面向对象的三大特征(封装、继承、多态) Python是面向对象的语言，支持面向对象编程的三大特性：继承、封装（隐藏）、多态。 封装（隐藏） 继承 多态 1 继承详解 1.1 子类扩展父类 继承是面向对象编程的三大特征之一。继承让我们更加容易实现类的扩展。实现代码的重用，不用再重新发明轮子(don’t reinvent wheels)。 如果一个新类继承自一个设计好的类，就直接具备了已有类的特征，就大...

ChatGPT能够非常好地捕捉语言的普遍特征和模式，主要得益于以下几个方面的原因： 大规模语料库：ChatGPT的预训练是在大规模文本语料库上进行的，这些语料库涵盖了来自互联网、书籍、文章、对话记录等多种来源的丰富数据。这种大规模的语料库包含了广泛的语言样式、话题和领域，使得模型能够接触到丰富多样的语言信息。 无监督学习：ChatGPT采用了无监督学习的方式进行预训练，即模型在预训练过程中并不需要标注...

今天的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果最接近真实情况。同时，必须设计一个合适的架构，以便为预测提供足够的信息。现有方法忽视了一个事实，即当输入数据经过逐层特征提取和空间转换时，会丢失大量信息。本文将深入探讨数据通过深度网络传输时出现的数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI可以为...

简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入RFAConv，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一          2.2 步骤二          2.3 步骤...

        首先，我们要理解为什么要对“光谱数据进行特征波长优选”以及这是在干嘛，光谱数据可以想象成一长串的彩色条纹，每种颜色对应一个波长，就像彩虹一样。这些颜色的条纹代表了从某种物质（比如植物、矿石或是食品）反射或透过光的特性。通过分析这些条纹，我们可以了解物质的很多信息，比如它是什么成分、有没有污染、熟度等等。         但问题在于这长串的条纹实在太长了，里面有很多颜色，有的重要有的不重...

简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入SCConv用于特征冗余的空间和通道重构卷积，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一          2.2 步骤二          ...

vue3前端项目开发,具备纯天然的防止爬虫采集的特征！众所周知，网络爬虫可以在网上爬取到一些数据，很多公司，为了自己公司的数据安全， 尤其是web端项目，不希望被爬虫采集。那么，您可以使用vue技术开发web前端内容。下面给大家展示的是，黑马程序员的前端项目之一，小兔鲜的前端web项目内容。 如图，我在自己本地借助于vite插件打开了这个项目，在浏览器内浏览到了前端的页面。这个是默认的首页面截图。 <...

文章目录 引言正文特征工程Audio Features音频特征Lexical Features from Text文本中的词汇特征用于训练音频特征和语义特征的具体的LSTM网络模型 特征融合 总结 引言 文章全称：Multi-modal fusion with gating using audio, lexical and disfluency features for Alzheimer’s De...

SIFT（尺度不变特征变换）是一种用于图像处理和计算机视觉的特征提取算法，最初由David Lowe在1999年提出，并于2004年发表在论文《Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints》中。SIFT特征提取的算法原理如下： 尺度空间极值检测： SIFT首先在不同尺度上对图像进行高斯平滑处理，构建了一个高斯金字塔（Gaussian...

im-neck提出的Neck部分，Slim-neck是一种设计用于优化卷积神经网络中neck部分的结构。在RT-DETR中，neck是连接主干网络（backbone）和头部网络（head）的部分，负责特征融合和处理，以便提高检测的准确性和效率。亲测在小目标检测和大尺度目标检测的数据集上都有大幅度的涨点效果(mAP直接涨了大概有4个点左右。(值得一提的是这个Slim-neck还可以减少参数和计算量所以非...