lbp特征第15页

python打卡第50天

其次是训练的时候如何训练才可以更好的避免破坏原有的特征提取器的参数。所以今天的内容，我们需要回答2个问题。1.resnet18中如何插入cb

whyeekkk·2025-06-14 07:59

头歌之动手学人工智能-图像卷积特征提取

第1关：图像卷积特征提取任务描述本关任务：编写一个能使用卷积滤波提取图像特征的小程序。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.基本概念，2.如何使用卷积滤波提取图像特征。

·2025-06-14 05:20

c#杂谈之四(模式匹配)

1.4关系模式1.5多个输入1.6列表模式1.7var1.8对位模式1.9扩展对位模式1.20解构模式1.21弃元模式1.22属性模式1.23分片模式一、模式匹配“模式匹配”是一种测试表达式是否具有特定特征的方法

永恒的宁静·2025-06-14 05:46

机器学习与深度学习07-随机森林01

随机森林的主要思想是通过随机选择样本和特征来构建多棵决策树，然后综合它们的预测结果

my_q·2025-06-14 03:08

2026年因果推理模块集成规划方案：技术路径、实施策略与行业赋能

一、技术架构设计：神经符号混合与因果引擎融合1.核心架构分层（参考）视觉/文本/时序多模态感知层因果特征提取器神经-符号接口动态因果图谱

百态老人·2025-06-14 01:24

《数据建模-经典教程》读书笔记七：键

候选键具备以下4个基本特征：1）唯一性:候选键必须不能标识多于一个实体实例(或现实世界中的事物)。

小木谈数·2025-06-14 00:20

核方法、核技巧、核函数、核矩阵

然而，现实世界的数据往往是线性不可分的，这意味着在原始特征空间中，无法用一条直线（或超平面）完美地将不同类别的数据点分开，或者无法用线性

第六五签·2025-06-13 23:40

基于深度学习的文本检索

基于深度学习的方法通过提取文本的高层次语义特征，实现了高效和准确的文本检索。深度学习在文本检索中的优势语义理解：深度学习模型能够捕捉文本中的复杂语义关系，相比传统的基于关键词匹配的方法更加准确。

SEU-WYL·2025-06-13 22:29

大模型现在用的最多其次是预训练模型,大模型用于rag agent 预训练模型用于微调任务

当前的人工智能领域，大模型与预训练模型的应用场景呈现出显著的差异化特征，以下从技术逻辑、应用场景及典型案例三个维度展开分析：一、大模型（LLM）的核心应用：RAGAgent架构1.技术逻辑：动态知识检索与推理融合大模型

MYH516·2025-06-13 21:52

基于CT图像的硬参数共享多任务分析：肝脏肿瘤分割与良恶性分类

该模型采用共享编码器提取通用特征，并通过任务特定解码器实现多任务协同优化。

pk_xz123456·2025-06-13 18:35

腾讯开源 AniPortrait：音频驱动的逼真肖像动画生成革命

1.音频到关键点的智能解析Audio2Lmk模块采用预训练的Wav2Vec2.0提取音频特征，通过两层全连接网络将语音信号转

gogoMark·2025-06-13 18:35

一张表格告诉你如何根据应用场景选择适合的光谱相机

核心参数匹配原则‌光谱范围‌‌农业/环境‌：400-1000nm（可见光-近红外）捕捉叶绿素特征；‌地质/工业‌：需扩展至短波红外（1000-2500nm）识别矿物或塑料。‌

汇能感知·2025-06-13 18:34

第6章方法笔记

方法头指定方法的特征，包括：返回类型。方法名称。参数列表。方法体包含可执行代码的语句序列。

z2014z·2025-06-13 16:19

基于KAN+Transformer的专业领域建模方法论

一、专业领域KAN方法创新路径领域函数分解策略•数学建模：针对专业领域特性设计专用基函数组合•医学影像：采用小波变换基函数分解图像特征```pythonclassWaveletKAN(nn.Module

