caffemodel特征可视化第16页

【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+CSWinTransformer: 交叉窗口注意力Transformer助力YOLOv11有效涨点；

该机制通过将输入特征分割为等宽条纹，在水平与

算法conv_er·2025-02-18 15:43

【YOLO模型】（1）--YOLO是什么

此外，YOLO算法还采用了多尺度特征融合的技术

方世恩·2025-02-18 15:41

深度学习与图像识别：机器学习基础之回归

2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，一般用于处理二分类问题，因为这个式子的一个显著特征在于

Shenrn_·2025-02-18 14:34

机器学习和线性回归、softmax回归

监督学习监督学习（supervisedlearning）擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。

小名叫咸菜·2025-02-18 13:53

【数据可视化】数据可视化看板需求梳理模板（含示例）

一、模板设计一个数据可视化看板需要从多个方面梳理需求，以确保看板能够有效地传达信息并满足用户的需求。

L-ololois·2025-02-18 12:18

【每日论文】Latent Radiance Fields with 3D-aware 2D Representations

下载论文或阅读原文，请点击：每日论文摘要中文潜在3D重建技术在赋予3D语义理解和3D生成能力方面展现出巨大的潜力，它通过将2D特征提炼到3D空间来实现。

WHATEVER_LEO·2025-02-18 12:15

LSTM-SVM故障诊断 | 基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现

LSTM-SVM故障诊断|基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现完整代码私信回复LSTM-SVM故障诊断|基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断

机器学习之心·2025-02-18 11:38

夜莺监控发布 v8.beta5 版本，优化 UI，新增接口认证方式便于鉴权

类似Grafana的数据源集成方式，夜莺也是对接多种既有的数据源，不过Grafana侧重在可视化，夜莺是侧重在告警引擎。

·2025-02-18 04:42

运用python制作一个完整的股票分析系统

这个系统将结合网络爬虫、数据分析、机器学习和可视化技术，帮助你实时监测不同类型股票的变化情况。1.系统功能概述数据采集：使用网络爬虫技术从财经网站采集股票数据。

大懒猫软件·2025-02-18 04:46

uniapp 可视化开发_dragUI 基于uni的可拖拽可视化编程web模板

更新了README添加了演示视频1.0.0(2019-12-01)2019/12/1更新代码注释，说明查看更多dragUI文档目录hope用于UNI可拖拽可视化编程在线演示demo地址一个简单创建helloworld

weixin_39644021·2025-02-18 03:04

leaflet手绘地图实现原理-可视化工具设计手绘地图

在Leaflet中实现手绘地图并添加自定义标注是一个有趣且实用的功能。Leaflet是一个开源的JavaScript库，用于在网页上创建交互式地图。下面是一个基本的实现步骤，包括如何加载手绘地图和添加自定义标注。步骤1：设置HTML页面首先，创建一个基本的HTML页面，并引入Leaflet库。Leaflet手绘地图与自定义标注#map{height:100vh;}//JavaScript代码将在这

diygwcom·2025-02-18 02:00

open3d绘制平面

在Open3D中绘制平面通常涉及到创建一个平面模型并将其可视化。Open3D是一个开源库，主要用于3D数据的处理和可视化，但它主要用于3D数据的处理，并不直接支持绘制2D平面。

太一吾鱼水·2025-02-18 02:29

Open3D(C++) 可视化(1)——绘制平面模型

目录一、概述二、代码实现三、结果展示一、概述 Open3D中没有实现绘制平面的功能，故自己写代码进行实现。效果如下：二、代码实现#include#include//生成平面模型staticstd

点云侠·2025-02-18 01:52

Open3D(C++) 可视化绘制平面模型

Open3D(C++)可视化绘制平面模型Open3D是一个现代化的3D图像处理引擎，它包含很多常用的3D操作，如点云分割、重构、配准等。

后端架构魔术师·2025-02-18 01:18

使用Elasticsearch和Kibana进行查询的语法和编程实践

Elasticsearch和Kibana是一对强大的组合，用于处理和可视化大规模数据集。Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎，而Kibana是一个用于数据可视化和分析的开源工具。

一起去旅行Coding·2025-02-17 20:54

Audio-Visual Speech Enhancement（视听语音增强）领域近三年研究进展与国内团队及手机厂商动态分析

一、视听语音增强领域近三年研究进展多模态融合与模型轻量化多模态特征融合：中国科学技术大学团队提出通过引入超声舌头图像和唇部视频的联合建模，结合知识蒸馏技术，在训练阶段利用教师模型传递舌部运动知识，从而在推断时仅依赖唇部视频即可提升语音增强效果

AndrewHZ·2025-02-17 20:47

用vue3写一个好看的wiki前端页面

以下是一个使用Vue3+ElementPlus实现的Wiki风格前端页面示例，包含现代设计、响应式布局和常用功能：TechWiki开发文档快速开始API参考部署指南数据分析数据规范可视化指南{{currentDoc.title

