1.软件工程方法学：软件生命周期全过程中使用的一整套技术的集合成为方法学，也称为范型。三要素：方法、工具、过程 2.传统方法的特点：传统方法学把软件生命周期的全过程依次划分为若干个阶段，然后顺序地逐步完成每个阶段的任务。每一个阶段的开始和结束都有严格的标准，对于任何两个相邻的阶段而言，前一个阶段的结束标准就是后一阶段的开始标准。（2）面向对象方法的特点：面向对象方法是将数据
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2023-12-08 15:57:59
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文章目录Curved-Voxel Clustering摘要1. 介绍2. 需要的特性和问题定义A. 分割3D点云的特性B. 问题定义3. 解决问题的方法A. 回顾B.曲率提速 一种新的空间球面坐标C. Curved-Voxel Clustering (CVC)算法4.实验A.实验设置B.实验结果总结 Curved-Voxel Clustering原论文PDF地址论文项目GitHub代码摘要三维领
各种软件工程方法的适用范围不尽相同，目前使用得最广泛的软件工程方法是传统方法学和面向对象方法学。 （1）传统方法学 软件工程传统方法学也称为结构化方法，采用结构化技术，包括结构化分析，结构化设计和结构化程序设计，来完成软件开发任务。 软件工程传统方法学通常会使用的工具有：E-R图（实体-联系图Entity Relationship Diagram），数据流图（Data Flow
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2024-01-17 11:22:22
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使用工具：Corel VideoStdio 2018（会声会影2018，其他版本不是太老的话应该都有这功能，注，此软件为科亿尔公司开发，并不是马克丁所申请的那款V1.0的空头知识产权软件，不知道马克丁公司的人为什么老是拿着一张空头软件知识产权证书去投诉，人家用的科亿尔公司开发的软件，又不是你开发的空头软件，你的那份儿知识产权证书仅仅是软件名字与别人高度相似，这样的知识产权证书不知道怎么审核通过的，
摘要：深度学习推动了数字图像处理领域的极限。但是，这并不是说传统计算机视觉技术已经过时了。本文将分析每种方法的优缺点。本文的目的是促进有关是否应保留经典计算机视觉技术知识的讨论。本文还将探讨如何将计算机视觉的两个方面结合起来。评论了几种最近的混合方法论，这些方法论证明了改善计算机视觉性能和解决不适合深度学习的问题的能力。例如，将传统的计算机视觉技术与深度学习相结合在新兴领域（例如全景视觉和3D视觉
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2023-09-07 15:45:29
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来自《Deep Learning vs
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2021-07-16 16:20:35
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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
# 教你如何实现传统控制与深度学习结合
## 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求帮助实现传统控制与深度学习结合
开发者-->>小白: 同意帮助并开始指导
小白->>开发者: 按照指导操作
```
## 类图
```mermaid
classDiagram
class 传统控制{
+contr
原创
2024-05-18 03:54:31
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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 |
|------------
传统图像算法+深度学习方法结合会有什么样的火花？
原创
2022-10-07 10:59:19
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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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今天分享下 Pony.ai 在感知探索的过程中，使用的传统方法和深度学习方法。传统方法不代表多传统，深度学习也不代表多深度。它们都有各自的优点，也都能解决各自的问题。我们希望发挥它们的优点，并且结合起来。本次分享的大纲：感知 in Pony2D 物体检测3D 物体检测一、感知 in Pony首先介绍下 Pony 感知系统。感知可以认为是对周围世界建模的过程，比如车辆在行驶过程中，需要知道物体的地理
原创
2021-03-29 16:47:05
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10种传统机器学习算法1. 基于CF的推荐算法1.1 算法简介1.2 业务实践2. 基于关联规则的推荐算法2.1 算法简介2.2 业务实践3. 基于bayes的推荐算法3.1 原理介绍3.2 业务实践4. 基于KNN的推荐算法4.1 算法简介4.2 业务实践5. 决策树算法5.1 算法简介5.2 复杂度计算5.3 裂分指标5.4 决策树生成5.5 业务实践6. 随机森林算法6.1 算法简介6.2
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2024-01-29 00:54:29
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# 传统方法与深度学习：从零开始的实现指南
在现代机器学习领域，传统方法与深度学习各有其优缺点。这篇文章将引导刚入行的小白理解如何实现这两种方法，并通过代码示例帮助你更好地学习。
## 实现流程
以下是实现传统方法与深度学习的步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------------|--------------------------|
原创
2024-10-11 09:10:17
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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
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
作者丨eyesighting@知乎编辑丨3D视觉工坊多传感器融合—综述检索主页：arxiv.org检索时间：2021.10.081、用于多传感器3D目标检测的深度连续融合：https://arxiv.org/abs/2012.109922、用于自动驾驶汽车导航和测绘的多传感器融合：https://arxiv.org/abs/2103.137193、用于3D目标检测的多任务多传感器融合：https:
