eth3d数据集重建

Java 集合框架

1.集合框架概述Java集合框架（JavaCollectionFramework,JCF）是Java语言中用于存储、操作和管理数据集合的一整套标准接口和类。

clk6607·2025-03-26 12:41

代码随想录算法训练营Day29 | Leetcode 134 加油站 Leetcode 135 分发糖果 Leetcode 860 柠檬水找零 Leetcode 406 根据身高重建队列

Leetcode134加油站题目链接：134.加油站-力扣（LeetCode）代码随想录题解：代码随想录(programmercarl.com)思路：局部最优：当前累加rest[i]的和curSum一旦小于0，起始位置至少要是i+1，因为从i之前开始一定不行。全局最优：找到可以跑一圈的起始位置。代码：classSolution{public:intcanCompleteCircuit(vector

SPlutos·2025-03-26 11:02

奥运会数据分析，奥林匹克数据分析并绘图，python数据分析绘图，期末大作业项目

目录设置Python环境查看输入目录中的文件加载并查看数据集计算不重复活动次数根据活动特定的身高-体重平均值填充缺失值处理年龄列中的缺失值删除奖牌列中的缺失值数据可视化年龄的箱形图城市频率的条形图奖牌频率的条形图季节频率的条形图性别身高体重的散点图编辑不同奖牌获得者的身高体重分布按季节划分的年龄分布箱形图按性别划分的体重分布

licy__·2025-03-26 09:47

iPaaS集成平台数据监控：预警机制保障数据安全与稳定

iPaaS（集成平台即服务）作为企业级数据集成与管理的关键技术，为企业提供了高效、灵活且强大的数据监控与预警能力。

谷云科技RestCloud·2025-03-26 08:46

Python机器学习：基础、算法与实战

1:《Python机器学习：基础算法与实战》内容简介本书基于Python语言，结合实际的数据集，介绍了机器学习算法以及数据分析方法的应用。

大梦想程序商店·2025-03-26 07:03

python版：使用TotalSegmentator可在1分钟内自动分割全身117个器官，附批量技巧

TotalSegmentator是在大型数据集上使用nnUNetV2训练的一个AI模型，可以在CT数据上自动分割全身117个器官（见文末）！同时还可以分割部分血管，脑出血，胸腔积液等（后面会介绍）。

Bryan Ding·2025-03-26 06:25

YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入24年ECCV的自调制特征聚合注意力模块(SMFA)，并构建C2PSA_SMFA

1.SMFA介绍1.1摘要：基于Transformer的图像复原方法由于Transformer的自注意（self-attention，SA）特性能够更好地挖掘非局部信息，从而获得更好的高分辨率图像重建效果

小李学AI·2025-03-26 06:54

点云库使用场景以及编译和使用实例

点云是由大量的三维坐标点组成的数据集，通常用来表示物体或环境的表面。

爱学习的大牛123·2025-03-26 05:45

《Python实战进阶》第32集：使用 TensorFlow 构建神经网络

通过实战案例，我们将使用MNIST数据集构建一个手写数字识别模型，帮助您掌握TensorFlow的基本用法。核心

带娃的IT创业者·2025-03-26 01:46

探索Python中的快速排序算法

与冒泡排序、插入排序和选择排序等简单排序算法相比，快速排序具有更优越的时间复杂度，尤其在处理大型数据集时表现突出。本文将介绍快速排序的原理、实现方法以及其时间复杂度。

_L1u_J14n·2025-03-25 23:37

6 卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

代码实现了基本的CNN共两层神经网络，包括两层卷积层两层池化层使用的数据集为单通道28*28像素的MNIST数据集，共10个标签训练集可直接在代码里下载代码模块如下：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets

机械专业搞视觉的小白·2025-03-25 21:18

基于Python卷积神经网络的Mnist手写数字识别

Mnist数据集是一个包含大量手写数字图片的数据集，被广泛用于训练和测试各种图像识别算法。使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）来解决手写数字识别问题，不

2301_79809972·2025-03-25 20:12

Python使用SVC算法解决乳腺癌数据集分类问题——寻找最佳核函数

Python使用SVC算法解决乳腺癌数据集分类问题——寻找最佳核函数最佳内核模板解决思路代码最佳内核您的任务是选择最佳内核，使用SVC算法解决乳腺癌数据集的分类问题。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-25 17:18

