QUERY特征第5页

求是网：“内卷式”竞争的突出表现和主要危害有哪些？

概括其一般特征，是指经济主体为了维持市场地位或争夺有限市场，不断投入大量精力和资源，却没有带来整体收益增长的

加百力·2025-07-12 19:40

【前端】jQuery数组合并去重方法总结

·2025-07-12 18:33

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（Advanced RAG[1]）基于历史对话重新生成Query？

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）基于历史对话重新生成Query？

985小水博一枚呀·2025-07-12 16:20

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（Advanced RAG[1]）其他Query优化相关策略？

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）其他Query优化相关策略？

985小水博一枚呀·2025-07-12 16:20

【证明】对极几何：本质矩阵内在性质

--这是目录--1.本质矩阵内在性质表述2.预备知识2.1线性代数基础2.1.1奇异值与特征值的关系2.1.2矩阵加减单位阵后特征值的变化2.2引理：一个常用的矩阵变换3.证明1.本质矩阵内在性质表述

Powerful_QI·2025-07-12 15:17

ModBus总线协议

2.核心特征特征项内容通信结构主从式（Master/Slave）通信

小仇学长·2025-07-12 12:53

Ollama平台里最流行的embedding模型： nomic-embed-text 模型介绍和实践

nomic-embed-text模型介绍nomic-embed-text是一个基于SentenceTransformers库的句子嵌入模型，专门用于特征提取和句子相似度计算。

skywalk8163·2025-07-12 10:39

前端面试题——手写实现 ajax

ajax来实现页面的无刷新请求数据，这样就能在保证良好用户体验的同时，将更多的内容展示给用户ajax在我们的开发工作中已经司空见惯，几乎所有我们频繁使用的库和框架都提供了经过完善封装后的ajax方法，如jQuery

阿水爱踢中锋·2025-07-12 09:59

Elasticsearch混合搜索深度解析（下）：执行机制与完整流程

深入源码分析1.SubSearch的执行机制1.1KnnScoreDocQueryBuilder的实现KNN结果被转换为KnnScoreDocQueryBuilder，这个类负责在查询阶段重新执行KNN

GeminiJM·2025-07-12 09:59

微软语音合成标记语言SSML文档结构和事件（详细文档和实例）

说明：MicrosoftAzure中国技术文档网站，请访问https://docs.azure.cn包含输入文本的语音合成标记语言(SSML)确定了文本转语音输出的结构、内容和其他特征。

阿酷tony·2025-07-12 08:56

2025年UDP洪水攻击防护实战全解析：从T级流量清洗到AI智能防御

一、2025年UDP洪水攻击的新特征AI驱动的自适应攻击攻击者利用生成式AI动态调整UDP报文特征（如载荷内容、发送频率），攻击流量与正常业务流量差异率低至0.5%，传统指纹过滤规则失效。

上海云盾商务经理杨杨·2025-07-12 08:24

MyBatis-Plus 条件构造器详解（QueryWrapper/LambdaQueryWrapper/UpdateWrapper/LambdaUpdateWrapper）

以下是四类核心构造器的详细说明和示例：一、QueryWrapper（普通条件构造器）用途：构建SELECT查询条件特点：使用字符串指定字段名适用场景：字段名简单、无复杂嵌套的场景//示例：查询年龄大于25

野犬寒鸦·2025-07-12 07:44

MyBatis-Plus的LambdaQuery用法

核心概括：LambdaQueryWrapper本质上是一个条件包装器（与wrapper类似），而Mapper方法（如selectList）负责补充完整的SQL结构在Java后端开发中（特别是使用MyBatis-Plus

·2025-07-12 07:44

FPS手游逆向分析--------矩阵的精确定位

2.1精确定位矩阵通过上述步骤我们找到了矩阵，但矩阵确会在每次打开游戏后由于内存的分配而重新加载，如何实现自动寻找矩阵便是我们要考虑的问题2.1.1通过特征码定位矩阵所谓特征码就是总出现在变动值附近的不变动的值与上文的通用特征码不同定位矩阵的特征码在不同的游戏中是不一样的矩阵

