@TOC有不少的人在照相的时候会下意识的去躲避镜头，照出来的照片不少眼神飘忽不定或者歪七扭八要不就是"瞎子"，这样照出来的照片质量就很差，自己也会觉得不满意，那如何处理或者解决这个问题呢？接下来就由相思子摄影工作室的为各位分享一点经验，避免镜头躲闪这个问题。 1.放松自己的身心 很多朋友在照相的时候就会莫名紧张，有各种担心，怕照出来的照片不好看还有对自己不自信的，其实大家不用紧张只是照个照片，摄影
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2023-12-20 06:35:26
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相信许多小伙伴们对于显微镜的使用还存在着很多疑点，下面我给小伙伴们整理了相关知识点。 1.使用显微镜和模仿制作临时装片(重点在使用显微镜) (1)显微镜的结构和作用 载物台：放置玻片标本的地方。中央有通光孔，两旁各有一个压片夹，用于固定所观察的物体。遮光器：上面有大小不等的圆孔，叫光圈。每个光圈都可以对准通光孔。用来调节光线的强弱。反光镜：可以转动，使光线经过
目录前言一、经典的深度补全算法(2018-2019)1.Deep Depth Completion of a Single RGB-D Image2.Indoor Depth Completion with Boundary Consistency and Self-Attention3.Disocclusion Handling Using Depth-Based Inpainting二、近几年
java 深度学习方法是一个技术挑战，而在应对这一挑战的过程中，我总结了环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固和扩展部署等多个环节，为更多的开发者提供指导。
## 环境预检
首先，我们在进行深度学习的项目时，必须先对硬件配置进行预检。以下是针对项目的硬件配置表格：
| 硬件组件 | 最低要求 | 推荐配置 |
|------------
特殊的长度测量：在测量长度的过程中，经常会遇到一些不好直接测量或由于物体形状特殊无法直接测量的问题，如细铜丝的直径、圆柱体的周长、硬币的直径、油筒内最长的直线、电线杆的高度等测量方法汇总：一、测多算少法由于测量工具精确度的限制，某些微小量，无法直接测量，在测量时，可以把若干个相同的微小量，集中起来，做为一个整体进行测量，将测出的总量除以微小量的个数，就可以得出被测量的值，这种测量方法叫做“测多算少
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2024-07-30 16:19:56
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“机器学习/深度学习方法“系列，我本着开放与共享（open and share）的精神撰写，目的是让很多其它的人了解机器学习的概念，
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2015-05-15 15:43:00
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语音识别是信息技术领域中的一个关键问题，它利用深度学习方法，从大量的语音数据中提取有效信息并进行准确识别。随着人工智能和深度学习技术的发展，语音识别的准确性和应用场景得到了极大的提升。这篇博文将详细探讨语音识别的深度学习方法，包括技术原理、架构解析、源码分析、案例分析和扩展讨论，以阐述如何有效解决这一问题。
### 背景描述
语音识别技术的发展历程可以追溯到上个世纪的简单模式匹配算法，但随着深
# 无监督深度学习方法
## 引言
随着大数据时代的到来，我们面临着海量的数据，如何从这些数据中提取有用的信息是一个重要的问题。无监督深度学习方法是一种利用神经网络模型从无标签数据中学习特征表示的方法。与传统的监督学习不同，无监督学习不需要标注数据，可以自动发现数据中的结构和模式。本文将介绍无监督深度学习方法的基本概念，并通过代码示例来演示其应用。
## 深度学习简介
深度学习是一种机器学习方
原创
2023-09-13 23:09:27
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概述单词是一个基本的语义单元，不同于英文，中文句子中没有词的界限，因此进行中文自然语言处理，通常需要先进行分词，分词效果将直接影响词性、句法树等模块的效果。中文分词算法大概分为两大类：一是基于字符串匹配，即扫描字符串，使用如正向／逆向最大匹配，最小切分等策略(俗称基于词典的) ；二是基于统计以及机器学习的分词方式(非词典方法) 。MMSEGmmseg本质上就是前向最大匹配+消除歧义规则+贪心，它由
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2024-10-30 08:18:47
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关于“HDR 深度学习方法 2023”，这项技术在视觉计算领域正变得越来越重要。通过深度学习，我们能够从多张低动态范围（LDR）图像生成一张高动态范围（HDR）图像。本文将涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化等多个方面，帮助大家更全面地理解与应用HDR深度学习技术。
### 版本对比
HDR 深度学习方法 2023的各个版本间有显著的特性差异。以下是这些版本的演进史
