DCT特征

一线双芯240W快充数据线USB TYPE-C接口eMarker芯片支持SOP通讯

产品特征:#符合PD3.2：支持SOP的通讯、集成收发器(BMCPHY)、同时支持结构化
2501_92672693·2025-07-03 19:00

数据仓库之星型模型

特征：主键：由多个外键组成，这些外键
james二次元·2025-07-03 19:59

基于人体骨架动作识别的神经信息处理技术（2 相关工作-2.4提高信号质量）

我们根据文献的功能将文献分为四类，包括1)数据集，2)提取空间特征，3)捕获时间模式，4)提高信号质量。对于每个组件，我们将其进一步分解为细分区域。
路由跳变·2025-07-03 18:21

学习笔记(28):随机噪声的原理、作用及代码实现详解

在机器学习中，随机噪声是指数据中无法用特征解释的随机波动，通常符合某种概率分布（如正态分布）。
宁儿数据安全·2025-07-03 17:14

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

在机器学习中，模型需要经历两个核心阶段：训练阶段：用训练集数据学习特征与目标值的映射关系（如线性回归的权重）。
宁儿数据安全·2025-07-03 17:42

零基础学土壤物理建模｜Hydrus2D、Hydrus3D实操教程+参数设置技巧

一、Hydrus简介发展历史HYDRUS2D/3D界面和功能介绍二、土壤物理基础知识1、土壤水流土壤物理性质土壤水的能量状态土壤水分特征曲线饱和土壤中的水流非饱和土壤中的水流Richards方程土壤水力学特性的缩放土壤水分入渗土壤水分蒸发滞后现象根系吸水水分胁迫和盐分胁迫双孔隙度
weixin_贾·2025-07-03 16:36

《dlib库中的聚类》算法详解：从原理到实践

特征分析：通过聚类结果发现数据潜在的结构。降维辅助：结合聚类结果进行特征选择或数据压缩。dlib支持的经典聚类算法包括K-Means和ChineseWhispers，适用于图像
A小庞·2025-07-03 16:34

点云从入门到精通技术详解100篇-基于二维激光雷达的隧道形貌三维重建（续）

数据精简的要求3.4.2经典精简算法分析3.5点云三维重建算法3.5.1曲面重建方式的分类3.5.2点云数据的三角剖分3.5.3Delaunay三角剖分算法3.5.4贪婪投影三角化算法3.5.5泊松曲面重建算法4特征保留优化的点云精简
格图素书·2025-07-03 16:33

利用Infoway API接入实时股票行情API的方法

其核心特征是存在时间
kk_stoper·2025-07-03 15:57

【学习】《算法图解》第十二章学习笔记：K近邻算法

本章不仅讲解了KNN的基本原理和实现方式，还探讨了特征提取、归一化等重要概念，为读者打开了机器学习的大门。本笔记将梳理KNN算法的核心思想、实现步骤以及应用场景。
·2025-07-03 13:01

Jenkins Pipeline共享库配置错误深度解析与修复实战

JenkinsPipeline共享库配置错误深度解析与修复实战一、共享库配置错误全景图谱1.1经典错误日志矩阵错误类型典型报错特征触发场景诊断关键点仓库克隆失败FailedtoclonerepositoryGit
喜欢编程就关注我·2025-07-03 09:17

软件测试【理论篇】02：什么是白盒测试

其核心是通过分析程序的源代码、逻辑路径、控制流等内部特征，设计测试用例以验证代码的正确性、完整性及可靠性。
·2025-07-03 07:03

深度学习学习经验——卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络卷积神经网络（CNN）1.卷积神经网络的基本组成2.卷积操作3.激活函数（ReLU）4.池化操作5.全连接层6.卷积神经网络的完整实现项目示例项目目标1.加载数据2.卷积层：图像的特征探测器
Linductor·2025-07-03 07:02

Python Day44

预训练的概念2.常见的分类预训练模型3.图像预训练模型的发展史4.预训练的策略5.预训练代码实战：resnet181.预训练的概念预训练（Pre-training）是指在大规模数据集上，先训练模型以学习通用的特征表示
别勉.·2025-07-03 07:57

基于大模型的地中海贫血全流程预测与治疗管理研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与目标1.3研究方法与数据来源二、地中海贫血概述2.1疾病定义与分类2.2病因与发病机制2.3流行病学特征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·2025-07-03 04:37

云原生 CAD 让制造业设计协同更便捷

云CAD的特征快速灵活部署云CAD的一大优势就是软件部署的灵活性。基于Web浏览器的SaaS化架构，使设计师无需经历冗长的软件安装与版本适配过程。云端统一维护机制确保所有
大腾智能·2025-07-03 03:02

树莓派实验——人脸识别

importnumpyasnp#导入numpy科学计算库importcv2#导入OpenCV函数库#装载人脸识别特征文件face_cascade=cv2.CascadeClassifier('/usr/
Rounie·2025-07-03 02:55

