lcd特征第15页

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

Linux驱动中mmap内存映射详解

上图说了，mmap是操作这些设备的一种方法，所谓操作设备，比如IO端口（点亮一个LED）、LCD控制器、磁盘控制器，实际上就是往设备的物理地址读写数据。

书桐先生·2025-06-12 16:23

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

【Proteus仿真】51单片机+红外测距仪(GP2D12)+ADC0808模数转换

⚡目前该仿真还存在bug，根据仿真来看，lcd显示有短路，后续进行修正。✨利用红外测距仪(GP

perseverance52·2025-06-11 23:58

【Proteus仿真】【32单片机】超声波测距系统设计

目录一、主要功能二、使用步骤三、硬件资源四、软件设计五、实验现象联系作者一、主要功能1、距离检测，LCD显示2、当测量距离低于设置阈值，启动声光警报3、当测量距离高于设置阈值，关闭声光警报4、距离阈值设置

qq_215138327·2025-06-11 23:58

proteus仿真-单片机-超声波测距报警

2、用LCD1602显示测量到的距离：显示屏第一行显示“distance:***.*cm”。

Rose_yj·2025-06-11 22:27

【Proteus仿真】【32单片机-A012】GP2D12红外测距系统设计

目录一、主要功能二、使用步骤三、硬件资源四、软件设计五、实验现象联系作者一、主要功能1、距离测量与LCD显示2、低于测量阈值，警报模块启动3、测量距离阈值设置二、使用步骤使用LCD1602液晶、按键、蜂鸣器

qq_215138327·2025-06-11 22:55

【OpenCV】双相机结构光成像与图像交叉融合实现【python篇】

系统架构概述双相机结构光系统通常包含以下组件：两个同步的工业相机结构光投影仪（DLP或LCD）计算机处理系统标定装置实现步骤1.硬件设置与相机同步importcv2importnumpyasnpimporttimeclassDualCamer

社会零时工·2025-06-11 22:23

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

清水白石008·2025-06-11 17:18

基于机器学习的多模态影像分类研究

相比单模态影像，多模态影像包含更丰富的特征信息，能够更准确地描述目标的属性和状态。传统的影像分类方法主要依赖于手工提取的特征，而机器学习方法能够自动学习图像

AI智能应用·2025-06-11 15:00

多模态核心实现技术

1.单模态编码技术文本表示：采用词嵌入模型（如Word2Vec、GloVe）或预训练语言模型（如BERT、RoBERTa），通过Transformer层提取上下文特征，生成动态词向量。

charles666666·2025-06-11 14:59

Kaggle-Predicting Optimal Fertilizers-(多分类+xgboost+同一特征值多样性)

美少女zss·2025-06-11 14:28

Python训练营打卡Day46(2025.6.6）

知识点回顾：不同CNN层的特征图：不同通道的特征图什么是注意力：注意力家族，类似于动物园，都是不同的模块，好不好试了才知道。

2301_80505456·2025-06-11 13:23

Camera相机人脸识别系列专题分析之十二：人脸特征检测FFD算法之libvega_face.so数据结构详解

上一篇我们讲了：Camera相机人脸识别系列专题分析之十一：人脸特征检测FFD算法之低功耗libvega_face.so人脸属性(年龄，性别，肤色，微笑，种族等)检测流程详解这一篇我们开始讲：Camera

一起搞IT吧·2025-06-11 13:52

数据库高级学习笔记--对象类型

1.对象类型人:对象，万物皆是对象属性:身高、体重、年龄用来描述对象的特征的方法:对象的行为特征：跑、走、说属性与方法组成对象的属性:对象类型的字段对象的方法:对象类型的函数或者过程对象类型有时也为用户自定义类型可以在对象类型中写过程和函教对象类型包括对象类型规范和对象类型体两个部分

萍果馅是年糕·2025-06-11 11:36

BERT 模型微调与传统机器学习的对比

BERT微调与传统机器学习的区别和联系：传统机器学习流程传统机器学习处理文本分类通常包含以下步骤：特征工程：手动设计特征（如TF-IDF、词袋模型）模型训练：使用分类器（如SVM、随机森林、逻辑回归）特征和模型调优

MYH516·2025-06-11 11:05

nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为Swin-Unet

传统方法主要依赖卷积神经网络（CNN），尤其是U-Net及其变体，通过局部卷积操作和跳跃连接提取多尺度特征。然

w1ndfly·2025-06-11 09:20

nnUNet V2修改网络——加入MultiResBlock模块

传统的U-Net使用固定大小的卷积核（如3x3），这在处理具有不同尺度特征的医学图像时可能不