• 2025-01-02基于YOLOv8深度学习的智慧医疗眼球疾病检测系统
    随着人工智能和计算机视觉技术的发展,基于深度学习的医学影像分析在临床诊断中的应用日益广泛。本研究设计并实现了一种基于YOLOv8深度学习模型的智慧医疗眼球疾病检测系统,旨在为眼科疾病的早期诊断提供高效且准确的辅助工具。系统采用PyQt5框架开发用户界面,结合经过标注和处理
  • 2025-01-02基于YOLOv8深度学习的计算机视觉红外弱小目标检测系统
    随着无人机、飞机、导弹等高动态目标在军事与安防领域的应用,红外弱小目标的检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。红外弱小目标通常由于与背景的对比度低、尺寸较小以及热辐射较弱,导致在传统目标检测算法中检测效果不佳。为了解决这一问题,本研究提出了一种基于YOLOv8(YouOn
  • 2024-12-31高分二号标签样本库(GF2-Label)重磅上线!
    高分二号标签样本库(GF2-Label)正式上线啦!本样本库包含150景高分二号影像及分类标签数据,可以作为深度学习模型训练的样本数据库。样本库特点高分二号标签样本库具有如下特点:统一的数据类型所有影像均经过统一的2%线性拉伸方式转为Byte字节型。具有通用性的波段数量影像底
  • 2024-12-30wx.getApiCategory
    stringwx.getApiCategory()基础库2.33.0开始支持,低版本需做兼容处理。小程序插件:不支持功能描述获取当前API类别返回值stringAPI类别不同apiCategory场景下的API限制X表示API被限制无法使用;不在表格中的API不限制。defaultnativeFunctionalized
  • 2024-12-28在 Windows 10 和 Windows 11 中,PowerShell 提供了丰富的命令,按不同功能可以分为多个类别。以下是常见的命令类别及其描述的表格:
    在Windows10和Windows11中,PowerShell提供了丰富的命令,按不同功能可以分为多个类别。以下是常见的命令类别及其描述的表格:分类命令描述系统信息与管理Get-ComputerInfo获取计算机的系统信息 Get-Process获取当前正在运行的进程列表 Get-Service获
  • 2024-12-27“物品复活”软件开发总结与体会
    1.项目背景与功能概述在《软件工程》课程中,我完成了一个基于PyQt5的物品管理系统开发。该系统的主要功能包括普通用户和管理员的注册和登录,对于管理员提供审核用户和类别管理两个模块,对普通用户实现物品的添加、删除、查找、显示全部物品的功能。系统实现了对物品信息(如名称、类
  • 2024-12-25Scikit-learn机器学习库核心知识全攻略:算法、预处理与模型评估
    一、基本概念与安装安装可以使用pipinstall-Uscikit-learn命令在命令行中进行安装。如果使用Anaconda环境,也可以通过AnacondaNavigator或condainstallscikit-learn进行安装。依赖关系它依赖于NumPy(用于高效的数值计算,如数组操作)和SciPy(提供了许多科学计算算
  • 2024-12-24K - 近邻模型知识点全览:构建智能预测的基石
    定义K-近邻(K-NearestNeighbors,KNN)模型是一种基于实例的监督学习算法。它的基本思想是给定一个训练数据集,对于一个新的输入实例,在训练数据集中找到与它最相似(距离最近)的K个实例,然后根据这K个实例的类别(对于分类问题)或数值(对于回归问题)来预测新实例的类别或数值。例如,在一
  • 2024-12-24SAP从入门到放弃系列之第三方交易(third-party orderprocessing)
    目录1、概述:2、销售订单结构:3、配置:3.1行项目类别:TAS配置3.2销售订单行项目类别确定逻辑3.3行项目对应计划行类别:CS配置3.4行项目对应计划行类别的确定逻辑:3.5采购申请3.5.1源确定(Sourcedetermination)3.6采购订单创建3.7收货4、操作4.1数据准备4.2系统操作1、
  • 2024-12-23梳理你的思路(从OOP到架构设计)_设计模式Composite模式
    Composite模式此模式能建立多层级的包含关系(即多层级Whole-part关系)。在自然界中常见这种关系,例如,树叶是树的一部分,但树叶又是个整体,其内含着叶脉、叶绿素等「部分」对象。从这图形中,可看出这些对象可依其角色而分为两类:Leaf物件:如上图里的「白色」类别之对象,它们不具有W
  • 2024-12-23小迪安全->基础入门-Web应用&架构类别&源码类别&镜像容器&建站模版&编译封装&前后端分离
    知识点:1、基础入门-Web应用-搭建架构上的技术要点2、基础入门-Web应用-源码类别上的技术要点一、演示案例-架构类别-模版&分离&集成&容器&镜像1、套用模版型csdn/cnblog/github/建站系统等安全测试思路上的不同:一般以模版套用,基本模版无漏洞,大部分都采用测试用户管
  • 2024-12-22机器学习——通过LazyPredict、随机森林模型、基于Python的学生情绪监控与分类模型示例解析(sklearn)
    数据集包含多个生理变量,并设置了一个目标列“参与水平”(EngagementLevel),反映学生的情绪和认知状态。目标是提供学生反应的全景视图,帮助教师实时调整教学策略。特征包括:心率(HeartRate)皮肤电导率(SkinConductance)脑电波(EEG,Electroencephalography)体温(Temperature)瞳
