《将博客搬至优快云》

最新推荐文章于 2025-12-29 19:53:22 发布
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搬家到知乎啦
https://www.zhihu.com/people/one-piece-71-92/posts

运维系列：csdn博客搬家：及其方便的博客迁移、搬家工具，支持主流博客平台----CsdnSyncHexo。
weixin_54626591的博客
09-14 385
csdn博客搬家：及其方便的博客迁移、搬家工具，支持主流博客平台----CsdnSyncHexo。
将博客搬至优快云
大家好，我是云村的王子
09-14 467
一、输入用户名和密码进入优快云，点击博客搬家，显示如下画面： 二、选择博客搬迁地址，这里是博客园； 三、输入博客地址，博客地址获取：点击用户名->我的博客；在地址栏复制URL地址：https://www.cnblogs.com/qq1445496485/ 四、编写一篇《将博客搬至优快云》的文章，也就是你看到的这篇文章，编写完成后，点击文章并记录文章地址：https://www....
将博客搬至优快云 —— python 调用 so 库 需要注意的地方
VizXu的博客
05-29 7254
两年前在oschina写的博客，现在搬到优快云。
运维系列：从csdn搬家到博客园（完整教程）
09-14
然而，随着时间的推移，一些博客作者可能因各种原因需要更换博客平台，例如从csdn搬家到博客园。csdn和博客园都是中文技术社区中非常知名的平台，它们为广大技术爱好者提供了一个展示自己才能、学习交流的空间。为了...
运维系列：csdn博客搬家：及其方便的博客迁移、搬家工具，支持主流博客平台-CsdnSyncHexo
09-14
然而，随着用户需求的多样化，博客搬家成为了一项必要功能，以便用户能够将个人博客内容从优快云迁移到其他博客平台，或者在不同的博客系统之间迁移。CsdnSyncHexo作为一款适用于优快云博客搬家的工具，它的出现极大地...
珊瑚形态识别与分类：基于YOLOv8-EfficientHead的14种珊瑚生长形态自动检测系统
Loacnasfhia9的博客
12-25 1011
本研究基于改进EfficientHead的YOLOv8珊瑚形态检测算法，构建了能够识别14种珊瑚生长形态的自动检测系统，为珊瑚礁生态监测和保护提供了高效、准确的技术手段 🌟。该研究不仅有助于推动计算机视觉技术在海洋生态保护领域的应用，也为珊瑚礁生态系统的科学管理和保护决策提供了数据支撑，具有重要的理论意义和应用价值 💎。通过持续的技术创新和应用实践，我们期待这一系统能够为全球珊瑚礁保护事业贡献力量，助力海洋生态系统的可持续发展 🌍。相关资源获取| |视频教程更多研究。
基于改进Faster R-CNN的鸭蛋质量检测与分类系统_x101-32x8d_fpn_ms-3x_coco模型详解
ASD123asfadxv的博客
12-29 808
传统的Faster R-CNN模型虽然在目标检测任务中表现出色，但在处理小目标和多尺度目标时仍存在一些局限性。引入ResNeXt-101-32x8d作为骨干网络，增强特征提取能力改进特征金字塔网络(FPN)，添加多尺度融合机制优化RPN网络，提高候选区域生成质量引入注意力机制，增强对缺陷特征的敏感度这些改进使得模型在鸭蛋表面缺陷(如裂纹、污渍、斑点等)检测方面取得了显著提升。👏。
AI大模型入门到实战系列（十八）微调模型实现分类
echo的博客
12-27 942
本文介绍了使用HuggingFace Transformers库进行电影评论情感分类的完整流程。首先加载rotten_tomatoes数据集，然后使用BERT-base-uncased模型进行监督学习。通过DataCollatorWithPadding处理变长序列，定义F1分数作为评估指标。在完整微调模式下获得0.847的F1分数。同时探讨了冻结BERT底层参数、仅训练分类头的替代方案。实验表明，完整的微调方法在该情感分类任务上表现良好。整个流程涵盖了从数据预处理、模型训练到评估的完整步骤，展示了如何使用预
模式识别，非监督聚类分析分类方法
cici15874的博客
12-24 878
非监督聚类分析是一种常见的模式识别方法，用于将数据划分为不同的类别，而无需事先知道数据的类别标签
9、变压器按调压方式分类详解
renpeng2692873032的博客
12-29 26
