SVM预测车牌区域

《AI语言模型的关键技术探析：系统提示、评估方法与提示工程》

.系统提示(SystemPrompt)定义:用于设置模型行为、角色和工作方式的特殊指令重要性:定义模型行为边界影响输出质量和一致性可将通用模型定制为特定领域助手挑战:技术集成复杂兼容性问题效果难以精确预测

XianxinMao·2025-01-18 17:16

Spread.NET 18.0 支持.NET9.0 Crack

创建财务、预算/预测、科学、工程、医疗保健、保险、教育、制造和许多其他类似的业务应用程序。

sdk大全·2025-01-18 14:28

华为OD机试E卷 - 机器人活动区域（Java & Python& JS & C++ & C ）

算法大师·2025-01-18 14:56

3DUnet实现3D医学影像的有效分割

3DUnet实现3D医学影像的有效分割1.配置代码环境2.配置数据集以及模型文件3.训练4.预测1.配置代码环境这里介绍一个很好的开源项目，git为：https://github.com/ellisdg

Andrew_Xzw·2025-01-18 13:49

华为OD机试E卷 --机器人活动区域--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述现有一个机器人，可放置于M×N的网格Q中任意位置，每个网格包含一个非负整数编号。当相邻网格的数字编号差值的绝对值小于等于1时，机器人可在网格间移动问题:求机器人可活动的最大范围对应的网格点数目。说明:1)网格左上角坐标为(0,0)，右下角坐标为(m-1,n-1)2）机器人只能

飞码创造者·2025-01-18 13:19

Vue+ArcGIS API for JS实现地图邮编分区以及定位的区域高亮

前言最近公司开发国际物流系统，如果使用国内地图，类似百度，腾讯，高德地图，那么国外的地理信息不会那么全，而且获取邮编api只对国内生效，所以考虑使用esri公司的arcgis地图，但是这个地图在国内社区并不完善，踩过很多坑，在网上也找不到相关的解决办法。在此分享给需要做类似需求的小伙伴，希望能帮到大家。官网：https://www.esri.com/zh-cn/arcgis/products/de

小伙伴123456·2025-01-18 13:46

用python编写的UKF（无迹卡尔曼滤波）代码，状态量和观测量都是三维、非线性的，注释使用中文

用python编写的UKF（无迹卡尔曼滤波）代码，状态量和观测量都是三维、非线性的，注释使用中文文章目录代码讲解UKF类的构造预测步骤更新步骤辅助函数示例用法总结importnumpyasnpclassUKF

MATLAB卡尔曼·2025-01-18 11:33

浅谈滤波中Q和R的调整——KF第三篇笔记

Q和R的意义Q值为过程噪声，越小系统越容易收敛，表示对模型预测的值信任度越高；但是太小则容易发散，如果Q为零，那么我们只相信预测值；Q值越大表示对于预测的信任度就越低，而对测量值的信任度就变高；如果Q值无穷大

MATLAB卡尔曼·2025-01-18 11:03

Pytorch实现：LSTM-火灾温度预测

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前期工作语言环境：Python3.9.18编译器：JupyterLab深度学习环境：Pytorch1.12.11.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportos,PIL,pathlibde

骑猪玩狗·2025-01-18 11:32

Android-----刮刮乐效果实现

想法：利用Bitmap做刮奖区的蒙版，利用paint将手指触摸过的区域置为透明，即可显示最先draw过的文字或者图片。

哈丨吅·2025-01-18 11:02

深度学习项目--基于LSTM的火灾预测研究(pytorch实现)

一般需要先学习RNN、GRU模型之后再学，GRU、LSTM的模型讲解将在这两天发布更新，其中：深度学习基础–一文搞懂RNN深度学习基础–GRU学习笔记(李沐《动手学习深度学习》)这一篇：是基于LSTM模型火灾预测研究

羊小猪~~·2025-01-18 10:30

Python AI教程之二十一：监督学习之支持向量机（SVM）算法

支持向量机（SVM）算法支持向量机(SVM)是一种功能强大的机器学习算法，广泛用于线性和非线性分类以及回归和异常值检测任务。

潜洋·2025-01-18 10:25

ACwing算法备战蓝桥杯——刷题

由于全球变暖导致了海面上升，科学家预测未来几十年，岛屿边缘一个像素的范围会被海水淹没。具体来说如果一块陆地像素与海洋相邻(上下左右

切勿踌躇不前·2025-01-18 10:55

【WRF后处理】提取某要素数据并绘制地图

【WRF后处理】提取某要素数据并绘制地图根据Domain提取文件提取某要素数据并绘制地图参考根据Domain提取文件为了满足根据需求提取不同区域（例如D01、D02、D03）的文件，可以将区域作为函数的一个参数传入

