emd特征第4页

计算机操作系统进程（3）

系列文章目录第二章：进程的描述与控制文章目录系列文章目录前言一、进程同步的基本概念：二、临界资源：总结前言前面我们学习了进程的定义和特征，进程状态的转换，接下来我们开始学习我们最重要的一点也是相对最难的一点

脑子慢且灵·2025-03-14 03:13

嵌入式系统概述

这个定义主要包含两个信息，一是嵌入式系统是专用计算机系统，因此必须要有处理器，具备计算机系统的基本特征。二是嵌入式系统的功能是有严格要求并按照指定的应用而设计的。

weixin_48707198·2025-03-13 22:12

AUTOSAR汽车电子嵌入式编程精讲300篇-CAN总线协议在车载模块中的应用与实现

目录知识储备面向车载开发的CAN通信协议1基本概念2优势3概念和特征4技术介绍5应用举例6测试工具编辑7错误处理编辑前言国内外研究现状总线与CAN总线技术CAN总线技术在电子汽车领域的研究现状OBD系统的发展和研究现状

格图素书·2025-03-13 21:35

android 基于OpenCV4.8微笑检测自动拍照

这篇有介绍：androidopencv导入进行编译_编译androidopencv-CSDN博客二、加载人脸特征和微笑特征文件faceCascade=loadCascade(R.raw.haarcasc

mmsx·2025-03-13 20:58

基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略

基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略是当前生物信息学和精准医学领域的一个前沿问题。

m0_65156252·2025-03-13 18:17

0312-PromptMRG：诊断驱动的医疗报告生成提示

为了进一步提高诊断准确性，我们设计了跨模态特征增强，通过利用预训练CLIP的知识，从数据库中检索相似的报

m0_65156252·2025-03-13 18:11

电机控制常见面试问题（五）

文章目录一.面对电机控制中的非线性特征应采取什么方法二.电机控制常用传感器有哪些，有什么优缺点三.什么是电机的磁场与电流交互的基本原理四.请解释电机的工作原理是什么?如何转换电能为机械能?

小雀丝·2025-03-13 17:05

深度学习核心技术深度解析

一、深度学习的本质与核心思想定义：通过多层非线性变换，自动学习数据层次化表征的机器学习方法核心突破：表征学习：自动发现数据的内在规律，无需人工设计特征端到端学习：直接从原始输入到最终输出，消除中间环节的信息损失分布式表示

月落星还在·2025-03-13 16:26

好用高质量的住宅IP代理具备哪些特征

代理IP有很多种类型，而住宅IP便是其中一种应用广泛的类型。在网络营销、数据抓取、账号管理等领域，IP地址的选择直接关系到业务的安全性、稳定性和效率。特别是在使用住宅IP时，由于其具有较高的稳定性和匿名性。什么是住宅IP住宅IP是指由互联网服务提供商（ISP）分配给家庭宽带用户的IP地址。不同于数据中心IP，住宅IP通常与个人用户的互联网连接相关联，这意味着它们被网站和服务视为更加可信和合法的。由

·2025-03-13 15:52

MobileNet 改进：添加inception模块

它的设计目标是通过多尺度特征提取来提高网络的表达能力，同时控制计算复杂度。Inception

听风吹等浪起·2025-03-13 14:11

卷积神经网络中的卷积操作

在卷积神经网络（CNN）中，卷积操作是一种数学运算，它的目的是从图像（或其他数据）中提取局部特征。简单来说，卷积就像是用一个小的“扫描仪”在图像上滑动，每次扫描一小块区域，并从中提取有用的信息。

m0_61360701·2025-03-13 13:09

深度学习中的异构特征介绍

数据中有大量的各种各样的特征，这些特征类型不同、来源不同，因此称之为”异构特征“。这些特征没有一个明确的结构来描述它们之间的关系，这些特征的多样性和复杂性给数据处理和分析带来了挑战。

赫连达·2025-03-13 13:08

卷积神经网络（CNN）详解：从原理到应用的全景解析

一、定义与核心特征卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）设计的深度前馈神经网络，其核心特征包括：局部连接：卷积层神经元仅与输入数据的局部区域连接

彩旗工作室·2025-03-13 13:37

backbone和head分开转onnx的优势

模型转换为ONNX格式时，将其分成backbone和head两个部分，通常是出于以下原因：1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分（例如卷积神经网络的主干部分），负责从输入数据中提取高级特征

yuweififi·2025-03-13 12:33

图像识别技术与应用课后总结（18）

特征处理：对特征的处理更加细致，通过融入多持续特征图信息来预测不同规格的物体。先验框：先验框更加丰富，有3种sca

一元钱面包·2025-03-13 11:20

基于支持向量机SVM的电网负荷预测，libsvm工具箱详解，SVM详细原理

的电网负荷预测，SVM原理，SVM工具箱详解，SVM常见改进方法支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2025-03-13 09:35

YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含C2f二次创新）

在改进YOLOv8的过程中能够为高级特征图产生更好的像素级注意力，能够建模长程依赖并嵌入精确的位置信息。

Limiiiing·2025-03-13 06:14

YOLOv5改进：在C3块不同位置添加EMA注意力机制，有效提升计算机视觉性能

EMA注意力机制是一种用于提升模型的感知能力和特征表达能力的技术。在YOLOv5中，我们将EMA注意力机制嵌入到C3块中，以增强这一块的特征表示能力。下面是我们改进的YOLOv

UksApps·2025-03-13 06:13

网络安全之防御保护8 - 11 天笔记

（应用层）深度包检测技术分类：1、基于“特征字”的检测技术2、基于应用网关的检测技术3、基于行为模式的检测技术

温柔小胖·2025-03-13 05:06

【深度学习】从全连接层到卷积

从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。

熙曦Sakura·2025-03-13 04:56

【经济学】第五章：从生活实例看懂市场结构：完全竞争与垄断

核心特征商家多如繁星一条街上50家奶茶店，某家倒闭无人察觉公式：n→∞n\to\inftyn→

患得患失949·2025-03-13 04:55

19个判定学术写作内容有AI生成痕迹的例子

写作风格与语言特征重复性与一致性：AI生成的内容往往会在文中重复使用某些短语或表达方式，且整体语气和风格保持高度一致，缺乏人类写作者在不同情境下自然产生的微妙变化。

AIWritePaper官方账号·2025-03-13 02:14

Python----计算机视觉处理（opencv：像素，RGB颜色，图像的存储，opencv安装，代码展示）

一、计算机眼中的图像像素像素是图像的基本单元，每个像素存储着图像的颜色、亮度和其他特征。一系列像素组合到一起就形成了完整的图像，在计算机中，图像以像素的形式存在并采用二进制格式进行存储。

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-03-12 18:19

如何提升OmniParser V2的小元素识别率——YOLOv8 增加 P2 层的性能变化解析

YOLOv8增加P2层的性能变化解析一、性能提升方向小目标检测精度显著提高原理：P2层对应更高分辨率的浅层特征图（如1/4下采样），能捕捉更细粒度的纹理

AI-AIGC-7744423·2025-03-12 14:22

【存储中间件】MongoDB最热门NoSql数据库（一）：NoSQL、MongoDB介绍

***1.2.4局限性及使用建议**个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区1.MongoDb综述1.1.什么是NosqlNoSQL（NotOnlySQL）是一类非关系型数据库的统称，其核心特征在于突破传统关系型数据库

道友老李·2025-03-12 14:52

美颜sdk在实时音视频中的技术应用

以下从技术模块、性能优化、应用场景及挑战等角度进行详细分析：一、核心技术模块与应用1.人脸检测与特征点定位美颜SDK通过深

Face Beauty美颜SDK·2025-03-12 12:12

机器学习背后的数学芝士

线性代数：数据处理的基础工具向量与矩阵向量是有序数字的集合，常用于表示数据点，例如用户的特征向量可能包括年龄、性别、收入等信息。矩阵则是二维数组，广泛应用于数据集的表示和变换操作。

小技工丨·2025-03-12 11:36

大模型微调：定义、方法、应用与未来展望

通过微调，模型可以学习到特定领域的特征和规律，从而在特定任务上表现出更高的专业性和准确率。微调的过程可以被视为一

软件职业规划·2025-03-12 11:33

解决ElementPlus对话框el-dialog中关闭事件重复触发问题

妍思码匠·2025-03-12 10:26

Vite+微前端Qinkun的基本部署

二、核心特征应用隔离：Qiankun通过沙箱机制实现了JavaScript、CSS和DOM的隔离，确保子应用

前端程序员_花姐夫Jun·2025-03-12 10:23

YOLOv5涨点优化：原创自研 | 魔改Bottleneck，具备多尺度和特征通道融合的结构

本文原创自研创新改进：魔改Bottleneck，具备多尺度和特征通道融合的结构，该模型在检测准确性方面都取得了良好的效果，尤其在缺陷检测方向。

AI小怪兽·2025-03-12 09:51

应急响应——勒索病毒风险处置

这种病毒主要以邮件、程序木马、网页挂马的形式进行传播，并利用各种加密算法对文件进行加密，使得被感染者一般无法解密，必须拿到解密的私钥才有可能破解勒索病毒发作的特征传播方式：勒索病毒主要通过三种途径传播，

ad_m1n·2025-03-12 09:49

计算机视觉图像处理面试笔试题整理——边缘检测

目录1.边缘检测综述2.Roberts算子3.Prewitt算子4.Sobel算子5.Laplace算子6.Canny1.边缘检测综述边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。

fpga和matlab·2025-03-12 09:18

【漫话机器学习系列】129.主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）

主成分分析（PCA）：降维与特征提取的强大工具1.什么是主成分分析（PCA）？

IT古董·2025-03-12 09:17

图像处理与机器视觉

它通常涉及数字图像处理技术，包括滤波、边缘检测、图像分割、特征提取等。图像处理的目标可以是增强图像的视觉效果，或者使图像更适合于某种特定的机器分析。

Be_auto·2025-03-12 09:46

RAG检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）介绍（双模态架构：检索子系统、生成子系统）实现知识获取与内容生成的协同