柠檬味的榴莲·2025-07-12 07:43

【机器学习笔记Ⅰ】9 特征缩放

特征缩放（FeatureScaling）详解特征缩放是机器学习数据预处理的关键步骤，旨在将不同特征的数值范围统一到相近的尺度，从而加速模型训练、提升性能并避免某些特征主导模型。1.为什么需要特征缩放？

巴伦是只猫·2025-07-12 05:30

7.11JS项目：倒计时页面跳转+评论发布

调用跳转函数跳转函数：(1)获取时间戳，(2)延时函数实现跳转，(3)间歇函数显示剩余时间——参考倒计时html框架前往百度接下来是JS部分，获取按钮与显示文本对象，添加事件监听constdiv=document.querySelector

椒盐螺丝钉·2025-07-12 02:11

每日MySQL之024：FLUSH TABLES

另外，FLUSHTABLES命令执行前会隐式地发出commit命令，常见语法如下：•FLUSHTABLES关闭所有的表，包括正在使用的表，并且会flushquerycache。

匿_名_用_户·2025-07-12 01:09

YOLOv11 技术详解：架构优化与性能提升

C3K2块使用不同的核大小（例如3x3或5x5）和通道分离策略来优化更复杂特征的提取。这

代码老y·2025-07-12 01:07

Python OpenCV教程从入门到精通的全面指南【文末送书】

.安装OpenCV2.基本操作2.1读取和显示图像2.2图像基本操作3.图像处理3.1图像转换3.2图像阈值处理3.3图像平滑4.边缘检测和轮廓4.1Canny边缘检测4.2轮廓检测5.高级操作5.1特征检测

一键难忘·2025-07-12 00:01

CNN 猫狗识别：从理论到实战的深度解析

在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）凭借其强大的特征提取和模式识别能力，成为图像分类任务的主流技术。

爱熬夜的小古·2025-07-12 00:29

OpenCV入门到精通：从基础到实战的全面指南

文章首先介绍了OpenCV的基本概念和安装方法，然后深入讲解了图像处理基础、特征检测与匹配、视频处理与分析等核心内容，最后通过实战案例展示了OpenCV在计算机视觉任务中的应用。

·2025-07-12 00:59

SPGAN: Siamese projection Generative Adversarial Networks

主要创新点包括：（1）设计Siameseprojection网络来测量特征相似性；（2）提出相似特征对抗学习框架，将相似性测量融入生成器和鉴别器的损失函数；（3）通过相似特征对抗学习，鉴别器能最大化真实图像和生成图像特征的差异性

这张生成的图像能检测吗·2025-07-11 23:25

前端高频面试题深度解析（JavaScript + Vue + jQuery）

前端高频面试题深度解析（JavaScript+Vue+jQuery）一、JavaScript核心问题解析事件冒泡与捕获机制对比：graphLRA[捕获阶段]-->|Window→父元素|B[目标元素]B

·2025-07-11 19:27

loam的scanRegistration.cpp文件学习

本篇文章就一块看看，点云生成以及点云特征是如何提取的。

·2025-07-11 17:17

街道垃圾识别难？陌讯视觉算法实测准确率突破95%

）在复杂街道场景下表现不佳，主要面临以下问题：光照干扰：早晚光线变化导致误检（如阴影被识别为垃圾）小目标漏检：饮料瓶、烟头等小物体在640x640输入下仅占10x10像素遮挡问题：垃圾桶周边堆积物造成特征混淆某环保科技公司实测数据显示

2501_92487900·2025-07-11 17:16

占道识别漏检率 30%？陌讯多模态算法实测优化

开篇：占道经营识别的三大技术痛点在城市管理智能化进程中，占道经营自动识别系统常面临三大核心难题：一是早晚光线剧变导致传统模型mAP骤降15-20%；二是流动摊贩与行人的特征混淆，误判率高达28%；三是密集场景下检测速度跌破

