ArcGIS小技巧—模型构建器快速提取河网
上篇文章介绍的基于DEM的河网提取，需要使用多个工具，整体操作比较繁琐，在日常工作中，使用Arcgis提供的模型构建器可以帮助我们将多个工具整合在一起，在面对大量数据批量处理时，可以大大提高工作效率 利用模型构建器之前，我们必须了解基于DEM栅格数据提取河网矢量数据的完整逻辑过程，各工具和选项参数的关系。 上一篇文章我们已经讲到提取河网的主要步骤： 原始DEM数据进行填洼处理，得到新的DEM1，利用D...
推开通用人工智能大门，多模态大模型是新一代人工智能技术范式
。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了推开通用人工智能大门，多模态大模型是新一代人工智能技术范式，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言2. 书籍推荐2.1 内容简介2.2 本书作者2.3 本书目录2.4 适合读者 1. 前言 2023年3月15日...
【传知代码】VRT: 关于视频修复的模型（论文复现）
多帧视频时，我们面临了一系列新的挑战，包括多帧之间的对齐、在动态环境中信息的变动以及长时间序列的依赖性等问题。 为了实现更为精确和稳健的视频修复，我们需要构建一个能够最大化利用这些信息的机制。 VRT模型的详细说明 VRT 模型是指视频修复技术（Video Restoration Techniques）的模型，它是一种利用深度学习和计算机视觉技术来改善、修复和恢复视频内容的模型。这些模型通常基于深度神...
【Image captioning】基于检测模型网格特征提取——以Sydeny为例
【Image captioning】基于检测模型网格特征提取——以Sydeny为例 今天，我们将重点探讨如何利用Faster R-CNN检测模型来提取Sydeny数据集的网格特征。具体而言，这一过程涉及通过Faster R-CNN模型对图像进行分析，进而抽取出关键区域的特征信息，这些特征在网格结构中被系统地组织和表示。下面，我将引导大家深入了解这一特征提取流程。 1. 数据的预处理 为了适应In D...
验证集的划分方法：确保机器学习模型泛化能力的关键
验证集的划分方法：确保机器学习模型泛化能力的关键 目录 一、验证集的作用 二、验证集的划分方法 三、注意事项 四、总结 一、验证集的作用 验证集主要用于在训练过程中评估模型的性能，并帮助我们进行超参数调整和模型选择。与测试集不同，验证集在模型开发阶段是可以多次使用的，以便我们根据验证集上的性能来调整模型。一旦模型在验证集上表现良好，我们再使用测试集来评估模型的最终性能。 二、验证集的划分方法 简单划分...
JVM内存模型最新面试题(持续更新)
问题：java中创建的对象一般放在哪里？(全流程包含从创建到回收) 回答 大部分对象在堆中，这个基本都知道； 少部分对象是会在栈中的，比如作用域不局限于方法内的方法内部变量，这类对象的特征一般就是生命周期短、内存小； 至于为什么要放一部分进栈中，是为了避免这种小而短的对象加大GC的频率，这种对象方法结束会随着栈帧的释放而释放，减少堆的垃圾回收的压力。 在jdk1.6之后，基本都默认开启了相关配置，去...
【机器学习基础1】什么是机器学习、预测模型解决问题的步骤、机器学习的Python生态圈
文章目录 一. 什么是机器学习1. 概念2. 机器学习算法分类 二. 利用预测模型解决问题的步骤三. 机器学习的Python生态圈 一. 什么是机器学习 1. 概念 机器学习（Machine Learning，ML）是一门多领域的交叉学科，涉及概率论、统计学、线性代数、算法等多门学科。 它专门研究计算机如何模拟和学习人的行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断完善自身的性能。 机器...
【架构】后端项目如何分层及分层领域模型简化
文章目录 一. 如何分层1. 阿里规范2. 具体案例分析 二. 分层领域模型的转换1. 阿里规范2. 模型种类简化分析 三. 小结 本文描述后端项目中如何进行分层，以及分层领域模型简化 一. 如何分层 1. 阿里规范 阿里的编码规范中约束分层逻辑如下: Service 层: 相对具体的业务逻辑服务层，一般不可复用 Manager层: 通用业务处理层，它有如下特征: DAO 层: 数据访问层，与底层 ...
UG NX二次开发(C++)-获取模型中所有的拉伸(Extrude)特征
文章目录 1、前言 2、在UG 12中创建几个拉伸特征 3、UFun中获取对象类型 4、通过NXOpen过渡 5.测试结果 1、前言 在采用UG NX二次开发时，有时需要在模型中获取特定的对象，比如拉伸特征、关联特征等等。但是通过UFun函数遍历时不容易获取这些特征。本文以NXOpen为方法进行过渡(虽然我崇尚NXOpen二次开发)，以方便其他使用Ufun的读者调用。在UG NX二次开发过程中 2、...
【优质书籍推荐】ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调
CF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。 本文深入讲解了大模型巨作：《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言2. 书籍推荐2.1 内容简介2.2 本书作者2.3 本书目录2.4 适合读者 3...