DCT特征第11页

Matlab | matlab中的图像处理详解

图像信息获取3.图像类型转换二、图像增强技术1.对比度调整2.去噪处理3.锐化处理三、图像变换1.几何变换2.频域变换四、图像分割1.阈值分割2.边缘检测3.区域分割五、形态学操作1.基本操作2.高级形态学六、特征提取与分析

北斗猿·2025-06-21 10:18

5G和云计算

1、5G是第5代通信技术2、5G的3大特征：超大带宽、超低时延、超多连接3、主要特点：显著提升无线数据传输效率和质量二、云计算是什么？

Shmilyぐ·2025-06-21 07:31

超高速10G采集卡

特性:单通道和双通道操作单通道10GSPS或双通道5GSPS7GByte/s持续数据传输速率开放式FPGA支持实时DSP脉冲检测固件选项波形平均固件选项特征单通道和双通道工作模式双通道5GSPS，单通道

FPGA_ADDA·2025-06-21 07:30

八种常见的神经网络介绍

通过卷积层提取局部特征，池化层降维，广泛用于图像分类、目标检测。特点是参数共享和权值的局部连接，减少了模型复杂度。循环神经网络（RNN）：擅长处理序

EdmundXjs·2025-06-21 06:24

MATLAB实现基于基元共生矩阵的纹理特征提取方法

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：纹理特征提取在图像处理中对于模式识别和分类等应用至关重要。本文将详细介绍如何在MATLAB中使用基元共生矩阵（PCM）来提取图像的纹理特征。

杏花朵朵·2025-06-21 05:48

基于Python+OpenCV实现SIFT

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介一、项目背景与意义SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform，尺度不变特征变换）是一种在计算机视觉中广泛应用的局部图像特征描述子

2301_79809972·2025-06-21 02:02

学习笔记丨数字信号处理（DSP）的应用——图像处理篇

以下是DSP在图像处理中的关键应用及技术细节：目录图像增强（ImageEnhancement）图像压缩（ImageCompression）特征提取（FeatureExtraction）实时图像处理（Real-TimeProcessing

棱镜研途·2025-06-21 02:02

数据赋能（262）——数据赋能业务——数据优化业务

概述数据优化业务之所以重要，是因为数据作为业务运行的主要特征，提供了对业务性能、效率和价值进行度量和改进的依据。

lh1793·2025-06-21 02:58

数据赋能（72）——数据要素：生产要素的特征

数据要素是生产要素之一，因此数据要素具有生产要素的所有特征。生产要素主要特征如下图所示。生产要素主要特征如下：派生性：生产要素的需求源自最终消费者对商品和服务的需求。

lh1793·2025-06-21 02:58

【unitrix】 3.5 类型级别的比较系统(cmp.rs)

它使用了Rust的类型系统和标记特征(trait)来实现这一功能。

liuyuan77·2025-06-20 23:16

Python面向对象编程：动物继承体系解析

Lion(继承自Feline)│││└──DomesticCat(继承自Feline)职责划分原则基类(Animal)：所有动物的共性（名称、年龄、基础行为）中间类(Mammal/Feline)：分类特征

晨曦543210·2025-06-20 23:38

解决Java 中 `NoClassDefFoundError` 异常

这种错误的核心特征是“编译时存在，运行时缺失”，背后可能涉及依赖管理、类路径配置、构建工具链或JVM类加载机制的复杂交互。二、定义与核心特性1.什么是NoClassDefFoundError？

李少兄·2025-06-20 22:06

Python-日志检测异常行为的详细技术方案

以下是根据行为日志检测异常行为的详细技术方案，涵盖数据收集、特征工程、模型选择、部署与优化的全流程：1.数据收集与预处理1.1数据来源行为日志通常包括以下类型：用户行为日志：点击、登录、交易、页面停留时间等

·2025-06-20 21:57

HarmonyOS应用开发指南：组件级配置规范

在开发应用时，需要配置应用的一些标签，例如应用的包名、图标等标识特征的属性。本文描述了在开发应用需要配置的一些关键标签。

不停留的码牛·2025-06-20 20:18

实战交易策略篇十九：君山居士熊市交易策略

文章目录系列文章熊市三大特征熊市操作思维强势重势，弱势重质抢反弹重要前提和五大原则反弹逃顶操盘其他炒股的至高境界力戒“三进三出”八大心理误区八大戒律股市不败之法系列文章实战交易策略篇一：奥利弗·瓦莱士短线交易策略实战交易策略篇二