文章目录增强生成（RAG）技术：原理、架构与前沿实践1.RAG技术架构剖析1.1技术融合范式-**检索子系统**-**生成子系统**2.核心组件与工作流程2.1数据预处理管线-**多粒度分块策略**-**特征增强技术

Dontla·2025-03-12 08:45

情感识别（Emotion Recognition）

情感识别的主要方法1.基于面部表情的情感识别方法：通过分析面部特征（如眼睛、嘴巴、眉毛等）来识别情感。技术：传统方法：使用特征提取（如Gabor滤波器、LBP）和分类器（如SVM）。

路野yue·2025-03-12 08:10

量子计算基础数学

文章目录前言一、向量表示和向量运算向量的表示向量的运算二、线性算子和矩阵线性算子几个简单的常用算子三、特征值和特征向量谱分解（SpecialDecomposition）谱分解的作用四、张量积与迹向量的张量积矩阵的张量积张量积操作规则迹

诸葛思颖·2025-03-12 05:48

PointNet++改进策略：模块改进 | x-Conv | PointCNN，结合局部结构与全局排列提升模型性能

XXX-Conv操作输入输出步骤2.PointCNN网络架构层级卷积分类与分割任务3.数据增强4.效率优化前言这篇论文介绍了一种名为PointCNN的方法，旨在从点云（pointcloud）数据中学习特征

我是瓦力·2025-03-12 03:30

点云网络的论文理解（三）-点云网络的优化 PointNet++的总体说明

总体说明这个部分是为了让大家可以更好地理解文章1.以前的网络有什么缺点1.首先第一点就是论文当中反复提到的没有局部特征的问题。

CUHK-SZ-relu·2025-03-12 03:59

旋翼机自主着陆-主要技术难点

如何进行导航中远距离目标部分容易被遮挡，如何进行目标检测在光线条件较差的环境下，目标检测出现误判和无法工作的情况近距离目标在视场中占据较大部分，飞机的剧烈姿态变换容易引起目标丢失受到飞机震动和相机抖动限制，特征点提取误差较大

兜兜有糖_DC·2025-03-12 02:17

无人机动态追踪技术难点与距离分析！

多目标跟踪与遮挡处理**：目标被遮挡或短暂消失时，需通过轨迹预测或特征匹配恢复跟踪，对算法的记忆能力和实时性要求极高。实时性要求**：算法需

云卓SKYDROID·2025-03-12 01:15

7.2 奇异值分解的基与矩阵

这是因为XXX中的特征向量有三个大问题：它们通常并不正交，并不总是有足够数量的特征向量，并且Ax=λxA\boldsymbolx=\lambda\boldsymbolxAx=λx

passxgx·2025-03-11 23:24

时间序列预测之移动平均法预测模型

时间序列预测之移动平均法预测模型1.时间序列预测法概述1.1时间序列的基本特征1.2时间序列的分类1.3时间序列的影响因素分析2移动平均数预测模型2.1一次移动平均法2.2二次移动平均法2.3基于Python

皖山文武·2025-03-11 23:20

考研复习时间规划：从迷茫到高效备考的进阶之路

一、考研复习的时间特征考研复习具有明显的阶段性特征。基础阶段需要全面梳理知识体系，强化阶段着重攻克重点难点，冲刺阶段则要进行查漏补缺和模拟训练。

闲虎考研·2025-03-11 22:16

跨领域算法安全优化与可解释实践

在技术路径层面，研究聚焦特征工程的鲁棒性设计、超参数的自适应调优策略，以及生成对抗网络在数据

智能计算研究中心·2025-03-11 22:43

智能算法安全与跨领域创新实践

当前研究重点围绕算法可解释性增强、动态风险评估及数据安全防护展开，通过融合联邦学习的分布式协作框架、量子计算的算力突破以及注意力机制的特征聚焦能力，构建起多模态技术融合的创新路径。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:13

有没有开源的企业网盘，是否适合企业使用？

开源选项丰富、灵活定制能力强、需要额外运维投入、适合特定场景但不一定适合所有企业，是开源企业网盘的主要特征。

·2025-03-11 19:04

池化的定义与核心思想

一、池化的定义与核心思想定义：池化是卷积神经网络（CNN）中的一种下采样操作，用于降低特征图的空间维度（宽高），保留主要特征。核心目标：减少计算量：缩小特征图尺寸，降低后续层参数规模。

code 旭·2025-03-11 18:45

决策树的核心思想

一、决策树的核心思想本质：通过特征判断对数据集递归划分，形成树形结构。目标：生成一组“若-则”规则，使数据划分到叶子节点时尽可能纯净。关键流程：特征选择：选择最佳分裂特征（如信息增益最大）。

code 旭·2025-03-11 17:06

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