革命性 深度 图像

人体骨骼图像增强【分析+Python代码】

目录一、设计思路二、实验结果分析三、补充讨论四、Python代码 一、设计思路 由于对于人体骨骼灰度图的动态范围计较窄,并且噪声比较大,单靠一种滤波或锐化算子无法较好的实现图像的细节增强。故通过设计一种混合的图像增强的方式如下图所示。 根据上图可知,首先通过对原图像img做拉普拉斯算子运算增强突出图 ......
骨骼 图像 人体 代码 Python

深度!把握这三点,即可挑选出最适合能源行业的数据摆渡解决方案

在能源行业中,网络隔离通常采用物理隔离方式,即将能源行业网络与外部网络进行物理隔离,避免外部网络对能源行业网络的攻击和入侵。 同时,网络隔离也可以采用逻辑隔离方式,即在能源行业网络和外部网络之间设置防火墙、入侵检测系统等设备,对访问进行控制和过滤,确保只有授权人员可以访问能源行业网络。 网络隔离是为 ......
摆渡 选出 深度 解决方案 能源

基于深度学习网络的美食检测系统matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 美食检测是一项利用计算机视觉技术来识别和分类食物图像的任务。 特征提取是食品检测的核心步骤,其目的是从输入图像中提取出有效的特征,以便于后续的分类。常见的特征提取方法包括手工提取特征和深度学习网络提取特征。 手工 ......

基于FPGA的图像差分运算及目标提取实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 基于FPGA(Field-Programmable Gate Array)的图像差分运算及目标提取实现主要涉及图像处理、差分运算和目标提取等原理和数学公式。 一、图像处理原理 图像处理是一种对图像信息进行加工、分 ......
testbench 图像 目标 程序 MATLAB

m基于深度学习网络的美食识别系统matlab仿真,带GUI界面

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 基于深度学习网络的美食识别系统是一个复杂的机器视觉应用,它结合了深度学习、图像处理、模式识别等多个领域的知识。GoogleNet是一种深度卷积神经网络(CNN),它由多个卷积层、池化层和全连接层组成。该模型可以自动学习 ......
学习网络 深度 界面 美食 matlab

软件构造实验二——图像增强与特效

项目结构 具体代码 BaseConvert.java--将base64编码解码成我们能看懂的东西(功能) package com.example.testDong; import java.io.*; import java.util.Base64; public class BaseConvert ......
特效 图像 软件

[LeetCode Hot 100] LeetCode111. 二叉树的最小深度

题目描述 思路 二叉树的最小深度就是第一个叶子节点所在的层数 方法一:前序遍历(递归、dfs) /** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeN ......
LeetCode 深度 Hot 100 111

什么是革命性技术eBPF?为什么可观测性领域都得用它

公众号「架构成长指南」,专注于生产实践、云原生、分布式系统、大数据技术分享。 如果有一种技术可以监控和采集任何应用信息,支持任何语言,并且应用完全无感知,零侵入,想想是不是很激动,那么这个技术是什么呢?就是eBPF,它应该是最近一两年非常热门的技术名词,我相信你或多或少都看到过,但可能不知道它能做什 ......
革命性 领域 技术 eBPF

[LeetCode Hot 100] LeetCode104. 二叉树的最大深度

题目描述 思路 熟练掌握二叉树的遍历算法 方法一:层序遍历(迭代)+计数 /** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeNode right; ......
LeetCode 深度 Hot 100 104

深度Q神经网络(DQN)

有了上节课值函数近似的铺垫,这节课就来到了DQN,推开了深度强化学习的大门 为什么要学习DQN呢,为什么一定要有神经网络的参与呢,AI的发展肯定是为了帮助人类去完成一些事情,而人类的世界是很复杂的,很抽象的,不可能你几个数据就能训练出一个很厉害的模型,所以你需要上百万甚至不止的数据,那么,你从哪得到 ......
神经网络 深度 神经 网络 DQN

