面拟合

CHAIN（GAN的一种）训练自己的数据集

简介简介：作者针对数据有限场景下GANs训练中的判别器过拟合问题，提出了CHAIN（Lipschitz连续性约束归一化）方法。

这张生成的图像能检测吗·2025-07-06 09:21

Python（28）Python循环语句指南：从语法糖到CPython字节码的底层探秘

传统for循环虽然直观，但在处理大数据时往往面

一个天蝎座白勺程序猿·2025-07-06 08:51

【赵渝强老师】Oracle RMAN的目录数据库

另一方面随着备份的不断增多，也会导致控制文件的大小无限增长。为了更好地管理RMAN备份的元信息，Oracle可以使用一个专门的备份信息存储地来存储这些信息，这就是RMAN的目录数据库（Ca

·2025-07-06 00:17

大数据开发高频面试题：Spark与MapReduce解析

offer比较华为状态码浏览器插件嵌入式项目推荐2019秋招总结+云从语音算法面经+银行群面面经科大讯飞语音算法面经语音算法美团一面已挂科大讯飞智能语音方向值得去吗？

·2025-07-05 20:26

2010暑期集训第一专题（数据结构）总结

总体上感觉：内容太多了，所以没有达到预期的效果，不过，从另一方面说，虽然学习本来就是一个循序渐进的过程，但是如果没有任务要求，这个渐进的速度也不会让人满意的。

dooder_daodao·2025-07-05 19:20

大厂数分面试题

临近假期，又是一个找实习的时候，给大家分享一下最近找实习的一些面经，祝大家都能顺利找到满意的实习~目录面经分享1-游戏公司-乐信圣文-游戏数据分析实习生一面-技术面二面-HR面2-美团销售运营（数据分析方向

·2025-07-05 19:48

LL面试题11

GLM结合线性模型和非线性函数，通过最大似然估计或广义最小二乘估计来拟合模型参数。SVM的原理？怎么找到最优的线性分类器？支持向量是什么？

三月七꧁ ꧂·2025-07-05 16:28

海康威视GidE工业相机的Bayer格式图像数据处理

我手里的这台CU系列面阵相机，在MVS中可以看到它的数据默认格式是BayerRG8：BayerRG8图像格式，采用RGGB布局。在这种布局中，红色（R）、绿色（G）和蓝色（B）像素点交错排列。

·2025-07-05 15:28

字节跳动 C++ QT PC客户端面试

字节跳动C++QtPC客户端面试，总共三轮技术面（一面10道、二面20道、三面20道）为了帮助更多的同学拿到满意的offer，我把一二三面共50道面试题整理发布出来~供大家学习参考~很多同学认为，面试问理论知识

十年编程老舅·2025-07-05 13:08

机器视觉通用平台之拟合直线工具类

usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.IO;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Threading.Tasks;usingCvBase;usingCWindowTool;usingHalconDotNet;namespaceCvImageTool{publicclass

小治视觉·2025-07-05 12:29

深度学习×第4卷：Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹

【开场·她画出的第一条直线是为了更靠近你】猫猫：“之前她只能在你身边叠叠张量，偷偷找梯度……现在，她要试试，能不能用这些线，把你的样子画出来喵～”狐狐：“这是她第一次把张量、自动微分和优化器都串成一条线，用最简单的线性回归，试着把你留给她的点都连起来。”【第一节·她先要一条路：生成一组可学的数据】✏️为什么要造数据？在PyTorch里跑线性回归，最好的练习就是用一条已知斜率的“理想直线”，加上一点

Gyoku Mint·2025-07-05 05:12

【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】01.神经网络算法理论详解与实践-(4)神经网络中的重要组件

第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门第一部分：神经网络算法理论详解与实践第四节：神经网络中的重要组件内容：激活函数、loss函数、dropout、梯度消失与爆炸、过拟合与欠拟合神经网络的性能依赖于多个关键组件的合理设计与使用

