MATLAB光谱特征波长提取第16页

基于BMO磁性细菌优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序1.程序功能描述无线传感器网络（WirelessSensorNetwork,WSN）由大量分布式传感器节点组成，用于监测物理或环境状况。节点部署是WSN的关键问题，合理的部署可以提高网络的覆盖范围、连通性和能量效率。磁性细菌是一类能够感知地球磁场并沿磁场方向游动的微生物。在BMO算法中，模拟磁性细菌的这种趋磁

软件算法开发·2025-03-10 12:25

基于文本特征的微博谣言检测

本文将介绍如何基于文本特征，使用深度学习模型（如LSTM、CNN）和传统机器学习模型（如SVM）来实现微博谣言检测，并对这些模型的性能进行比较。

机器懒得学习·2025-03-10 11:24

R语言对高频交易订单流进行建模分析 4

--订单流模型拟合1.1实验知识点指数核hawkes过程拟合正反馈强度分析订单量影响分析1.2实验环境R3.4.1Rstudio二、订单流模型拟合在上节中我们对订单流数据做了一些统计分析，对交易的一些特征有了一些粗浅的理解

oxuzhenyi·2025-03-10 11:54

基于机器学习的恶意软件检测系统的详细设计与实现

我们将实现一个通过机器学习模型分析恶意软件特征来检测文件是否为恶意软件的系统。总体思路数据准备：选择现有的恶意软件数据集（如Kaggle的恶意软件数据集）或构造模拟数据集。

源码空间站11·2025-03-10 11:22

MATLAB控制函数测试要点剖析

一、功能准确性检验基础功能核验针对常用控制函数，像用于传递函数建模的tf、构建状态空间模型的ss，以及开展阶跃响应分析的step等，必须确认其能精准执行基础操作。以tf函数为例，在输入分子与分母系数后，理应生成准确无误的传递函数模型；而运用step函数时，则应能够精准计算并绘制出系统的阶跃响应曲线，如实反映系统对阶跃输入的动态响应过程。复杂功能测试对于高级控制函数，例如线性二次调节器lqr、模型预

蚂蚁质量·2025-03-10 11:52

交易员必懂的“货币性格学”：如何给你的策略选对交易品种？

在市场中，每个货币对都有其独特的“性格”——波动规律、驱动因素和风险特征。就像人类性格决定行为模式一样，理解货币对的“性格”是制定差异化策略的关键。

EagleTrader·2025-03-10 11:20

基于深度学习的恶意软件检测系统：设计与实现

传统的恶意软件检测方法（如特征码匹配、行为分析等）在面对新型恶意软件变种时往往力不从心。近年来，深度学习技术在模式识别和分类任务中取得了显著成效，为恶意软件检测领域带来了新的机遇。

机器懒得学习·2025-03-10 11:49

多宠识别：基于计算机视觉的智能宠物管理系统架构解析

一、行业痛点与技术方案演进在多宠家庭场景中，传统方案面临三大技术瓶颈：1.生物特征混淆：同品种/毛色宠物识别准确率低于65%2.动态场景适应：进食/奔跑状态下的误检率达30%+3.数据孤岛问题：离线设备无法实现持续学习优化快瞳科技采用

深圳市快瞳科技有限公司·2025-03-10 11:49

在MATLAB环境中，对矩阵拼接（Matrix Concatenation）的测试

在MATLAB环境中，对矩阵拼接（MatrixConcatenation）的正确性与鲁棒性开展测试时，需要依据不同的拼接场景精心设计测试用例，全面验证矩阵维度、数据顺序、边界条件以及异常处理等关键方面。

蚂蚁质量·2025-03-10 11:18

软件架构--架构模式、特征

1、概述1.1定义软件架构软件架构包含系统的结构，系统必须支持的架构特征、架构决策以及设计原则。系统的结构，是指实现该系统的一种或多种风格（比如微服务、分层和微内核等）。