李小白杂货铺·2025-06-20 20:14

主成分分析（PCA）例题——给定协方差矩阵

解答Rx{\bmR}_xRx的特征值为λ0=0.1\lambda_0=

phoenix@Capricornus·2025-06-20 18:05

基于传统机器学习SVM支持向量机进行分类和目标检测-视频介绍下自取

SVM+SIFT实现墙体裂缝检测107python通过SVM+SIFT实现墙体裂缝检测_哔哩哔哩_bilibili该代码使用python语言编写，代码实现了一个基于SVM（支持向量机）和SIFT（尺度不变特征变换

no_work·2025-06-20 17:57

机器学习笔记【Week9】

二、高斯分布建立算法前，需要假设每个特征满足高斯（正态）分布。在单一特征xjx_jxj上：p(xj;μj,σj2)=12π σjexp⁡(−(xj−μj)22σj2)p(x_j;\mu_j,\si

kuiini·2025-06-20 17:26

YOLOv12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·2025-06-20 15:17

BLE协议栈的解析

1.1控制器（Controller）1.2主机（Host）1.3应用层(Application)1.3.1业务层功能1.3.2实现方法2重要属性介绍2.1GATT属性2.2服务（Service）2.3特征值

·2025-06-20 14:40

从0开始学习R语言--Day26--因果推断

·2025-06-20 14:08

Day48打卡 @浙大疏锦行

这种随机张量在深度学习中非常实用，常用于初始化模型参数、生成测试数据或模拟输入特征。torch.randn(*size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided

ayuan0119·2025-06-20 13:32

OpenCV —— 直方图与匹配

bin中的数值是从数据中计算出来的特征的统计量，这些数据可以是诸如梯度，方向，色彩或任何其他特征。

·2025-06-20 13:59

数学基础（线性代数、概率统计、微积分）缺乏导致概念难以理解问题大全

数学基础（线性代数、概率统计、微积分）缺乏导致概念难以理解问题大全机器学习/深度学习的核心算法背后，往往需要用到矩阵运算、特征向量、梯度下降等；如果连矩阵乘法、特征值、偏导数都没搞懂，就很难理解模型原理

猫头虎技术团队·2025-06-20 12:56

软件设计与软件工程（1）-优秀代码

优质代码的外部特征好的代码特征可以分为外部特征和内部特征。其中，外部特征是高质量代码应有的外在表现，从结果角度衡量。对这些特征的判断无须深入代码，即使是一个不懂软件的人，也能从外部感知到。

yyc_audio·2025-06-20 12:55

目标检测中存在的部分难点及相应解决思路

难点：1.由本身定义导致的rgb信息过少，因而包含的判别性特征特征过少。2.数据集方面的不平衡。这主要针对COCO而言，COCO中只有51.82%的图片包含小物体，存在严重的图像级不平衡。

殇者知忧·2025-06-20 09:30

【深度学习】条件随机场（CRF）深度解析：原理、应用与前沿

条件随机场（CRF）深度解析：原理、应用与前沿一、算法背景知识1.1序列标注的挑战1.2概率图模型演进二、算法理论与结构2.1基本定义2.2特征函数设计状态特征（节点特征）转移特征（边特征）2.3线性链

白熊188·2025-06-20 09:58

Python 将一个带键-值特征的JSON数组转换为JSON对象

文章目录核心实现方法方法1：循环遍历构建字典（基础高效）方法2：字典推导式（简洁优雅）方法3：使用`reduce`函数（函数式编程）⚠️关键注意事项完整流程示例应用场景与扩展总结核心实现方法方法1：循环遍历构建字典（基础高效）importjson#原始JSON数组（示例）json_array=[{"key":"name","value":"Alice"},{"key":"age","value":

Humbunklung·2025-06-20 00:31

Mysql与Oracle的区别

面向对象三大特征封装:根据职责将属性和方法封装到一个抽象的类中继承:实现代码的重用，相同的代码不需要重复的编写多态:不同对象调用相同的方法，产生不同的执行结果，增加代码的灵活度命令行连接oracle：sqlplus

Python之魂·2025-06-19 23:52

FaceFusion 数字人测评：从技术表现到场景落地的多维实测分析

一、逼真度测评：逼近真人的视觉还原能力人脸融合精度FaceFusion通过深度学习模型（如关键点检测与3D面部建模）实现高维度特征对齐，在静态图像换脸中，五官定位误差可控制在像素级，尤其是眼周、唇线等细节区域的纹理融合几乎无明显割裂感

gogoMark·2025-06-19 18:45

Java面向对象

一.类和对象1.类：类是对现实生活中一类具有共同属性和行为的事物的抽象类是对象的数据类型，类是具有相同属性和行为的一组对象的集合简单理解：类就是对现实事物的一种描述2.类的组成属性：指事物的特征，例如：

·2025-06-19 18:44

简历模板1——王明 | 高级数据挖掘工程师 | 5年经验

email.com|深圳市GitHub|LinkedIn工作经历科技前沿集团|高级数据挖掘工程师2021.06-至今核心贡献：主导建立公司AI中台，整合10+业务线数据资源，支撑日均5亿+数据处理研发自适应特征工程框架

