DCT特征第18页

5.12 打卡

知识回顾:转化器和估计器的概念管道工程ColumnTransformer和Pipeline类转换器（transformer）转换器（transformer）是一个用于对数据进行预处理和特征提取的estimator

分散406·2025-06-05 04:03

AI原生时代：智能推荐系统的架构设计与优化

文章涵盖从数据收集、特征工程、算法选择到系统优化的全流程，同时展望未来发展趋势和挑战。背景介绍目的和范围本

AI智能应用·2025-06-05 04:31

打卡第三十天：类的装饰器

辨别类与函数的方法类和函数在编程中具有不同的结构和用途，可以通过以下特征进行区分。定义方式函数通常使用def关键字定义，而类使用class关键

Shining_Jiang·2025-06-04 23:23

[蓝桥杯]穿越雷区

某坦克需要从A区到B区去（A，B区本身是安全区，没有正能量或负能量特征），怎样走才能路径最短？已知的地图是一个方阵，上面用字母标出了A，B区，其它区都标了正号或负号分别表示正负能量辐射区。

鑫鑫向栄·2025-06-04 22:20

vLLM vs Ollama

二、特征对比特征vLLMOIlama推理速度（InferenceSpeed）极快，采用分页注意力(PagedAttention)优化速度快，但受硬件限制内存效率（MemoryEff

iranw·2025-06-04 22:49

模型推理‌和‌模型训练的区别

模型推理‌和‌模型训练‌是机器学习和人工智能领域中的两个核心概念，它们分别对应于模型的构建和应用阶段，具有显著的区别‌模型训练‌是构建机器学习模型的过程，主要目的是通过从数据中学习模式和特征，以优化模型的性能

ly_cyz·2025-06-04 21:44

解锁C#机器学习的秘密——深入探讨数据预处理与特征工程

对于使用C#进行开发的工程师来说，掌握正确的数据预处理技术和特征工程技术是至关重要的。本文将带领读者深入了解C#中实现这些技术的具体方法，并提供详尽的代码示例来展示如何有效地提升模型性能。

墨夶·2025-06-04 20:34

Redis最佳实践——性能优化技巧之缓存预热与淘汰策略

Redis在电商应用中的缓存预热与淘汰策略优化一、缓存预热核心策略1.预热数据识别方法热点数据发现矩阵：维度数据特征发现方法历史访问频率日访问量>10万次分析Nginx日志，使用ELK统计时间敏感性秒杀商品

纪元A梦·2025-06-04 20:59

使用MATLAB和Simulink来设计并仿真一个智能家居基于机器视觉的安全监控系统

目录一、准备工作二、步骤详解第一步：创建Simulink模型第二步：构建图像采集模块第三步：实现图像预处理第四步：设计背景建模与差分第五步：实现特征提取与行为识别第六步：设计响应机制第七步：搭建用户界面

amy_mhd·2025-06-04 19:54

godwork_ AT 5.2 摄影测量空三数据处理软件。

1.平差技术，平差模块不依赖PATB、Bingo等国外技术2.采用特征匹配，对国内无人机数据具有很强的适应性，对测区大小、形状、重叠度没有严格限制，适用于大偏角影像、大高差地区。

软件逆向001·2025-06-04 19:24

java-springboot文件上传校验之只允许上传excel文件，且检查不能是脚本或者有害文件或可行性文件

四重验证机制：文件扩展名检查（.xlsx/.xls）MIME类型检查文件魔数验证（真实文件类型）可执行文件特征检测防御措施：使用try-with-resources确保流关闭限制文件大小防止DoS攻击使用

Java开发追求者·2025-06-04 19:22

Python实战笔记-常用知识点

实现基本的数据分析（SEMMA）S:Sample(收集数据)常用手段：问卷调查，数据库查询，实验室实验，仪器设备的记录E：Explore(数据探索)探索方向：离散变量的分布比例，连续变量的分布形态，数据的异常和缺失，特征选择

MMGNFT·2025-06-04 19:52

python第39天打卡

1.灰度图像作为图像数据，相较于结构化数据（表格数据）他的特点在于他每个样本的的形状并不是(特征数，)，而是(宽，高，通道数)#先继续之前的代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader

zdy1263574688·2025-06-04 17:05

【复杂网络分析与可视化】——通过CSV文件导入Gephi进行社交网络可视化

此外，Gephi还提供了一组布局算法，用于在可视化时自动调整网络结构的位置，以便更好地展示网络的特征。Gephi的可视化功能非常强大，可以将网络结构以图形方式呈现出来

Lingxw_w·2025-06-04 16:01

Camera相机人脸识别系列专题分析之十一：人脸特征检测FFD算法之低功耗libvega_face.so人脸属性(年龄，性别，肤色，微笑，种族等)检测流程详解

上一篇我们讲了：Camera相机人脸识别系列专题分析之十：人脸特征检测FFD算法之低功耗libvega_face.so人脸识别检测流程详解这一篇我们开始讲：Camera相机人脸识别系列专题分析之十一：人脸特征检测