云浩舟·2025-02-17 18:30

用 Python 实现基于特质波动率的量化投资策略

基于特质波动率的投资策略，通过剔除市场风险，专注于每只股票独立的风险特征，有助于构建更精确的投资组合。

机器懒得学习·2025-02-17 16:12

tar 压缩算法对比与实践指南

本文将深入分析各种压缩算法的性能特征，并提供实用的选择建议。

·2025-02-17 15:18

朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用

尽管其假设条件较为简单（假设特征之间相互独立），但朴素贝叶斯在许多实际应用中仍表现出色，特别是在处理文本分类任务时。

Ash Butterfield·2025-02-17 15:36

递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维

RFE（Recursivefeatureelimination）：递归消除特征法使用一个基模型（这里使用逻辑回归）来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。

糯米君_·2025-02-17 14:59

MIPI解决方案 ICN6202：MIPI DSI转LVDS转换芯片

型号：ICN6202:MIPIDSITOLVDS功能：ICN6202是一颗MIPIDSI转LVDS的桥接芯片，其应用图如下：产品特征：输入：MIPIDSI支持MIPI®D-PHYVersion1.00.00

TE13530609500·2025-02-17 14:57

【机器学习】多元线性回归

在实际应用中，许多问题都包含多个特征（输入变量），而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展，它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。

T0uken·2025-02-17 14:26

论deepseek软件底层原理

任务分配机制：当模型面临输入任务时，类似智能调度系统的“路由器”会分析任务特征，将其导向最适配的专家模块。

星糖曙光·2025-02-17 13:49

30.4:Python如何安装Pandas库？（课程共4100字）

①安装Pandas库打开命令提示符或终端窗口，输入以下命令来安装Pandas：当安装完成后，可以使用以下命令来验证Pandas是否已正确安装：②数据处理和分析读写数据数据清洗和预处理数据分组和聚合数据可视化

小兔子平安·2025-02-17 13:43

本地部署 DeepSeek：环境准备 + 详细步骤 + 高级部署方案 + 可视化工具集成 + 故障排除手册 + 性能优化建议

前言随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）在多个行业中的应用日益广泛，从自然语言处理、内容生成到智能客服、医疗诊断等领域，AI正在深刻改变传统的工作方式和业务流程。DeepSeek作为一家新兴的AI公司，凭借其高效的AI模型和开源的优势，迅速在竞争激烈的AI市场中脱颖而出。其模型不仅在性能上表现出色，还通过开源策略吸引了大量开发者和企业的关注，形成了一个活跃的社区生态。然而，随着AI技术

Katie。·2025-02-17 12:08

【论文精读】Sparse4D v2: Recurrent Temporal Fusion with Sparse Model

1背景团队：地平线时间：代码：简介：这篇论文是Sparse4D的续作，区别主要在于特征时序融合上，新版提高了运算效率。后续端到端SparseDrive的基本框架与这篇基本类似。

EEPI·2025-02-17 12:36

仓库可视化管理有哪几个点：

在现代仓库管理的广阔议题中，仓库可视化无疑是一个无法绕过的关键话题。

·2025-02-17 10:04

Py的Pandas：Python pandas库的详细介绍、安装和使用方法

本文主要介绍Pandas的安装、基本数据结构、数据读写、数据统计以及数据可视化等方面。安装在命令行中使用pip工具安装Pandas：pipinstallpandas基本数据结

追逐程序梦想者·2025-02-17 10:23

小波变换系数计算实例_时间序列小波分析的操作步骤及实例分析

河川径流是地理水文学研究中的一个重要变量，而多时间尺度是径流演化过程中存在的重要特征。所谓径流时间序列的多时间尺度是指：河川

与何人说·2025-02-17 09:14

OpenCV：人脸检测与Haar级联分类器（十三）

一、Haar级联检测深度解析1.1Haar特征数学建模Haar特征的本质是通过矩形区域对比捕捉局部特征，其数学形式可扩展为四元组表示：特征定义：Haar(f)=(t,x,y,w,h)×s\text{Haar

WHCIS·2025-02-17 08:35

第N11周：seq2seq翻译实战-Pytorch复现

前期准备1.搭建语言类2.文本处理函数3.文件读取函数二、Seq2Seq模型1.编码器（encoder）2.解码器（decoder）三、训练1.数据预处理2.训练函数3.评估四、评估与训练1.Loss图2.可视化注意力五

计算机真好丸·2025-02-17 07:57

大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm

文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介

2301_76348014·2025-02-17 06:49

使用 Python 将爬取的内容保存到 Excel 表格

在数据爬取的过程中，很多时候我们需要将爬取到的内容保存到Excel表格中，以便进一步处理、分析和可视化。

木觞清·2025-02-17 04:35

C++封装、继承、多态

面向对象的三个基本特征面向对象的三个基本特征是：封装、继承、多态。其中，封装可以隐藏实现细节，使得代码模块化；继承可以扩展已存在的代码模块（类）；它们的目的都是为了——代码重用。