2016年开始，Facebook、谷歌、腾讯、阿里等互联网巨头都已开始抢食VR（虚拟现实）这块的大蛋糕，虚拟现实发展速度惊人。在这样强势发展的背景下，一些产品也开始打着VR的幌子，挂着VR的噱头卖起来360°全景视频。 面对越来越多的“VR产品”，无忧我房李熠将带领大家深入地对虚拟现实，进行了解并且告诉大家如何区分VR与360°全景视频。 一张图告诉你VR与360°全景的区别 什么是VR
代码块：Python程序是由代码块构造的。块是一个python程序的文本，他是作为一个单元执行的。代码块：一个模块，一个函数，一个类，一个文件等都是一个代码块。而作为交互方式输入的每个命令都是一个代码块。什么叫交互方式？就是咱们在cmd中进入Python解释器里面，每一行代码都是一个代码块，例如： 而对于一个文件中的两个函数，也分别是两个不同的代码块：
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2024-09-10 19:48:21
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k-means是最常用的聚类算法k-means算法流程1）选择k个类为初始中心2）在第i次迭代中，对任意样本，计算其到各中心的距离，将样本归到距离最短的中心所在的类3）利用均值等方法更新类的中心值4）对于聚类中心，经过2）3）迭代后，值保持不变，迭代结束，否则继续迭代。k-means伪代码 选择k个点作为初始质心
repeat
• 计算每个点到质心的距离，将其归到距离最短的质心所在的类，形成k
文章目录简介.打开蜡笔.基本操作.自由线.图形工具.图层.遮罩.画布.画布原点.画布旋转.辅助.圆形.径向.平行.栅格.等距.编辑模式.顶部工具栏.选择.曲线编辑.左侧工具栏.视效属性.模糊.上色.翻转.发光.像素化.边缘光.阴影.漩涡.波浪畸变.快捷键.画笔深度排序. 简介.1 蜡笔可以用来像画图一样进行绘画打开蜡笔.1 最简单的方式是进入预设的2D绘画模式，新建一个场景，选择 二维动画，即可
机器学习方法有哪些？分类问题回归问题聚类问题机器学习模型评估 分类问题有哪些？决策树朴素贝叶斯支持向量机逻辑回归集成学习 回归问题有哪些？线性回归Lasson回归岭回归 聚类问题有哪些？K-means聚类密度聚类层次聚类
原创
2022-04-23 20:28:42
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转载：https://github.com/handong1587/handong1587.github.io/edit/master/_posts/deep_learning/2015-10-09-segmentation.mdPapersDeep Joint Task Learning for Generic Object Extractionintro: NIPS 2014 h...
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2021-08-30 11:50:50
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在现代社会，室内定位技术正变得愈加重要，尤其是在零售、物流和智能家居等领域。深度学习方法为这一问题提供了新的解决方案。这篇博文将全面记录如何利用深度学习方法解决室内定位问题的过程，包括背景、抓包、报文、交互、协议对比、逆向案例等多个方面。
## 协议背景
在深入讨论室内定位的深度学习方法之前，让我们先了解一下其背景。室内定位系统（IPS）涉及多个技术和协议，如Wi-Fi、蓝牙、超声波等。随着技
使用深度学习方法实现面部表情包识别1、动机人类面部表情丰富，但可以总结归纳为7类基本表情：happy,sad,surprise,fear,anger,disgust,andneutral。面部表情是通过面部肌肉活动表达出来，有些比较微妙且复杂，包含了大量内心活动信息。通过面部表情识别，我们能简单而低成本地度量出观众/用户对内容和服务的态度。例如，零售商使用这些度量评估客户的满意度。健康医疗提供商能
原创
2020-11-05 16:49:11
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随着科学技术的发展，DCS/PLC等自动化设备在工业控制中的应用越来越广泛。这类控制系统的可靠性直接影响到工业企业的安全生产和经济运行，系统的抗干扰能力是关系到整个系统可靠运行的关键。自动化系统中所使用的各种类型DCS/PLC等自动化设备，有的是集中安装在控制室，有的是安装在生产现场和各种电机设备上，它们大多处在强电电路和强电设备所形成的恶劣电磁环境中。要提高这类控制系统可靠性，必须消除各种干扰才
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2024-10-25 17:37:04
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多角度特征融合的视频人脸纹理表示及识别吉林大学学报 王玉 申铉京 陈海鹏 谭颖摘要提出了一种在 Gabor变换幅值域内提取３个正交平面上的局部二值模式的多角度特征融合的视频人脸纹理表示及其识别方法。
首先对人脸 Gabor小波变换得到增强的Gabor幅值图谱。
然后采用３个正交平面上的局部二值模式提取视频纹理特征。
最后采用基于Fisher加权的 Chi平方概率统计最近邻方法进行
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2024-09-14 09:36:50
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