2.1.1+2.1.3进程的概念、组成、特征
时所需要的信息，如进程的标识符PID、所属用户ID（UID）、分配的资源情况、运行情况等。 程序段、数据段：一个进程实体由PCB、程序段和数据段组成。进程实体是静态的，而进程是动态的执行过程。 进程的特征 动态性：进程是动态创建、调度和终止的。操作系统通过创建新进程，并根据需要分配和回收资源，来满足系统的运行需求。并发性：多个进程可以在同一时间内执行，并且相互之间是独立的。这使得多个任务可以同时进行，...
机器学习中的特征选择：方法和 Python 示例
布拉加德什·桑达拉拉詹 一、说明 特征选择是机器学习流程中至关重要且经常被低估的步骤。它涉及从数据集中的原始特征集中选择最相关的特征（输入变量或属性）的子集。特征选择的重要性怎么强调都不为过，因为它直接影响机器学习模型的质量、效率和可解释性。 二、为什么特征选择至关重要 改进的模型性能： 选择正确的特征可以显着增强机器学习模型的预测能力。不相关或嘈杂的特征可能会引入不必要的复杂...
GEE生物量碳储量——利用sens和MK检验方法计算1987-2022年森林地上生物量AGB和碳储量的时空变化特征
2022年期间森林地上生物量AGB和碳储量数据。该数据可以通过森林清查数据、卫星遥感数据等途径获取。然后，根据这些数据，可以使用sens（敏感性分析）和MK（Mann-Kendall）方法计算时空变化特征。 敏感性分析是一种常用的敏感度评价方法，它可以通过改变影响因素的值并观察模型输出结果的变化，来评估模型对影响因素的敏感性。利用敏感性分析方法，可以评估AGB和碳储量与气候因素（如温度、降水等）之间的...
论文阅读：“基于特征检测与深度特征描述的点云粗对齐算法”
文章目录 摘要简介相关工作粗对齐传统的粗对齐算法基于深度学习的粗对齐算法 特征检测及描述符构建 本文算法ISS 特征检测RANSAC 算法3DMatch 算法 实验结果参考文献 摘要 点云对齐是点云数据处理的重要步骤之一，粗对齐则是其中的难点。近年来，基于深度学习的点云对齐取得了较大进展，特别是 3DMatch 方法，能够在噪声、低分辨率以及数据缺失的条件下取得较好的对齐效果。3DMatch 采用随...
论文阅读：“基于快速特征点提取和描述算法与色调、饱和度和明度的图像特征点匹配算法”
文章目录 摘要引言方法实验结果图像预处理结果对比图像配准结果对比 参考文献 摘要 提出了一种基于快速点特征提取和描述（ORB）算法与色调、饱和度和明度（HSV）的图像特征点匹配算法。首先利用双边滤波和均值滤波结合对图像进行预处理，然后使用 ORB 算法进行特征点提取；接着利用 K 维二叉树（K-D Tree）算法与汉明距离进行特征点粗匹配；再利用图像的 HSV 信息对匹配特征点对进行二次筛选。 实验...
RT-DETR 应用 BiFPN 结构 | 加权双向特征金字塔网络
模型效率在计算机视觉中变得越来越重要。在本文中，我们系统地研究了目标检测中的神经网络架构设计选择，并提出了几种关键的优化方法来提高效率。首先，我们提出了一种加权双向特征金字塔网络（BiFPN），它可以实现简单快速的多尺度特征融合；其次，我们提出了一种复合缩放方法，同时对骨干网络、特征网络和框/类别预测网络进行分辨率、深度和宽度的均匀缩放。基于这些优化和更好的骨干网络，我们开发了一种新的目标检测器系列...
YOLOv7独家改进：分层特征融合策略MSBlock | 南开大学提出YOLO-MS |超越YOLOv8与RTMDet，即插即用打破性能瓶颈
💡💡💡本文独家改进：分层特征融合策略MSBlock，不同Kernel-Size卷积在不同尺度提升特征提取能力，最终引入到YOLOv7，做到二次创新 1）MSBlock使用 推荐指数：5颗星 MSBlock | 亲测在多个数据集能够实现大幅涨点，小目标检测效果也不错 💡💡💡Yolov8魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每...
基于信号功率谱特征和GRNN广义回归神经网络的信号调制类型识别算法matlab仿真
check(p4); %根据参数获得FSK和PSK区分参数Level= (mean([len1,len2]) - mean([len3,len4]))/2; %分别提取FSK和PSK的不同调制方式的特征参数char1 = real(func_para_check(y_2FSKn,N0));char2 = real(func_para_check(y_4FSKn,N0));char3 = rea...
【机器学习】sklearn特征值选取与处理
sklearn特征值选取与处理 文章目录 sklearn特征值选取与处理1. 调用数据集与数据集的划分2. 字典特征选取3. 英文文本特征值选取4. 中文特征值选取5. 中文分词文本特征抽取6. TfidfVectorizer特征抽取7. 归一化处理8. 标准化处理9. 过滤低方差特征10. 主成分分析11. 案例：探究用户对物品类别的喜好细分降维 Scikit-learn，通常称为sklearn，...
【Python机器学习】零基础掌握FeatureHasher特征提取
如何高效地处理海量特征数据？ 在大数据和机器学习的时代，处理海量的数据特征是一个常见但棘手的问题。特别是在文本分析、社交媒体挖掘或电子商务推荐系统中，数据维度经常会非常高。那么，如何在不损失太多信息的情况下，高效地处理这些高维数据呢？ 想象一下，一个社交媒体分析公司希望从数百万条微博、博客或评论中识别出具有营销价值的关键字。这些文本数据中含有大量的特征（关键字），直接进行分析将非常耗时和计算密集。一...