乡土老农·2025-06-13 16:19

山东大学2020-2021春季web数据管理期末考试

一、填空题（30空，只记得这些了）DFS比BFS好处在于爬虫礼貌性BM25三个参数词项处理——文档解析、词条化、词项归一化、次干还原、词型归并三种分词算法统计语言模型的定义LBP定义tamura的特征颜色矩二

Joheey·2025-06-13 12:55

2021山东大学软件学院web数据管理期末考试回忆版

颜色矩是计算颜色通道的（）、（）和（）5.词项词表的处理步骤文档解析、（）、（）和（）去除停用词表（个人感觉少了一空但试卷上确实是3空）去除停用词的方法有（）和（）6.统计语言模型是（），应用是（）7.LBP

AlAuAu·2025-06-13 12:23

机器学习速成课程----数据准备

第1课：数据准备的重要性第2课：通过插补填充缺失值第3课：使用RFE选择特征第4课：使用规范化缩放数据第5课：使用热编码（One-Hot）转换类别第6课：使用kBins将数字转换为类别第7课：使用PCA

oceanstonetree·2025-06-13 12:21

【软件开发】上位机 & 下位机概念

典型特征：一般计算能力强（如Windows/Linux系统）UI友好，常有图形界面（如Qt、C#、Python开发）负责下发控制命令、参数设置，采集数据

·2025-06-13 11:47

C#入门概念理解

：设计模具（类）→比如"变形金刚模具"生产玩具（对象）→用模具造出100个变形金刚玩具自带功能（方法）→能变形、能发光C#代码示例：//1.设计模具（类）publicclass变形金刚{//玩具属性（特征

weixin_53545579·2025-06-13 07:47

机器学习算法——朴素贝叶斯和特征降维

一、常见概率计算朴素贝叶斯算法是利用概率值进行分类的一种机器学习算法概率：一种事情发生的可能性，取值在[0,1]之间条件概率：表示事件A在另外一个事件B已经发生的条件下的发生概率P(A∣B)P(A|B)P(A∣B)联合概率：表示多个条件同时成立的概率P(AB)=P(A)∗P(B∣A)=P(B)∗P(A∣B)P(AB)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)P(AB)=P(A)∗P(B∣A)

TY-2025·2025-06-13 06:41

深入解析Java面向对象编程：构建软件世界的基石

每个对象都具备独特的身份标识、状态属性（成员变量）和行为特征（方法），这种设计理念使得复杂系统的构建如同搭积木般直观。

小志开发·2025-06-13 06:09

DenoDet：SAR 图像目标检测

环境监测、军事侦察等二、SAR图像上目标检测的挑战散斑噪声干扰（specklenoise）：SAR是一个相干成像系统，其图像本质上包含不可避免的散斑噪声，会叠加在目标上针对散斑噪声的传统解决办法：多尺度特征表示

码上奶茶·2025-06-13 02:07

Python打卡第49天

它的核心目标是通过学习的方式，自动获取特征图在通道和空间维度上的重要性，进而对特征图进行自适应调整，增强重要特征，抑制不重要特征，提升模型的特征表达能力和性能。

猛犸MAMMOTH·2025-06-12 23:17

模型翻车元凶解剖：一文彻底搞懂欠拟合VS过拟合

下面咱们先来简单聊聊关于过拟合和欠拟合的特征和防止性能问题的方法。大家伙如果觉得还不错！可以点赞、转发安排起来，让更多的朋友看到。ok，咱们一起来看看~过拟合（Overfitting）1、基本

·2025-06-12 22:05

基于PCA和Kmeans的餐馆地区分类研究

1.实践任务说明对《中国2019年分地区连锁餐饮企业数据》中的7个经营指标（V2-V8）进行主成分分析（PCA），通过降维提取核心特征。

·2025-06-12 21:34

防火墙通常可以分为哪些类型？

过滤型防火墙主要是在网络层和传输层工作，能够根据数据包的源地址和协议类型等标志特征来决定是否允许数据包通过，确保只有安全的数据包才被允许通过防火墙，可以有效限制未经授权

wanhengidc·2025-06-12 21:32

Java面向对象

物理：分子和原子化学：不同的元素构成…作为Java开发：应该站在分类学家的角度看问题植物类动物类哺乳类爬行类有足类（蜥蜴）无足类（蛇）非哺乳类2.类和的对象的关系—面试题类：具有相同特征的事物，抽象出来的概念