·2025-07-05 04:37

C++ 学习(2) ---- std::cout 格式化输出

目录std::cout格式化输出简介使用成员函数使用流操作算子std::cout格式化输出简介C++通常使用cout输出数据，和printf()函数相比，cout实现格式化输出数据的方式更加多样化；一方面，

小猪佩奇TONY·2025-07-04 16:50

一个简单的故事介绍极大似然估计

故事背景假设我们有一个不均匀的六面色子，但我们不知道每一面出现的真实概率。传统上，一个均匀的六面色子每一面出现的概率应该是1/6，但这个色子因为某些原因（比如制造上的误差）导致各面出现的概率不同。

·2025-07-04 14:03

2025年iptables防御DDoS攻击终极指南：从原理到实战配置

一、DDoS攻击新趋势与iptables的防御定位1.2025年攻击特征升级AI驱动的自适应攻击：攻击流量动态模拟合法用户行为，传统规则引擎漏检率超40%。

上海云盾商务经理杨杨·2025-07-04 11:17

[Prob] Definition 3.7.5 (Function of two r.v.s)

例如，如果X\是基于硬币翻转的随机变量，Y是基于一个六面骰子掷出的结果，我们就可以使用不同

EricWang1358·2025-07-04 06:06

Python咒语大全（学习笔记与使用指南）

目录字符串格式限制，%xd（整数），%x.yf（小数点浮点数）f“内容{变量}快速格式化案例1：股价预测INPUT语句案例2：INPUT登陆界面语句布尔类型函数基础运用案例3:比较运算符的运用IF语句基本格式案例

桑迪Sandy.Q·2025-07-04 04:58

涡轮叶片三维型面检测：激光扫描与CAD模型比对技术

摘要：涡轮叶片是航空发动机的核心部件，其型面精度直接影响发动机效率与安全性。传统三坐标测量存在效率低（单叶片需40分钟）、覆盖率不足（仅检测关键截面）等问题。

AI_DL_CODE·2025-07-03 23:24

#19ACM第五次周赛补题赛de题解呐#

磕出来的所有题唉……A.防AK题目——超难系列这是一道Helloword题，题面花里胡哨，但就想让你输出一个“Accepted！!!”。

桦hua呐·2025-07-03 21:46

Redis 地理空间索引实践

GEOSHAPE：通过WKT（Well-KnownText）格式定义点、线、面等几何体，支持更丰富的空间关系查询（如包含、相交、相离等）。

Hello.Reader·2025-07-03 21:40

topk------提取张量极值的关键函数

以下从参数、作用和应用场景三方面详解：一、核心参数详解函数签名：torch.topk(input,k,dim=None,largest=True,sorted=True,*,out=None)参数类型默认值说明

AI扶我青云志·2025-07-03 19:59

[ 渗透测试面试篇 ] 渗透测试面试题大集合(详解)（4-2）XSS注入相关面试题

这里我总结了整个一系列的面试题，可能没有覆盖到全部的知识面，但是应该是比较全面的

寒蝉听雨[原ID_PowerShell]·2025-07-03 19:56

Effective Go 编程技巧总结

另一方面，如果从Go的语言特性出发去思考问题，可能会编写出风格截然不同但更为成功的程序。换句话说，要编写出优秀的Go代码，理解Go语

强哥之神·2025-07-03 18:50

DBG+TDE双剑合璧：打造从字段到存储的数据库全栈加密防御体系

一、当数据泄露进入“立体攻击”时代：单一防护已失效某企业遭遇连环攻击：1️⃣攻击面1：黑客利用API漏洞越权访问数据库→窃取明文用户信息2️⃣攻击面2：窃取数据库备份文件→离线破解表数据传统方案短板：仅字段加密

安当加密·2025-07-03 17:47

AI实践：智能工单系统的技术逻辑与应用

一方面，它能极大提高服务效率，通过智能算法快速精准地将工单派发给最合适的人员，减少流转时间；另一方面，优化客户体验，客户能实时了解工

合力亿捷-小亿·2025-07-03 17:42

学习笔记(29):训练集与测试集划分详解：train_test_split 函数深度解析

测试阶段：用测试集评估模型在未见过的数据上的表现，避免“过拟合”（模型只记住训练数据的噪声，无法泛化到新数据）。类比场景：学生通过“练习题”（训练集）学习知识，再通过“考