【如何衡量相机标定结果的精度】相机标定评价函数

它指的是在标定图像中检测到的特征点与通过相机参数投影得到的相应世界坐标点
王尼莫啊·2025-07-03 02:19

重构未来开发范式：如何引领 AIGS 时代的技术革命

JBoltAI的未来宣言：技术演进路径：从AIGC到AIGS的跃迁图谱技术代际核心特征JBoltAI实践成果行业价值AIGC1.0单点内容生成支持文本/代码/图像生成，提供智能客服对话模板效率提升30
小爱想睡懒觉·2025-07-03 02:17

深度学习流体力学【干货】

通过对大量数据的学习和分析，深度学习模型可以自动提取特征和模式，为流体科学中的复杂问题提供解决方案。然而，深度学习在流体科学中的应用还面临一些挑战，需要进一步研究和探索。
人工智能交叉前沿技术，·2025-07-03 01:15

[AI笔记]-LLM中的3种架构:Encoder-Only、Decoder-Only、Encoder-Decoder

一、概述架构描述特点案例Encoder-Only仅包含编码器部分这类模型主要专注输入数据中提取特征或上下文信息，通常不需要生成新内容、只需要理解输入的任务，如：分类(文本分类、情感分析等)、信息抽取、序列标注等
Micheal超·2025-07-02 23:29

3516cv610的aiisp效果

AIHDR）：比纯ISP的线性HDR更自然，减少鬼影；智能降噪（AINR）：在低照/夜间噪点压制更干净，纹理保留好；颜色还原：色彩更接近人眼感知，尤其在人脸区域处理更出色；AI自动曝光/白平衡：识别场景特征
张海森_168820·2025-07-02 22:19

【ISAQB大纲解读】软件密集型系统的三大分类

以下从三类系统的核心特征、典型场景及分类逻辑展开分析：一、软件密集型系统的定义与分类逻辑软件密集型系统指软件在系统功能实现中起决定性作用的系统，其分类本质上反映了不同场景下软件与硬件、业务需求的耦合方式
小马哥编程·2025-07-02 21:16

AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术

AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术关键词：跨模态检索、深度学习、多模态学习、特征提取、相似度计算、注意力机制、Transformer摘要：本文深入探讨了AI领域中基于深度学习的跨模态检索技术。
AI学长带你学AI·2025-07-02 18:20

Halcon 初步了解

Halcon的核心功能包括图像处理、特征提取与匹配、3D视觉、深度学习、条码识别、OCR识别以及视觉
科学的发展-只不过是读大自然写的代码·2025-07-02 13:42

Dimba: Transformer-Mamba Diffusion Models————3 Methodology

图解图片中的每个模块详解1.文本输入(Text)描述：输入的文本描述了一个具有具体特征的场景。功能：提供关于要生成图像的详细信息。
·2025-07-02 12:05

Python 爬虫实战：从图片网站抓取图片并进行特征提取（2025 最新版）

本文将详细介绍如何使用Python构建一个完整的爬虫系统，从图片网站抓取图像，并对其进行特征提取。我们将涵盖从网页分
Python爬虫项目·2025-07-02 10:16

C语言数据类型

数据类型1.1.定义何为类型，即类似事物共同特征。数据类型：类似数据的共同特征。例如：整数为整型类型，小数则为浮点型...丰富的数据类型能够让我们在C语言中描述好各种数据。
kim_puppy·2025-07-02 06:20

深度学习 vs 传统机器学习：哪个更适合你的项目？

关键词：深度学习、传统机器学习、特征工程、数据量、计算资源、项目选择、算法对比摘要：本文将用"炒菜"和"拼图"等生活案例，从核心原理、适用场景、资源需求等维度对比深度学习与传统机器学习。
AI大模型应用之禅·2025-07-02 03:32

LLM大语言模型学习笔记（1）

2.能力2.1涌现能力区分大语言模型（LLM）与以前的预训练语言模型（PLM）最显著的特征之一是它们的涌现能力。涌现能力是一种令人惊讶的能力，它在小型模型中不明显
Arixs666·2025-07-02 03:31

OGRGeometry和geos::Geometry之间的相互转换

但是OGR并没有对特征之间的空间关系计算提供原生支持。尤其是空间矢量之间的拓扑关系计算，其内部是采用的第三方库geos。所以有时候我们干脆直接使用geos进行矢量运算。
蒙山蒙水·2025-07-02 02:25

达梦dsc与mpp集群机制比较

达梦数据库现有2套分布式产品，即DMdsc共享存储集群以及DMmpp非共享存储集群DMdsc共享存储集群：该产品功能类似于oraclerac，具有高可用性和高伸缩性的特征，可提供横向扩展，实现超单一服务器的功能
wyllove97·2025-07-02 00:40

