LBP纹理特征第2页

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

深度学习（DL）在解决PAI中存在的技术限制（如硬件限制、生物特征信息缺乏等）方面的潜力。2.DL方法的原理介绍DL的子集：监督学习、无监督学习和强化学习。

superace7911·2025-02-25 15:50

数据分享：空气质量数据-杭州

气候特征：杭州属于亚热带季风气候，四季分明，雨量充沛。夏季高温多雨，冬季较为温和湿润。这种气候条件对空

张陈亚·2025-02-25 14:42

【多语言生态篇三】【DeepSeek×Go：高并发推理服务设计】

第一章：项目背景与选型考量1.1DeepSeek推理服务的业务挑战日均请求量突破1.2亿次（峰值QPS达38万）典型请求特征：50ms超时限制|10KB输入+2KB响应流量特征：工作日周期性波动（早10

再见孙悟空_·2025-02-25 14:11

即插即用的注意力机制21种

1、SEBlock(Squeeze-and-Excitation)功能：自适应学习通道权重，增强重要通道特征。出处：SENet#SEBlock(PyTorch)classSEBlock

@Mr_LiuYang·2025-02-25 14:40

快速辨别Vue版本的8个关键方法

全局API创建方式（最明显特征）//Vue3特征import{createApp}from'vue'constapp=createApp(App)app.mount('#app')//Vue2特征importVuefrom'vue'newVue

wujiada001·2025-02-25 13:33

RK3568平台（显示篇）显示系统基本概念

Frambebuffer驱动Frambebuffer驱动具有以下特征：直接控制显卡的帧缓冲区，提供基本的显卡输出功

嵌入式_笔记·2025-02-25 13:32

【PyTorch】torch.nn.Conv1d 类：一维卷积层（处理一维数据的卷积运算）

与二维卷积(Conv2d)和三维卷积(Conv3d)类似，Conv1d通过在输入数据的一个维度（通常是时间或空间）上滑动卷积核来提取特征。

彬彬侠·2025-02-25 13:00

知识库管理中台架构：数据资产激活与企业效率跃升

基于AI驱动的语义解析技术与分布式大数据处理框架，该架构实现了非结构化数据的多模态特征提取与知识图谱映射。

Baklib-企业帮助文档·2025-02-25 04:59

联邦学习优化驱动医疗诊断新突破

这一技术突破为医学影像识别、病理特征分析等场景提供了新的技术路径，特别是在肿瘤筛查领域，通过迁移学习实现跨病种知识迁移，配合超参数自动调优机制，可使模型在有限标注数据下达到95%以上的病灶识别准确率

智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

A10高效配置实战技巧

建议在实施配置前，通过A10的AXAPI接口提取现有系统日志，结合业务流量特征制定差异化的调优方案。文中提

智能计算研究中心·2025-02-25 03:55

A100核心加速：高效计算方案解析

建议技术团队在部署前，优先完成工作负载特征分析与集群拓扑规划。第三代TensorCore架构的突破性设计，不仅

智能计算研究中心·2025-02-25 03:25

逻辑回归分类python实例_Python逻辑回归原理及实际案例应用

总结正文在前面所介绍的线性回归,岭回归和Lasso回归这三种回归模型中,其输出变量均为连续型,比如常见的线性回归模型为:其写成矩阵形式为:现在这里的输出为连续型变量,但是实际中会有'输出为离散型变量'这样的需求,比如给定特征预测是否离职

Zcc四月·2025-02-25 01:40

Python的PyTorch+CNN深度学习技术在人脸识别项目中的应用

人脸识别技术是一种基于人脸特征进行身份识别的生物识别技术，其核心原理包括人脸检测、人脸对齐、特征提取、特征匹配、身份识别。一、应用场景安防：门禁、监控。金融：刷脸支付、身份验证。社交：自动标注、美颜。

mosquito_lover1·2025-02-25 01:07

PYTHON机器学习小项目教程：预测鸢尾花种类

我们将使用经典的鸢尾花数据集来构建一个分类模型，该数据集包含150个样本，每个样本有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。

jackispy·2025-02-25 01:36

类与对象的总结

类与对象的概念：类：分析一些事物所具有的共同的属性、功能、特征等，都可以将他们看做一个类。类别用class表示。对象：从概念上讲：对象是现实中具体存在的事物。从程序上讲：对象是一份数据储存在内存中。