WW、forever·2025-01-18 09:20

PyTorch 神经协同过滤 (NCF) 推荐系统教程

陌北v1·2025-01-18 07:37

星环科技×恒生电子，联合打造反洗钱解决方案

随着反洗钱行为更具隐蔽性、多样性和跨区域性，金融机构的反洗钱能力也相应面临新一轮升级。

·2025-01-18 05:12

PenGymy论文阅读

下面来逐渐解析他的工作，我尽量详细一点1、背景和动机这种项目是在网络攻防中，攻防双方攻击者处于暗面，防御者处于明面，这时候受到攻击后应急处理多少会造成损失，那么要是可以提前预测攻

亚里士多没有德775·2025-01-18 05:50

Vue3+Echarts 绘制省会地图

Vue3+Echarts绘制省会地图需求：绘制XX省会地图（背景颜色，边框颜色都可自定义，有相应代码注释）鼠标点击XX市区，区域变红色，再次点击，恢复默认蓝色鼠标移入XX市区，区域变橘色，鼠标移开，恢复默认蓝色效果图如下

OPQ迷路的羔羊·2025-01-18 04:37

【人工智能】人工智能的10大算法详解（优缺点+实际案例）

其目标是寻找最佳拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小化。模型训练通过最小二乘法来最小化预测值与真实值之间的误差，得到线性回归方程的

ChatGPT-千鑫·2025-01-18 03:04

深度学习驱动的极端天气预测：时空数据异常检测与应用全解析（基于Python + TensorFlow）

摘要：时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点，对极端天气预测至关重要。深度学习，尤其是LSTM网络，因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。

AI_DL_CODE·2025-01-18 02:01

《数据质量：人工智能模型的成败关键》

如果数据中存在错误、偏差或噪声，模型就会学习到这些错误信息，从而导致预测结果不准确。例如在医疗诊断模型中，若患者的症状数据记录错误，模型可能会给出错误的诊断建议。数据完整性的影响：不完整的数据会使模

·2025-01-18 01:31

云原生周刊：Prometheus 3.0 Beta 发布｜2024.09.16

KubeSphere 云原生·2025-01-18 00:45

java JVM运行时数据区

此内存区域是唯一一个在Java虚拟机规范中

妖怪兮诺‍·2025-01-18 00:12

Time-LLM ：超越了现有时间序列预测模型的学习器

福安德信息科技·2025-01-17 23:38

如何确保热点产品查询延迟控制在10ms以内?思维导图代码示例（java 架构)

思维导图结构低延迟查询数据预加载热点数据预测提前加载到内存缓存使用高性能缓存内存级缓存（如Caffeine）分布式缓存（如Redis）缓存一致性管理弱一致性模型缓存更新策略（写后失效、读时更新等）并发处理多线程

用心去追梦·2025-01-17 23:07

Vue.js组件开发-图片剪裁性能优化最佳方案实例

组件应包含以下基本功能：图片上传与预览剪裁区域选择与调整剪裁操作执行剪裁结果展示与导出2.图片预处理在图片上传后，进行预处理以优化性能：‌图片压缩‌：使用compressorjs等库对图片

LCG元·2025-01-17 23:05

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的过程

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的构建过程LLM代表的是大语言模型，API代表的是机器学习模型，LLM+API是说将机器学习模型以API的形式引入到LLM，让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的

预测模型的开发与应用研究·2025-01-17 22:20

亚马逊云技术深度解析与实战案例

亚马逊云技术概览AWS基础设施与服务AWS拥有遍布全球的34个地理区域和108个可用

我的运维人生·2025-01-17 21:16

WPF教程四：布局之DockPanel面板

DockPanel:停靠面板DockPanel定义一个区域，在此区域中，您可以使子元素通过描点的形式排列，这些对象位于Children属性中。停靠面板类似于WinForm中控件的Dock属性。

weixin_30278311·2025-01-17 21:14

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

机器学习是关于从数据中学习预测或提取知识的过程。它是人工智能的一个子领域。机器学习算法基于样本数据（即训练数据）构建模型，并根据训

精通代码大仙·2025-01-17 20:05

JIT模式深度解析：如何精准预测，高效执行

JIT（Just-In-Time）模式，即准时制生产方式，是一种以减少浪费、提高效率为目标的生产管理方法。以下是对JIT模式的详细解析：一、JIT模式的定义JIT模式是指在精确测定生产各工艺环节作业效率的前提下，按订单准确地计划，以消除一切无效作业与浪费为目标的一种管理模式。它强调在正确的时间，将正确的原材料和零部件，以正确的数量，送往正确的地点，以满足生产或客户的需求。这种生产方式也被称为零库存

·2025-01-17 20:15

三个案例，快速了解星环科技如何助力医疗数字化转型

星环科技基于自身的技术优势和产品体系，为医疗行业提供湖仓集一体化医院数据中心、云原生架构的区域医疗中台、医疗数据要素运营流通等解决方案，并在业务应用领域与生态伙伴联合打造端到端的整体解决方案，满足医疗行业专业领域