【Python学习】可视化图表-使用matplotlib绘制不同种类散点图

通过散点图，我们可以轻松地发现数据中的异常值、相关性以及其他隐藏的特征。Python的matplotlib库提供了丰富而灵活的功能，可以帮助我们绘制出各种类型的散点图，以满足不同的数据分析和展示需求。
西攻城狮北·2025-07-01 21:19

高通量多因子检测赋能胰腺癌生物标志物发现与临床转化

研究背景：胰腺癌作为恶性程度极高的消化系统肿瘤，其死亡率与发病率近乎持平的临床特征始终是医学领域的重大挑战。
LabEx·2025-07-01 21:47

FHQ无旋平衡树可持久化详解

他的关键特征如下：保留历史版本：每次
xwztdas·2025-07-01 20:11

.net实现内容推荐算法代码

其核心思想是通过分析用户的偏好和内容的特征，找出两者之
·2025-07-01 20:40

（Note）音频向量化表示

音频向量化表示经典语音特征（MFCC等）语音信号的传统特征提取方法包括MFCC（梅尔倒谱系数）、PLP等，用于描述语音的频谱包络信息。这些特征设计依据生理听觉模型，在ASR、情感识别等任务中长期有效。
·2025-07-01 20:10

ComfyUI IPAdapter 技术解析：图像特征融合与角色一致性控制实践

IPAdapter是ComfyUI中实现图像特征融合和角
迈火·2025-07-01 19:03

Python时域信号特征提取技术要点

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在机器学习领域，时域信号特征提取是数据预处理的关键环节，特别是对于时间序列数据。
路怜涯·2025-07-01 19:32

OpenCV让Python实现人脸特征点检测

OpenCV让Python实现人脸特征点检测关键词：OpenCV、Python、人脸检测、特征点定位、计算机视觉、Dlib、深度学习摘要：本文将深入探讨如何使用OpenCV和Python实现人脸特征点检测
Python编程之道·2025-07-01 18:30

2-感知机学习算法

输入x∈χx∈χ表示实例的特征向量，输出y∈Υy∈Υ表示实例的类别。则下面的函数f(x)=sign(w⋅x+
罗东琦·2025-07-01 16:07

感知机学习

基本概念：感知机是二类分类的线性分类模型，对应于特征空间中将实例划分为正负两类的分离超平面，属判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。
Collin_NLP·2025-07-01 15:34

机器学习，支持向量机svm和决策树xgboost介绍

以下是两者的主要区别和优劣势对比：1.核心思想与模型类型:SVM:核心思想:找到一个最优的超平面（在特征空间中），将不同类别的样本分隔开，并且使得该超平面到两类样本中最近的样本点（支持向量）的距离（间隔
suixinm·2025-07-01 15:32

创客匠人：不是用户眼瞎,是你卖课的方法不对 | 产品篇

定价的底层逻辑：价值认知的三重维度消费者对产品的价格判断，本质上由其价值认知决定，具体受三大因素影响：需求强度的刚性特征刚需产品往往具备天然的定价优势。如“双减”前的教育，父母对孩子教育的焦虑形
·2025-07-01 15:30

海外VPS性能调优：Linux系统内核参数优化与网络延迟治理实践

海外VPS性能调优：Linux系统内核参数优化与网络延迟治理实践一、海外VPS性能瓶颈的典型特征分析跨国网络环境下的
cpsvps·2025-07-01 14:27

十个服务器中毒的常见特征及其检测方法

以下是十种常见的服务器中毒特征及其检测方法。1.系统性能下降病毒常常占用大量的CPU和内存资源，导致服务器响应速度变慢。
群联云防护小杜·2025-07-01 14:26

深入理解 PyTorch 中的自动微分机制与 `.detach()` 用法全解析

发布时间：2025年6月26日本文摘要：本文将从零开始，系统性地讲解PyTorch中的计算图、反向传播、withtorch.no_grad()、.detach()等核心机制，结合实践场景如可视化中间层特征图
Accelemate·2025-07-01 13:49

深度学习之基于Pytorch卷积神经网络人民币面值识别

传统的面值识别方法，如基于模板匹配或特征工程的方法，在面对复杂多变的图像环境时，往往难以达到理想的识别效果。随着深度学习技术的兴起，特别是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwo
Q1744828575·2025-07-01 09:27

安全对抗相关技术和概念的总结和分析

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。行为对抗核心目标：规避基于行为检测的杀软和EDR（EndpointDetectionandRespons
frhdd·2025-07-01 06:43

面向对象--类与对象、封装、构造方法（OOP：面向对象编程）

三大特征——封装构造方法一、面向对象1.程序设计思想2.参照现实的某一类事物，将事物的属性特征、行为抽取出来描述成计算机程序的一种思想其包含了三大特征：封装、继承、多态二、类与对象类：类是指有一组属性特性
·2025-07-01 05:33
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他