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中药细粒度图像分类

该模型通过双线性池化操作将两个不同CNN提取的特征进行外积运算，从而获得更加丰富的特征表示，这对于区分外观相似但属于不同子类别的物体尤其有效。

小lo想吃棒棒糖·2025-07-11 10:56

如何使用目标检测深度学习框架yolov8训练钢管管道表面缺陷VOC+YOLO格式1159张3类别的检测数据集步骤和流程

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)：1159标注数量(xml文件个数)：1159标注数量(txt文件个数)：1159标注类别数

FL1623863129·2025-07-11 10:23

钢管管道表面缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1159张3类别

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)：1159标注数量(xml文件个数)：1159标注数量(txt文件个数)：1159标注类别数

FL1623863129·2025-07-11 10:52

Java & Go SDK 管理工具与最佳实践

流行的版本管理工具类别工具名称GitHub链接Star数JavaSDKJabbahttps://github.com/shyiko/jabba3.2kJenvhttps://github.com/jenv

yuluo_YX·2025-07-10 20:24

【机器学习&深度学习】为什么分类任务中类别比例应接近 1:1？

目录前言一、什么是类别不平衡？二、为什么类别比例应接近1:1？2.1⚠模型容易“偏科”2.2精确率、召回率失真2.3模型训练失衡，梯度方向偏移三、现实案例中的“灾难性后果”四、如何应对类别不平衡问题？

一叶千舟·2025-07-10 20:24

元数据注释文档

元数据（metadata）：描述数据的数据，比如：文档的标题、作者、时间戳文档的类别、标签段落的摘要、主题、实体标注人为添加的注释信息（如内容类型、来源可信度）元数据注释文档：是在原始内容中嵌入/

AI算法网奇·2025-07-10 20:22

富集分析——GO、KEGG

富集分析的基础认知在生物信息学研究领域，基因功能解析及通路阐释是众多分析流程中的关键环节，富集分析（EnrichmentAnalysis）是将基因或蛋白列表按照功能进行分类的统计方法，目的是找出在特定基因集中显著富集的功能类别或通路

ersanshi055·2025-07-10 17:30

异物检测的计算机视觉算法技术路线

一、分类识别适应场景分类识别技术主要适用于已知目标类别的异物检测场景。

思绪漂移·2025-07-10 12:28

Linux文件权限管理

一、文件权限基础概念Linux通过"用户类别+权限类型"实现权限管控，核心要素包括：•三类用户：拥有者（user）、用户组（group）、其他用户（oth

IT摆渡者·2025-07-10 11:21

考研调剂需知的13件事，一篇搞懂调剂全流程考研调剂复试面试问题汇总

目录一、考研调剂的基本概念2二、自主划线与国家线的差异2三、调剂的类别与优先级2四、申请调剂的资格准则34.1基本申请门槛:3五、调剂的九大情形4六、调剂的详细流程5七、调剂的关键时间节点6八、如何高效搜集调剂信息

一个 00 后的码农·2025-07-10 00:11

语义分割模型的轻量化与准确率提升研究

语义分割模型的轻量化与准确率提升研究1.引言语义分割是计算机视觉领域的核心任务之一，它要求模型为图像中的每个像素分配一个类别标签。

pk_xz123456·2025-07-09 12:28

存储延时数据，帮你选数据库和缓存架构

1.理解存储媒介量化延时类别描述延时缓存/内存L1cachereference1ns缓存/内存L2cachereference4ns缓存/内存Mainmemoryreference（DDR4，5-10ns

呢喃coding·2025-07-09 04:26

【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估

混淆矩阵：可视化模型在各类别上的具体错误（如将

巴伦是只猫·2025-07-08 07:07

【机器学习笔记 Ⅱ】7 多类分类

1.多类分类（Multi-classClassification）定义多类分类是指目标变量（标签）有超过两个类别的分类任务。例如：手写数字识别：10个类别（0~9）。图像分类：区分猫、狗、鸟等。

巴伦是只猫·2025-07-08 07:06

【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting

这两个组件都是在一组基础类别上训练的，我们为这些类别准备了大量训练数据。

Bosenya12·2025-07-08 05:56

[内核开发手册] 一文搞懂 MISRA C编码规范

行业刚性需求四、MISRAC核心规则详解（以2012版为例）规则结构：关键规则类别及典型示例：1.环境约束2.数据类型安全3.初始化与声明4.表达式安全5.流程控制安全6.指针与内存安全7.预处理器规范

车载操作系统---攻城狮·2025-07-08 01:50

【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型

叶节点：最终预测结果（类别或数值）。分支：对应特征的取值或条件判断（如“年龄≥30？”）。2.构建决策树的关键步骤(1)

