tfidf特征变换

基于 PyTorch 的深度学习模型开发实战

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言深度学习已广泛应用于图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域，凭借其强大的特征学习能力，成为人工智能的核心技术之一。
一ge科研小菜鸡·2025-01-27 10:47

C++ 函数调用时的参数传递方法

但是，C++函数在编译时会经过函数名变换（mangle）。
相忘于江湖-mfc·2025-01-27 10:45

彩虹猫（MEMZ）病毒：揭秘与防范

本文将详细分析该病毒的特征、传播方式以及防范措施，帮助用户更好地了解和应对这一威胁。我最近也拿到彩虹猫的代码，我进行一个分析：一、病毒概述彩虹猫（MEMZ）病毒是一种具有较高传播性和隐蔽性的恶意软件。
小海的小窝·2025-01-27 08:30

论文阅读【CVPR-2022】3D Shape Variational Autoencoder Latent Disentanglement via Mini-Batch Feature Swappi

3DShapeVariationalAutoencoderLatentDisentanglementviaMini-BatchFeatureSwappingforBodiesandFaces通过小批量特征互换实现身体和脸部的三维形状变异自动编码器潜移默化
智尊宝人工智能社区·2025-01-27 06:19

计算机视觉目标检测-DETR网络

DETR使用卷积神经网络提取图像特征，并将其通过位置编码转换为输入序列，送入Tra
next_travel·2025-01-27 06:47

游戏总体框架设计

图形表示游戏中的各项显示，比如精灵，粒子，动画之类（它最基本的是1个带纹理的quad,粒子是多个带透明通道的quad变换，帧动画1个quad的多个纹理切换，骨骼动画是多个quad的变换）。
缥缈的云·2025-01-27 05:45

使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测

鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，包含了三种不同类型的鸢尾花，每种类型由四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度）描述。
辞落山·2025-01-27 03:02

51单片机——7.LCD显示屏数据显示

LCD1602调试工具使用LCD1602液晶屏作为调试窗口，提供类似printf函数的功能，可实时观察单片机内部数据的变换情况，便于调试和演示。
m0_48261292·2025-01-27 02:21

MATLAB 工具库的使用说明和案例示例

以下是一些常见的MATLAB工具库的使用说明和案例示例：信号处理工具箱（SignalProcessingToolbox）：使用说明：提供了用于生成、测量、变换、过滤和可视化信号的函数和应用程序。
go5463158465·2025-01-27 01:16

刷题笔记 贪心算法-1 贪心算法理论基础

贪心算法比较特殊，知识结构零散，而且理论考察比较少，这里只总结几个重要得部分1.贪心算法的使用条件实际做题的时候是不会给出“贪心算法”这个标签的，所以要看什么时候用，代码随想录给出的答案是没有明显特征！
圆圆滚滚小企鹅。·2025-01-27 01:43

统计学中的样本&概率论中的样本

它用来代表整个总体，并用于估计总体的特征或参数。例如，如果我们想了解一个城市居民的平均收入，我
phoenix@Capricornus·2025-01-26 23:28

广工Anyview离散数学第八章

目录试设计一算法，对于一个从集合A到集合B的二元关系R，判断R是否为函数判断一个关系是否为函数，如果是函数，则是什么类型：单射、满射、双射、变换、非单射非满射。
墨染夜雨笺·2025-01-26 22:19

4.连续小波变换的示例应用

目录引言0数据介绍1短时傅里叶1.1缩小窗口2小波分析2.1小波变换步骤（CWT）2.1.1比较过程2.1.2系数产生过程2.2实验结果3.参考资料引言将演示如何使用连续小波变换，对信号进行理想的时频分析
赵孝正·2025-01-26 21:17

学习笔记 20240805 Rust语言-Rust语言圣经-Box＜T＞

文章目录20240805智能指针概述Box\堆对象分配Rust中的堆栈Box的使用场景使用Box\将数据存储在堆上避免栈上数据的拷贝将动态大小类型变为Sized固定大小类型特征对象Box内存布局Box:
zhangfan-辰祎·2025-01-26 21:43

振动分析-7-轴承数据库之时频域连续小波变换CWT

常用的时频分析方法有：（1）傅里叶变换（Fo
皮皮冰燃·2025-01-26 21:12

简要说一下关于实现整个深度学习项目的流程

2.特征工程；你需要对所有的经过预处理并且将要输入神经网络的信号提取特征，比如信号的频谱图、时间-频率图或者是一些非线性的动力学特征，比如相空间这些。最重要的是提取的特征数据形状必须一致。
懒大王12138·2025-01-26 21:11

python 语音识别

在python中训练一个语音识别系统主要需要以下几个步骤：-语料库准备-数据预处理-特征提取-训练模型第一部分：语料库的准备什么是语料库？语料库长什么样？
柚梓sir·2025-01-26 19:01

