铁轨裂纹检测数据集第26页

关于TI账号注册时卡在人机检测

如果你邮政编码是随便填的，请查找自己学校的邮政编码；注册的时候有一个页面要求上半部分用中文，下半部分用英文，如果你像我一样在写下面的学校时用了中文名字请改成官方英文名。希望对您的问题解决能有帮助。

Promise485·2025-02-24 08:08

适用于呼叫中心质检的离线ASR模型

优势：预训练模型基于AIShell等中文数据集，准确率高。低延迟，适合实时处理（如质检中的实时监控）。支持GPU/CPU部署，提供Python和C++接口。部署

狂爱代码的码农·2025-02-24 08:07

funasr 麦克风实时流语音识别；模拟vad检测单独输出完整每句话

参考：https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASRchunk_size是用于流式传输延迟的配置。[0,10,5]表示实时显示的粒度为1060=600毫秒，并且预测的向前信息为560=300毫秒。每个推理输入为600毫秒（采样点为16000*0.6=960），输出为相应的文本。对于最后一个语音片段的输入，需要将is_final=True设置为强制输出最

loong_XL·2025-02-24 08:06

Yolov8-pose：从零开始训练Yolov8关键点检测模型

一、关键点检测模型推理1.拉取yolov8源码#克隆官方源代码gitclonehttps://gitee.com/monkeycc/ultralytics.gitcd.

CITY_OF_MO_GY·2025-02-24 07:00

《论多源数据集成及应用》审题技巧 - 系统架构设计师

论多源数据集成及应用写作框架一、考点概述本论题“论多源数据集成及应用”主要考察的是计算机软件测试工程师在数据管理和集成方面的专业知识与实践能力。

程序员古德·2025-02-24 07:29

【STM32】HAL库 STM32CubeMX教程八---定时器输入捕获_cubemx 捕获

输入捕获的工作流程(对应CubeMx的四个选项)设置输入捕获滤波器STM32在很多功能中都提供了滤波器，滤波器的功能简单来说就是多次检测视为一次有效，达到滤波效果，数字滤波器由一个事件计数器组成，假设我们是检测高电平

2401_87555477·2025-02-24 04:12

死锁的产生与四个必要条件

）2.3不剥夺条件（NoPreemption）2.4循环等待条件（CircularWait）3.如何避免死锁3.1破坏互斥条件3.2破坏请求与保持条件3.3破坏不剥夺条件3.4破坏循环等待条件4.死锁检测与解决

和烨·2025-02-24 04:09

Selenium+OpenCV处理滑块验证问题

1.cvdemo.java文件这个文件主要包含了一个使用OpenCV进行图像处理的方法getPos，用于检测滑块图像中目标区域的位置。1.1工作流程加载OpenC

刽子手发艺·2025-02-24 03:05

基于深度学习的股票短期趋势预测模型设计与实现【附代码】

同时，我们还挖掘了多个可能影响股票价格走势的因子，如成交量、市盈率、市净率等，并将这些因子作为特征加入到数据集中。通过特征工程，我们进一步扩展了数据集，提高了模型的输入质量。

算法与数据·2025-02-24 01:22

利用python实现小提琴图的代码

importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#加载seaborn内置的鸢尾花数据集iris=sns.load_dataset("iris")#设置绘图风格

python游乐园·2025-02-24 01:51

python绘图之回归拟合图

importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#创建一个示例数据集#假设我们有一些鱼的重量和高度数据data={'Weight

pianmian1·2025-02-24 01:19

python绘图之密集散点图

密集散点图主要目的是生成一个可视化图表，展示insurance数据集中bmi（身体质量指数）和charges（医疗费用）之间的关系，并通过不同的维度对数据进行分组和区分，以便更清晰地观察数据的分布和特征

pianmian1·2025-02-24 01:19

三维扫描自动化智能检测系统：为品质护航，为效率加速

然而，传统的检测方式往往依赖人工操作，不仅效率低下，还容易因人为因素导致检测结果不准确。自动化智能检测系统是一种集成了先进传感器技术、图像处理算法和人工智能的高科技设备。

CASAIM·2025-02-23 23:36

CASAIM与韩国DOOSAN集团达成合作，开启工业制造自动化检测新篇

近日，CASAIM与韩国知名跨国企业斗山集团（DOOSAN）达成战略合作，联合打造CASAIM全自动化智能检测系统，助力斗山集团全面提升产品质量检测精度与效率，完成智能化检测升级，保持在全球市场竞争中的领先地位

CASAIM·2025-02-23 23:35

Deepseek在【python】三帧差法实现运动目标检测

deepseek在【python】三帧差法实现运动目标检测一、三帧差法原理三帧差法是一种改进的帧差法，通过比较连续的三帧图像来检测运动目标。

百态老人·2025-02-23 23:04

量产渡劫指南：从实验室宠儿到工厂弃子的生死簿

（东莞某工厂生产线突然死寂，5000台智能音箱集体变砖——只因工程师忘记量产固件的Bootloader心跳检测）21地狱级挑战：当代码遇见焊机海实验室的温柔乡：调试时能用jlink救砖电源波动不超过±0.1V