码·蚁·2025-06-12 21:28

【一文理解】下采样与上采样区别

目录下采样上采样注意下采样原理对图像进行1/n下采样，原图像分辨率为H*W，下采样分辨率变为(H/n)*(W/n）作用压缩FeatureMap降维减少提取特征降低模型计算量避免模型过拟合本质过滤无关信息

F_D_Z·2025-06-12 21:27

AI人工智能领域多模态大模型的跨模态融合技术

AI人工智能领域多模态大模型的跨模态融合技术关键词：AI人工智能、多模态大模型、跨模态融合技术、特征表示、信息交互摘要：本文聚焦于AI人工智能领域多模态大模型的跨模态融合技术，全面且深入地探讨了该技术的背景

AI智能探索者·2025-06-12 20:51

【电力物联网】SDN架构与工作原理介绍

作者水平很有限，如果发现错误，请在评论区指正，感谢随着能源结构的持续转型和电网数字化的不断推进，电力系统正逐步迈向以“信息化、自动化、互动化”为特征的新时代。电力物联网作为国家电

祐言QAQ·2025-06-12 18:09

鸿蒙Next人脸比对技术：轻量化模型的智能应用

本文解析CoreVisionKit核心能力，结合实战案例展示优化策略，展望技术演进方向～一、技术概述：智能交互的「视觉钥匙」核心价值生物特征认证：替代传统密码，实现「刷脸即解锁」的无感交互动态身份核验：

·2025-06-12 17:08

狂发一区的YOLO，和Mamba是绝配！最新研究命中Nature，这泼天的高分思路你要不要！

这种结合不仅融合了Mamba在全局信息捕捉上的优势，还保留了YOLO在局部特征提取上的高效性，可以通过互补在多个维度为YOLO系列带来新的性能提升。可以说，Mamba的出现，给YOL

深度之眼·2025-06-12 17:34

Python训练营-Day9

知识点见示例代码字典的简单介绍标签编连续特征的处理：归一化和标准化importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspddf

冬天给予的预感·2025-06-12 17:59

爬虫进阶路程3——绕开selenium反爬

selenium之后还是死了的，似乎别人的代码能够识别出自己使用了selenium，查资料下来确实如此，反爬手段其实也简单，就是去获取你当前浏览器的一些基本信息，如果包含了selenium打开浏览器的一些特征

想下班的猿·2025-06-12 15:16

牛市与熊市：市场周期的双面镜

典型特征包括：交易量放大、经济向好、企业盈利增长。熊市（BearMarket）：指资产价格持续下跌（通常跌幅超20%），市场情绪悲观，投资者抛售避险。常见诱因如经济衰退、政策收紧或黑

量化指南针·2025-06-12 14:45

广告系统中后链路数据为什么要使用流批一体技术？流批一体技术是什么？

在大规模广告系统的后链路（离线和实时特征计算、模型训练与上线、效果监控等）中，往往既有对海量历史数据的批量计算需求（离线特征、离线模型训练、报表汇总），又有对在线请求的低延迟实时计算需求（实时特征、在线打分

盒子6910·2025-06-12 11:19

数据库的三级模式结构是数据库系统的一种体系结构，它将数据库的结构分为三个层次：外模式、模式和内模式

以下是对三级模式结构的详细介绍：1.模式（Schema）定义：模式是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公共数据视图。

Bol5261·2025-06-12 08:29

概念解析_瑞利商1资源文件介绍：深入理解瑞利商的计算与应用

瑞利商是一种针对Hermite矩阵和非零向量的运算，具有缩放不变性，广泛应用于优化问题和特征值分析等领域。文件详细介绍了瑞利商的计算方法及其性质，适合具备线性代数基础的读者学习。