神经网络解决非线性二分类

具体步骤包含生成数据集、定义神经网络模型、训练模型、测试模型以及可视化决策边界。

欣然～·2025-03-25 12:37

31天Python入门——第12天:迭代器·生成器底层竟是这样子的

语句使用生成器对于可迭代对象、迭代器、生成器的理解生成器的工作原理生成器生成器是一种特殊类型的函数，可以按需生成一系列的值，而不是一次性将所有值都计算出来并存储在内存中.生成器可以大大节省内存消耗，特别适用于处理大型数据集或无限序列

安然无虞·2025-03-25 08:43

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法

传统机器学习依赖于预先收集的静态数据集进行训练，这种方法在面对不断变化的环境时显得捉襟见肘。

熵减画眉·2025-03-25 01:48

残疾人员检测数据集VOC+YOLO格式3168张5类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：3168标注数量(xml

FL1623863129·2025-03-24 19:05

RAMS（区域大气建模系统）与 OpenFOAM 的耦合：构建跨尺度大气流动模拟平台

随着城市气象、风能开发和空气质量模拟需求的提升，单一尺度的模拟工具已难以满足复杂地形和城市结构下的精细气流场重建需求。

Hardess-god·2025-03-24 17:16

SAP-ABAP:SAP事务码SE14深度解析：数据库表管理核心工具

SAP事务码SE14深度解析：数据库表管理核心工具SE14是SAP中用于激活并调整透明表的数据库结构的工具，主要用于字段修改、主键变更或数据类型调整后同步数据库表结构，支持数据迁移及重建索引SE14核心功能

爱喝水的鱼丶·2025-03-24 16:38

英伟达开源超强模型Nemotron-70B；OpenAI推出Windows版ChatGPT桌面客户端

Niemotron-70B的开发基于Llama-3.1，且开源数据集加强其训练效果。分析指出，英伟达的策略是

go2coding·2025-03-24 14:55

生物信息复习笔记（3）——GEO数据库

一个测序数据集里有很多个GSM，点进去可以看到该样本的各种信息（样本来源，临床表征，各种处理样本方式，处理数据方式）。GSE：包含所有信息的完整数据集。（最重要）做生信样本量不能少：30以上。精准搜索

Kriol·2025-03-24 13:44

物联网（IoT）系统中，数据采集器拿来即用

在物联网（IoT）系统中，数据采集器（也称为网关或数据集中器）扮演着至关重要的角色，主要负责从各种传感器和设备中收集数据，并将其转换为统一的格式后传输到云端或本地服务器进行处理和分析。

小赖同学啊·2025-03-24 11:29

自动化测试 —— Pytest fixture及conftest详解

fixture中的代码可以定制，满足多变的测试需求，包括定义传入测试中的数据集、配置测试前系统的初始状态、为批量测试提供数据源等等。

程序员曦曦·2025-03-24 10:21

YOLOV8多模态(可见光+红外光，基于Ultralytics官方代码实现）

YOLOV8双分支模型架构图YOLOV8多模态目标检测前言：环境配置要求1.数据集DroneVehicle数据集(可见光+热红外)2.数据集文件格式(labeles:YOLO格式)3.权重文件下载4.配置模型

@M_J_Y@·2025-03-24 07:20

操作系统高频（一）线程与进程

⭐⭐⭐进程进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配的基本单位。是操作系统结构的基础。进程是线程的容器。

HUZ_小Z·2025-03-24 06:16

vggt 3d重建相机位姿，新视角生成

vggt动态追踪实时重建https://github.com/facebookresearch/vggtimporttorchfromvggt.models.vggtimportVGGTfromvggt.utils.load_fnimportload_and_preprocess_imagesdevice

AI算法网奇·2025-03-24 05:32

图神经网络实战——分层自注意力网络

图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为

盼小辉丶·2025-03-24 05:32

Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析

VGGSfM和Mast3r:3D场景重建的新方向在计算机视觉和3D重建领域,如何从2D图像重建3D场景一直是一个充满挑战的研究课题。

2401_87458718·2025-03-24 05:31

LeetCode剑指offer题目记录4

leetcode刷题开始啦,每天记录几道题.目录剑指offer07.重建二叉树题目描述示例思路python改进剑指offer09.用两个栈实现队列题目描述示例思路python剑指offer10-1.斐波那契数列题目描述思路

t.y.Tang·2025-03-24 05:29

使用 Airbyte Typeform 加载器进行数据文档化

在数据集成的世界中，Airbyte是一个非常强大的平台，它为我们的ETL管道提供了从API、数据库和文件到数据仓库和湖泊的连接器。

shuoac·2025-03-24 04:55

基于NanoDet的无人机交通违规监控系统设计与实现

本博客详细介绍了数据集的构建、模型的训练与推理、碰撞检测算法的实

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-24 02:09

序列器自增ID跳跃问题

但如果出现从1,2,3,4直接跳到100000001这样的情况，可能的原因包括：####表被重建或导入数据-如果表被删除后重建，或者从备份中导入了数据，自增计数器可能会被重置为导入