软件不硬·2025-03-10 10:44

AF3 squeeze_features函数解读

AlphaFold3data_transforms模块的squeeze_features函数的作用去除蛋白质特征张量中不必要的单维度（singletondimensions）和重复维度，以使其适配AlphaFold3

qq_27390023·2025-03-10 10:43

Java基础系列：深入解析抽象类、接口与Lambda表达式及避坑指南

目录一、抽象类：半成品的艺术1.核心特征解析2.典型应用场景3.三大经典陷阱陷阱1：尝试实例化抽象类陷阱2：未实现全部抽象方法陷阱3：构造方法调用可覆盖方法二、接口：行为契约的进化1.接口的现代形态（Java8

JouJz·2025-03-10 09:39

物联网核心技术M2M的构成、基本特征和应用类别

现阶段，许多公司都在引进新的面向客户的相关产品和服务以改善现有的产品，增加收益并且创造新的收益机会。根据跨国通讯公司沃达丰的M2M晴雨表数据，在已经应用M2M技术的企业中，有66%声称他们的战略侧重于外部利益相关者，M2M的趋势已经显而易见。全球已经有超过四分之一的企业在应用M2M技术，随着M2M技术越来越普遍，越来越多的企业意识到M2M技术的无限可能性：不仅能使企业内部业务流程自动化，还能够驱动

一抹斜阳尽余辉·2025-03-10 08:29

支持向量机——SVM

支持向量机支持向量机是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中的最大间隔的线性分类器，其学习的优化目标便是间隔最大化，因此，支持向量机本身可以转换一个凸二次规划求解问题。

big_matster·2025-03-10 06:42

Linux(Centos 7.6)命令详解：unzip

1.命令作用unzip用于在一个ZIP存档压缩文件中进行陈列/检测/提取文件(list,testandextractcompressedfilesinaZIParchive)；unzip命令是Linux

豆是浪个·2025-03-10 06:10

Linux(Centos 7.6)命令详解：zip

packageandcompress(archive)files)；该程序用于打包一组文件进行分发；存档文件；通过临时压缩未使用的文件或目录来节省磁盘空间；且压缩文件可以在Linux、Windows和macOS中轻松提取

豆是浪个·2025-03-10 05:37

面试被问 SQL 注入一脸懵？一文读懂 SQL 注入攻防全攻略

目录SQL注入概述定义与原理常见类型攻击技术指标注入点识别绕过防御机制数据提取方法防范措施参数化查询输入验证与过滤最小权限原则检测与监控漏洞扫描实时监控SQL注入概述定义与原理SQL注入是一种极具破坏力的网络攻击技术

大模型大数据攻城狮·2025-03-10 04:58

Java开发中的vo，dto，po

特点：包含的数据是从其他对象（通常是PO）中提取出来的。仅用于传输，不包含业务逻辑。可能对数据进行一定的裁剪或合并，以适应不同的传输需求。

KNeeg_·2025-03-10 04:26

(即插即用模块-特征处理部分) 三十、(2024) BFAM & CBM & DFEM 特征聚合+特征提取+边界感知

文章目录1、BitemporalFeatureAggregationModule2、ChangeBoundary-AwareModule3、DeepFeatureExtractionModule4、代码实现paper：B2CNet:AProgressiveChangeBoundary-to-CenterRefinementNetworkforMultitemporalRemoteSensingIm

御宇w·2025-03-10 03:22

【人工智能基础】生成模型：让数据“无中生有”的神奇魔法

这些算法基于手工设计的特征进行图像构建，然而，

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-10 03:49

二维码识别OCR接口：开启高效信息提取的新篇章

而二维码识别OCR接口的出现，更是为企业和开发者提供了一种快速、准确地提取信息的解决方案。技术原理：图像识别与数据解析的完美结合二维码识别OCR接口的核心在于其独特的技术架构。

安静的小员·2025-03-10 03:49

基于Python的微博舆情分析与可视化系统【附源码】

基于Python的微博舆情分析与可视化系统摘要研究背景及意义一、数据流程总体架构二、详细处理流程与代码实现1.数据采集模块2.数据清洗与预处理3.情感分析与特征工程4.舆情分析模型5.可视化呈现三、性能优化要点摘要基于

