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无监督学习的集成方法：相似性矩阵的聚类
在机器学习中，术语ensemble指的是并行组合多个模型，这个想法是利用群体的智慧，在给出的最终答案上形成更好的共识。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜ 在监督学习领域，已经广泛研究和应用了这种方法，尤其是在分类问题上，像Ran…
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车用图像传感器参数小议——信噪比
作者 | 安森美中国区汽车现场应用工程经理 william chen 智能驾驶如今渐渐成为汽车的一个常见功能，它增强了汽车和驾驶员的感知能力，降低了驾驶员的工作强度，同时可以有效提高行车的安全性。这其中，基于CMOS 图像传感器的摄像头是智能驾驶系统感知外界环境的主要工具之一。 CMOS图像传感器是…
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选择适合你的方式：揭秘Java连接MySQL的最佳实践
在Java开发中，连接MySQL是一项非常普遍的任务。接下来，我们将分享连接MySQL的最佳实践，并提供针对不同情况的方法选择 Java连接MySQL的方式有多种，下面我们将逐个介绍这些方式，并讨论它们的优劣和适用场景。 连接MySQL的JDBC驱动程序：JDBC（Java Database Con…
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使用工具包可将大型模型推理性能提升40倍
英特尔® Extension for Transformer是什么？ 英特尔® Extension for Transformers[1]是英特尔推出的一个创新工具包，可基于英特尔® 架构平台，尤其是第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器（代号Sapphire Rapids[2]，SPR）显著加速基于…
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数字图像处理的图像操作
在计算机视觉和图像处理中，图像操作起着至关重要的作用。这些操作对于预处理、提升图像质量和启用高级算法等任务至关重要。在计算机视觉领域，调整大小、裁剪、调整亮度/对比度/伽玛和几何变换等操作是基础操作。它们能够进行高效计算、提取感兴趣区域、规范化图像强度和几何校准。在图像处理方面，这些操作对于降低采样…
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从零开始搭建一个手写数字识别网络
本文介绍了用飞桨（PaddlePaddle）框架处理MNIST手写数字数据集的流程：导入paddle、numpy等库，加载并归一化数据，设计LeNet及全连接网络模型，用Adam优化器等配置模型后训练2轮，测试集评估准确率达98.63%，最后用模型成功预测手写数字。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手…
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【AI达人创造营第二期】通过数据增强来处理数据不平衡问题的示例
本文以柠檬四分类不平衡数据集为例，介绍用数据增强处理数据不平衡的方法。先展示数据集类别样本量差异，通过旋转、模糊等手段生成新图拉齐各类样本，分割训练与验证集后训练模型，结果显示处理后模型准确率提升，证明该方法有效。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSee…
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基于Oxford-IIIT Pet数据集实现PaddleHub猫咪一键抠图
本文基于Oxford-IIIT Pet数据集，用PaddleSeg实现猫咪一键抠图。提取猫数据集并重新制作标签（背景为0、图像为1），划分训练、测试、评估集后，配置FCN模型（HRNet骨干）训练，2100轮时mIoU达0.7874，导出静态模型并通过PaddleHub部署，可实现猫咪抠图，用于制作…
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万圣节人物写真生成器（PaddleHub实现）
本文介绍零成本DIY网红万圣节写真的方法：用PaddleHub的deeplabv3p_xception65_humanseg模型进行人物抠图并更换背景（需注意背景尺寸匹配），再通过ultra_light_fast_generic_face_detector_1mb_640模型检测脸部，添加经美图秀秀…
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别再乱用了，Java 21 将弃用、删除这些功能！
尽管java 是我使用过的向后兼容程度最高的语言和环境之一，但始终存在功能弃用甚至删除的可能性。java 21 将弃用两个功能，这就是我们今天要讨论的内容。 1 为什么要弃用功能？ 弃用代码或功能意味着不鼓励使用它，并且可能在未来的版本中不再存在。为什么不鼓励它可能有很多原因。 弃用的最常见原因是：…