XiaoQiong.Zhang·2025-06-19 17:33

Python机器学习小项目实战：随机森林算法实现信用卡欺诈检测

你可以使用逻辑回归，但是逻辑回归假设特征之间是线性相关的，这可能无法捕捉股票市场中的复杂非线

码上研习·2025-06-19 16:28

pp-ocrv5中的改进-跨阶段特征融合（CSP-PAN）以及在 Neck 部分引入 CSP-PAN后为何就能解决小文本漏检问题？

好的，我们来详细解析一下PP-OCRv5中的**跨阶段特征融合（CSP-PAN）**改进，以及它如何有效解决小文本漏检问题。

·2025-06-19 16:28

【图像处理入门】10. 计算机视觉基础：从人脸识别到文档矫正

通过Haar级联分类器、透视变换、CamShift算法等技术，结合OpenCV实战代码，掌握从特征检测到图像几何变换的完整流程，将图像处理知识升级为计算机视觉工程能力。

小米玄戒Andrew·2025-06-19 16:26

CSPNet: 一种增强CNN学习能力的新型骨干网络

CSPNet通过整合网络阶段起始和结束的特征图，保留梯度的多样性，在ImageNet数据集上

简诚·2025-06-19 16:25

无监督学习中的特征选择与检测（FSD）在医疗动线流程优化中的应用

无监督学习中的特征选择与检测（FeatureSelectionandDetection,FSD）算法在医疗动线流程优化中具有重要的应用价值，尤其适用于从海量、复杂且缺乏明确标签的医疗行为数据中自动挖掘关键模式和瓶颈

Allen_Lyb·2025-06-19 15:22

agentformer论文阅读

512764984主要有这几个部分a.map_encoderi.对地图进行CNNb.ContextEncoderi.timeencoder–将时间信息用transformer和positionemb进行融合，加入到特征中

ZHANG8023ZHEN·2025-06-19 13:08

8.3 搜索一组好基

前面的章节通过解释基向量的思想为本节做了准备，第6章介绍了特征向量x\boldsymbolxx，第7章求得了奇异向量v\boldsymbolvv和u\boldsymboluu.这两种向量组是基向量的最佳选择

passxgx·2025-06-19 10:48

TXT记录解析技术深度解析与应用实践

从协议层面分析，TXT记录遵循以下技术特征：分段存储机制：每段前导长度字节（Length-

网安秘谈·2025-06-19 00:10

Python实例题：股票数据分析与预测系统

目录Python实例题题目问题描述解题思路关键代码框架难点分析Python实例题题目股票数据分析与预测系统问题描述开发一个股票数据分析系统，实现以下功能：从公开API获取股票历史数据对数据进行清洗和特征工程实现技术指标计算

狐凄·2025-06-19 00:07

YOLOV8模型优化-选择性视角类别整合模块（SPCI）：遥感目标检测的注意力增强模型详解

如飞机vs油罐）密集分布：港口/机场等场景存在大量密集目标背景干扰：自然/人造景观交织导致语义混淆现有方法如YOLOv8虽在通用目标检测表现优异，但在遥感场景存在以下局限：Backbone缺乏显式的多尺度特征融合机制传统注意力

清风AI·2025-06-18 22:24

深入解析 Java List 实现类的底层原理

以下从数据结构、源码实现、性能特征及典型应用场景四个维度进行更深入的解析。

·2025-06-18 21:48

从应急到常态：某下载站遭受300Gbps DDoS攻击的防御体系演进

一、攻击事件全景复盘‌攻击特征画像‌流量类型：混合型（UDP反射放大+HTTP慢速攻击）峰值强度：327Gbps/4.5Mpps来源分布：47%来自物联网设备（监控摄像头/路由

绵绵(·2025-06-18 21:16

高防 IP 如何有效防御攻击？

具体防御措施1.攻击流量识别与分类特征匹

上海云盾第一敬业销售·2025-06-18 18:28

基于 Python 和 Selenium 的铁路12306 自动化购票全解析

本文将介绍如何通过Python和Selenium实现自动化购票，重点突破以下技术难点：反检测配置（隐藏自动化特征）动态元素处理（显式等待与动态定位）多场景交互（登录、查询、预订）二、核心代码解析1.反检测配置

智极Hub·2025-06-18 17:52

pytorch都有哪些神经网络，都哪些情况使用这些神经网络

适用场景：用于分类和回归问题，适合结构化数据或特征明显的数据集。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）结构：包含卷积层和池化层，通过卷

zhiSiBuYu0517·2025-06-18 16:47

PostgreSQL、SQL Server和MySQL数据库性能调优与故障排除技术

建议根据实际负载特征制定监控-分析-优化的闭环管理流程。数据库技术：PostgreSQL13+：逻辑复制、分区表、并行查询、监控工具（如pg_stat_statements、pgBadger）。

weixin_30777913·2025-06-18 16:13

数智管理学（二十二）

在传统的企业组织结构中，层级化是一个显著特征。信息通常需要沿着层级链条逐级传递，从基层员工到中层管理者，再到高层领导，反之亦然。这个过程往往会耗费大量时间，导致信息延迟。

虚谷23·2025-06-18 15:02

Linux系统安全检测实战：chkrootkit 安装使用全解析 | Rootkit深度扫描与日志分析指南

支持检测300+种已知Rootkit特征，是系统管理员必备的安全审计工具。

冯·诺依曼的·2025-06-18 12:13

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