巴伦是只猫·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记Ⅰ】6 多类特征

多类特征（Multi-classFeatures）详解多类特征是指一个特征（变量）可以取多个离散的类别值，且这些类别之间没有内在的顺序关系。

巴伦是只猫·2025-07-07 12:53

Python报错信息归类以及处理

ʕᵔᴥᵔʔPython的错误和异常可以分为多个类别，了解这些类别有助于更好地调试和处理错误。以下是Python中常见报错信息的归类和分析。

·2025-07-07 08:18

机器学习21-线性网络思考

请详细列举不同的算法对应的损失函数和计算思路在传统机器学习中，线性分类算法是一种非常重要的方法，用于将数据划分为不同的类别。

坐吃山猪·2025-07-07 04:00

Python 图像分类入门

一、介绍图像分类作为深度学习的基础任务，旨在将输入图像划分到预定义的类别集合中。在实际的业务中，图像分类技术是比较常用的一种技术技能。

超龄超能程序猿·2025-07-06 21:05

【Torch】nn.Embedding算法详解

1.定义nn.Embedding是PyTorch中的查表式嵌入层（lookup‐table），用于将离散的整数索引（如词ID、实体ID、离散特征类别等）映射到一个连续的、可训练的低维向量空间。

油泼辣子多加·2025-07-06 17:01

设计模式简单汇总

以下是各类别及其常见模式的详细说明：目录创建型模式结构型模式行为型模式创建型模式这些模式关注对象的创建机制，帮助控制实例化过程。

花王江不语·2025-07-06 15:49

基于评估方法论评估一个大模型的准确度

以下是大概的几个方向任务类型准确度定义分类任务预测类别与真实标签的一致性生成任务生成内容的真实性/流畅性/相关性问答任务答案的事实正确性和完整性多模态任务跨模态对齐能力（如图文匹配）除了以上几个方面还需要考虑表面匹配

尤物程序猿·2025-07-06 13:27

国产CYD7616与AD7616的关键性能对比

基于此，将CYD7616与AD7616的关键性能进行对比分析：参数类别CYD761

·2025-07-06 04:26

Rust+Blender：打造高性能游戏引擎

案例分为工具链整合、渲染技术、物理模拟等类别，每个案例附核心代码片段或实现逻辑。

KENYCHEN奉孝·2025-07-06 03:46

【机器学习|学习笔记】类别特征（Categorical Features）处理方法，附代码。

【机器学习|学习笔记】类别特征（CategoricalFeatures）处理方法，附代码。【机器学习|学习笔记】类别特征（CategoricalFeatures）处理方法，附代码。

努力毕业的小土博^_^·2025-07-06 00:30

C语言文件操作

什么是文件1.文件是指硬盘上的文件2.类别：程序文件，数据文件。

·2025-07-06 00:55

Excel 中什么数据应该用什么图？（柱状图、折线图、饼图、条形图的适用场景）

通常可以归结为以下四种之一：比较(Comparison)：我想比较不同类别项目的大小。趋势(Trend)：我想展示数据随时间的变化。

冰糖心书房·2025-07-05 22:43

C++模板编程的利器：`std::forward`与`std::remove_reference`深度解析

它们不仅解决了类型处理和值类别保留的核心问题，还为高效、灵活的代码设计提供了强大支持。本文将从原理、应用场景到实际案例，全面解析这两个工具的奥秘。

郝学胜-神的一滴·2025-07-05 22:40

简要介绍redis

tornadoami·2025-07-05 17:09

gesp c++ 八级知识点

应用场景：加法原理：选择不同类别的路径或物

山中习静观潮槿·2025-07-05 15:57

大棚番茄西红柿果实成熟度检测数据集YOLO格式279张3类别已划分训练验证集

数据集格式：YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：279标注数量(xml文件个数)：279标注数量(txt文件个数)：279标注类别数

·2025-07-05 12:05

Java面试题

模板使用指南难度分级：L1：低难度，适合初级开发者，基础概念和原理L2：中难度，适合中级开发者，实际问题解决和系统设计L3：高难度，适合高级开发者，复杂系统架构和深度技术挑战问题结构：每个问题按「类别-

木鱼时刻·2025-07-05 08:05

交叉熵损失和负熵似然损失（对分类器有用）

假设对于一个分类任务，有\(C\)个类别，模型对第\(i\)个样本的输出是一个概率分布\(\mathbf{p}_i=[p_{i1},p_{i2},\dots,p_{iC}]\)，其中\(p_{ic}\)

