DCT特征第10页

5.18Java学习

面向对象特征之三：多态性1.如何理解多态性？理解：理解为一个事物的多种形态。生活举例：>女朋友：我想养一个宠物。>孩子：我想要一个玩具。>老板：张秘书，安排一个技术科的同事，跟我一起下周出差。

stefaniesun723·2025-06-23 20:13

RocketMQ生产者与消费者

RocketMQ什么是MQ消息队列，是一种用来保存消息数据的队列队列：数据结构的一种，特征为“先进先出”MQ的作用在项目中，可将一些无需即时返回且耗时的操作提取出来，进行异步处理，而这种异步处理的方式大大的节省了服务器的请求响应时间

我脑壳秃辽·2025-06-23 20:11

Milvus 向量数据库详解与实践指南

它能够高效处理：嵌入向量（Embeddings）特征向量（FeatureVectors）任何高维数值向量2.核心特性特性说明

JJJ@666·2025-06-23 18:28

什么是 Agentic AI？从聊天助手走向自主智能体

从聊天助手走向自主智能体一、AgenticAI概念解析AgenticAI的四大核心特征：二、AgenticAI系统架构：从ReAct到Auto-GPTReAct架构（Reasoning+Acting）Auto-GPT

gs80140·2025-06-23 17:53

特征筛选方法总结（面试准备15）

非模型方法一.FILTER过滤法：1.缺失值比例（80%以上缺失则删除）/方差注意：连续变量只删方差为0的，因为变量取值范围会影响方差大小。离散类的看各类取值占比,如果是三分类变量可以视作连续变量。函数：VarianceThreshold二.假设检验：卡方检验看离散变量是否独立方差分析看离散和连续变量是否独立F检验看连续变量是否独立三.互信息的关联度指标：相关系数(f_regression:是相关

爱学习的uu·2025-06-23 17:20

YOLOv10改进策略【Neck】| BMVC 2024 MASAG 模块（多尺度自适应空间注意门）：动态感受野与空间注意力增强多尺度目标检测精度

MASAG(Multi-ScaleAdaptiveSpatialAttentionGate)模块通过动态调制空间注意力权重与多尺度感受野，实现了对跨层级特征图中局部细节与全局语义的智能聚合。

Limiiiing·2025-06-23 13:54

2025年POST流量攻击深度解析：从原理到防御的全面指南

2025年的新型攻击已进化为“好用型”武器：低成本高杀伤：单台普通VPS可瘫痪企业级服务器动态逃逸能力：基于GAN生成可变字段名和协议特征，绕过静态规则库混合攻击链：结合洪水攻击（Flood

·2025-06-23 13:22

不解风情的老妖怪哎·2025-06-23 13:51

【操作系统】：操作系统概述

1操作系统的定义、功能、特征1.1操作系统的定义操作系统（OperatingSystem，OS）是指控制和管理整个计算机系统的硬件和软件资源，并合理地组织调度计算机的工作和资源的分配，以提供给用户和其他软件方便的接口和环境

熠熠98·2025-06-23 12:46

【读代码】谷歌Agent-to-Agent (A2A) 协作框架深度解析

Agent-to-Agent(A2A)协作框架深度解析一、基本架构与技术特性1.1核心组件拓扑典型的三层通信架构，包含Agent节点、消息路由层、持久化存储层1.2技术栈特征：混合通信模式：支持gRPC

kakaZhui·2025-06-23 12:15

【RAG优化】深度解析开源项目MinerU：从PDF解析到多模态理解的工业级解决方案

kakaZhui·2025-06-23 11:43

多层次特征融合的中医药材推荐方法研究

罗伯特之技术屋·2025-06-23 10:37

【YOLOv5/v7 添加注意力机制】模块十六 Non-Local模块在YOLOv5/v7中的应用

它通过计算特征图中每个位置与其他所有位置的相互作用来增强特征表示。Non-Local模块的基本思想是引入一种全局的上下文信息，使得模型能够更好地理解图像中的全局结构和关系。