一起搞IT吧·2025-06-04 16:29

使用MATLAB和Simulink来设计并仿真一个智能家居入侵检测系统

目录一、准备工作二、步骤详解第一步：创建Simulink模型第二步：构建图像采集模块第三步：实现图像预处理第四步：设计背景建模与差分第五步：实现特征提取与入侵检测第六步：设计响应机制第七步：搭建用户界面

amy_mhd·2025-06-04 14:45

Kafka消息队列

目录一：消息队列1.什么是消息队列2.消息队列的特征3.为什么需要消息队列二：Kafka基础与入门1.Kafka基本概念2.Kafka相关术语3.Kafka拓扑架构4.Topic与partition5.

后院那片海·2025-06-04 14:14

Java 入门基础篇15 - java构造方法以及认识新的关键字

如：对对象中的成员进行初始化值2.1构造方法的特征1、方法名与类名相同2、不声明返回值类型（与声明为void不同，不能有void）3、不能被static、final、synchronized、abstract

一条小仔仔·2025-06-04 13:32

智能推荐系统：协同过滤与深度学习结合

www.captainbed.cn/flu文章目录智能推荐系统：协同过滤与深度学习结合摘要引言技术原理对比1.协同过滤算法：基于相似性的推荐2.深度学习模型：基于语义理解的推荐混合推荐系统技术路径1.特征融合

layneyao·2025-06-04 12:31

从Demo到防御：揭秘Blob URI钓鱼攻击的原理与实战防御

绕过邮件网关：链接指向的中间页面托管在合法的服务上，HTML文件无恶意特征，可顺利通过传统安全扫描。2

·2025-06-04 11:37

深入理解 x86 汇编中的重复前缀：REP、REPZ/REPE、REPNZ/REPNE（进阶详解版）

一、重复前缀：串操作的“循环加速器”如果你写过汇编代码，一定遇到过需要重复处理大量数据的场景：复制1000字节的内存块比较两个长达200字符的字符串在缓冲区中搜索特定的特征值手动用loop指令编写循环？

南玖yy·2025-06-04 08:57

消融实验简介

消融实验（AblationStudy）是一种在科学研究、特别是在机器学习和深度学习领域中常用的实验设计方法，用于评估模型中不同组件或特征对整体性能的影响。

Komorebi_9999·2025-06-04 07:53

Redis最佳实践——购物车优化详解

Redis在电商购物车高并发读写场景下的优化实践一、购物车业务场景分析典型操作特征读/写比例≈8:2高峰QPS可达10万+单用户最大商品数500+操作类型：增删改查、全选/反选、数量修改技术挑战高并发下的数据一致性海量数据存储与快速访问实时价格计算与库存校验分布式环境下的会话管理二

纪元A梦·2025-06-04 07:22

页面输入数据与从数据库抽取数据二者执行逻辑有什么不同？

目录问题表述详细原理和逻辑1️⃣页面加载时抽取数据（比如显示表格数据）原理：触发流程图：常见特征：2️⃣页面提交数据保存（用户点击触发）原理：触发流程图：常见特征：✅对比问题表述提交数据保存：用户在页面上输入数据

Hy行者勇哥·2025-06-04 06:45

如何区分 UBUS 交互中的客户端和服务端角色？

以下是具体的区分方法：1.服务器端（Server）的特征服务器端是服务的提供者，负责：注册对象和方法：向UBUS总线声明可调用的服务。处理请求：接收客户端调用并返回响应。

迷茫菜鸡·2025-06-04 06:09

08_预处理与缩放

通常的做法是对特征进行调节，使数据表示更适合与这些算法。

白杆杆红伞伞·2025-06-04 05:03

09_降维、特征提取与流行学习

另外两种算法：非负矩阵分解（NMF）和t-SNE，前者通常用于特征提取，后者通常用于二维散点图的可视化。

白杆杆红伞伞·2025-06-04 05:03

IEEE 1588：电信网络的精确时间协议 (PTP)

IEEE1588：电信网络的精确时间协议IEEE1588PTP概述PTP协议特征同步类型IEEE1588PTP角色IEEE1588PTP的工作原理PTP设备类型PTP消息类型事件消息一般信息PTP时钟类规范

m0_74823705·2025-06-03 22:48

动手学深度学习笔记1

介绍定义：深度学习是一类基于人工神经网络的机器学习技术，通过构建具有多个层次的神经网络模型，让计算机自动从大量数据中学习特征和模式。

a3040218·2025-06-03 22:14

决策树-机器学习

一.决策树简介1.什么是决策树决策树是一种树形结构，树中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，每个叶子节点代表一种分类结果。

ma_ant·2025-06-03 20:35

辩证唯物主义精要

文章目录背景唯物论物质观意识观世界的物质统一性唯物辩证法联系与发展的总特征三大基本规律对立统一规律量变质变规律否定之否定规律认识论实践观认识的辩证过程真理观其他主要哲学流派唯心主义哲学主观唯心主义客观唯心主义存在主义