汤健莹Bertha·2025-06-12 03:30

小天精灵IM，政务专用即时通讯工具，沟通、拟文、审批快捷更安全

如今，在“双循环”发展新格局下，我国产业数字化转型明显加快，以科技创新为特征的信创是重要的核心驱动力。

小天互连即时通讯·2025-06-12 03:56

《Windows 10下QT+OpenCV+Yolo11：AI视觉开发实战指南》

OpenCV作为一个强大的开源计算机视觉库，提供了丰富的函数和算法，涵盖了图像处理、特征提取、目标检

空云风语·2025-06-12 02:23

Fusion引擎赋能：流利说如何用阿里云Serverless Spark实现数仓计算加速

业务特征AI打分：利用大数据和人工智能算法对用户英语口语评测、写作打分。个性化推荐：根据用户学习目标及评级，自动推荐专项和强化课程

阿里云大数据AI技术·2025-06-11 23:29

Fusion 引擎赋能：流利说如何用阿里云 Serverless Spark 实现数仓计算加速

业务特征AI打分：利用大数据和人工智能算法对用户英语口语评测、写作打分。个性化推荐：根据用户学习目标及评级，自动推荐专项和强化

Apache Spark中国社区·2025-06-11 23:28

python打卡第49天

知识点回顾：通道注意力模块复习空间注意力模块CBAM的定义CBAM注意力模块介绍从SE到CBAM：注意力机制的演进之前我们介绍了SE（Squeeze-and-Excitation）通道注意力模块，其本质是对特征进行增强处理

zdy1263574688·2025-06-11 21:19

python打卡第48天

卷积与池化：通过滑动窗口提取局部特征，公式决定输出尺寸。广播机制：自动扩展维度，简化代码逻辑，提升计算效率。1.随机张量的生成：t

whyeekkk·2025-06-11 21:18

动态规划1——线性动态规划

这类问题通常具有以下特征：单维/双维状态空间：状态通常表示为dp[i]或dp[i][j]线性依赖关系：当前状态仅依赖于序列中前一个或多个位置的状态无后效性：当前状态确定后，后续状态发展不受之前状态影响1.2

卫青~护驾！·2025-06-11 21:46

5个常用的主干网络模型

5个常用的主干网络模型在深度学习行业中，目标检测是一大类应用，网络主要由三部分结构组成，主干网络、颈部网络、检测头，它们在网络中分别扮演者提取特征、二次处理特征（一般是融合、多尺度提取）、提取目标信息（

思绪漂移·2025-06-11 20:10

FPGA × GPU 混合推理系统架构实战：协同执行链设计与性能对比分析

本文基于真实部署实践，系统分析了FPGA与GPU混合推理系统的协同架构设计，深入解析DPU与CUDA引擎在异构平台中的任务调度路径、特征数据交换

观熵·2025-06-11 19:34

MultiVector 实现多向量检索文档

1.多表征/向量索引在前面的文章中，我们为每一个文档块生成一条向量用于记录该文本的特征信息，如果能从多个维度记录该文档块的信息，会大大增加该文档块被检索到的概率，多个维度记录信息等同于为文档块生成多个向量

yibuapi_com·2025-06-11 17:18

《打造你的第一个数据挖掘工具：用 scikit-learn 快速原型开发与高效特征工程指南》

《打造你的第一个数据挖掘工具：用scikit-learn快速原型开发与高效特征工程指南》一、引言：当Python遇上数据挖掘从电商推荐、医疗预测，到工业预警与用户画像，数据挖掘已成为现代智能系统的核心。

清水白石008·2025-06-11 17:18

《从原始数据到精炼模型：用 Python 构建高效机器学习流水线的实战指南》

作为一名长期从事Python项目研发的开发者，我深知构建模型的挑战往往不在算法本身，而在数据的预处理、特征工程、验证逻辑与代码结构设计。本篇文章，我将分享一个