人脸识别技术演进:从几何算法到深度学习的深度剖析

本文全面探讨了人脸识别技术的发展历程、关键方法及其应用任务目标,深入分析了从几何特征到深度学习的技术演进。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资深架构师,项目管理专业人士,上亿 ......
深度 人脸 几何 算法 技术

《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程

更好的阅读体验请点击:《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程 专栏介绍: 本专栏集成 Python与Python | 机器学习 | 深度学习 ......
专栏 Python YOLOv 人工智能 知识点

【算法】【线性表】旋转图像( n阶旋转)

1 题目 给定一个 n × n 的二维矩阵 matrix 表示一个图像。请你将图像顺时针旋转 90 度。 你必须在 原地 旋转图像,这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要 使用另一个矩阵来旋转图像。 示例 1: 输入:matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] 输出: ......
线性 算法 图像

深度解读:阿里云全球首发的容器计算服务 ACS 诞生背景、核心技术与应用场景

容器计算服务 ACS 自从在云栖大会发布并开启邀测后,引起了开发者和企业客户的广泛关注,并收到了大量的产品试用申请。本文整理自容器计算服务 ACS 首席架构师懿川的分享,包含了产品的诞生背景、核心特性、关键技术和典型应用场景,帮助大家更加全面、更加立体的了解 ACS,旨在还原 ACS 帮助客户更好的... ......
容器 深度 场景 核心 背景

m基于深度学习的OFDM通信系统频偏估计算法matlab仿真

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 训练曲线: 误码率曲线: 2.算法涉及理论知识概要 正交频分复用(OFDM)是一种高效的无线通信技术,广泛应用于各种无线通信系统。然而,OFDM系统对频率偏移非常敏感,频偏会导致子载波间的正交性丧失,进而产生严重的性能下降。传统的频偏估计方法通 ......
算法 深度 matlab 系统 OFDM

基于FPGA的图像PSNR质量评估计算实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序

1.算法运行效果图预览 设置较大的干扰,PSNR=15。 设置较小的干扰,PSNR=25。 2.算法运行软件版本 matlab2022a vivado2019.2 3.算法理论概述 基于FPGA的图像PSNR(峰值信噪比)质量评估计算实现涉及到数字图像处理、硬件设计和编程等多个领域。PSNR是一种用 ......
testbench 图像 质量 程序 MATLAB

基于百度API的图像处理实现

软件构造的小实验,现给出源码造福未来学弟 依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.squareup.okhttp3/okhttp --> <dependency> <groupId>com.squareup.okhttp3</groupId> < ......
图像处理 图像 API

C#深度理解:数组、集合、哈希、字典、堆、栈 优缺点

一、数组 1、Array 固定数组 优点: 1). 快速访问:数组通过索引来访问元素,访问速度非常快,因为可以通过索引进行直接定位。 2). 内存连续存储:数组在内存中以连续的方式存储元素,这样有助于提高数据的读取和写入效率。 3). 多维支持:C#中的数组支持多维(二维、三维等)数据结构,可以用于 ......
优缺点 数组 字典 深度

35.基于图像匹配的自动化测试

图像匹配的自动化测试 介绍技术 价值与用途 解决特殊场景的自动化测试问题 不可识别控件,自定义控件、图片控件、滑块 安全性较高控件,比如安全键盘 特殊渲染引擎,比如游戏 app 作为常规自动化测试的补充 图像识别速度较慢 游戏控件通过自定义可以实现控件识别 基于图像匹配的自动化测试框架 airtes ......
图像 35

Spring 框架模块深度解析:核心容器、数据访问、Web 层与其他关键模块

Spring 可能成为您的所有企业应用程序的一站式商店。但是,Spring 是模块化的,允许您挑选适用于您的模块,而无需引入其他模块。下面的部分提供了 Spring Framework 中所有可用模块的详细信息。Spring Framework 提供了大约20个模块,可以根据应用程序要求使用。 核心 ......
模块 容器 框架 深度 核心

