机器10

图像识别的技术前沿在于人工智能（AI）与机器学习（ML）的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式，从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。 机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配，而机器学习则通过 ......

在处理3D图像或点云数据时，可能会遇到一些异常点，这些点可能是由于噪声、错误的测量或其他因素造成的。这些异常点可能会对图像分析和处理的准确性产生负面影响。为了提高数据质量，通常需要通过滤波算法来去除这些异常点。以下是几种常见的3D点云数据去噪和滤波方法：统计滤波器（StatisticalOutlie ......

Ef Core花里胡哨系列(10) 动态起来的 DbContext 我们知道，DbContext有两种托管方式，一种是AddDbContext和AddDbContextFactory，但是呢他们各有优劣，例如工厂模式下性能更好呀等等。那么，我们能否自己托管DbContext呢？ Github Dem ......

按照固有的思维方式，如果想要语音克隆首先得有克隆对象具体的语言语音样本，换句话说，克隆对象必须说过某一种语言的话才行，但现在，coqui-ai TTS V2.0版本做到了，真正的跨语种无需训练的语音克隆技术。 coqui-ai TTS实现跨语种、无需训练克隆语音的方法是基于Tacotron模型，该模 ......

———————Keil调试卡死——————— 🎄问题说明 在移植代码完成后调试时候程序卡死在startup_stm32f10x_hd.s文件的B处 🎄复现场景 🎄解决办法 经过查资料，发现是移植的时候，漏掉了终端函数，加上即可！！！ ———————点赞关注持续分析干货——————— ......

1. 地域经济歧视（redlining） 1.1. 问题 1.1.1. 贫穷和不公与美国黑人的高死亡率是否有关 1.1.2. 缺少好的学校、现代化的卫生设施、安全的工作场所和医疗保险是否会导致黑人在更年轻的年龄死亡 1.2. 黑人只是一个庞大的同类群体，而没有把黑人按照不同的地理、社会或经济群体进行 ......

目录1. 剪枝2. CCP—代价复杂度剪枝（CART） 1. 剪枝 将子树还原成一个叶子节点： 是解决过拟合的一个有效方法。当树训练得过于茂盛的时候会出现在测试集上的效果比训练集上差不少的现象，即过拟合。可以采用如下两种剪枝策略。 前剪枝，设置超参数抑制树的生长， 例如:max_depth max_ ......

有三题，第一题不用多说，讲下第2，3题 第二题： 因为moodle看不了题目，通俗讲一下，大致就是给一串数字然后检索把0-9每个数字逐一挑出来然后按树状图打印出来 杰哥的想法： package lab10; import java.util.Scanner; public class Task2 { ......

本次阅读的是《构建之法》 第五章 团队和流程 5.2 软件团队的模式 主治医师模式、明星模式、社区模式、业余剧团模式、秘密团队、特工团队、交响乐团模式、爵士乐模式、功能团队模式、官僚模式 5.3 开发流程 ①写了再改模式 ②瀑布模型（Waterfall Model） 是一个项目开发架构，开发过程是通 ......

实验10 动作栏Actionbar与工具栏Toolbar的基本使用 一、实验目的及要求 通过本实验的学习，使学生掌握动作栏Actionbar与工具栏Toolbar的基本使用。 二、实验设备（环境）及要求 Android Studio 三、实验内容与步骤 使用动作栏Actionbar与工具栏Toolb ......

1.docker安装 很多系统自带docker，可以跳过 2.拉取镜像 docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 保证有足够磁盘空间，有些镜像要几十G，不然系统会出问题，看我另一篇博文 3.配置 创建一个名字为xxx的容器，运行镜像yyy docker ......

毛zd 逝世9月9日 重阳节 马云，1964年生于曲艺世家，杭州人。高考三年中，教马云的老师愤怒地说：你要是考上的话，我的名字倒过来写。1984年，20岁的马云终于考上了杭州师范大学外语系，尽管是专科分数，可因本科生没有招满，马云幸运上了本科。 马云正式卸任！网友：功成身退，注定是要被写入史册的人物 ......

1. 什么是具身智能？ 具身智能通过在物理世界和数字世界的学习和进化，达到理解世界、互动交互并完成任务的目标。 具身智能是由“本体”和“智能体”耦合而成且能够在复杂环境中执行任务的智能系统。一般认为，具身智能具有如下的几个核心要素： 第一是本体，作为实际的执行者，是在物理或者虚拟世界进行感知和任务执 ......

前言 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类， ......

在Java开发过程中，有效的内存管理是保证应用程序稳定性和性能的关键。不正确的内存使用可能导致内存泄露甚至是致命的OutOfMemoryError（OOM）。为了避免这些问题 正文 1、使用弱引用和软引用 弱引用（WeakReference）和软引用（SoftReference）可以在内存不足时被自 ......