数字化：有载调压从"机电设备"向"智能节点"转变电力电子化：固态开关逐步替代机械开关集成化：调压、保护、监测功能一体化预测性维护：基于大数据的状态评估。
【Python机器学习】分类模型评估体系的全景解析：准确率、精确率、召回率、F1 分数与 AUC
nmdbbzcl的博客
12-28 567
准确率（Accuracy）是最直观、最易理解的分类评估指标，它回答的问题非常简单：在所有的预测中，模型有多少比例是正确的。准确率的数学定义为其中分子是模型正确预测的样本数（包括正确预测的正例和负例），分母是样本的总数。从这个公式可以看出，准确率是一个全局的、无差别的指标，它不区分正例和负例，也不区分不同类型的错误（FP和FN）。这个特点使得准确率在某些情况下显得过于天真，甚至具有误导性。准确率的数值范围是0到1，其中0表示模型的所有预测都是错误的，1表示模型的所有预测都是正确的。
【计算机视觉】08_识别分类
Dasi_C_upup的博客
12-25 718
识别分类
运动想象脑电的基本原理与分类方法
最新发布
weixin_43715601的博客
12-29 654
运动想象脑电（Motor Imagery Electroencephalography, MI-EEG）是脑机接口（Brain-Computer Interface,BCI）领域的核心研究方向之一，其核心价值在于无需依赖外围神经与肌肉的参与，仅通过大脑对特定运动的心理模拟即可产生可被解析的神经电信号，进而实现对外部设备的直接控制。这一技术不仅为肢体运动功能障碍患者（如脊髓损伤、脑卒中后遗症患者）提供了重建自主交互能力的全新途径，也在智能人机交互、神经工程、认知科学研究等领域展现出巨大应用潜力。
GA-ELM土壤分类
abc991835105的博客
12-24 58
摘要：本文提出了一种基于爬山算法优化遗传算法优化极限学习机（P-GA-ELM）的土壤多分类预测方法。极限学习机（ELM）是一种改进的前馈神经网络，具有快速学习能力但易过拟合。通过结合爬山算法和遗传算法优化ELM的参数，提高了模型的预测性能。实验结果表明，P-GA-ELM在土壤分类预测中表现良好，优于传统ELM方法。文中提供了MATLAB实现代码和效果图对比，验证了该方法的有效性。该方法为土壤分类预测提供了新的解决方案，具有实际应用价值。
Flink ML Naive Bayes 多分类朴素贝叶斯
hello.reader
12-28 534
本文介绍了Flink ML中朴素贝叶斯分类器的使用方法和关键参数。主要内容包括：输入列（特征向量和标签列）与输出列（预测列）的定义；模型参数详解，重点说明了平滑参数(smoothing)的作用；通过Java示例代码展示完整训练预测流程；针对multinomial朴素贝叶斯给出了工程实践建议，包括特征类型适配、非负特征处理和smoothing调参策略。最后总结指出该算法特别适合作为多分类任务的基线模型，尤其在文本和稀疏特征场景表现优异。
Flink ML KNN 入门基于 Table API 的近邻分类
hello.reader
12-28 490
本文介绍了Flink ML中KNN算法的输入输出列、参数配置及Java示例代码。KNN模型需要设置最近邻数量k、特征列名和预测列名，训练时需要标签列。示例展示了如何构建训练集和预测集，并强调特征列必须为向量类型，建议统一标签为Integer类型以避免类型不一致问题。文中还提供了规范的代码示例，包含数据准备、模型训练、预测和结果输出全流程。最后指出特征缩放对KNN效果至关重要，建议在训练前进行标准化处理。
RDD4D：基于4D注意力引导的道路损伤检测与分类
AI浩
12-29 410
道路损伤检测与评估是基础设施维护的关键组成部分。然而，当前的方法通常在单张图像中检测多种类型、不同尺度的道路损伤方面存在困难。这是由于缺乏包含多种尺度损伤类型的道路数据集。为了克服这一缺陷，首先，我们提出了一个名为多样道路损伤数据集的新数据集，用于道路损伤检测，该数据集捕获了单张图像中多样的道路损伤类型，弥补了现有数据集的一个关键空白。然后，我们提供了我们的模型——RDD4D，该模型利用了Attention4D模块，能够在多个尺度上实现更好的特征精炼。
全新的博客备份与搬家工具：快速迁移你的博客数据
1. 博客备份：备份博客是指将博客内容（包括文章、图片、评论等）复制保存到另一个存储设备或云端服务中。备份是一个重要的数据管理策略，可以防止数据丢失，例如因为硬件故障、数据损坏或误操作等原因。 2. 博客...
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