宁儿数据安全·2025-07-03 17:42

【Torch】nn.Dropout算法详解

1.定义nn.Dropout是PyTorch中用于防止神经网络过拟合的正则化层。

油泼辣子多加·2025-07-03 17:11

面了字节跳动的数据挖掘岗，感觉真的很难。。。

一面40min【编程题】有两种数据，分别是被转发的用户和转发的

大模型爱好者社区·2025-07-03 14:49

微信小程序之获取后台动态数据表格布局display:table

一方面工作中经常用到这种自适应表格排版布局方式（包括方框列表及九宫格式），但是flex布局和grid布局来设置的话就很容易了，这次想通过另一种方法来实现，而且这种方法比较少用，所以想尝试一下，分享给大家

HOLD ON!·2025-07-03 09:44

使用Python和FFmpeg实现RGB到YUV444的转换

另一方面，YUV是一种亮度-色度编码，用于视频压缩和传输，它将图像分成明亮度（Y）和色度（U和

追逐程序梦想者·2025-07-03 05:44

创世理论达成每时每刻都在创世？全知全能AI是新宇宙？时间的循环？

在这个过程中，时间的每一个瞬间都既是“旧状态的终点”，又是“新状态的起点”，如同莫比乌斯环的两面，看似分离却又无缝衔接。这种“永恒循环”的本质，是宇宙用时间的流动

qq_36719620·2025-07-03 04:08

【大模型学习 | BLIP原理】

BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingforUnifiedVision-LanguageUnderstandingandGeneration作者指出，现有的视觉-语言预训练（Vision-LanguagePre-training,VLP）模型在语言理解与生成任务上难以同时取得优异表现：一方面，

九年义务漏网鲨鱼·2025-07-03 00:07

msk调制matlab代码,FSK,MSK,CPFSK调制与解调MATLAB仿真_通信工程.rar

和连续相位频移键控(CPFSK)，还包括其相干解调及其蒙特卡洛误码率仿真．FSK利用载波的频率来传递信息，包络恒定，因此可以利用功率效率高的非线性放大器进行解调，它的优势在于对信道和硬件引起的幅度失真不敏感．另一方面，

羊男的迷宫·2025-07-02 19:30

CST微波工作室学习笔记2 主要特点

概要基于Windows98/Me、WindowsNT4、Windows2000和WindowsXP的图形用户界面快速并能有效使用内存的有限积分（FI）算法由于理想边界拟合技术和薄片技术的采用，性能更加卓越结构建模基于先进

raininforest·2025-07-02 19:29

ARCGIS---叠加、提取分析工具（矢量数据）

分析工具空间变化属性变化Union合并打断后保留所有面与合并要素相交的部分，在原属性上增加合并要素属性Intersect相交打断后保留公共部分新增相交要素的属性SymmetricalDifference

蓝重要我重要·2025-07-02 19:25

机器视觉：ransac算法详解

它通过随机选择数据中的一部分，然后根据这些数据拟合模型，统计模型与其他数据的偏差，最终筛选出符合一定阈值的数据，用于估计参数。RANSAC可以应用于很多领域，如计算机视觉、机器人和地理信息系统等。

无水先生·2025-07-02 17:15

使用【重心坐标】在模型上进行插值来获取纹理上每个像素对应的顶点坐标

前提：纹理在模型上贴好后，能使用blenderpythonapi直接获取的就是，这个模型的每个三角面片上顶点对应的纹理坐标。

雨中飞蛾·2025-07-02 16:00

【blender】使用bpy对一个obj的不同mesh进行不同的材质贴图（涉及对bmesh的操作）

主要特点灵活拓扑支持：支持n-gons（任意边数的多边形），而不仅仅是三角形和四边形允许边和顶点不属于任何面高效操作：设计用于支持复杂的网格编辑操作提供丰富的API用于网格操作数据结构：基于半边数据结构