AI博士小张·2025-03-10 01:31

测试中，哪些地方可以有效的利用deepseek

**测试点自动提取**`

海姐软件测试·2025-03-10 00:29

元数据存储与网络日志详解（小白版）

元数据存储与网络日志详解（小白版）一、元数据存储：网络的「快递单管理系统」1.1核心概念元数据是描述数据特征的==‌结构化标签‌==，类似于：快递单（记录包裹重量、发件人，但‌‌不含包裹内的物品‌‌）‌

漠月瑾-西安·2025-03-10 00:58

正则表达式捕获组详解：从入门到掌握

关键特性‌提取子内容‌：从完整匹配中分离出特定部分‌索引编号‌：从左到右按(出现的顺序分配编号（从1开始）‌复用匹配‌：可在同个正则表达式中反向引用2.基础语法与示例2.1简单捕获组cons

漠月瑾-西安·2025-03-10 00:58

C++类和对象：匿名对象及连续构造拷贝编译器的优化

3.匿名对象核心特性总结1.本质特征2.典型应用场景3.与有名对象对比连续构造和拷贝时编译器的优化1️⃣何时会发生连续构造和拷贝？2️⃣编译器的优化技术：拷贝省略（CopyElision

有梦想的电信狗·2025-03-09 22:08

Mistral 发布 Mistral OCR，号称「世界上最好的 OCR 模型」

Mistral发布的MistralOCR号称“世界上最好的OCR模型”，以下是对它的详细介绍：产品概述MistralOCR是一种光学字符识别API，以图像和PDF作为输入，可从有序交错的文本和图像中提取内容

自不量力的A同学·2025-03-09 22:06

机器学习篇——决策树基础

它通过树状结构表示决策过程，每个内部节点代表一个特征测试，每个分支代表一个可能的测试结果，而每个叶节点则代表一个类别或回归值。本文将详细介绍决策树的原理、构建过程、优缺点以及实际应用。

巷955·2025-03-09 21:30

[网络安全提高篇] 一二八.恶意软件分析之利用MS Defender实现恶意样本家族批量标注（含学术探讨）

享受过程，一起加油~前文介绍了IDAPython配置过程和基础用法，然后尝试提取恶意软件

Eastmount·2025-03-09 20:52

GEE python——通过 Dask 数据框访问 Google Earth Engine 特征集合（矢量集合）

目录简介使用方法PIP安装方法通过conda安装初始化和授权案例在编写代码之前，请安装开发依赖项（克隆版本库后）：简介通过Dask数据框访问GoogleEarthEngine特征集合使用方法PIP安装方法

此星光明·2025-03-09 19:16

（ECCV2018）CBAM改进思路

论文链接：https://arxiv.org/abs/1807.06521论文题目：CBAM:ConvolutionalBlockAttentionModule会议：ECCV2018论文方法利用特征的通道间关系生成了一个通道注意图

这张生成的图像能检测吗·2025-03-09 19:12

基于CNN-BIGRU-Attention模型的功率预测（模型详解及代码复现）

这种混合模型旨在充分利用CNN的局部特征提取能力、BiGRU的长序列处理能力以及Attention机制的关键特征突出能力，从而提高功率预测的准确性和可靠性。

清风AI·2025-03-09 18:59

『大模型笔记』强烈推荐OpenAI官方：推理模型最佳实践！

文章目录一.OpenAI官方：推理模型最佳实践推理模型vs.GPT模型选择指南二.何时使用我们的推理模型1.处理模糊不清的任务2.从海量信息中精准提取关键信息3.在海量数据集中发现关系和细微差别4.多步骤自主规划

AI大模型前沿研究·2025-03-09 18:56

使用MATLAB保存视频每一帧的图像

clear;clc;%chooseavideofile[filename,pathname]=uigetfile('*.mp4','chooseavideofile','video.mp4','Multiselect','off');%选择名称为video.mp4的视频获取文件名称和存储路径fprintf('filename=%s\npathname=%s\n\n',filename,pathna

水深00安东尼·2025-03-09 16:40

电机的声音数据进行AI分析

以下是一些适合处理这种类型数据的人工智能模型和方法：1.特征工程+传统机器学习模型在直接应用深度学习之前，通常首先会进行特征提取。

鹿屿二向箔·2025-03-09 15:06

大规模语言模型构建流程

2.预训练语言模型受到计算机视觉领域采用ImageNet对模型进行一次预训练，使得模型可以通过海量图像充分学习如何提取特征，然后再根据任务目标进行模型精调的预训练范式影响，自然语言处理

人工智能技术笔记·2025-03-09 15:34

去水印免费神器，分享给大家

一、核心功能‌无水印资源提取‌通过粘贴第三方平台链接，可快速提取无水印视频或图集资源，支持直接下载‌。‌多平台兼容性‌适配主流短视频平台链接，覆

zhslhm·2025-03-09 14:00

快速掌握EasyOCR应用实战指南

EasyOCR核心组件解析1.特征提取（FeatureExtraction）技术模型：ResNet（残差网络）、VGG功能：将输入图像转换

梦想画家·2025-03-09 14:27

【自然语言处理-NLP】情感分析与主题建模

以下内容详细剖析了NLP中情感分析（SentimentAnalysis）和主题建模（TopicModeling）的技术与方法，分别展示如何从文本中提取情感倾向和潜在主题，并提供示例代码和讲解，可在Python

云博士的AI课堂·2025-03-09 13:18

DeepSeek 医疗大模型微调实战讨论版（第一部分）

这种架构使得DeepSeek在处理大规模医疗数据时，能够更加高效地提取关键信息，为医疗决策提供有力支持。例如，在分析海量的医学影像数据时，De

Allen_LVyingbo·2025-03-09 12:45

4.2 Hugging Face狂揽40亿背后的开源变现密码：GitHub明星项目的黄金投资法则

明星开源项目的商业化路径呈现明显特征：

少林码僧·2025-03-09 12:45

微博舆情分析：使用Python进行深度解析

目录一、准备工作二、基础理论知识三、步骤详解数据预处理情感分析关键词提取四、案例分享数据爬取数据分析五、优化六、结论在当今信息爆炸的时代，社交媒体平台如微博已成为公众表达意见和情感的重要渠道。

傻啦嘿哟·2025-03-09 12:13

2020年精排模型调研

Marcus-Bao·2025-03-09 11:06

6miu盘搜的使用方法

点击分享链接,输入提取码(如有),即可打开网盘页面并下载文件。二、高级搜索技巧

亿欧科技·2025-03-09 11:03

python搭建NPL模型的详细步骤和代码

目录**一、环境准备****二、数据准备****三、文本预处理****1.清理文本****四、特征工程****1.TF-IDF****2.Word2Vec****五、搭建NLP模型****1.逻辑回归*

百锦再@新空间代码工作室·2025-03-09 11:33

OpenCV基础：用Python生成一幅黑白图像

Python代码下面的程序通过OpenCV、numpy两个库实现构造矩阵，修改特征

superdont·2025-03-09 10:58

DNS隧道检测的原理

DNS隧道检测的核心原理是通过分析DNS流量中的异常特征，识别出隐藏在正常DNS协议中的非授权数据传输。

嗨起飞了·2025-03-09 09:18

golang深度学习-性能分析

性能分析Go语言原生支持在运行时保留重要的特征指标和状态，有许多工具可以分析甚至可视化程序运行的状态和过程。

老狼伙计·2025-03-09 08:26

java中有了ArrayList为什么还有LinkedList

这两种集合类都属于Java集合框架的一部分，但它们在设计和实现上有显著的不同，这导致了它们在性能特征和使用场景上的差异。

不如打代码KK·2025-03-09 08:25

HttpServer模块 --- 封装TcpServer支持Http协议

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我没有空军·2025-03-09 07:24

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