学习目标

最新推荐文章于 2025-11-26 16:40:37 发布
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#Swing #设计模式 #Java

本文介绍了Java学习的路径及关键技术点，覆盖了从基础知识到高级应用的内容，包括thinkinjava的学习、设计模式的应用、Swing 2D图形设计、TWave的使用、代码重构技巧以及网络基本概念等。
[color=red][align=center][size=medium]学习目标从零开始[/size][/align][/color]

[color=green]1.think in java[/color]
2.java设计模式
3.swing 2D图形设计1
4.swing 2D图形设计2
5.twaver
6.代码重构
7.网络基本概念
iteye_13580
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深度学习之多目标学习
AI天才研究院
08-08 1921
随着图像处理、计算机视觉、自然语言处理等领域的发展，深度神经网络在解决各类任务上取得了广泛的成功。然而，在现实世界中，往往存在着多个不同目标的问题。如何将单一的神经网络模型应用到不同的目标上，是一个重要的研究方向。众所周知，深度神经网络的参数规模太大，难以处理复杂的任务，因此，通过提升模型的能力来处理更复杂的任务，成为现代人工智能发展的一个主要方向。那么，如何用深度学习解决多目标问题？
深度学习目标检测模型全面综述：Faster R-CNN、R-FCN和SSD
Java 技术专栏，从入门到精通，熟悉企业级开发
05-06 5709
随着自动驾驶汽车、智能监控摄像头、面部识别以及大量对人有价值的应用出现，快速、精准的目标检测系统市场也日益蓬勃。这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外，它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小的边界框（bounding box）来对其进行定位。这让目标检测技术较传统计算机视觉处理技术——图像分类而言，难度上升了不少。然而，幸运的是，目前最成功的目标检测方法是对图像分类模型的扩展。几个月前，Google 为 Tensorflow 发布了一个新的目标检测 API。
深度学习 目标检测计数
qq_18522785的博客
03-10 6046
车辆检测跟踪计数 多类别车辆计数 行人计数 每一类单独统计 使用yolov5算法检测目标，使用deepsort算法进行目标的跟踪，算法框架是pytorch 整体来说计数效果还是很不错的
编程学习目标及规划
wunaoqdm的博客
07-15 1409
这篇博客是我自己对编程的学习计划和学习目标，是一个全新的开始
深度学习目标检测最全综述
qq_17278169的博客
12-22 6267
本篇文章是精读了三篇目标检测综述文章之后，结合落地项目经验总结而成。文章内容很多，本文的目的是划重点，写核心，使刚入门的同学对目标检测有从感性到理性的认识。 文章中出现的论文，全部打包整理，需要仔细研读的同学，关注公众号，后台回复 “ 05 ”领取文章大礼包；后台回复 “04”，加我微信，讨论技术问题。 文章主要包含以下几个方面。 目标检测的发展过程(时间轴顺序) 传统检测算法 V.J...
深度学习目标检测
u013102349的博客
02-20 3660
在深度学习出现之前，传统的目标检测方法大概分为区域选择（滑窗）、特征提取（SIFT、HOG等）、分类器（SVM、Adaboost等）三个部分，其主要问题有两方面：一方面滑窗选择策略没有针对性、时间复杂度高，窗口冗余；另一方面手工设计的特征鲁棒性较差。自深度学习出现之后，目标检测取得了巨大的突破，最瞩目的两个方向有：1 以RCNN为代表的基于Region Proposal的深度学习目标检测算法（RC...
深度学习目标检测方法汇总
qq_16130715的博客
06-26 3809
目标检测简介  目标检测是计算机视觉的一个重要研究方向，是指从一个场景（或图片）中找到感兴趣的目标。任务大致分为三个流程： 从场景中提取候选区 从候选区提取特征 识别候选区的类别并对有效的候选框进行位置精修   目标检测在生活的各个领域都有了广泛的应用，它是将图像或视频中的目标与不感兴趣的部分区分开，判断是否存在目标，若存在目标则...
深度学习目标检测网络汇总对比,挺好的
Arthur_Holmes的博客
10-12 5338
深度学习目标检测网络汇总对比 本文总阅读量次 欢迎star我的博客 2019-01-03 参考 ：https://medium.com/@jonathan_hui/object-detection-speed-and-accuracy-comparison-faster-r-cnn-r-fcn-ssd-and-yolo-5425656ae359 概览图 0 说明 关于目标检测的好...
