D，B
老坛酸菜吃鸭子·2025-02-22 08:01

【IT规划设计】IP地址规划参考思路

不同业务混合在一个VLAN地址段，不同安全域的IP地址范围没有关联规律，比较杂乱，不好记忆，缺乏IP指导规范。需要对IP地址管理进行梳理和规范。
supportlx·2025-02-22 06:45

哪种LLM量化方法最适合您？：GGUF、GPTQ 还是 AWQ

哪种LLM量化方法最适合您？
GordonJK·2025-02-22 05:38

马斯克传 - 第一章解析：天才的早期塑造

马斯克传-第一章解析：天才的早期塑造目录引言1.家族背景分析2.成长轨迹分析：一个天才的蜕变之路3.性格特征分析4.环境影响分析5.关键影响因素6.核心启示7.延伸思考8.底层机制解析9.马斯克给我们的成长秘籍引言想象一个
Yage520·2025-02-22 04:04

大模型量化概述

模型压缩主要分为如下几类：剪枝（Pruning）知识蒸馏（KnowledgeDistillation）量化Quantization）本系列将针对一些常见大模型量化方案（GPTQ、LLM.int8()、Sm
AI领航者·2025-02-22 04:02

Git / GitHub 再学习_记录总结

文章目录下载安装Git/注册GitHub配置Git并设置GitHubssh密钥Git初步实现本地与远程同步初始化本地工作区仓库并关联GitHub仓库保存到本地版本库的暂缓区提交本地版本库暂缓区到本地版本库当前分支将本地仓库推送到远程仓库
就是爱吃肉ro·2025-02-22 03:22

用Python做一个websocket服务端

我对websocket服务端的功能定义是：1.能将client端的软硬件信息关联（如client_name和对应ip:port），且不支持重复关联;2.可以判断接收自client端的消息属于哪种任务，并对应执行
天飓·2025-02-22 02:46

科普：“git“与“github“

二者的关联最直接体现在你通过Git在GitHub仓库中clone软件包到你的机器中来。具体来说：一、Git定义：Git是一个开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目版本管理。
人工干智能·2025-02-22 02:39

常用特征检测算法SURF、SIFT、ORB和FAST

特征检测算法SURF算法特征检测的视觉不变性是一个非常重要的概念。但是要解决尺度不变性问题，难度相当大。为解决这一问题，计算机视觉界引入了尺度不变特征的概念。
super尚·2025-02-22 01:35

SQL FIRST() 函数详解

本文将详细解释FIRST()函数的用法、参数、返回值以及与它的关联函数。
lsx202406·2025-02-22 01:02

计算机视觉之图像处理-----SIFT、SURF、FAST、ORB 特征提取算法深度解析

SIFT、SURF、FAST、ORB特征提取算法深度解析前言在图像处理领域亦或是计算机视觉中，首先我们需要先理解几个名词：什么是尺度不变？
三年呀·2025-02-22 01:27

大模型可以多大程度上代替人类做软件需求分析

需求分析替代范畴的三层模型表层需求解析支持自然语言至用例图/用户故事的结构化转换（75-83%准确率，基于IBM2024案例库数据）实现基础的非功能性需求(NFR)分类（如响应时间要求识别准确率达91%，但强度量化仍需人工
workflower·2025-02-22 01:56

Prompt Engineering的重要性

PromptEngineering的重要性及其风险主要体现在以下几个方面：一、PromptEngineering的核心价值需求语义桥接（Requirement-SemanticsBridging）软件需求具有模糊性、歧义性等自然语言特征
workflower·2025-02-22 01:26

量化评价和质化评价举例_质量评价论文,关于商品住宅工程质量量化评价方法相关参考文献资料-免费论文范文...