Flow帮助客户在系统中快速实现复杂业务流程的自动化，现如今每月提供1万亿次自动化，每月为客户节省1090亿小时。通过使用Einstein、GPT和Data Cloud为Flow提供支持，不仅提高了可用性，而且确保客户能够访问最先进的工具，以实现更高的工作效率。 Flow是整个Salesforce平 ......

前言 这里实际上涉及到了挺多有关有关理论的东西，可以详细看一下paddle的官方文档。不过我这里不过多的谈有关理论的东西。 【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总 图像处理中常用的卷积核 在代码中，我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响，我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。 ......

实验 10--分布式云计算部署 一、实验目的 掌握分布式云计算部署。 二、实验原理和内容 1.了解云解决方案； 2.了解 iaas、paas； 3.提交实验报告。 三、实验步骤 1.进入 win10 操作系统。 2.完成，步骤和结果如下： 3.完成，步骤和结果如下： 4.结果1，步骤和结果如下： 5 ......

aa 发布：集京软件园 更新时间：2023-05-23 小编为你详细介绍Win10怎么录制电脑内部声音 Windows10电脑自身录音教程的相关内容以及教程资讯，有很多Win10系统用户常常会碰到需要录制电脑内部声音的情况，但是一般这种问题，需要进行设置，相信小伙伴们应该都不是非常了解，那么今天小编 ......

故障内容 在使用Hydro（>4.10.1）的插件 vjudge 远程评测 codeforces 的题目的时候，会遇到题目可以正常爬，但是提交却显示Forbidden的问题。 故障分析 首先看网络。但题目可以正常爬，所以首先排除网络问题。 搜索了一下相关问题，找到一条相关信息，说 UA 可能影响在c ......

包含以下依赖： libcom_err-devel-1.42.9-19.el7.x86_64.rpm krb5-devel-1.15.1-55.el7_9.x86_64.rpm zlib-devel-1.2.7-21.el7_9.x86_64.rpm openssl-devel-1.0.2k-26.e ......

前言： 因项目需要，需要使用Qt连接MySQL数据库。程序编写电脑上使用的是Win10 64位系统，程序运行电脑上使用的是Win7 32位系统。 一、下载及安装MySQL5.7 1、地址：MySQL官网 点击DOWNLOADS 2、点击MySQL Community(GPL) Downloads 3 ......

如何使用群机器人 在终端某个群组添加机器人之后，创建者可以在机器人详情页看的该机器人特有的webhookurl。开发者可以按以下说明a向这个地址发起HTTP POST 请求，即可实现给该群组发送消息。下面举个简单的例子.假设webhook是：https://qyapi.weixin.qq.com/c ......

通过关注文中提到的这些指标信息，可以让相关人员获取规则相关的关键数据，帮助用户了解和评估规则的有效性、合理性、可维护性和适应性。 ......

目录1. 决策树2. 举个例子 计算信息增益2. 信息熵与Gini指数关系 1. 决策树 决策树是属于有监督机器学习的一种，起源非常早，符合直觉并且非常直观， 模型生成：通过大量数据生成一颗非常好的树，用这棵树来预测新来的数据 预测：来一条新数据，按照生成好的树的标准，落到某一个叶子节点上 决策树的 ......

这篇文章是十月份第一篇阅读笔记，阅读书籍是《构建之法》 第一章 概论 在这一章中，作者为我们介绍了一些关于软件工程的基本知识。 ①软件=程序+软件工程：正是因为对软件开发活动（构建管理、源代码管理、软件设计、软件测试、项目管理）相关的内容的完成，才能完成把整个程序转化成为一个可用的软件的过程。 扩展 ......

前言 我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛，就是那个 这样梯度下降公式涉及两个问题，一是梯度下降的策略，二是涉及到参数的选择，如果我们选择固定步长的时候，就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡，很难选择到我们期望的值。 假设上图中，x0为我们期望的极小值，yB = xA - yA'xA的时候，xB ......

前言 我们之前用的是均方差作为我们神经网络的损失函数评估值，但是我们对于结果，比如给定你一张应该是0的照片，它识别成了6，这个时候这个均方差表达了什么特别的含义吗？显然你识别成6并不代表它比识别成1的情况误差更大。 所以说我们需要一种全新的方式，基于概率的方案来对结果进行规范。也就是我们说的交叉熵损 ......

大家好，我是老章，刷X看到一位博主Alif Hossain⚡@alifcoder总结了微软的一些公开课，全部免费，蛮不错的。感兴趣可以学一波，还能领徽章。 1. 机器学习简介 本课程是学习机器学习基础知识和用例的好方法。 → 11 个模块 → 2.5 小时 → 适合初学者 → 免费徽章 链接: ht ......

微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好，我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址：https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/#/ 学习经典机器学习，主要使用 Sciki ......