清梚不喝粥·2025-02-24 23:26

Topaz Photo AI 人工智能图像处理降噪

核心功能在于其智能降噪与细节增强能力，能够自动识别并去除照片中的噪点，同时保留并增强图像的细节和纹理，使照片更加清晰、细腻。

甜于酸·2025-02-24 23:54

基于Python开发的使用多个单视图特征融合的基于图卷积网络（GCN）的肺结节检测系统的示例

以下是一个基于Python开发的使用多个单视图特征融合的基于图卷积网络（GCN）的肺结节检测系统的示例。我们将使用PyTorch和torch_geometric库来实现图卷积网络，并模拟数据进行演示。

go5463158465·2025-02-24 20:06

巴西动态IP池：Free Fire多开账号的“零延迟”生存法则

技术复盘发现两大致命伤：IP轨迹暴露机器人特征：所有账号每天固定时段登录，且IP切

·2025-02-24 19:43

OpenCV每日函数图像过滤模块 (3) boxFilter函数

一、概述使用箱形滤镜模糊图像，该函数使用内核平滑图像：其中非归一化箱形滤波器可用于计算每个像素邻域上的各种积分特征，例如图像导数的协方差矩阵（用于密集光流算法等）。

坐望云起·2025-02-24 17:15

python绘图之二维核密度图

通过平滑的密度曲线，可以观察数据的集中趋势、离散程度以及是否存在多峰等特征。

pianmian1·2025-02-24 14:21

java 面向对象编程 (OOP)之封装的概念

一、封装的定义(EncapsulationDefinition)封装是面向对象编程的四大基本特征之一（另外三个是继承、多态和抽象）。

冰糖心书房·2025-02-24 14:20

Redis集群：Sentinel哨兵模式讲解

Sentinel具有以下特征:丰富的应用场景：Sentinel承接了阿里巴巴近10年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流

太阳打伞·2025-02-24 14:49

RAG驱动的健康信息检索，三阶段破解健康谣言

核心发现或论点是什么3.How3.1前人研究的局限性3.2你的创新方法/视角3.3关键数据支持3.4可能的反驳及应对4.HowGood：研究的理论贡献和实践意义解法拆解一、总体解法的拆解逻辑二、逐层拆解：子解法与特征的对应关系

Debroon·2025-02-24 11:57

点云从入门到精通技术详解100篇-基于多线激光雷达的点云数据处理与导航（续）

目录三维点云建图与定位算法研究§3.1激光SLAM技术§3.2基于特征的建图算法§3.2.1三维点云建图算法简述§3.2.3LeGO-LOAM建图算法§3.3基于点云配准的定位算法§3.3.1点云配准§

格图素书·2025-02-24 10:54

什么AGI

与当前大量应用的、针对特定任务设计的狭义人工智能（如专注于图像识别的人脸识别系统、专注于语言翻译的翻译软件等）不同，AGI具备以下显著特征：自适应学习能力：能从各种经验中学习新知识，并迅速适应全新的环境与任务

MonkeyKing.sun·2025-02-24 06:21

《数据仓库与数据挖掘》自测

试卷一一、选择题（每题2分，共20分）1.数据仓库的主要特征不包括以下哪一项？

破坏神在行动·2025-02-24 05:48

金融大模型应用的机遇与挑战

大模型本质特征大模型通常指大语言模型（LargeLanguageModel，LLM），是基于深度学习算法的自然语言处理技术，是通用大模型。

Python程序员罗宾·2025-02-24 03:34

基于深度学习的股票短期趋势预测模型设计与实现【附代码】

同时，我们还挖掘了多个可能影响股票价格走势的因子，如成交量、市盈率、市净率等，并将这些因子作为特征加入到数据集中。通过特征工程，我们进一步扩展了数据集，提高了模型的输入质量。

算法与数据·2025-02-24 01:22

利用python实现小提琴图的代码

sns.load_dataset("iris")#设置绘图风格，可选，这里使用默认风格#sns.set_style("whitegrid")#绘制小提琴图，以'species'为分类依据，绘制'sepal_length'特征的小提琴图

python游乐园·2025-02-24 01:51

python绘图之密集散点图

密集散点图主要目的是生成一个可视化图表，展示insurance数据集中bmi（身体质量指数）和charges（医疗费用）之间的关系，并通过不同的维度对数据进行分组和区分，以便更清晰地观察数据的分布和特征

pianmian1·2025-02-24 01:19

组播通信的特点

组播具有以下主要特征：###1.**一对多通信**-组播支持一个发送者向多个接收者发送数据，适用于需要同时向多个目标传输相同数据的场景，如视频会议、在线直播等。###2.

