全网最简单的Java设计模式【一】设计模式的定义、分类及七大设计原则
引言 Java设计模式从入门到精通-设计模式的定义、设计模式分类及七大设计原则 设计模式简介 在软件开发中，设计模式是解决常见设计问题的最佳实践。它们为开发者提供了一种通用的解决方案，使得代码更加灵活、可复用和可维护。在Java编程语言中，设计模式的应用尤为广泛。接下来，我们将深入探讨设计模式的各个方面。 1. 什么是设计模式 设计模式（Design Pattern）是经过验证的最佳实践，用于解决在...
【人工智能】Transformers之Pipeline（六）：图像分类（image-classification）
目录 一、引言 二、图像分类（image-classification） 2.1 概述 2.2 技术原理 2.3 应用场景 2.4 pipeline参数 2.4.1 pipeline对象实例化参数 2.4.2 pipeline对象使用参数 2.4 pipeline实战 2.5 模型排名 三、总结 一、引言 pipeline（管道）是huggingface transformers库中一种...
第100+11步 ChatGPT学习：R实现Logistic分类
基于R 4.2.2版本演示 一、写在前面 有不少大佬问做机器学习分类能不能用R语言，不想学Python咯。 答曰：可！用GPT或者Kimi转一下就得了呗。 加上最近也没啥内容写了，就帮各位搬运一下吧。 二、R代码实现Logistic分类 （1）导入数据 我习惯用RStudio自带的导入功能： （2）建立LR模型 # Load necessary librarieslibrary(caret)lib...
高阶图神经网络 (HOGNN) 的概念、分类和比较
图神经网络（GNNs）是一类强大的深度学习（DL）模型，用于对相互连接的图数据集进行分类和回归。它们已被用于研究人类互动、分析蛋白质结构、设计化合物、发现药物、识别入侵机器、模拟单词之间的关系、寻找有效的交通路线等。许多成功的GNN模型已被提出，例如图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）、图同构网络（GIN）和消息传递神经网络（MPNN）。这些模型都是基于“普通图”数据模型，其...
嵌入式中间件_2.嵌入式中间件的分类
1.中间件的分类 中间件的范围十分广泛，针对不同的应用需求涌现出了多种各具特色的中间件产品。因此，在不同的角度或不同的层次上，对中间件的分类也会有所不同。 根据IDC在1998年对中间件进行的分类，把中间件分为终端仿真/屏幕转换中间件、数据访问中间件、远程过程调用中间件、消息中间件、交易中间件和对象中间件六大类。但是，如今所保留下来的只有消息中间件和交易中间件，其他的...
基于线性核函数的SVM数据分类算法matlab仿真
目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述 基于线性核函数的SVM数据分类算法matlab仿真，通过程序产生随机的二维数据，然后通过SVM对数据进行分类，SVM通过编程实现，不使用MATLAB自带的工具箱函数。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 （完整程序运行后无水印） 3.核心程...
深度神经网络——图像分类如何工作？
智能手机如何仅凭拍摄的照片就能识别物体？社交媒体网站又是如何自动标记照片中的人物？这些功能背后，是人工智能驱动的图像识别和分类技术。 图像识别和分类技术是人工智能领域中一些最令人瞩目的成就。但计算机是如何学会检测和分类图像的呢？本文将介绍计算机对图像进行解释和检测的一般方法，并探讨一些用于图像分类的流行技术。 像素级与基于对象的分类 图像分类技术主要可以分为两类： 基于像素的分类 和基于对象的分类。...
基于深度学习的红外船舶检测识别分类完整实现数据集8000+张
随着遥感技术的快速发展，包括无人机、卫星等，红外图像在船舶检测识别中的作用日益凸显。相对于可见光图像，红外图像具有在夜晚和恶劣天气条件下高效检测识别船舶的天然优势。近年来，深度学习作为一种强大的图像处理技术，在红外船舶检测识别领域取得了显著进展。 目前，广泛采用了深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），用于红外船舶检测识别。这些模型通过大量标注的红外船舶图像数据进行训练，实现...
【专利 超音速】基于分类模型的轻量级工业图像关键点检测方法
摘要 本发明涉及一种基于分类模型的轻量级工业图像关键点检测方法，包括以下步骤：将待检测图像输入特征提取网络，通过特征提取网络提取关键点的图像特征；将图像特征输入网络输出头中，通过网络输出头输出关键点的预测横坐标、预测纵坐标和预测可见性；在待检测图像上标注关键点，并将关键点映射到横坐标轴和纵坐标轴上，计算关键点的横坐标与预测横坐标的第一损失值、纵坐标与预测纵坐标的第二损失值以及真实可见性信息与预测可见...
MobileNetV4实战：使用MobileNetV4实现图像分类任务（一）
，通过两阶段搜索策略解决了参数共享问题，实现了UIB块的实例化。此外，鲁棒训练增强了TuNAS，确保了架构质量的准确评估。 在实验中，MobileNetV4展现了卓越的性能。它在ImageNet-1K分类和COCO目标检测任务上取得了显著成果，并在多种硬件上实现了帕累托最优。特别是在CPU上，其运行速度远超前代模型，证明了其在移动设备上的高效性和实用性。 MobileNetV4还通过离线蒸馏数据集降低...