HardFault观察者·2025-02-23 22:03

博图V17下载时显示密码保护，但从来没设置过密码，密码保护也取消了，且完全访问，下载提示“下载保护机密PLC组态数据的密码”的处理方法。

1、首先，万变不离其宗，设备出错那还是从基础检测起，如果确认没有问题那开始第二步。【常规】->【防护与安全】->【保护PLC组态数据】取消设置保护密码，选择完全访问权限。

残坦爱玩·2025-02-23 22:28

【python】三帧差法实现运动目标检测

三帧差法是一种常用的运动目标检测方法，它通过比较连续三帧图像之间的差异来检测运动物体。这种方法尤其适用于背景变化较小的场景。

Jackilina_Stone·2025-02-23 22:26

DeepSeek写俄罗斯方块手机小游戏

核心功能要求原生JavaScript实现，适配手机屏幕支持触摸操作：左右滑动移动、点击屏幕旋转方块、往下滑方块快速下落下方显示虚拟控制按钮（左移/旋转/右移）、暂停/继续、重新开始按钮经典下落机制（自动下落、碰撞检测

浅痕~·2025-02-23 22:56

YOLOv8与DAttention机制的融合：复杂场景下目标检测性能的增强

的动机3.2集成方法3.3代码实现4.实验与结果分析4.1实验设置4.2结果分析推理速度性能对比5.深度分析：DAttention在YOLOv8中的作用5.1DAttention的有效性5.2适用于小物体检测

向哆哆·2025-02-23 21:22

生成对抗网络(GAN)：从概念到代码实践(附代码)

)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章：计算机视觉：神经网络实战之手势识别(附代码)第六章：计算机视觉：目标检测从简单到容易

全栈你个大西瓜·2025-02-23 21:19

MTCNN 人脸检测技术揭秘：原理、实现与实战(附代码)

)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章：计算机视觉：神经网络实战之手势识别(附代码)第六章：计算机视觉：目标检测从简单到容易

全栈你个大西瓜·2025-02-23 21:18

立体匹配常用数据集整理

文章目录前言一、常用数据集1.SceneFlow数据集2.KITTI数据集3.Middlebury数据集二、关于自己构建数据集训练的一些问题前言本文主要对立体匹配算法常用的公开数据集进行整理，包括数据集的简要介绍和下载链接

Scurry﹉·2025-02-23 21:18

目前（2025年2月）计算机视觉（CV）领域一些表现优异的深度学习模型

PaLI：这是一个多模态模型，结合了40亿参数的视觉Transformer（ViT）和多种大型语言模型（LLM），并在包含100多种语言的100亿图像和文本数据集上进行训练。PaLI在图像描述、视

空空转念·2025-02-23 20:18

地平线 3D 目标检测 bev_sparse 参考算法 - V2.0

该示例为参考算法，仅作为在征程6上模型部署的设计参考，非量产算法简介在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。目前更加主流的感知架构则是选择在特征层面进行多摄像头融合。其中比较有代表性的路线就是这两年很火的BEV方法，继TeslaOpenAIDay公布其BEV感知算法之后，相关研究层出不穷，感知效果取得了显著提升，BEV也几乎成为了多传感器特征融合的

·2025-02-23 20:38

AI人工智能常见的专业术语

模型（model）：计算机层面的认知学习算法（learningalgorithm），从数据中产生模型的方法数据集（dataset）：一组记录的集合示例（instance）：对于某个对象的描述样本（sample

奇华智能·2025-02-23 19:10

图像处理：模拟色差的生成

图像处理：模拟色差的实战案例在做瓷砖瑕疵检测的过程中，需要检测色差。但在实际生产环境中，瓷砖色差检测的数据量较少，无法直接获取足够的数据来训练和优化深度学习模型。

何以为皇·2025-02-23 18:33

安全面试2

漏洞原理攻击场景修复方法横向移动提权win权限提升Linux权限提升include和require区别绕waf的常见姿势log4g有哪些混淆绕过的方法文件上传绕过XSS绕过内存马常见实现方式：内存马的特点内存马的检测简单描

白初&·2025-02-23 18:00

编程小白冲Kaggle每日打卡（14）--kaggle学堂：＜机器学习简介＞你的第一个机器学习模型

选择建模数据你的数据集有太多的变量，你无法理解，甚至无法很好地打印出来。你如何将如此庞大的数据量缩减到你能理解的程度？我们将从使用直觉选择几个变量开始。后续课程将向您展示自动

AZmax01·2025-02-23 17:26

普通Java项目集成ElasticSearch全文搜索引擎

文章目录全文搜索概述文本数据集成ElasticSearch全文搜索引擎Java普通项目集成步骤依赖包ESClientUtil工具类文档CRUD添加文档获取文档更新文档批量操作练习自定义用户表查询需求：name

z_金粽子·2025-02-23 16:48

Python+Spark地铁客流数据分析与预测系统地铁大数据地铁流量预测

设计步骤使用Python语言编写爬虫程序采集数据，并对原始数据集进行预处理；使用Pyt

qq_79856539·2025-02-23 16:16

大语言模型训练数据集格式

1.SFT（有监督微调）的数据集格式对于大语言模型的训练中，SFT（SupervisedFine-Tuning）的数据集格式可以采用以下方式：输入数据：输入数据是一个文本序列，通常是一个句子或者一个段落

