ABC分类法是根据事物在技术、经济方面的主要特征，进行分类排列，从而实现区别对待区别管理的一种方法。ABC法则是帕累托80／20法则衍生出来的一种法则。所不同的是，80／20法则强调的是抓住关键，ABC法则强调的是分清主次，并将管理对象划分为A、B、C三类。
1951年，管理学家戴克首先将ABC法则用于库存管理
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精选
2011-12-30 16:08:45
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Flynn分类法是一种计算机体系结构的分类方法。通过这种分类方法，我们可以把常见的计算机进行分类。分类依据有两个指标，分别是指令流和数据流，无论是指令流还是数据流都分为单和多两种类型。
原创
2023-03-25 11:05:19
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一、主要方法 视频分类指将一段视频分类到预先制定类别集合中的某一个或多个。视频由空间维度和时间维度组成。包括静态图像特征，运动特征，音频特征，外部特征等。目前主要的方法有：双流网络，静态图像特征聚合，3D卷积以及基于transformer的视频分类。前三种方法前人已经做了很全面的总结不再赘述。经典论文如图
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2024-01-31 11:51:04
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一、传统视频分类方法 深度学习兴起前，大多数视频分类都是基于手工设计的特征和典型的机器学习方法。 比如：基于局部时空域的运动信息和表现信息，利用词袋模型等方式审核才能视频编码，然后利用视频编码来训练分类器（SVM）。这种基于人工设计特征的方法，如HOG、HOF、MBH 等特征，在经过词袋模型或Fis
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2018-12-26 17:29:00
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WRF-chem入门已更新，有兴趣可点击查看WRF-chem入门指南WRF简介WRF（Weather Research and Forecasting Model）模式是由美国环境预测中心（NCEP）,美国国家大气研究中心（NCAR）等美国科研机构中心着手开发的一种统一的中尺度天气预报模式。 WRF模式系统具有的可移植，易维护，可扩充，高效率，方便等特点，使其成为改进从云尺度到各种不同天气尺度的重
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2024-04-28 10:29:39
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# Python视频分类
## 引言
随着互联网的迅猛发展和带宽的提升，视频已经成为人们日常生活中重要的媒体形式之一。越来越多的视频数据被上传和共享，对视频分类和理解的需求也越来越高。在本文中，我们将介绍使用Python进行视频分类的方法和技术。
## 视频分类的挑战
视频分类是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在自动识别和分类输入视频。然而，与图像分类相比，视频分类面临着更多的挑战。首先，视
原创
2023-08-20 04:06:39
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准备实现一些算法，顺带复习numpy，因此将比较简单的k-means算法用python实现一次。k-means算法准备数据集首先，考虑数据集来源。懒得去找数据，因此直接用scikit的dataset模块随机生成一组聚类数据。既然要生成聚类数据，用make_blobs是再好不过了。sklearn.dataset.make_blobs文档为了直观地展示数据，用matplotlib来进行数据可视化。im
本博文为Fisher分类器的学习笔记~ 本博文主要参考书籍为：《Python大战机器学习》Fisher分类器也叫Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant），或称为线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）。LDA有时也被称为Fisher's LDA。最初于1936年，提出Fisher线性判别，后来于1948年，进行改进成如今所
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2024-04-09 14:02:02
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广大人工智能算法工程师，有没有感觉到近几年AI程序员数量激增，公司新来的程序员也可以轻松实现图像分类、目标检测等基本深度学习任务，资深算法工程师岗位如何自保？广大内容平台的后台开发者，视频理解，视频标签与推荐、关键帧识别自动剪辑，这样的深度学习技术积累，你们准备好了么？普通用户们，有没有遇到过想从手机或者电脑视频库里面找之前一段视频（比如骑马、射箭、滑雪、游泳），但是无论如何也找不到的窘境。如果有
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2024-08-27 20:11:12