2501_92487926·2025-07-11 17:16

深入理解进程：从概念到实践

本文将深入探讨进程的定义、特征、生命周期以及与线程的关系，帮助读者全面理解进程的概念。什么是进程？进程是操作系统中正在运行的程序的实例。每个进程都有自己的内存空间、代码、数据和系统资源。

·2025-07-11 17:44

安防监控漏报频发？陌讯实时检测算法实测召回率98%

二、技术解析：陌讯算法的三重创新陌讯视觉算法通过多尺度特征融合+自适应光照补偿提升鲁棒性：动态感受野机制在Backbone中引入可变形卷积（DeformableConv），公式表示为：y(p)=

2501_92487721·2025-07-11 16:39

重型机械识别漏检率高？陌讯算法实测降 35%

在重型机械作业场景中，传统视觉识别系统常面临三大痛点：大型设备遮挡严重导致漏检率超20%、金属表面反光使特征提取失效、多机型混合作业时模型泛化能力不足。

·2025-07-11 16:09

queryWapper的时间类型比较方法

QueryWrapper是MyBatis-Plus中的一个非常实用的工具类，它可以帮助我们构建更加灵活的查询条件。在QueryWrapper中，我们可以使用各种比较操作符来进行时间比较。

Coder-thinking·2025-07-11 15:02

基于SIFT-POCS的超分辨率图像重建技术研究与实现

基于SIFT-POCS的超分辨率图像重建技术研究与实现摘要本文详细研究了基于SIFT特征匹配和POCS(ProjectionOntoConvexSets)算法的超分辨率图像重建方法，并完整实现了文献"Super-ResolutionImageReconstructionBasedonSIFT-POCS

神经网络15044·2025-07-11 15:28

Python 语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取

Python语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取前言1.预加重、分帧和加窗2.提取特征3.可视化特征4.总结前言语音识别特征提取是语音处理中的一个重要环节，其主要任务是将连续的时域语音信号转换为连续的特征向量

·2025-07-11 14:25

构建高效的jQuery地理选择器组件

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本项目展示了如何利用jQuery构建一个在网页中常用的二级和三级城市选择器。这种选择器对于地理位置选择场景尤为重要，例如在线购物和预订服务。

Kiki-2189·2025-07-11 14:24

Vue 中监测路由变化时，通常不需要开启深度监听（deep: true）

id=2时，$route是一个全新的对象（引用地址改变），而非在原对象上修改query.id。这种情况下，普通监听（不开启d

咔咔咔索菲斯·2025-07-11 14:49

灰度发布策略制定方案时可以参考的几个维度

选择用户群体并设计合理的分组策略是控制风险、验证功能效果策略总结：一、选择用户群体的核心原则代表性覆盖用户需覆盖核心特征（如地域、设备类型、使用场景），确保测试结果能反映整体用户行为。

·2025-07-11 13:46

Manus AI与多语言手写识别

与多语言手写识别背景与概述手写识别技术的发展现状与挑战ManusAI的核心技术与应用场景多语言手写识别的市场需求与难点ManusAI的技术架构深度学习在手写识别中的应用多语言支持的模型设计数据预处理与特征提取方法多语言手写识别的关键挑战不同语言字符的多样性处理上下文语义与书写风格适应性低资源语言的训练数据获取解决方案与优化策略迁移学习在多语言任务中的应用端到端模型的优化与轻量化用户反

·2025-07-11 13:45

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（Advanced RAG[1]）MultiQuery retriever详解？