·2025-01-17 19:06

远程工作时代的文件安全管理挑战与机遇

随着远程办公的普及，企业的工作方式发生了巨大变化，全球分布的员工、灵活的工作时间和跨区域的协作成为了新常态。然而，这种灵活性同时也带来了文件安全管理的新挑战。

够快云库·2025-01-17 16:06

【机器学习】—时序数据分析：机器学习与深度学习在预测、金融、气象等领域的应用

博客目录引言1.时序数据分析基础1.1时序数据的特点1.2时序数据分析的常见方法2.深度学习与时序数据分析2.1深度学习在时序数据分析中的应用2.1.1LSTM（长短期记忆网络）2.2深度学习在金融市场预测中的应用

云边有个稻草人·2025-01-17 14:13

【源码+文档+调试讲解】地区助农平台

通过整合农业资源和优化供应链管理，不仅提升了农产品的市场响应速度，还增强了农民之间的合作与交流，对实现区域经济的均衡发展和改善农民生活水平具有积极的推动作用。

橘子海全栈攻城狮·2025-01-17 14:07

机器学习模型调优指南

机器学习模型调优指南机器学习模型参数调优的作用在于优化模型的性能，使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。

闵少搞AI·2025-01-17 13:00

CodeJourney.·2025-01-17 12:27

8个移动端适配技巧,兼容性问题减少90%

文章目录1.使用viewport配置，确保完美视口2.使用rem实现弹性布局3.CSS媒体查询处理不同尺寸4.1px边框问题解决方案5.安全区域适配6.图片适配方案7.横屏适配处理8.软键盘弹出处理1.

chenNorth。·2025-01-17 12:53

华为OD机试 - Excel单元格数值统计（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 200分）

一、题目描述Excel工作表中对选定区域的数值进行统计

哪吒·2025-01-17 11:47

数字孪生介绍

它是指对于现实世界中的物理实体或系统，通过数字化的方式建立一个虚拟的、与之相对应的数字化模型，从而实现对物理实体或系统的监测、仿真、预测和优化等操作。

丫头，冲鸭！！！·2025-01-17 10:06

水库水雨情监测系统：实时自动化预警

水库水雨情监测系统凭借其自动化预警与精准调度功能，宛如一位尽职的守护者，时刻紧盯水情雨情变化，为水库安全运行及周边区域防洪减灾提供坚实保障，下面为您简单介绍水雨情系统的构成及功能。

DX_水位流量监测·2025-01-17 10:33

玩转随机数：用 JavaScript 掌控不可预测的魔力！

玩转随机数：用JavaScript掌控不可预测的魔力！当计算机遇上“随机”，我们能做什么？你曾想过在生活中拥有“超能力”吗？比如，可以预测下一个天气变化，或是猜中下一个彩票号码？

故梦867·2025-01-17 09:30

AWS云计算概览（自用留存）

AWS云采用框架（AWSCAF）二、云经济学&账单（1）定价的基本知识（2）总拥有成本（3）AWSOrganizations（4）AWS账单工具（5）AWS技术支持三、AWS全球基础设施概览（1）AWS区域

给bug两拳·2025-01-17 08:46

高质量代码的原则

Why：Bug喜欢出现在复杂的地方软件故障常集中在某一个区域，而这些区域都有一个共同的特点，那就是复杂。编写代码时如果追求简单易懂，代码就很难出现问题。不过，简单易懂的代码往往给人一种不够专业的感觉。

·2025-01-17 04:24

读书笔记（SRE：Google运维解密）：第17章测试可靠性

前者可以通过抓取和分析历史性监控信息来获得，后者可以用基于历史数据的预测来量化。为了让这些预测信息足够准确，必须满足下列条件中之一：（a）在这段时间内，该系统完全没有改变。

github_37320188·2025-01-17 04:45

2025/1/13 笔记——动态路由

动态路由的优势可以基于拓扑的变化而进行实时更新2.动态路由的缺点①占用额外的链路资源②安全风险③选路错误的风险3.动态路由的分类（1）基于AS进行的分类AS：自治系统标准编号：0-65535【1-64511公有区域

Y淑滢潇潇·2025-01-17 04:42

网络学习记录2

一、复习网络基础知识(基础&少量&持续)：1、巩固OSPF协议：①OSPF按工作区域分类,分为IGP（InteriorGatewayProtocols内部网关）和EGP（ExteriorGatewayProtocols

Tic..·2025-01-17 04:42

ChatRec的实践：交互式推荐系统的进步

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:39

AI如何帮助电商企业进行数据分析

电商数据分析，人工智能，机器学习，深度学习，推荐系统，预测模型，客户画像1.背景介绍在当今数字化时代，电商行业蓬勃发展，数据成为企业最重要的资产。

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:09

深度学习图像算法中的网络架构：Backbone、Neck 和 Head 详解

这些部分在整个网络中扮演着至关重要的角色，它们各自处理不同的任务，从特征提取到最终的预测输出，形成了一个完整的图像处理流程。

肥猪猪爸·2025-01-17 02:27

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