注解作用：每当你创建描述符性质的类或者接口时,一旦其中包含重复性的工作，就可以考虑使用注解来简化与自动化该过程。Java提供了四种元注解，专门负责新注解的创建工作。‘元注解元注解的作用就是负责注解其他注解。Java5.0定义了4个标准的meta-annotation类型，它们被用来提供对其它 annotation类型作说明。Java5.0定义的元注解： 1.@Target, 2.@Re
基于dlib进行人脸检测Dlib是一个深度学习开源工具，基于C++开发，也支持Python开发接口。由于Dlib对于人脸特征提取支持很好，有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用，所以Dlib人脸识别开发很适合做人脸项目开发。官网地址：http://dlib.net
Github 源码库：https://github.com/davisking/dlibHOG 方向梯度直方图（Histogram
# A卡如何进行深度学习：一个实际问题的解决方案
随着深度学习的迅猛发展，越来越多的技术爱好者和研究者希望利用自己的硬件进行相关的实验和应用。对于那些拥有 AMD A卡（显卡）的用户来说，深度学习似乎是一个富有挑战性的领域。然而，实际上，借助开放源代码工具和框架，使用 A 卡进行深度学习并不是一件不可实现的事情。
## 解决的实际问题
我们将聚焦于图像分类的任务，利用 A 卡训练一个简单的卷
原创
2024-09-28 05:07:47
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机器之心翻译出品参与：chenxiaoqing，微胖，Ben ,20e，柒柒，wei 深度学习计算密集，所以你需要一个快速多核CPU，对吧？还是说买一个快速CPU可能是种浪费？搭建一个深度学习系统时，最糟糕的事情之一就是把钱浪费在并非必需的硬件上。本文中，我将一步步带你了解一个高性能经济系统所需的硬件。 研究并行化深度学习过程中，我搭建了一个GPU集群，为此，我需要仔细挑选硬件。尽管经过了仔细的研
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2024-08-21 09:22:44
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Backbone：Deep Layer Aggregation（深层聚合网络，DLA）0. 摘要DLA是一种融合深层网络的backbone结构。通过更深层次的融合可以更好的聚合不同层的信息。深层聚合结构以迭代和分层方式合并特征层次结构，使网络具有更高的准确性和更少的参数。1. 简介DLA2种结构：迭代聚合(IDA)和分层聚合(HDA)IDA集中融合分辨率和范围HDA集中融合所有模块和通道的特征2.
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2024-04-12 20:17:51
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人工智能正值发展热头，为了开发和部署人工智能应用程序，涌现出了很多机器学习框架。这些框架直接跨越开发、测试、优化和生产等流程，为开发人员提供了一个很好的研发捷径。有的框架注重自身的可用性，有的框架侧重于生产部署和参数优化，它们都有各自的优缺点，这也增加了研发人员选择的难度。目前，处于...
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2018-08-18 10:59:38
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特征选择为什么要进行特征选择我们在现实任务中经常会遇到维数灾难的问题，这是由于属性过多而造成的，若能从中选择出重要的
原创
2023-03-03 01:33:45
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LLVM 与 Clang 介绍LLVM 是 Low Level Virtual Machine 的简称，这个库提供了与编译器相关的支持，能够进行程序语言的编译期优化、链接优化、在线编译优化、代码生成。简而言之，可以作为多种语言编译器的后台来使用。如果这样还比较抽象的话，介绍下 Clang 就知道了：Clang 是一个 C++ 编写、基于 LLVM、发布于 LLVM BSD 许可证下的
VSCode是我们最常用的代码编辑器之一，熟练使用VSCode能够让我们很大程度上提升编程效率。本文中笔者就将介绍一些VSCode的进阶使用技巧。 多光标操作 有时，我们可能需要在不同的位置同时键入相同的内容。例如，在下面的代码中，我们想要先为第一、三、五个<li>标签添加属性class=“odd”，然后为第二、四、六个<li>标
# 项目方案: 大尺寸图片的深度学习处理
在深度学习中，图像数据常常是模型输入的主要内容。然而，大尺寸图片可能会在训练过程中导致内存不足，处理时间过长等问题。本文将介绍一种有效解决大尺寸图片进行深度学习的方法，并提供项目实施方案和代码示例。
## 项目背景
随着计算机视觉领域的快速发展，卷积神经网络（CNN）在各类图像处理任务中取得了显著的成果。但大尺寸图片的使用带来了一系列挑战，包括：