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）MultiQueryretriever详解？

985小水博一枚呀·2025-07-11 13:15

三维表面轮廓仪的维护保养是确保其长期稳定运行的关键

三维表面轮廓仪是一种高精度测量设备，用于非接触式或接触式测量物体表面的三维形貌、粗糙度、台阶高度、纹理特征等参数。其主要基于光学原理进行测量。

CHOTEST中图仪器·2025-07-11 13:44

少样本图学习（few-shot learning on graph）知识背景

Few-ShotLearningonGraph少样本学习简介少样本图学习简介1.SupportSet和QuerySet（针对单个任务）（1）SupportSet（支持集）（2）QuerySet（查询集）

so.far_away·2025-07-11 11:34

【亲测免费】 CatBoost 教程项目使用指南

tutorials项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tutorials1/tutorials1.项目介绍CatBoost是一个高效、灵活且易于使用的梯度提升库，特别适用于处理分类特征

·2025-07-11 11:33

BEV开山之作Lift-Splat-Shot (LSS) 深度详解

Lift-Splat-Shot（LSS）是一种高效的视角转换方法，能够将透视视图特征转换为BEV空间，从而实现更准确的3D物体检测。本文将详细解析LSS的工作原理、技术细节及其应用场景。

shuaishuaideyuzi·2025-07-11 10:27

前沿交叉：Fluent与深度学习驱动的流体力学计算体系

方程数值解法（有限差分/有限元/伪谱法）·Fluent工业级应用：稳态/瞬态流、两相流仿真（圆柱绕流、入水问题）·Tecplot流场可视化与数据导出2、CFD数据的AI预处理·基于PCA/SVD的流场数据降维·特征值分解与时空特征提取深度学习核心

m0_75133639·2025-07-11 10:56

中药细粒度图像分类

在细粒度图像分类（FGVC）领域，BilinearCNN（BCNN）模型因其能够捕捉图像中的局部特征交互而受到广泛关注。

小lo想吃棒棒糖·2025-07-11 10:56

使用Qlib基于LightGBM预测沪深300涨跌

本文配置一个基于LightGBM的梯度提升决策树（GBDT）模型，并使用金融数据集（包含158个技术指标特征）进行训练和预测。

DeepReinforce·2025-07-11 10:25

2025年人工智能、虚拟现实与交互设计国际学术会议

重要信息官网：www.aivrid.com时间：2025年10月17-19日地点：中国-东莞部分介绍征稿主题包括但不限于：生物特征模式识别机器视觉专家系统深度学习智能搜索自动编程智能控制智能机器人系统组件虚拟现实平台用于

学术小八·2025-07-11 10:52

华为OD技术面试高频考点（算法篇、AI方向）

一、Transformer核心机制：自注意力(Self-Attention)公式:Attention=softmax(QK^T/√d_k)v运作原理：1.Q/K/V矩阵：输入向量通过线性变换生成Query

·2025-07-11 10:52

【自动驾驶】经典LSS算法解析——深度估计

EncodingImagesFromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D代码：https://github.com/nv-tlabs/lift-splat-shoot概括：先做深度估计和特征融合

IRevers·2025-07-11 10:52

【AXI】读重排序深度

设计一个读重排序深度为3的具体场景，展示从设备如何利用3级队列优化访问效率：基础设定从设备类型：DDR4存储控制器（支持4个存储体Bank0-Bank3）读重排序深度：3（允许同时跟踪3个未完成读请求）访问延迟特征

oahrzvq·2025-07-11 08:12

acc数据库和sql数据库有什么区别？

ACC数据库常指MicrosoftAccess数据库（文件扩展名.accdb或.mdb），而SQL数据库通常指基于SQL（StructuredQueryLanguage，结构化查询语言）的数据库管理系统

·2025-07-11 07:05

WebLogic 作用，以及漏洞原理，流量特征与防御

环境主要功能：应用部署，事务管理，集群与负载均衡，安全控制，资源池化，消息中间件典型的使用场景：银行核心系统，电信计费平台，电商大促平台主要漏洞：T3反序列化，IIop反序列化，xml反序列化，未授权访问流量特征

Bigliuzi@·2025-07-11 07:31

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