南天神杵孟猛·2025-03-24 02:03

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

stability ai推出的 AI模型2D图像转3D视频

无需复杂的重建或优化，可生成高质量的3D视频，同时保持3D一致性和时间平滑性。StableV

微丽宝·2025-03-23 23:08

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

三维点云重建的原理及代码

点云重建是将来自各种传感器（如激光雷达、相机等）采集的离散点云数据转换为具有结构和几何形状的物体模型的过程。

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点

XW-ABAP·2025-03-23 19:07

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

为什么选鸢尾花数据集：数据量小、特征明确，适合教学演示。Scikit-learn优势：提供现成算法和工具，无需从头写数学公式。二、环境准备：5分钟快速上手目的：搭建可运行的代码环境，避免卡在工具安装环

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

机器学习实战第一章机器学习基础

机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息； 2、机器学习能让我们自数据集中受启发

LuoY、·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-23 18:26

模式搜索+扩散模型：FlowMo重构图像Token化的技术革命

斯坦福大学李飞飞与吴佳俊团队提出的FlowMo（FlowtowardsModes）创新性地融合模式搜索与扩散模型，在多个关键维度突破传统方法局限，为图像压缩与重建开辟新路径。

芯作者·2025-03-23 14:21

WHAM 人体3d重建部署笔记

目录依赖项：mmpose的依赖项：demo脚本WHAM:ReconstructingWorld-groundedHumanswithAccurate3DMotion2024依赖项：pipinstallmmposemmpose的依赖项：mmcv>=2.0.0,=3.0.0,=0.4.0,<1.0.0demo脚本Youcantrywithoneexamplarvideo:pythondemo.py--

AI算法网奇·2025-03-23 07:01

使用LangGraph迁移MapReduceDocumentsChain进行长文档的摘要

在大数据处理和文本分析领域，MapReduce是一种非常重要的策略，用于处理和分析大型数据集。

dgay_hua·2025-03-23 06:43

Python用Bokeh处理大规模数据可视化的最佳实践

本文将介绍如何使用Bokeh处理大规模数据可视化，并提供一些最佳实践和代码实例，帮助你高效地展示大数据集中的重要信息。1.为什么选择Bokeh？

一键难忘·2025-03-23 05:04

基于偏移量、游标分页的详解

前言大量的数据集往往会被分成多个空间去存储。例如一本书就会有几十页几百页，因为把一本书都放在一页去展示不管是对生产者还是消费者都是及其不友好的。

B_rownJay·2025-03-23 04:24

分页优化之——游标分页

游标分页（Cursor-basedPagination）是一种高效的分页方式，特别适用于大数据集和无限滚动的场景。

PhilipJ0303·2025-03-23 03:18

轻松入门Apache SeaTunnel：数据集成利器

文章目录轻松入门ApacheSeaTunnel：数据集成利器什么是SeaTunnel基本原理运行流程SeaTunnelvsDataX：两大数据集成工具对比实战场景：MySQL数据同步至ElasticsearchSeaTunnel

窝窝和牛牛·2025-03-23 03:16

MySQL 到 Hadoop：Sqoop 数据迁移 ETL

Extract-Transform-Load数据迁移过程一、Extract数据抽取1.ODS：OperationalDataStore-可操作数据存储2.DW：DataWarehouse-数据仓库3.DM：DataMart-数据集市二

Ice星空·2025-03-23 03:45

Flink CDC 与 SeaTunnel CDC 简单对比

CDC技术在现代数据架构中扮演着至关重要的角色，特别是在实时数据集成、数据同步和事件驱动架构等场景中。CDC的工作原理CDC主要通过以下几种方式捕获数据变更：基于日志的CDC：直接

窝窝和牛牛·2025-03-23 03:13

使用Annoy进行高效的近似最近邻搜索

在处理大型数据集时，我们经常面临需要快速、准确地查找与给定查询点相近的数据点的问题。

eahba·2025-03-23 02:04

推荐频道