路飞VS草帽·2025-06-23 10:36

数据库领域：图数据库的并发性能测试

图数据库、并发性能、基准测试、Neo4j、ArangoDB、性能优化、分布式事务摘要：本文深入探讨图数据库在并发环境下的性能表现，通过系统化的测试方法和实际案例，分析不同图数据库产品在高并发场景下的性能特征

数据库管理艺术·2025-06-23 10:35

怎么对词编码进行可视化：Embedding Projector

怎么对词编码进行可视化：EmbeddingProjectorhttps://projector.tensorflow.org/EmbeddingProjector是用于可视化高维向量嵌入（如词向量、图像特征向量等

ZhangJiQun&MXP·2025-06-23 10:34

飞凌嵌入式A40i计费控制单元，助力“新基建”充电桩快速发展

"新基建"是服务于国家长远发展和“两个强国”建设战略需求，以技术、产业驱动，具备集约高效、经济适用、智能绿色、安全可靠特征的一系列现代化基础设施体系的总称。

spear800·2025-06-23 09:30

《计算机科学与应用》遮挡人脸识别技术综述

然而，面部遮挡会导致关键特征丢失，严重影响识别性能，成为该领域的重要挑战。针对这一问题，当前研究主要从两个方向展开：一是改进人脸识别算法本身，

hans汉斯·2025-06-23 09:59

【论文阅读】人工智能在直升机航空电子系统中的应用

针对直升机飞行任务的特征，对其发展状况进行了描述，并对其作业能力进行了分析，探索了人工智能技术在直升机航电系统中的应用方向，为推进人工智能在直升机上的转化与应用奠定基础。

肥鼠路易·2025-06-23 08:22

AI大模型学习路线（2025最新）神仙级大模型教程分享，非常详细收藏这一篇就够！

1.数学基础线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。概率统计：随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。微积分：梯度、偏导数、积分等。

AI大模型-大飞·2025-06-23 06:10

算法导论：动态规划-钢条切割

二、钢条切割问题2.1步骤分解（1）刻画最优解的结构特征如何得到最大的收益->切割or不切割->则最大收益可以由两个子方案组成，即最大收益=max（不切割的收益，切割的收益）（2）递归地定义最优解的值不切割的收益的已知

tttoff·2025-06-23 06:07

计算机视觉算法实战——手势识别：技术、实现与未来展望（主页有源码）

手势识别系统通常包含以下几个关键环节：图像采集、预处理、特征提取、分类识别以

喵了个AI·2025-06-23 04:23

题98. 验证二叉搜索树

假设一个二叉搜索树具有如下特征：节点的左子树只包含小于当前节点的数。节点的右子树只包含大于当前节点的数。所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树。

漠宸离若·2025-06-23 03:42

基于深度学习的特征映射模块（FMS）实现与分析

基于深度学习的特征映射模块（FMS）实现与分析引言在现代计算机视觉任务中，特征提取是至关重要的一步。传统的CNN虽然在很多任务上表现良好，但面对复杂图像信息时仍显得力不从心。

RockLiu@805·2025-06-23 00:53

区块链支付模式与应用实践深度解析

一、区块链支付的技术架构与核心优势区块链支付通过分布式账本、加密算法、智能合约等技术重构了传统支付体系，其技术基因决定了以下革命性特征：去中心化信任机制通过共识算法（如PoW、PoS）实现节点间自动验证交易

·2025-06-23 00:22

探秘卷积神经网络（CNN）：从原理到实战的深度解析

从医疗影像诊断到自动驾驶中的路况感知，CNN凭借独特的架构设计和强大的特征提取能力，成为深度学习领域的中流砥柱。接下来，让我们深入探索CNN的奥秘。

LNL13·2025-06-23 00:52

视觉感知BEV算法学习路线

1.基础知识学习1.1计算机视觉基础图像处理：了解图像的基本操作，如滤波、边缘检测、特征提取。

LQS2020·2025-06-22 22:10

小型图像数据集效果优化：使用预训练的CNN

作用：如果这个原始数据集足够大且足够通用，那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以有效地作为视觉世界的通用模型，因此这些特征可用于各种不通的计算机视觉问题，即使这些新问题涉及的