香菜烤面包·2025-02-23 16:13

大模型训练 && 微调数据格式

1.SFT（有监督微调）的数据集格式？

comli_cn·2025-02-23 16:43

【机器学习与数据挖掘实战】案例14：基于随机森林分类器的汽车公司客户细分预测

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。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具，而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域，两者相辅相成，共同推动

Francek Chen·2025-02-23 16:11

大语言模型：从开发到运行的深度解构

例如GPT-4的训练数据包含超过13万亿token数据清洗：通过质量过滤（去除低质内容）、去重（MinHash算法）、毒性检测（NSFW内容识别）等步骤构建高质量数据集数据增强：引入代码数据提升逻辑性（

nbsaas-boot·2025-02-23 15:38

网站变更检测自动化：Python + Selenium 实现 DOM 差异对比与邮件预警系统

为了能够及时发现和响应这些变化，自动化的网站变更检测工具显得尤为重要。

西攻城狮北·2025-02-23 15:38

《nmap 命令全解析：网络探测与安全扫描的利器》

nmap基本用法（一）安装nmap（二）简单扫描示例四、nmap常见参数（一）-sS（TCPSYN扫描）（二）-sT（TCP连接扫描）（三）-sU（UDP扫描）（四）-p（指定端口）（五）-O（操作系统检测

ZuuuuYao·2025-02-23 15:35

辣椒叶片叶子病害检测数据集VOC+YOLO格式1718张5类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1718标注数量(xml

萌萌哒240·2025-02-23 13:26

Python的那些事第三十篇：并行计算库在大数据分析中的应用Dask

Dask：并行计算库在大数据分析中的应用摘要随着数据量的爆炸性增长，传统的数据分析工具（如Pandas和NumPy）在处理大规模数据集时面临内存限制和计算效率低下的问题。

暮雨哀尘·2025-02-23 13:53

Linux操作系统：基于Linux的智能安防系统

系统通过多种传感器实时监测环境状态，并在检测到异常时触发报警，同时将数据上传至云平台供远程监控。该系统适用于家庭、办公室、仓库等场景，能够有效提升安全性和管理效率。

暮雨哀尘·2025-02-23 13:53

基于Roboflow平台的数据集导出与YOLOv8目标检测训练实战

涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术，带你从入门到精通！后续更有实战项目，助你轻松应对面试挑战！立即订阅，开启你的YOLOv8之旅！

步入烟尘·2025-02-23 12:49

RK3588 Linux板端推理时报错Segmentation fault解决办法

目录问题解决生成core文件修改core文件存储路径Ubuntu20.04下的异常状况利用core文件进行调试问题最近在使用rk3588跑官方提供的yolov5模型demo，能够完成单张图片的目标检测，

kennyooooo·2025-02-23 12:48

DeepSeek引爆递归开发大爆炸！

DeepSeekR1的发布意味着AI的普及是必然的，因为它让人们能轻松创建新的推理数据集，并用这些数据训练强大的AI模型。

极道Jdon·2025-02-23 12:47

人工智能训练师如何做图像数据标注，从情感分析和实体分析两个个场景分析

高质量的图像数据标注对于训练情感识别模型和目标检测/语义分割模型至关重要。

小宝哥Code·2025-02-23 12:47

2025最新Python机器视觉实战：基于OpenCV与YOLOv8的实时目标检测与跟踪（附完整代码）

emmm形成中·2025-02-23 11:13

centos 7 mysql 5.6安装_liunx 下或centos7 下安装 MySQL-5.6

========================================================================================>1.新开的服务器，需要检测系统是否自带安装

灰先森·2025-02-23 11:41

C语言图像处理技术：从基础到高级应用

本课程深入探讨C语言进行图像处理的各项核心技术，包括像素操作、色彩模型理解、滤波算法、色彩空间转换、边缘检测、以及图像变换等。

南城游子·2025-02-23 08:45

c#编程：学习Linq，重几个简单示例开始

LINQ提供了一种简洁、声明性的方式来查询和操作内存中的数据集合（如数组、列表等）以及数据库中的数据。以下是一些入门级的经典LINQ示例，帮助理解LINQ的基本概念和使用方法。

gu20·2025-02-23 08:14

基于跨学科任务图谱和大模型微调的智能体设计

假设原始数据为(D)，降噪后的数据为(D’)，降噪过程可以通过以下公式表示：[D’=D-Noise(D)]其中，(Noise(D))表示从数据(D)中检测并去除的噪声部分。

东方-教育技术博主·2025-02-23 08:13

构建多维度用户特征矩阵，开发基于Flink CEP的高风险用户识别模型

基于FlinkSQLCEP构建多维度用户特征矩阵与高风险用户识别模型，需结合实时特征计算、动态规则管理和复杂事件检测能力。

千叶真尹·2025-02-23 08:12

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