  • 2024-12-22线性模型入门指南:从原理到实践
    1线性模型的基础概念1.1线性模型的本质线性模型是机器学习中最基础也最优雅的模型之一。其核心思想源于一个简单而深刻的假设:在许多现实问题中,输出变量与输入特征之间存在某种线性关系。这种关系可以用数学表达式精确描述:  在这个表达式中,每个代表一个输入特征,是对应
  • 2024-12-21均方误差损失函数(MSE)和交叉熵损失函数详解
    为什么需要损失函数前面的文章我们已经从模型角度介绍了损失函数,对于神经网络的训练,首先根据特征输入和初始的参数,前向传播计算出预测结果,然后与真实结果进行比较,得到它们之间的差值。损失函数又可称为代价函数或目标函数,是用来衡量算法模型预测结果和真实标签之间吻合程度(误
  • 2024-12-19手写数字识别-决策树
    手写数字识别-决策树决策树决策树是一种基于树形结构的分类算法,通过不断地根据特征划分数据集来实现分类。数据集分析在本任务中,我们使用的是著名的MNIST数据集(https://www.kaggle.com/code/nishan192/mnist-digit-recognition-using-svm中下载使用test即可),它包含了大
  • 2024-12-19按类别整理各行业所需证书列表
    金融行业特许金融分析师(CFA):国际金融领域认可度最高的资格证书之一,是金融分析领域的专家,从事投资分析、证券分析、企业咨询等方面工作。注册会计师(CPA):中国最高级别的会计专业人士,具备较高的财务分析和财务管理能力,可在企业、政府等机构中从事高级财务管理和咨询工作。金融风险
  • 2024-12-17一图看懂 | 蓝卓医化行业解决方案
    随着“创新药”首次出现在政府工作报告中,医药工业各个细分赛道都迎来了关键突破期,其中化学药品制剂作为所有药品中数量、品种最多的类别,也是居民日常生活中使用最广泛的类别,推动医药化工行业数字化能力,对于发展新质生产力意义重大,为此,蓝卓聚焦行业数字化能力建设,核心面向研发、
  • 2024-12-17atrace参数说明
    atrace是Android系统中一个非常有用的工具,广泛用于性能分析和调试。它通过记录和分析系统的各种事件来帮助开发者找出应用或系统性能瓶颈,尤其是在处理多任务或多线程的情况时,能提供非常详细的调试信息。1. 基本用法atrace允许你通过命令行收集系统和应用的跟踪数据,并生成性
  • 2024-12-16<数据集>输电线塔杂物识别数据集<目标检测>
    数据集下载链接<数据集>输电线塔杂物识别数据集<目标检测>https://download.csdn.net/download/qq_53332949/90141102数据集格式:VOC+YOLO格式图片数量:1099张标注数量(xml文件个数):1099标注数量(txt文件个数):1099标注类别数:4标注类别名称:nest、balloon、trash、kite序号类别
  • 2024-12-15Debiasing Model Updates for Improving Personalized Federated Training为改进个性化联合培训而进行去重模型更新(元学习)适用于凸和非凸
    第一部分:解决的问题联邦学习(FL)是一种分布式机器学习方法,允许设备在不共享本地数据的情况下协同训练模型。在个性化联邦学习中,目标是为每个设备训练个性化模型,而不是一个通用的全局模型。然而,由于设备之间数据分布的异质性,传统方法会导致模型偏差。第二部分:解决的方法/idea
  • 2024-12-13《机器学习》3.4-3.7汉明距离(Hamming Distance)ovo,ovr,mvm策略 一对多(One-vs-All, OvA 或 OVR) 一对一(One-vs-One, OvO)
    汉明距离(HammingDistance)是用于度量两个字符串在二进制下的差异的一种方法。它是指两个等长字符串对应位置上不同字符的数量。汉明距离通常用于信息论、编码理论以及错误检测与纠正。具体来说,汉明距离的计算方法如下:将两个字符串转换为二进制表示。对应位置进行比较,计算不
  • 2024-12-13《机器学习》3.7-4.3end if 启发式 uci数据集klda方法——非线性可分的分类器
    目录uci数据集klda方法——非线性可分的分类器计算步骤1:选择核函数步骤2:计算核矩阵步骤4:解广义特征值问题 と支持向量机(svm)目标:方法:核技巧的应用:区别:使用OvRMvM将多分类任务分解为二分类任务求解时,试述为何无需专门针对类别不平衡性进行处理  end
  • 2024-12-13类别不均衡处理
    resamplingoversamplingrandom oversamplinggeneratesyntheticexamples:SMOTE(syntheticminorityoversamplingtechnique)byaneareastneighborsapproachundersamplingrandomundersamplingTomeklinks model-levelmethodsuseclass-banla
  • 2024-12-11酷柚易汛进销存系统PHP+Uniapp
    移动端订货通、商品管理、库存管理、订单管理、客户管理、供应商、财务管理、经营分析版本更新V1.6.41、新增供应商分类不可添加重复类别2、新增客户分类不可添加重复类别3、新增商品分类不可添加重复类别4、新增支出类别不可添加重复类别5、新增收入类别不可添加重复类别6、
  • 2024-12-11酷柚易汛进销存系统PHP+Uniapp
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