PaQiuQiu·2025-02-17 03:55

助力网络安全发展，安全态势攻防赛事可视化

我们也通过Hightopo的产品HT搭建了一款技术人员之间的技术竞赛可视化大屏。模拟一场网络空间里的竞技守卫战，让原本枯燥的信息竞赛通过H

网络安全-杰克·2025-02-17 01:14

大数据专业毕业设计选题118例：数据挖掘数据分析可视化

HaiLang_IT·2025-02-17 01:10

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Hadoop综合项目——二手房统计分析（可视化篇）文章目录Hadoop综合项目——二手房统计分析（可视化篇）0、写在前面1、数据可视化1.1二手房四大一线城市总价Top51.2统计各个楼龄段的二手房比例

WHYBIGDATA·2025-02-17 01:08

ASR技术与Whisper引擎

特征提取：通过编码将声音转变为数字信号，提取有效的声学特征。梅尔频率倒谱系数MFCC是最经典的语音特征。声学模型：声学模型通过处理编码得到的向量，将相

Catformon·2025-02-17 01:38

轻量级的注意力网络（LANMSFF）模型详解及代码复现

注意力机制：引入了一种新的注意力机制，能够有效地捕捉图像中的关键特征，提高模型的表达能力。多尺度特

清风AI·2025-02-17 00:02

（萌新入门）如何从起步阶段开始学习STM32 ——2 我应该学习HAL库还是寄存器库？

库寄存器的特征如下：低层级：直接操作硬件寄存器，代码与硬件紧密相关。高效：由于直接操作寄存器，代码执行效率高，资源占用少。灵活性：我们

charlie114514191·2025-02-16 22:22

智能巡检装置的“奇幻之旅”：输电线路的无人守护者

产品别名：电线路实时监控设备、电力线路动态监测系统、输电线路智能巡检装置、智能输电线路监控方案产品型号：TLKS-PMG-100B输电线路通道可视化监测装置一、产品描述：随着电力需求的不断增长和电网规模的持续扩大

深圳特力康何哈哈·2025-02-16 21:15

Python 爬虫实战：在东方财富网抓取股票行情数据，辅助投资决策

准备工作1.环境搭建2.获取目标网址三、分析网页结构1.查看HTML结构2.分析请求方式四、编写爬虫代码1.导入必要的库2.设置请求头3.获取股票行情数据4.保存数据到CSV文件5.主函数五、数据分析与可视化

西攻城狮北·2025-02-16 21:43

私有AI对话系统实战：基于Ollama+OpenWebUI的DeepSeek-R1本地化部署手把手教学（可共享访问）

而通过**Ollama（模型管理框架）和OpenWebUI（可视化交互工具）**的组合，开发者可以轻松实现大模型（如DeepSeek-R1）的本地部署，兼顾性能与安全。

Developer-YC·2025-02-16 21:36

Python使用matplotlib可视化相关性分析热力图图heatmap、使用seaborn中的heatmap函数可视化相关性热力图（Correllogram）

Python使用matplotlib可视化相关性分析热力图图heatmap、使用seaborn中的heatmap函数可视化相关性热力图（Correllogram）目录Python使用matplotlib

Data+Science+Insight·2025-02-16 20:31

使用Seaborn绘制相关性热力图

认真写代码i·2025-02-16 19:24

大模型产品Deepseek（七）、可视化本地知识库搭建详细教程（Cherry Studio）

完整教程：使用CherryStudio配置OllamaAPI并搭建知识库在本节教程中，我们将通过CherryStudio配置OllamaAPI，并安装嵌入模型bge-m3，以实现知识库的搭建与智能问答功能。具体内容包括CherryStudio的安装、嵌入模型配置、OllamaAPI配置、创建知识库及基于该知识库和通用大模型的提问示例。CherryStudio介绍看这篇文章1.准备工作在开始之前，确

伯牙碎琴·2025-02-16 18:22

opencv全面详解教程

2.3从源码编译（高级）3.OpenCV基本操作3.1读取和显示图像3.2保存图像3.3视频处理4.图像处理操作4.1调整大小和裁剪4.2颜色空间转换4.3图像平滑（滤波）4.4边缘检测5.形态学操作6.特征检测与匹配

听忆.·2025-02-16 18:21

实验报告一：IT项目与技术实践

它可能涉及文件压缩、实验设计、数据处理和可视化、以及科学报告撰写等关键技能。实验内容可能包括编程、网络、数据库和软件开发等领域，要求学生了解实验流程，掌握数据分析方法，以及学术写作规范。

朱佳顺·2025-02-16 17:11

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