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全文5352字，预计阅读时间14分钟随着短视频的快速发展以及安全管理的需求不断增多，视频领域的相关技术应用包括视频智能标签、智能教练、智能剪辑、智能安全管理、文本视频检索、视频精彩片段提取、视频智能封面正逐渐成为人们生活中的重要部分。以视频相关业务为例，短视频网站希望能迅速给每个新作品打上标签并推送给合适的用户，剪辑人员希望从比赛视频中便捷地提取精彩比赛片段集锦，教练员希望系统分析运动员的动作并进
前段时间参加了百度深度学习论文复现营——视频分类论文复现，在此做一些学习记录，希望可以帮助到有需要的朋友1. 视频分类论文综述1.1 任务介绍任务：将视频分到指定类别集合的一个或多个，精细粒度：主要行为识别应用场景：视频自动标注、视频搜索、监控视频行为理解、自动驾驶、互联网视频合规审查数据集：HMDB-51 （2011）UCF-101（2012）Kinetics（2017~2019）1.2 任务介
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2024-05-26 20:52:35
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前言本文采用的是BCDI2018汽车行业用户观点主题及情感识别任务中的语料集链接，这些语料集的格式如下：字段名称类型描述说明content_idInt数据ID/contentString文本内容/subjectString主题提取或依据上下文归纳出来的主题sentiment_valueInt情感分析分析出的情感sentiment_wordString情感词情感词其中训练集数据中主题被分为10类，包
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2024-06-16 18:16:43
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# 深度学习视频分类模型实现流程
## 引言
深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其中视频分类是一个重要的应用场景。本文将介绍如何使用深度学习实现视频分类模型，并提供代码示例和详细解释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(数据准备)
B(模型设计)
C(训练模型)
D(模型评估)
E(模型应用)
A-->B
原创
2023-12-19 12:43:10
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一般的视频理解方法通常对一段视频的间隔帧提取特征，取它们的极大值或均值来代表整段视频的特征，这是一种很简单的视频表示方法，但是容易陷入局部最优解，论文为此探索了一种可学习的池化技巧（learnable pooling techniques），它将多个算法（比如 Soft Bag-of-words, Fisher Vectors, NetVLAD, GRU and LSTM）相结合，共同组成视频特征
Attention Cluster 模型视频分类问题在视频标签、监控、自动驾驶等领域有着广泛的应用，但它同时也是计算机视觉领域面临的一项重要挑战之一。目前的视频分类问题大多是基于 CNN 或者 RNN 网络实现的。众所周知，CNN 在图像领域已经发挥了重大作用。它具有很好的特征提取能力，通过卷积层和池化层，可以在图像的不同区域提取特征。RNN 则在获取时间相关的特征方面有很强的能力。Attenti
最近，AIGCer在使用一些视频生成工具，对其中的技术点有了强烈兴趣，正好搜索到了这篇视频扩散模型综述，方法果然浩如烟海，读下来感觉受益良多，分享给大家。最近,人工智能生成内容（AIGC）浪潮在计算机视觉领域取得了巨大成功，扩散模型在这一成就中发挥着关键作用。由于其出色的生成能力，扩散模型逐渐取代了基于GAN和自回归Transformer的方法，在图像生成和编辑以及视频相关研究领域表现出色。然而，
# Python随机森林分类法实现
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现随机森林分类法。随机森林是一种集成学习方法，它通过组合多个决策树来进行分类。随机森林具有良好的准确性和鲁棒性，并且可以应用于各种分类问题。
## 流程概览
下表展示了实现随机森林分类法的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 拆分数据集
原创
2023-09-17 11:47:13
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ABC分类法根据某些重要性度量标准将事物划分为ABC三类然后根据进行不同的管理策略，从而有效地提高工作效率和经济效益其中A类事物非常重要B类事物次之C类事物最不重要
原创
2022-01-07 20:40:47
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信息检索：信息检索原理是，将书写不规范的原始数据先存储，再通过归纳化or标准化手段进行拆分，便于用户搜索。信息检索类型可依据数据内容进行分类，文献检索是通过输入关键字进入搜索引擎，搜索仅找到含有关键字符的文字，最后选择哪些文献由学者本身确定。数据检索是在相应数据库中直接找到准确数据，该检索的结果是数值。事实检索是在百科全书数据库中进行找寻事实记录，eg历史依据。
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2024-01-21 14:09:38
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