双目视觉之获取三维坐标（立体校正、Q矩阵与三角测量原理）

通过对左右相机拍摄的图像进行特征匹配和视差计算，我们可以得到场景中每个像素点的视差值。视差值表示了同一个物体在左右图像中的位置差异，它与物体距离
乐平要加油啊·2025-01-26 19:31

RTMP|RTSP播放器只解码视频关键帧功能探讨

技术背景我们在做RTMP|RTSP直播播放器的时候，遇到过这样的技术诉求，在一些特定的应用场景中，可能只需要关键帧的信息，例如视频内容分析系统，可能只对关键帧进行分析，以提取特征、检测对象或场景变化。
音视频牛哥·2025-01-26 17:48

6-scala特质

定义一个特质最简化的特质就是关键字trait+标识符：traitHairColor特征作为泛型类型和抽象方法非常有用。traitIterator[A]{defhasNext:Boolean
qwy715229258163·2025-01-26 17:18

03-19-多元函数-雅可比矩阵

文章目录课程地址1.雅可比矩阵的定义2.雅可比矩阵与线性变换2.1示例12.2示例22.3示例33.泰勒展开与雅可比矩阵4.总结示例"示例1"中的JFJ_FJF1.函数定义2.雅可比矩阵的定义3.逐项计算偏导数
草莓奶忻·2025-01-26 17:45

2024年AI发展的感知回顾

混合无疑成为这一年AI创新历程中最为显著的特征之一。多模态生成技术在这一年里取得了令人瞩目的不断进步，使得AI能够巧妙地将文本、图像、音频、视频等多种模态的信息进行深度融合与再创造。
八角Z·2025-01-26 16:08

pytorch中tensor的底层存储方式，维度变换permute/view/reshape，维度大小和数目

记录一下pytorch中tensor的底层存储方式，维度变换permute/view/reshape，维度大小和数目。
lppfwl·2025-01-26 16:04

智能体（Agent）如何具备自我决策能力的机理与实现方法

通过数据清洗、去噪、融合等方法，提升感知数据的可靠性，结合高维特征
由数入道·2025-01-26 16:04

微服务架构

目录如下：一、微服务架构介绍二、出现和发展三、传统开发模式和微服务的区别四、微服务的具体特征五、SOA和微服务的区别六、如何具体实践微服务七、常见的微服务设计模式和应用八、微服务的优点和缺点九、思考：意识的转变十
原克技术·2025-01-26 15:58

一、深度学习的基本介绍

它可以从海量的数据中自动学习，找寻数据中的特征。所以说，它的本质就是自动提取特征的能力。可以说，深度学习就等于深度人工神经网络。一般认为超过三层的神经网络就可以叫做深度神经网络。
关关钧·2025-01-26 14:52

点云从入门到精通技术详解100篇-基于卷积和注意力机制的3D点云特征提取

目录知识储备点云获取技术分类一、图像衍生点云二、LiDAR三、RGB-D深度图像传感器基于3D激光slam的点云特征提取为什么要进行点云特征提取特征提取理论与代码编写点云特征提取主体类sample_and_groupfarthest_point_samplequery_ball_pointindex_points
格图素书·2025-01-26 10:26

从 Web2 到 Web3：技术演进中的关键变革

Web2：社交与信息流动的革命Web2是当前互联网的主流形态，它的核心特征是社交互动和信息流的快速传播。在Web2的时代，社交媒体
dingzd95·2025-01-26 10:56

注解Annontation 详解

Annontation是Java5开始引入的新特征，中文名称叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制，用来将任何的信息或元数据（metadata）与程序元素（类、方法、成员变量等）进行关联。
宸之元亨利贞·2025-01-26 09:13

从零到一：低代码平台的核心技术解析

可视化设计引擎低代码平台的显著特征之一就是可视化设计。可视化设计引擎就像是一个图形化的工作区，开发者通过简单的拖拽、配置操作，就能搭建出应用的界面和流程。它提供了丰富的组件库
·2025-01-26 07:21

性能优化案例：通过合理设置spark.default.parallelism参数的值来优化PySpark程序的性能

通过合理设置spark.default.parallelism并结合数据特征调整，可显著提升PySpark作业的并行效率和资源利用率。建议在开发和生产环境中进行多轮基准测试以确定最优值。
weixin_30777913·2025-01-26 06:52

L8打卡学习笔记

天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结SVM超平面：SVM在特征空间中寻找一个能够最大化类别间隔的超平面
无涯学徒1998·2025-01-26 06:16

深度强化学习在高频交易中的动态策略优化与收益提升

文章目录1.高频交易的核心挑战与强化学习的适应性1.1高频交易中的核心问题1.2强化学习的适配性分析2.基于深度Q网络（DQN）的高频交易策略设计2.1状态空间构建：从LOB到特征工程2.2动作空间与奖励函数设计
二进制独立开发·2025-01-26 04:36

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜由参数共享引出的特征图｜08

如是我闻：FeatureMap（特征图）的概念与ParameterSharing（参数共享）密切相关。换句话说，参数共享是生成FeatureMap的基础。
漂亮_大男孩·2025-01-26 02:46

6 回归集成：xgb、lgb、cat

这个代码是从kaggle上拷贝过来的：如何使用三个树模型模块化训练；文本特征如何做，如何挖掘；时间特征的处理；模型权重集成；importpandasaspdimportmathimportnumpyasnpimportjoblibimportoptunafromlightgbmimportLGBMRegressorfromcatboostimportCatBoostRegressorfromxgb
汀沿河·2025-01-26 02:41

浅析AI大模型现状及其应用，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

AI大模型蓬勃发展AI大模型主要特征AI大模型具有泛化性(知识迁移到新领域)
程序员_大白·2025-01-26 00:26

细节增强注意力模型DEAB详解及代码复现

DEAB模型的核心组件包括：细节增强卷积（DEConv）：DEConv是一种创新的卷积层设计，通过并行部署普通卷积和差分卷积来增强特征提取能力。差分卷积包括中心差分卷积（CDC）、角差分卷积（
清风AI·2025-01-25 23:47

激光线扫相机无2D图像的标定方案

步骤：标定物选择：使用具有明确几何特征的三维标定物（如平面、棱柱、球体等），表面需反射激光线。运动轨迹规划：控制平台沿已知方向（如X/Y/Z轴）平移或旋转，记录激光线在标定物上的位置变化。
hylreg·2025-01-25 21:03

基于知识图谱的用户画像构建与应用

数据整合与清洗1.2多维关系挖掘1.3动态更新能力1.4可解释性2.用户画像构建过程中的知识图谱应用2.1数据采集2.2知识图谱构建2.2.1实体节点构建2.2.2关系建模2.3用户画像生成2.3.1静态特征
cooldream2009·2025-01-25 20:56

JavaScript 进阶之路：探索高级特性和最佳实践

面向对象的三大特征封装继承多态构造函数什么是构造函数通过new关键字调用一个函数的时候，这个函数就是构造函数。
不在···2025-01-25 19:46

图像分类与识别的自组织特征映射网络实践

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：自组织特征映射网络（SOFM）是一种无监督学习模型，适用于图像处理中的预处理、特征提取和分类识别。
无声远望·2025-01-25 17:36

情感分析常见算法与模型及实现步骤

常见的算法和模型包括以下几种：传统机器学习方法朴素贝叶斯（NaiveBayes）基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立。计算简单，适用于大规模数据集。常用于文本分类任务。
计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

读论文 Situated Instruction Following

在我们的设置中，指令具有以下特征：(1)模糊不清，(2)具有时间演变的意图，(3)可以通过代理的动态行动更精确地解释。SIF中的任务包括两个
MhZhou0412·2025-01-25 16:53

图神经网络系列论文阅读DAY1：《Predicting Tweet Engagement with Graph Neural Networks》

在现有研究中，许多方法通过利用帖子的直接特征来解决这一问题，这些特征通常与文本内容以及发布该帖子的用户相关。在本文中，我们认为互动的增加还与另一个关键因素相关，即社交媒体用户发布的帖子之间的语义关联。
feifeikon·2025-01-25 15:18

OpenCV实战技术应用

10.0角点检测应用技术实现，使用SIFT算法进行特征点检测并绘制。
yzx991013·2025-01-25 15:46

PointNet++改进策略 ：模块改进 | PointCAT， 使用交叉注意力机制来提升3D点云任务中提升模型精度

它通过两个不同的多尺度特征分支，利用交叉注意力机制来交换信息。通
我是瓦力·2025-01-25 12:59

MySQL专题三——MySQL函数（单行函数）

MySQL函数MySQL的内置函数分为两类：单行函数和聚合函数单行函数操作数据对象接受参数返回一个结果只对一行进行变换每行返回一个结果可以嵌套参数可以是一列或一个值单行函数分类：数值函数1.基本函数函数名函数的功能
学算法，结果相对于过程不那么重要·2025-01-25 12:26

计算机视觉：卷积核

通过不断堆叠卷积层和池化层，可以逐渐提取出更高级别的特征，从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化，使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此，卷积神经网络在图像
每天五分钟玩转人工智能·2025-01-25 12:23

清华大学提出Pointformer：基于Transformer的3D目标检测

Pointformer：用于3D点云的特征学习backbone，可结合并提高现有的3D点云目标检测网络性能，如VoteNet、PointRCNN和CBGS等。
Amusi（CVer）·2025-01-25 11:52

InceptionV1实现猴痘病识别案例

本文为为365天深度学习训练营内部文章原作者：K同学啊InceptionModule是InceptionV1的核心组成单元，提出了卷积层的并行结构，实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题
小叮当爱咖啡·2025-01-25 11:19
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