一、简述SIFT特征提取与检索1999年David G.Lowe教授总结了基于特征不变技术的检测方法，在图像尺度 空间基础上，提出了对图像缩放、旋转保持不变性的图像局部特征描述算子 －SIFT（尺度不变特征变换），该算法在2004年被加以完善。二、SIFT特征提取与检索原理SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点（关键点）的问题。SIFT算法实现特征匹配主要有三个流程，1、提取关键点；
前言一、前言YOLO系列是one-stage且是基于深度学习的回归方法，而R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN等是two-stage且是基于深度学习的分类方法。YOLO官网：GitHub - pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networks 1.1 YOLO vs Faster R-CNN1、统一网络：YOLO没有显示求取r
引言计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”的学科，而物体识别是计算机视觉中的一个重要研究领域。随着人工智能的发展和计算机性能的提升，物体识别在图像处理、自动驾驶、安防监控等领域发挥着越来越重要的作用。什么是物体识别物体识别是指计算机利用图像或视频数据，通过算法自动识别和分类出图像中的物体。这不仅包括了对物体的检测，还包括了对物体的分类和定位。物体识别的目标是使计算机能够像人类一样理解和分析图像中的
一、R-CNN1.区域卷积神经网络R-CNN首先从输入图像中提取若干个锚框，并标注好它们的类别和偏移量。然后用卷积神经网络对每一个锚框进行前向传播抽取特征。最后用每个提议区域的特征来预测类别和边界框。①使用启发式搜索算法来选择锚框②使用预训练好的模型来对每个锚框进行特征提取③训练一个SVM对类别分类④训练一个线性回归模型来预测边缘框的偏移缺点：有多少个边缘框就需要多少次特征提取，计算量非常大。2.
何为FedAvg算法FedAvg是一种常用的联邦学习算法，它通过加权平均来聚合模型参数。FedAvg的基本思想是将本地模型的参数上传到服务器，服务器计算所有模型参数的平均值，然后将这个平均值广播回所有本地设备。这个过程可以迭代多次，直到收敛。FedAvg联邦平均算法的优势：1.低通信开销：由于只需要上传本地模型参数，因此通信开销较低。2.支持异质性数据：由于本地设备可以使用不同的数据集，因此Fed
FP-Growth算法是一种基于频繁模式生长的关联规则挖掘算法。它通过构建频繁模式树（FP-tree）来压缩存储频繁项集，并利用频繁模式树进行关联规则的挖掘。FP-Growth算法采用了一种垂直数据格式，将数据集中的项按顺序排列，并利用项集的频率信息构建频繁模式树。在构建频繁模式树的过程中，FP-Growth算法会压缩树结构，去除冗余的节点和边，从而减少了存储空间和计算时间。在生成关联规则时，FP
简介在Java世界里面，面向对象还是主流思想，对于习惯了面向对象编程的开发者来说，抽象的概念并不陌生。面向对象编程是对数据进行抽象，而函数式编程是对行为进行抽象。现实世界中，数据和行为并存，程序也是如此，因此这两种编程方式我们都得学。这种新的抽象方式还有其他好处。很多人不总是在编写性能优先的代码，对于这些人来说，函数式编程带来的好处尤为明显。程序员能编写出更容易阅读的代码——这种代码更多地表达了业
数据库系统有一个核心部件，那就是SQL解释器。用过mySQL的同学都知道，我们需要写一系列由SQL语言组成的代码来驱动数据库的运行，由此它就必须要有一个SQL语言解释器来解读SQL代码，然后根据代码的意图来驱动数据库执行相应的操作，本节我们就完成一个简单的SQL解释器。解释器的原理基于编译原理，我在B站上专门有视频解释编译原理算法，因此我在这里不再赘述。实现一个解释器的首要步骤就是完成一个词法解析
1.AIGC概述AIGC，全称Artificial Intelligence Generated Content，即人工智能生成内容。这是一种新兴的人工智能技术，其核心思想是利用人工智能模型，根据给定的主题、关键词、格式、风格等条件，自动生成各种类型的文本、图像、音频、视频等内容1.1定义与背景AIGC，即人工智能生成内容，是人工智能领域的一个重要分支，标志着人工智能从1.0时代向2.0时代的迈进
美观性、风格化和可控性是时下流行的 文成图 面临的三座大山，所谓美观性，指的是符合美学规则，不能有脸部畸变、 手指扭曲等瑕疵；所谓风格化，指的是能生成动漫、二次元等多种多样的风格；所谓可控性，指的是可以自由的控制生成图片中人物的性别、年龄、质态、种族、服装以及场景、光线等的能力. SDXL在图像生成的精细度、真实性、提示词忠实度和准确性上都有显著的提高，而且再也不需要冗长的咒语才能生成差强人意的图
引言关联规则挖掘是数据挖掘中的一种重要技术，主要用于发现数据集中项之间的有趣关系。关联规则挖掘在许多领域都有广泛的应用，如市场篮子分析、推荐系统等。常见的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-Growth算法。一、Apriori算法关联规则挖掘是数据挖掘领域中一个重要的研究方向，主要用于发现数据集中项之间的有趣关系。其中，Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法之一，它通过寻找频繁项集来
概括一个数据分析、离线跑批的一种画像。数据来源信息以及交易数据，进行统计分析为出指导性策略意见。分别有三个数据库在doris里：dim提供数据字典以及翻译，dwd是原数据从数仓抽取数据存放，tdm是清洗过后的数据供打标签使用。从数仓抽取数据进行保存，针对数据进行加工清洗，对用户的业务数据完成定义标签跑批，机构如下图：数据开发过程总体分为三步：1、 抽取数据例如： （需要对dolphins
前言Java的反射（reflection）机制是指在程序的运行状态中，可以构造任意一个类的对象，可以了解任意一个对象所属的类，可以了解任意一个类的成员变量和方法，可以调用任意一个对象的属性和方法。这种动态获取程序信息以及动态调用对象的功能称为Java语言的反射机制。反射被视为动态语言的关键反射引出一个需求根据配置文件 re.properties 指定信息，创建 Cat 对象并调用方法 hiclas
一．Netty介绍 1.什么是netty Netty 是由 JBOSS 提供的一个 Java 开源框架。Netty 提供异步的、基于事件驱动的网络应用程序框架，用以快速开发高性能、高可靠性的网络 IO 程序,是目前最流行的 NIO 框架，Netty 在互联网领域、大数据分布式计算领域、游戏行业、通信行业等获得了广泛的应用，知名的 Elasticsearch 、Dubbo 框架内部都采用了 Nett
一、背景Apache DolphinScheduler 是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。适用于企业级场景，提供了一个可视化操作任务、工作流和全生命周期数据处理过程的解决方案。Apache DolphinScheduler 旨在解决复杂的大数据任务依赖关系，并为应用程序提供数据和各种 OPS 编排中的关系。 解决数据研发ETL依赖错综复杂，无法监控任务健康状态的问题。 Dol
jasypt: encryptor: # 指定加密密钥，生产环境请放到启动参数里面 -Djasypt.encryptor.password=加密密钥 password: 3sjTlDjk7s99eu0ainXLUM6l2bUcP18O # 指定解密算法，需要和加密时使用的算法一致 algorithm: PBEWithMD5AndDES # 指定initi
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