摘要：通过分析消费者关注的且易于实地测量和量化评价的质量指标类型,建立起一种基于消费者维度的住宅工程质量评价方法,以便于企业对住宅质量考核评价和分析提升,同时也可应用于交付前的自查,对商品住宅各参与方均有积极意义
weixin_39830012·2025-02-22 00:25

软件需求类的论文无法量化评价的问题

软件需求研究的量化难题确实是一个普遍存在的挑战，主要原因在于需求工程本身具有强主观性、领域依赖性和过程复杂性。
workflower·2025-02-22 00:48

AI 模型的优化与应用：大模型本体、蒸馏、量化 与 GGUF

本文将探讨大模型本体（FullModel）、蒸馏（Distillation）、量化（Quantization）和GGUF（GPT-GeneratedUnifiedFormat）等优化技术，并分析它们的区别
CCSBRIDGE·2025-02-21 23:15

已解决：谷歌邮箱在哪买？你要找的答案来了！

一个值得信赖的平台通常具备以下特征：透明的交易
·2025-02-21 23:53

220622_preview，知识点10：DWS层搭建--销售主题宽表--step1--字段抽取

字段抽取关联之后，字段非常多，但是并不意味着每
啊六六六·2025-02-21 23:10

深度学习模型的全面解析：技术进展、应用场景与未来趋势

1.深度学习模型概述1.1深度学习模型的定义与分类深度学习模型是基于人工神经网络的算法，它们通过模仿人脑的处理机制来学习数据中的复杂模式和特征。
阿尔法星球·2025-02-21 22:03

深度学习模型：原理、架构与应用

深度学习的核心是通过大量数据的训练，学习到数据的内在结构和模式，并且具备自动从复杂的输入中提取特征的能力。
一ge科研小菜菜·2025-02-21 22:00

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现文章关键词:深度学习，入侵检测，网络安全，神经网络，特征提取，系统设计文章摘要:随着互联网的快速发展和网络攻击技术的不断演进，网络安全形势日益严峻。
AI天才研究院·2025-02-21 19:39

大一的你如何入门TensorFlow

首先可能需要巩固Python基础，特别是NumPy和数据处理相关的库，因为TensorFlow很多操作和这些库有关联。接下来，可能需要了解机器学习的基本概念。
eso1983·2025-02-21 18:31

ssd训练自己的数据集

(该专题以操作为主）SSD是一种非常优秀的one-stage目标检测方法，one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的，其主要思路是利用CNN提取特征后，均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比
reset2021·2025-02-21 17:22

MarsCode AI 体验

自然语言理解能力挺高，能够精准捕捉开发者的模糊需求，在处理复杂代码逻辑时，模型展现出优秀的上下文关联能力，特别是在多轮对话中能持续保持语义连贯性，对TypeScript和React等框架的支持让我在开发过程中更轻松了
lihongping3000·2025-02-21 16:48

UNet：UNet的损失函数与优化器_2024-07-24_07-32-39.Tex

其设计灵感来源于编码器-解码器结构，特别之处在于它在解码器部分引入了跳跃连接（skipconnections），这使得网络能够融合低层的特征细节和高层的语义信息，从而在图像分割任务
chenjj4003·2025-02-21 16:46

HarmonyOS Next模型轻量化之基础认知与流程

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）中模型轻量化相关技术细节，基于实际开发实践进行总结。
·2025-02-21 14:00

机器学习_19 集成学习知识点总结

它在分类、回归和特征选择等任务中表现出色，广泛应用于各种实际问题。今天，我们就来深入探讨集成学习的原理、实现和应用。
数据媛·2025-02-21 14:53

【机器学习】向量化使得简单线性回归性能提升

向量化使得简单线性回归性能提升一、摘要二、向量化运算概述三、向量化运算在简单线性回归中的应用四、性能测试与结果分析一、摘要本文主要讲述了向量化运算在简单线性回归算法中的应用。
若兰幽竹·2025-02-21 13:50

DataFrame学习

每一行代表数据的一个样本，每一列代表一种属性或特征。举个例
刘同学Python学习日记·2025-02-21 13:17
上一页 10 11 12 13 14 15 16 17 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他