幸运六叶草·2025-06-22 21:05

全站推广：人群定位操作指南

参考资料店铺投产比怎么算全站推广人群定位操作指南全站推广人群定位操作指南1.基础人群筛选属性定位年龄：25-50岁（主力消费群体）性别：女性占比70%（家庭采购决策者）地域：一二线城市+三四线高消费县城职业：白领/宝妈/新婚人群消费特征价格敏感度

·2025-06-22 16:03

腾讯云主动型云蜜罐技术解析：云原生威胁狩猎的革新实践（基于腾讯云开发者社区技术网页与行业实践）

相较于传统蜜罐，其核心优势体现在：部署效率：分钟级完成多云环境部署，较物理蜜罐方案提速300%数据价值密度：单节点日均捕获攻击特征数达2,300+条（行业平均580条）安全合规性：通过等保2.0三级认证

小猴崽·2025-06-22 15:00

基于腾讯云GPU服务器的深度学习训练技术指南

一、技术解析核心价值深度学习训练通过多层神经网络自动提取数据特征，广泛应用于计算机视觉（如YOLOv5目标检测）、自然语言处理（Transfo

小猴崽·2025-06-22 15:00

以此记录学习java（vscode）的日子 day10

借助不同的对象去解决，最终实现功能定义一个类创建一个对象将复杂的对象简单化面向过程强调按步骤实现功能，先分析解决问题要经过的步骤，然后定义方法实现每个步骤的功能然后依次调用方法，去解决问题面向对象的语言特征面向对象语言的三大特征

嗨，正在熬夜的你·2025-06-22 14:23

线程安全集合选择深度解析

Java集合框架提供了多种线程安全实现，本文从同步机制原理、性能特征、适用场景三个维度，系统解析Vector、ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList等核心类的选择策略

·2025-06-22 12:16

6,PyTorch 张量的索引与切片

在深度学习中，我们经常需要对张量进行索引和切片操作，例如提取特定的特征、分割数据集等。本节将详细介绍PyTorch张量的索引与切片方法。

乔丹搞IT·2025-06-22 11:00

决策树算法

文章目录基本概念与原理决策树定义两种理解视角模型构建三要素1.特征选择(1)信息增益(ID3算法)(2)信息增益比(C4.5算法)(3)基尼指数(CART算法)2.决策树生成3.决策树剪枝(1)预剪枝(

雨巷码行人·2025-06-22 09:51

美元反弹压制金价：基于ARIMA-GARCH模型的汇率-黄金联动效应解构

摘要：本文采用LSTM-Attention混合模型进行价格序列特征提取，结合自然语言处理（NLP）构建政策不确定性指数（PUI），运用ARIMA-GARCH模型预测美元流动性溢价因子（DLP）变动。

金融小师妹·2025-06-22 09:16

机器学习数据预处理：标签编码LabelEncoder

它主要用于处理目标变量（也称为标签）或特征变量中的分类数据。假设我们有一组学生的成绩数据，其中一个特征是学生的等级（A、B、C、D、E）。我们可以使用LabelEncoder将这些等级转换为整数标签。

数字化与智能化·2025-06-22 08:14

Java集合框架性能特征与使用场景深度解析

线性集合（List）：访问模式决定性能差异动态数组：ArrayList性能特征随机访问：通过下标直接定位元素，时间复杂度O(1)，CPU缓存利用率高（连续内存布局）。插入/删除：尾

·2025-06-22 08:14

Java实现10大经典排序算法

关键对比显示：快速排序适合通用场景（平均O(nlogn)），堆排序保证最坏情况性能，归并排序兼顾稳定性和效率，而计数/桶/基数排序适用于特定数据特征。最后给出选择建议：内存敏感用堆排序，需稳定性

