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最新推荐文章于 2026-01-06 14:02:14 发布
原创 最新推荐文章于 2026-01-06 14:02:14 发布 · 474 阅读 · 0 ·
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本文介绍PHP编程语言中PEAR的重要性及如何使用PEAR进行扩展开发。通过官方文档链接,读者可以了解到PEAR的基本概念及其在PHP生态中的作用。
baggio328
关注
目标跟踪技术及其数据集
hwp2009的博客
10-27 3672
目前，目标跟踪作为计算机视觉中的一个重要的研究课题，在民用和军事等很多方向有着广泛的应用前景，主要包括自动驾驶、精准制导、视频监控等，而在这些领域寻求一定的精度和速度以及鲁棒性指标具有重要的工程意义。现在主要研究的目标跟踪算法一般是在给定一个视频序列的第一帧中目标位置的基础上，对后续帧中的原始目标进行跟踪。由于目标抖动、局部遮挡、背景光照变化、形状改变、快速运动等原因，在该领域仍然具有很大的挑战。 现有的目标跟踪算法主要有两大类：生成式方法和判别式方法，现在大部分SOTA的跟踪算法都是tracking-by
Text2SQL数据集和技术方案整理
平方的程序猿的专栏
02-17 2655
2017年开源的一个大型文本到SQL数据集WikiSQL，数据来自维基百科，属于一个单一的领域，包含80654个自然语言问题和77840个SQL语句。SQL语句的形式相对简单，不包括排序、分组、子查询和其他复杂操作。
信息安全技术标准合集
水务人
03-11 1万+
信息安全技术相关的标准
数据集不平衡问题 ⚖️
沉淀所学，分享所思，让热爱与成长同行。商务记录AI实战经验，助力开发者快速成长。 热爱AI，希望做出有影响力的技术成果。 技术点亮生活，分享连接价值与机会。 专注AI落地实战，陪你走好技术每一步。
07-14 3万+
大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。在这篇文章中，我们将探讨数据集不平衡问题及其对模型训练效果的影响。数据集不平衡是指训练数据集中某些类别的数据量过多或过少，导致模型偏向于数据量多的类别，影响模型的泛化能力。通过本文，你将了解数据集不平衡的原因、影响及解决方法，帮助你在实际项目中构建更为准确和鲁棒的模型。📈方法优点缺点重采样简单易行，适用于各种场景过采样可能导致过拟合，欠采样可能导致信息丢失数据增强生成新的样本，增强模型的泛化能力需要更多的计算资源调整类权重。
数据集总结
ZJUWLAN
08-29 4118
CVonline：图像数据库 (Google直译的结果，希望对大家有帮助) 按主题索引 行动数据库 属性识别 自主驾驶 生物/医药 相机校准 脸和眼/虹膜数据库 指纹 一般图像 一般RGBD和深度数据集 一般视频 手，掌握，手动和手势数据库 图像，视频和形状数据库检索 对象数据库 人（静），人体姿势 人员检测和跟踪数据库（另见监控） 遥感 场景或地点分割或分...
指令级并行（ILP）技术
毛毛雨下的博客
01-11 2320
指令级并行（ILP）技术超标量超级流水线超长指令字（VLIW）向量机（向量处理器）   如果程序中相邻的一组指令是相互独立的，即不竞争同一个功能部件、不相互等待对方的运算结果、不访问同一个存储单元，那么它们就可以在处理器内部并行地执行 超标量   超标量就是内置多条流水线，本质上是以空间换时间，需要考虑指令的依赖性。超级标量结构的cpu支持指令级并行，每个周期可以发射多条指令(2-4条居多)，这样，可以使得cpu的IPC(InstructionPer Clock) > 1, 从而提高cpu处理速度。超
【人工智能项目】ImageNet数据集介绍以及数字图像处理技术
Mind_programmonkey的博客
10-27 9157
【人工智能项目】ImageNet数据集介绍以及数字图像处理技术 本次介绍一下imagenet数据集，并对imagenet数据集中的图片做一些数字图像处理预处理操作。那话不多说，搞起来！！！ ImageNet数据集介绍 ImageNet图像数据集始于2009年，当时李飞飞教授等在CVPR2009上发表了一篇名为《ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database》的论文，之后就是基于ImageNet数据集的7届ImageNet挑战赛(2010年开始)，
AI可信论坛亮点：合合信息分享视觉内容安全技术前沿
热门推荐
12-20 30万+
例如，在2023年文档分析与识别国际会议（ICDAR）挑战赛中，合合信息技术团队提出的AI图像篡改检测方案在保持极低误检率的同时，能够准确识别并定位图片中文本的篡改行为，从而有效保障文本信息的真实性。因此，对图像篡改的检测也是内容安全系统的重要需求之一。合合内容安全系统的通用篡改检测技术基于先进的图像处理和人工智能技术，能够实现对证照、证书、票据、截图、扫描文档以及文档印章等多种类型图像的篡改检测。同时，提出学习和分析特征之间的差异，而不仅是输入内容的特征的框架，以此提高对未见过篡改的检测性能。
fMRI 公开数据集整理
psybrain的博客
08-24 6085
关注“心仪脑”公众号查看更多脑科学知识的分享。 关键词：fMRI、公开数据 本期推文是 Public Neuroscience Dataset 系列主题的第三期内容。在本期推文中，我们整理了目前常用的fMRI（MRI）公开数据集。 功能性磁共振成像（fMRI，functional Magnetic Resonance Imaging）是一种神经影像学技术。其原理是利用磁振造影来测量神经元活动所引发之血液动力的改变。由于fMRI的非侵入性和其较少的辐射暴露量，从1990年代开始其就在脑部功能定位领域
部分数据集
tcd1112的博客
01-09 1万+
为防丢失，进行记录 大学公开数据集 (Stanford)69G大规模无人机(校园)图像数据集【Stanford】 http://cvgl.stanford.edu/projects/uav_data/ 人脸素描数据集【CUHK】 http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/archive/facesketch.html 自然语言推理(文本蕴含标记)数据集【NYU】 htt...