Carrot_ly·2025-02-24 01:46

Leetcode基础算法-贪心算法

文章目录贪心算法简介1贪心算法的定义例子：找零问题2贪心算法的特征3贪心算法正确性的证明4贪心算法三步走5举个栗子一位家长为孩子们分发饼干的问题示例解题思路贪心算法三步走的方法代码实现复杂度分析[1710

machenme·2025-02-23 22:01

vivado实现FFT和IFFT信号处理

有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外在频谱分析方面，FFT可以将一个信号的频谱提取出来。

寒听雪落·2025-02-23 21:23

地平线 3D 目标检测 bev_sparse 参考算法 - V2.0

目前更加主流的感知架构则是选择在特征层面进行多摄像头融合。

·2025-02-23 20:38

鸿蒙OpenHarmony【部件编译构建规范】子系统

前言目的编译构建是部件化设计落地的切入点，一个优秀的部件在编译态应该具备可维护、可移植、低耦合的特征。

羊村你嘻哥·2025-02-23 19:40

AI人工智能常见的专业术语

learningalgorithm），从数据中产生模型的方法数据集（dataset）：一组记录的集合示例（instance）：对于某个对象的描述样本（sample）：也叫示例属性（attribute）：对象的某方面表现或特征特征

奇华智能·2025-02-23 19:10

实战：用Spring Boot构建电商系统中的API接口

如今的电子商务网站数量达到数百亿，这些网站都具有大规模的用户群体、丰富的内容、高频的交易、海量数据等特征。电商行业近几年有了很多变革，比如大数据分析、物流管理、供应链管理、订单评价、信用卡支付等等。

AI天才研究院·2025-02-23 18:00

(一)基于车险案例的多模型预测评估、箱线图绘制

一、案例引入(一)问题提出回访问卷是一种常用的、用于评估客户质量的手段，基于回访问卷所得数据，我们一定程度上能够推断具有什么样特征的用户可能更具有产品依赖性。

renshixinghuo·2025-02-23 18:59

Python+Spark地铁客流数据分析与预测系统地铁大数据地铁流量预测

本系统基于大数据设计并实现成都地铁客流量分析系统，使用网络爬虫爬取并收集成都地铁客流量数据，运用机器学习和时间序列分析等方法，对客流量数据进行预处理和特征选择，构建客流量预测模型，利用历史数据对模型进行训练和优化

qq_79856539·2025-02-23 16:16

【机器学习与数据挖掘实战】案例14：基于随机森林分类器的汽车公司客户细分预测

它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。

Francek Chen·2025-02-23 16:11

银行业务建模之三级模型

三级模型体现了流程模型价值驱动的特征。每个活动代表一段业务流程，具有明确的业务目的。三级模型体现了流程模型企业级的特征。每个活动代表着为外部客户或利益相关方等创造的价值。

fajianchen·2025-02-23 14:31

2025年Java高级工程师面试题精选：30道高频问题深度解析

一、Java基础1.Java面向对象的三大特征是什么？如何应用？答案：封装：隐藏对象的属性和实现细节，仅对外提供公共访问方式。继承：子类继承父类的属性和

emmm形成中·2025-02-23 13:52

【漫话机器学习系列】101.特征选择法之Lasso（Lasso For Feature Selection）

Lasso特征选择法详解1.Lasso回归简介Lasso（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator，最小绝对收缩和选择算子）是一种基于L1范数正则化的线性回归方法

IT古董·2025-02-23 12:46

边缘计算与联邦学习驱动医疗影像特征工程优化

内容概要随着医疗影像数据规模的指数级增长与多模态成像技术的普及，传统集中式特征工程方法面临数据孤岛、隐私泄露及计算效率等多重挑战。

智能计算研究中心·2025-02-23 11:40

【机器学习算法选型：分类与回归】常见分类算法介绍

1.逻辑回归（LogisticRegression）介绍逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的线性模型，其目标是根据输入特征预测

云博士的AI课堂·2025-02-23 11:37

46-3 护网溯源 - 溯源报告编写

3.样本分析进行手工分析，详细描述样本的特征和行为，包括恶意代码的功能、传播方式、对系

技术探索·2025-02-23 10:02

线性代数导引：实系数和复系数不可约多项式

而研究多项式的可约性,尤其是实系数和复系数多项式的不可约性,对于理解多项式的本质特征具有重要意义。1.2研究现状目前对于实系数和复系数多项式的

AI天才研究院·2025-02-23 10:30

中医脉象数字化应用

一、什么是中医脉象中医脉象是中医诊断学的重要组成部分，是指医生用手指触按患者手腕部的寸口脉，根据脉搏的形象、动态等特征所感知到的各种脉象表现。

deepdata_cn·2025-02-23 09:54

构建多维度用户特征矩阵，开发基于Flink CEP的高风险用户识别模型

基于FlinkSQLCEP构建多维度用户特征矩阵与高风险用户识别模型，需结合实时特征计算、动态规则管理和复杂事件检测能力。

千叶真尹·2025-02-23 08:12

消融实验（Ablation Study）：模型优化的关键分析方法

通过逐步移除模型的某些模块/特征

烟锁池塘柳0·2025-02-23 07:41

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