李小白杂货铺·2025-06-03 19:20

越权漏洞攻防：权限失控的致命陷阱

本质特征：

Cyyyy_g·2025-06-03 18:45

【R语言编程绘图-mlbench】

包含的主要数据集BostonHousing波士顿房价数据集，包含506条记录和14个特征，用于回归任务。目标变量为房屋中位数价格。

南瓜胖胖·2025-06-03 18:13

ResNet改进(48)：融合CoTAttention的ResNet模型

这个模型在标准ResNet34的基础上进行了创新性改进，通过引入注意力机制来增强特征提取能力。

点我头像干啥·2025-06-03 14:47

DAY41

DAY41简单CNN知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入

weixin_71046789·2025-06-03 11:24

DAY42打卡

它通过计算特征图的梯度来生成类激活映射（Class

weixin_71046789·2025-06-03 11:24

Anthropic 研究预测：2028 年 AI 大模型将全面自动化白领工作

一、预测依据：数据密集型工作的“可算法化”本质Douglas指出，白领工作（如编程、财务分析、市场调研等）的显著特征是高度依赖数字化数据与标准化流程，

AI生存日记·2025-06-03 10:20

C语言零基础完全学习指南（小白也能看懂）

C语言零基础完全学习指南一、C语言基础认知语言定位：面向过程的编译型语言，1972年由DennisRitchie开发核心特征：直接内存访问能力结构化编程高效率的机器码生成应用领域：操作系统开发（Linux

lumutong·2025-06-03 09:11

国科大模式识别部分总结资源介绍：助你掌握核心知识，提升学术能力

从绪论到特征提取与选择，再到监督学习和无监督学习算法，文档结构清晰，知识点详实，是期末复习和深入学习的理想选择。适合与课堂笔记和教材结合使用，帮助读者全面掌握模式识别的理论与应用。

强姣晴Keely·2025-06-03 08:35

python归一化互相关_Python中的三维归一化互相关

在您可以尝试使用SURF或SIFT算法在参考图像和未知图像中查找特征：defGetSurfPoints(image,mask)surfDetector=cv2.FeatureDetector_create

weixin_39867662·2025-06-03 08:33

python归一化互相关_python 特征工程归一化计算相关性矩阵

仙女山的仙女鹿·2025-06-03 08:32

深度学习模型中的“层”概念解析

在深度学习模型中，“层”通常是指模型中具有可学习参数或固定运算功能及构建神经网络的基本构建块，它包含可学习参数或固定计算操作，用于数据变换和特征提取。不同框架对"层"的定义略有差异，但核心原则相同。

浩瀚之水_csdn·2025-06-03 06:55

【C++】多态

2.4小试牛刀3.重载/重写/隐藏的对比4.纯虚函数和抽象类5.多态的原理5.1虚表5.2虚表指针5.3对比虚函数、虚表、虚表指针1.多态的概念多态（Polymorphism）是面向对象编程的三大基本特征

大白同学421·2025-06-03 06:53

QGIS实战系列（七）：项目案例篇——从零开始完成一个完整的 GIS 项目

项目背景假设我们要评估某区域的城市洪水风险，分析降雨缓冲区内的城市分布和地形特征。这是一个典型的GIS应用场景，涉及数据管理、空间分析和可视化。第一步：数据准备数据来源城市点：ne_5

无名架构师·2025-06-03 06:52

短视频平台差异视角下开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城小程序的适配性研究——以抖音与快手为例

摘要本文以抖音与快手两大短视频平台为研究对象，从用户群体、内容生态、推荐逻辑三维度分析其差异化特征，并探讨开源AI智能名片链动2+1模式与S2B2C商城小程序在平台适配中的创新价值。

说私域·2025-06-03 06:49

鸿蒙OS&UniApp声纹识别与语音验证：打造安全可靠的跨平台语音应用#三方框架 #Uniapp

技术背景声纹识别技术通过分析说话人的声音特征来进行身份验证，具有非接触、便捷、安全等优势。在UniApp跨平台开发中，我们需要考虑不同

淼学派对·2025-06-03 05:17

国家开放大学《计算机科学与技术》毕业论文的重要作用

示例：在开发“基于机器学习的智能推荐系统”时，需综合运用数据预处理、特征工

甘苦人生·2025-06-03 05:16

python学习打卡day21

vijaycc·2025-06-03 05:11

机器学习算法-k-means

K-means原理1.核心思想"物以类聚"——让相似特征的顾客自动聚成一类➡️通过计算距离，把数据划分

不会敲代码的灵长类·2025-06-03 04:06

机器学习 Day1

数据集结构：特征值+目标值正式定义：特征值与目标值特征值（Features）：描述数据的属性（通常是多列），用X表示。例如：房价预测中的面积、地段、房