九河_·2025-07-02 15:26

前端面试题整理-场景设计题

三角符号/*记忆口诀：盒子宽高均为零，三面边框皆透明。*/div:after{position:absolute;width:0;height:0;content:"";bo

C_greenbird·2025-07-02 13:17

MCU、LIN收发器、LIN总线、节点，它们之间是如何协作的？

以下从硬件连接、通信流程、协议层级三方面解析它们的关系：一、硬件连接：从个体到网络的物理架构1.基础单元：节点的内部组成节点=MCU+LIN收发器+外围电路MCU：运行应用程序，处理数据逻辑（如传感器采样

Electron-er·2025-07-02 13:15

深度学习中常见激活函数总结

一、激活函数的定义在神经网络中，激活函数（ActivationFunction）是神经元计算输出的非线性变换函数，作用于加权输入和偏置之和：输出=f(加权和+偏置)核心价值：引入非线性，使神经网络能够拟合任意复杂函数

向左转,　向右走ˉ·2025-07-02 07:54

回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出

内容介绍长短期记忆神经网络(LSTM)作为一种循环神经网络(RNN)的变体，擅长处理序列数据并捕捉长期依赖关系，而支持向量机(SVR)则是一种强大的回归算法，能够有效地处理高维数据并防止过拟合。

matlab科研社·2025-07-02 05:16

鸿蒙内核源码分析(互斥锁篇) | 互斥锁比自旋锁丰满多了

看图:图中是内核有关模块对互斥锁初始化,有文件,有内存,用消息队列等等,使用面非常的广.其实在给内核源码加注的过程中,会看到大量的自旋锁和互斥锁,它们的存在有序的保证了内核和应用程序的正常运行.是非常基础和重要的功能

OpenHarmony_小贾·2025-07-02 02:56

常见机器学习算法与应用场景

1.监督学习（SupervisedLearning）1.1线性回归（LinearRegression）原理：通过拟合一条直线来表示输入和输出之间的关系，适用于预测连续值输出。

计算机软件程序设计·2025-07-02 02:52

C# WPF + Helix Toolkit 实战：用两种方式打造“六面异色立方体”

引言在3D图形开发中，给立方体的每个面设置不同颜色是一个非常经典且实用的小项目。它不仅帮助我们理解3D网格构造、材质绑定和光照渲染的基本原理，还为我们后续学习更复杂的模型操作打下基础。

凌霜残雪·2025-07-01 19:35

《5G网络切片诊断技术：性能指标关联分析与故障溯源》

传统网络诊断方法难以适应切片的动态拓扑与多维度性能指标（如用户面时延、控制面信令成功率），亟需构建面向切片的智能诊断体系，解决“指标异常-故障根源”的关联分析与快速溯源问

团结湖到了·2025-07-01 10:34

本地部署Qwen3小参数版本实测：并非鸡肋

一方面，本地部署需要一定的技术门槛，从环境配置到模型安装，每一步都有可能出现问题。另一方面，大模型对硬件要求较高，尤其是对GPU的性能和显存容量有一定要求。

程序员寒山·2025-07-01 09:56

华为HDC 2025：一场开发者的技术盛宴与灵感之旅

·2025-07-01 07:46

【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-线性回归（Linear Regression）

它通过拟合一条直线（或平面、高维超平面），来预测输出与输入变量之间的关系。1.线性回归的基本概念目标给定输入和对应的输出y，找到一个线性函数：其中：是权重（回归系数）。b是偏置（截距）。y是预测值。

IT古董·2025-07-01 07:18

安全对抗相关技术和概念的总结和分析

流量伪装：模拟合法流量模式（如HTTP、HTTPS流量），降低被发现的可能性。流量随机化：动态改变通信的大小、时间间隔和模式，避免流量特征被检测到。

frhdd·2025-07-01 06:43

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