网络安全技术英文习题集-网络安全技术.docx
08-05
网络安全技术英文习题集-网络安全技术.docx
2017阿里技术年度精选集
12-21
2017阿里技术年度精选集 2017阿里技术年度精选集 2017阿里技术年度精选集
精选资源
恶劣天气数据集（雨天，雪天，雾天）
04-28
数据集在信息技术领域，尤其是机器学习和人工智能中扮演着至关重要的角色。本数据集专注于恶劣天气条件，包括雨天、雪天和雾天，每种天气类型都包含了10000张图像，总计30000张。这些图像可能是从网络上通过爬虫程序...
精选资源
无人机行人检测数据集（已标注）
06-25
这个数据集已经经过专业标注，包含了丰富的信息，旨在帮助开发者和研究人员提高无人驾驶技术的安全性和准确性。以下是对该数据集及其相关知识点的详细解释： 1. **无人机数据集**：无人机数据集是由无人机在飞行...
桥梁裂缝数据集(500张真实裂缝图像)
06-26
标签“数据集”和“神经网络”揭示了这个话题的核心技术。数据集是机器学习，特别是深度学习的基础，而神经网络是一种强大的机器学习模型，尤其擅长处理图像识别任务。在这个场景中，神经网络可以被训练成一个裂缝...
docker compose-语法
一寸一寸光阴
01-04 608
首先在yaml文件定义这些顶级元素，一般学会前四个即可name：名字。应用部署的名字services：服务。要部署的服务，即要启动的一个个容器应用，不一定是就一个networks：网络。启动这些应用要用的网络volumes：卷。services中启动的一个个容器应用所需要的卷写在这个位置。
0基础如何搭建个人博客？GMSSH可视化运维工具配合WordPress部署全流程教学
最新发布
2301_80863610的博客
01-06 8994
在当前的互联网基础设施运维领域，服务器的管理效率与安全性始终是核心命题。传统的基于命令行界面（CLI）的操作模式虽然功能强大，但对于大规模集群管理或追求极致效率的开发者而言，存在着认知负担重、可视化程度低以及操作容错率差等痛点。GMSSH作为一款轻量级可视化服务器管理工具，通过集成安全SSH隧道、终端与桌面双模式以及丰富的容器化应用管理功能，为服务器运维提供了一套全新的解决方案。其核心设计理念在于将复杂的服务器操作转化为直观的图形化交互，从而实现对多台主机的轻松掌控。
序列化绕过-攻防世界-unseping
小荷才露尖尖角，一枝红杏出墙来！
01-05 486
本文分析了一个PHP反序列化漏洞利用案例。代码中存在一个ease类，通过反序列化可触发ping方法执行系统命令。waf过滤了常见危险字符，但可通过\转义、${IFS}、八进制编码等方式绕过。给出了三种payload构造方法：1)利用${IFS}和字符串分割绕过；2)使用制表符\x09和换行符\x0a；3)直接使用find命令。最终通过POST传递base64编码的序列化对象实现命令执行，获取flag。
【C语言】堆(Heap)的数据结构与实现：从构建到应用
qq_67169366的博客
01-04 888
结构特性：堆是一棵完全二叉树，意味着除了最后一层，其他层都是满的，且最后一层的节点都靠左排列顺序特性大根堆：父节点的值 ≥ 子节点的值小根堆：父节点的值 ≤ 子节点的值堆顶特性：堆顶元素（根节点）是整个堆中的极值元素操作时间复杂度说明插入O(log n)向上调整删除堆顶O(log n)向下调整获取堆顶O(1)直接访问建堆O(n log n)逐个插入优化建堆O(n)Floyd算法堆排序O(n log n)所有元素出堆。
AR技术应用于人脸识别数据集研究
标题：“AR人脸数据集”指的是一个专门为增强现实（Augmented Reality，简称AR）技术研究领域设计的人脸识别数据集。数据集一般包含大量的面部图像数据，这些数据通过特定的采集流程获得，并可用于支持基于机器学习...
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