深度剖析 Spring 框架在 Java 应用开发中的优势与应用

Spring 是用于企业 Java 应用程序开发的最流行的应用程序开发框架。全球数百万开发人员使用 Spring Framework 创建高性能、易于测试和可重用的代码。Spring Framework 是一个开源的 Java 平台。它最初由 Rod Johnson 编写,并于 2003 年 6 月 ......
应用开发 框架 深度 优势 Spring

图像数据格式转换

TESTHALCON.h pragma once include <QtWidgets/QWidget> include "ui_TESTHALCON.h" include include include "..\TEST-HALCON\halcon12\x64\include\halconcpp\ ......
图像 格式 数据

m基于Yolov2深度学习网络的驾驶员打电话行为预警系统matlab仿真,带GUI界面

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 随着汽车数量的不断增加,交通安全问题日益突出。其中,驾驶员手持电话行为是导致交通事故的一个重要原因。为了降低这类事故的发生率,本文提出了一种基于Yolov2深度学习网络的驾驶员手持电话行为预警系统。该系统能够实时监测驾 ......
学习网络 驾驶员 深度 界面 行为

opencv读取RAW图像

// 读取RAW图像 //cv::Mat raw_image = cv::imread("E:/016.raw", cv::IMREAD_UNCHANGED); // 显示RAW图像 /*cv::imshow("RAW Image", raw_image);*/ const std::string ......
图像 opencv RAW

HBase深度历险 | 京东物流技术团队

简介 HBase 的全称是 Hadoop Database,是一个分布式的,可扩展,面向列簇的数据库,是一个通过大量廉价的机器解决海量数据的高速存储和读取的分布式数据库解决方案。本文会像剥洋葱一样,层层剥开她的心,直到一丝不挂。 特点 首先我们看一下hbase有哪些特点: •高性能 基于LSM树的数 ......
物流技术 深度 团队 物流 HBase

[ENVI] 手把手教你制作 Himawari 全圆盘图像

1 准备工作 1) 安装并激活 ENVI 5.5 及以上版本软件,可在此网页自助申请 ENVI 5.6.3 试用许可: https://envi.geoscene.cn/envi_license 2) 在 ENVI 中安装扩展工具“Himawari FLDK HSD 数据读取与处理工具”,点击查看详 ......
圆盘 Himawari 图像 ENVI

【论文精读#1】SPGAN-DA:用于领域自适应遥感图像语义分割的语义保留生成对抗网络

作者: Yansheng Li 发表年代: 2023 使用的方法: 无监督领域自适应(UDA)、GAN、ClassMix、边界增强 来源: IEEE TGRS 方向: 语义分割 期刊层次: CCF B;工程技术1区;IF 8.2 文献链接: https://doi.org/10.1109/TGRS. ......
语义 遥感 SPGAN-DA 图像 领域

如何使用深度学习技术探测代码逻辑死循环 —— 浪潮集团的“公开号CN117271314A”专利

新闻链接: https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context={"nid"%3A"news_10054958188888757354"}&n_type=-1&p_from=-1 国家专利局查询: https://pss-system.c ......
浪潮 117271314A 117271314 深度 逻辑

深度学习的典型神经网络类型——卷积神经网络(CNN)

1.CNN的定位 CNN属于深度学习中的一类典型神经网络,是一种前馈神经网络,它采用的是SGD(随机梯度下降)算法,它的人工神经元可以相应一部分覆盖范围内的单元,在图像处理方面的表现十分出色。 CNN在模式分类领域,因其避免了对图像的前期的预处理,所以它可以直接输入图像得到结果。 2.CNN的构成 ......
神经网络 卷积 神经 网络 深度

深度学习揭示日降水中的人类影响(Nature)

气候模型预测温室气体加强了日降水变化和极端事件,但由于区域降水波动太大,无法直接使用观测数据验证这种预测。 作者提出用CNN做检测,首先给模型输入全球降水异常分布图,然后输出一个年全球平均气温,输出端的真值是模拟数据。 模型训练好以后给模型输入近年的卫星观测、模式模拟、再分析等数据(用好几套数据是考 ......
降水 深度 人类 Nature
共2050篇  :4/69页 首页上一页4下一页尾页