目标检测---以制作yolov5的数据集为例，利用labelimg制作自己的深度学习目标检测数据集（正确方法）
Black__Jacket的博客
09-03 2220
相信很多朋友在使用代码版本的labelimg的时候肯定出现过标注的类只有数字的情况，而且是按照添加顺序生成的，从0开始的数字，这样显然和我们的要求是不相符合的，下面我来示范一下使用labelimg的正确姿势。Labelimg是一款开源的数据标注工具，可以标注三种格式。以上就是我对于labelimg使用方法的总结，希望对大家能有所帮助。
HALCON深度学习目标检测
08-05
HALCON深度学习目标检测
YOLO- 新手小白的深度学习目标检测入门指南.pdf
12-14
适合人群：针对新手小白，尤其是对深度学习目标检测感兴趣的初学者。 使用场景及目标：适用于希望快速掌握目标检测技术并在自己的项目中应用的新手。帮助读者理解和实践YOLO的基本概念和技术细节，提高其在实际项目...
深度学习目标检测Bdd100k车辆数据集jpg、txt格式，可以直接训练
06-01
Bdd100k数据集，涵盖了不同车型在不同天气条件下以及在白天和夜晚的图片.数据集预处理进行了增强处理,其中包括:亮度调整、图像模糊、图像加噪、翻转旋转变换等,数据集包含9000余张图片.训练集、验证集、测试集比例约...
深度学习目标识别算法及运用研究.pdf
08-18
CNN的稀疏特性对应于生物神经元的稀疏响应特性，有利于捕捉到图像中的局部特征，同时也为深度学习目标识别算法提供了一个高效的计算框架。 CNN通常包含几个基本操作，包括卷积、非线性、池化和批量归一化。卷积操作...
基于深度学习目标检测.zip
10-14
在设计深度学习目标检测模型时，研究者们会通过调整网络层数、激活函数、损失函数等来提高检测模型的性能。 毕业设计、期末大作业或课程设计中选取基于深度学习的目标检测作为研究课题，不仅能够训练学生的编程能力...
C++编程原型设计模式
weixin_44311159的博客
11-22 800
摘要：原型设计模式通过复制现有对象创建新实例，避免高成本的对象初始化过程。其核心是定义原型接口（clone()方法），由具体类实现深拷贝或浅拷贝。该模式适用于对象创建开销大的场景（如游戏角色克隆、配置复用），能提高性能、增强灵活性并降低耦合。C++实现需注意深拷贝问题，建议结合注册表管理原型。优点是高效、动态扩展，缺点是深拷贝复杂性和适用性局限。改进方向包括引入原型管理器、优化克隆逻辑等。（149字）
【设计模式】原型模式
phd的专栏
11-24 269
概念 创建型模式 类图 代码 #include <iostream> #include <unordered_map> #include <utility> using namespace std; class Shape { public: virtual ~Shape() = default; Shape(string proto) : name(std::move(proto)) {}; virtual Shape *Clone
【万字长文】大模型应用开发：意图路由与查询重写设计模式（从入门到精通）
最新发布
2301_80239908的博客
11-26 707
本文深入探讨了构建智能体的核心组件：意图路由与查询重写。意图路由通过分类任务将用户输入精准分发至相应工作流，查询重写则将模糊需求转化为机器可理解的指令。这两大模块构成了Agent的推理层，是区分简单Chatbot与智能业务助理的关键。文章提供了通用设计模式、prompt工程最佳实践及在dify/coze等平台的具体实现方法，帮助开发者构建更精准、高效的智能系统。
【设计模式】Java责任链构建灵活可扩展的处理流程
2302_79380280的博客
11-23 753
责任链模式是一种行为型设计模式，通过将请求处理职责分散到多个对象中，实现发送者与接收者的解耦。该模式包含抽象处理者、具体处理者和客户端三个核心角色，支持纯/不纯责任链、线性/树形/环形等多种实现方式。文章详细介绍了单实例链和多实例链的实现方案，通过双向链表实现动态配置的业务处理链。测试结果表明，责任链模式能有效提高系统灵活性和可扩展性，适用于需要多对象处理请求的场景。
深度学习目标检测论文精选集
本合集精选了若干具有里程碑意义的深度学习目标检测论文，包括但不限于fast-RCNN、faster-RCNN、SSD、YOLO系列（YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3）以及RefineDet和M2Det等。下面将详细解读这些论文的核心知识点。 ### Fast ...
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