不良手残·2025-06-22 07:02

从0开始学习R语言--Day27--空间自相关

例如我们在分析城市犯罪率的时候，用聚类分析的思维，我们可能会思考不同城市的犯罪特征是什么，是否有相似点，亦或是试图把城

Chef_Chen·2025-06-22 06:56

YOLOv4 正负样本划分详解

YOLOv4在YOLOv3的基础上进行了改进，包括：使用CSPDarknet53主干网络；引入PANet特征融合结构；支持Mosaic数据增强；使用CIoULoss和DIoU-NMS；但在正样本划分逻辑上

要努力啊啊啊·2025-06-22 03:40

解锁决策树：数据挖掘的智慧引擎

目录一、决策树：数据挖掘的基石二、决策树原理剖析2.1决策树的基本结构2.2决策树的构建流程2.2.1特征选择2.2.2数据集划分2.2.3递归构建三、决策树的实践应用3.1数据准备3.2模型构建与训练

·2025-06-22 03:36

【python实用小脚本-109】人脸识别系统实战：从基础实现到性能优化

一、代码功能解析1.核心功能概述本代码实现了一个基于face_recognition库的人脸识别系统，能够从已知人脸库中识别出输入图像中的人物身份，主要功能包括：已知人脸特征编码存储未知图像人脸检测与编码人脸特征匹配与身份识别结果可视化展示

Kyln.Wu·2025-06-22 01:30

CNN工作原理和架构

***核心特点：*****专为空间数据设计：**能够自动并有效地学习图像中的**空间层次结构特征**（从边缘、纹理到物体部件再到完整物体）。

hao_wujing·2025-06-22 01:30

数据要素治理框架下图情学科的核心角色重塑

数据要素化作为数字经济时代的核心特征，正在深刻重塑图书情报学科（以下简称“图情学科”）的发展轨迹。

埃文科技官方·2025-06-21 21:33

ZigBee_CC2530_03H_ADC寄存器

ADC主要特征如下：可选的采样率，可设置分辨率（7~12位）。8个独立的输入通道，单端或者差分。参考电压可选为内部、外部单端、外部差分或AVDD5。中断请求产生。转换结束时DMA触发。温度传感器输入。

·2025-06-21 19:19

网站核心功能的用户指引，在方案设计和实施时的注意事项

一、需求分析与场景适配用户画像构建通过问卷调查或数据分析明确用户群体特征（如年龄、设备使用习惯），设计适配不同场景的引导方式。例如，移动端优先采用手势引导，PC端适合悬浮按钮提示。

Alex艾力的IT数字空间·2025-06-21 19:45

FFmpeg 的算法体系

视频编码算法帧间预测：通过运动估计（菱形搜索、全搜索法）减少时间冗余，支持P帧（前向预测）和B帧（双向预测）变换与量化：采用整数离散余弦变换（DCT）将空域信号转为频域，再通过量化舍弃高频信息（H.264

lianghu666·2025-06-21 18:44

大模型在胃十二指肠溃疡预测及治疗方案制定中的应用研究

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目的与方法二、胃十二指肠溃疡概述2.1疾病定义与分类2.2流行病学特征2.3病因与发病机制2.4临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状

LCG元·2025-06-21 13:09

基于Transformer的语音识别模型：从理论到实现

基于Transformer的语音识别模型：从理论到实现关键词：Transformer、语音识别、注意力机制、序列建模、端到端学习、自注意力、语音特征提取摘要：本文将深入探讨基于Transformer架构的语音识别系统

AI智能探索者·2025-06-21 10:22

TopNet：基于Transformer的高效点云几何压缩网络模型详解

现有方法主要分为两类：CNN-based方法：通过3D卷积提取局部特征，但受限于固定感受野，难以捕捉长距离依赖。Transformer-based方法：利用

清风AI·2025-06-21 10:21

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