原创
2024-10-06 05:02:20
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1. 各采样层：通透、清晰、饱满、具有质感。对于双声道具有立体感。2. 力度分层合理，层之间有力度变化。层越多变化越小。3. 采样音及辅助音是自然的，基于观众听感音响采样。严禁基于演奏者或其他无关方向采样，严禁将采样探头放入琴内（电传乐器除外，比如电吉他）。4. 采样与采样（相邻采样及上下层采样）具有律感。5. 没有异响、怪响、噪音、回声
您可以在Visual Studio创建一个vspackage 。vspackage是一个软件模块，可以分发给其他人，使他们能够扩展Visual Studio功能。 通过使用Visual Studio中的vspackage向导，在创建vspackage项目时Vis
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2024-10-07 16:12:59
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作者|Ali Aryan 编译|VK 来源|Towards Data Science 随着机器学习的兴起，我们看到了许多伟大的框架和库的兴起，比如scikit learn、Tensorflow、Pytorch。这些框架使得用户更容易创建机器学习模型。但仍然需要遵循包括数据准备、建模、评估在内的整个过
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2020-09-03 06:57:00
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深度传感器的三种技术目前人们如果想探测环境深度信息，主要依赖于三种技术，分别是相机阵列， TOF（TIme of flight）技术，以及基于结构光的深度探测技术。 结构光：接收器使用激光光源投射目标物，检测反射目标物的变形，以基于几何形状计算深度图。它必须扫描整个平面以获得需要时间的深度图，因此它是非常准确的。但是，此方法对环境亮度敏感，因此通常仅在黑暗或室内区域使用。飞行时间（ToF）：ToF
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2023-12-07 20:01:11
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通过CRM做深度分析，基本围绕两块——营销动作和销售动作，对应市场获客漏斗中的拉新与转化环节。对营销的分析对销售的分析用B2B型的CRM举个例子。这类CRM从本质上来说，是围绕销售行动、做客户全生命周期的数据统计与分析，如图所示：铺开来说，就是：1、对前中后阶段进行必要的数据采集（1）售前——围绕市场获客、销售线索、客户跟进，收集所有数据、信息，为客户打标签：（2）售中——则围绕商机、方案报价、合
多普勒效应的基本原理1. 基础知识波按性质分类：电磁波谱图定义、公式频率：单位时间内完成周期性变化的次数，波长：波在一个振动周期内传播的距离，速度：波源速度，声波速度, 观察者速度周期：完成一个周期变化的时间，公式1：
公式2：2. 多普勒频移关系推导
# 机器学习如何进行缺失值补充
在机器学习中，数据的质量对模型的训练和预测结果有着重要影响。然而，在实际应用中，我们经常会遇到缺失值的情况。缺失值可能是由于数据采集过程中的错误、设备故障或者其他原因导致的。为了使数据完整并提高模型的准确性，我们需要进行缺失值补充。
## 缺失值补充方法
在机器学习中，常用的缺失值补充方法有以下几种：
1. 删除缺失值：对于某些情况下缺失值较多的特征或样本，
原创
2023-07-23 08:05:14
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数据清洗及特征处理导入numpy、pandas包和数据#加载所需的库
import numpy as np
import pandas as pd#加载数据train.csv
df = pd.read_csv('train.csv')
df.head(3)数据清洗概述我们拿到的数据通常是不干净的，所谓的不干净，就是数据中有缺失值和异常点等，需要经过一定的处理才能继续做后面的分析或建模，所以拿到数据
# 标签数据过少如何进行深度学习的项目方案
在深度学习的应用过程中，通常需要大量的标签数据来支持模型的训练。然而，对于很多实际情况，标签数据的获取难度大、成本高，导致可用于训练的数据量有限。为了有效利用有限的标签数据，我们可以采用多种技术和策略来改善模型的表现。本文将提出一个利用迁移学习和数据增强来克服标签数据稀缺问题的项目方案，并附上相应的代码示例。
## 项目目标
本项目旨在训练一个深度
直观的界面、出色的计算功能和图表工具，Excel作为当下最流行的个人计算机数据处理软件，也是职场人员必备的办公软件。你是否惊叹Excel这样的高逼格自动生成操作？ RPA能实现的自动化远不止于此！如果说Excel是一款能够提高工作效率的数据处理神器，那么RPA算得上是神器之上的智能效率专家。 RPA重塑高效办公体验智能化效率是衡量企业员工执行能力的重要标准，也是影响企业发展