流量留·2025-07-04 20:18

YOLOv11安全检测项目_人员、安全帽、安全服、普通服装、头部、模糊服装、模糊头部目标检测

YOLOv10与YOLOv11安全检测项目项目概述Safety本项目基于SF数据集（50,559张图像/7类别）对YOLOv10和YOLOv11模型进行对比研究，重点优化安全帽、安全服及模糊目标的工业场景检测性能

qq1309399183·2025-07-04 18:36

爬虫第三篇（网络通信之获取响应）

状态码分为五个类别：1xx：信息性状态码，用于临时响应。2xx：成功状态码，表示请求已成功处理。3xx：重定向状态码，表示客户端需要进一步操作。4xx：客户端错误状态码，表示客户端请求有误。

·2025-07-04 15:12

python图像识别哪些库_利用ImageAI库只需几行python代码实现目标检测

相比分类，检测给出的是对图片前景和背景的理解，我们需要从背景中分离出感兴趣的目标，并确定这一目标的描述(类别和位置)，因此检测模型的输出是一个列表，列表的每一项使用一个数组给出检出目标的类别和位置(常用矩形检测框的坐标表示

weixin_39667398·2025-07-04 15:38

架构师面试题

说明难度分级：L1：低难度，适合初级开发者，基础概念和原理L2：中难度，适合中级开发者，实际问题解决和系统设计L3：高难度，适合高级开发者，复杂系统架构和深度技术挑战问题结构：每个问题按「类别-序号-具体问题

木鱼时刻·2025-07-04 14:02

文献阅读篇#8：YOLO如何实现多模态

一、引言YOLO众所周知是一个目标检测、跟踪、计数等等的视觉模型，对于YOLO来说，它的核心功能还是分类，识别出物体的类别并辅助以计数、跟踪等等功能。

hjs_deeplearning·2025-07-04 12:23

Qwen3 Embedding 结构-加载-训练看透模型设计哲学

1Qwen3-Embedding模型结构拆解说明：目录包含了运行一个基于Transformer的句向量模型所需的所有组件文件类别核心文件作用核心模型model.safetensors,config.jsonmodel.safetensors

·2025-07-04 04:25

利用人名语言分类案例演示RNN、LSTM和GRU的区别（基于PyTorch）

文章目录一、程序结构1.1程序整体结构1.2各模块功能关系流程图二、数据预处理模块详解2.1定义字符集和语言类别2.2读取数据2.3人名转换为one-hot编码张量2.4自定义数据集类2.5数据加载器三

.30-06Springfield·2025-07-04 00:29

【机器学习】什么是逻辑回归？从入门到精通：掌握逻辑回归与二分类问题的解决之道

从入门到精通：掌握逻辑回归与二分类问题的解决之道引言1.1逻辑回归简介1.2逻辑回归的应用场景逻辑回归基本原理2.1逻辑回归概述逻辑回归的基本思想预测类别的概率2.2线性模型与Sigmoid函数线性模型

宸码·2025-07-03 21:15

C++完美转发

1.值类别C++中的值类别主要有两种：左值（Lvalue）和右值（Rvalue）。左值通常指可以持久化的对象或变量，而右值则是临时对象或即将销毁的对象。

missu217·2025-07-03 17:41

技术分享 | 如何写好测试用例？

##一、测试用例设计的方法1、等价类划分方法等价类划分法是将测试数据分成多个等效类别的方法，以减少测试样例的数量。这种方法可以帮助测试人员节省时间和精力。通常，测试人员会为每个等效

程序员霄霄·2025-07-03 11:57

长尾形分布论文速览【80-119】

Uncertainty-awareSamplingforLong-tailedSemi-supervisedLearning提出了一种动态阈值选择方法（UDTS），能有效改善尾部分类性能，适用于不平衡类别的半监督学习

木木阳·2025-07-02 23:58

SoK: A Critical Evaluation of Efficient Website Fingerprinting Defenses

2023攻击和防御模型防御评估准确度、精确度和召回率：使用准确率来评估攻击模型在多类别封闭世界设置中的性能，但在二进制开放世界设置中使用精确率和召回率防御策略：（1）增加虚拟流量、（2）增加流量延迟、（

·2025-07-02 22:50

《ChromaGAN》论文简读及demo运行（萌新手记）

论文题目：《ChromaGAN:AdversarialPictureColorizationwithSemanticClassDistribution》《具有语义类别分布的对抗图片着色》论文地址：https

kkpeach·2025-07-02 17:09

一封邮件读懂准确率、精准率、召回率、F1 Score

文章目录场景设定核心目标定义样本类别模拟评估结果四大核心指标详解①准确率（Accuracy）②精准率（Precision）③召回率（Recall）④F1Score如何选对指标？

fairymt·2025-07-02 01:43

Django REST framework - 权限

权限用于授予或拒绝不同类别的用户访问API的不同部分。RESTframework中

·2025-07-01 21:59

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