的14.07%。”项兵举例道。据介绍，中国的独角兽企业数量在全球排名第二，仅次于美国。项兵认为，中国要想持续保持迭代引领的力量，就要更注重新生代独角兽的培养。在项兵看来，所谓新生代独角兽企业应具备三大特征，即更具全球责任、更具社会目的和功能、更具长线思维。中国在“经济上新生代迭代力量”培养上的成功经验，具有全球可复制性和可借鉴性。据介绍，长江商学院致力于构建全球新生代独角兽培育的生态体系，2023年上...

 车牌图像数据特征分析 由于车牌图像的采集环境冗杂不一，对车牌图像的成像影响很大。例如图像采集时光线充足与否等。因此，在车牌的识别过程中，要综合考虑到环境的影响。通过一系列预处理手段，将车牌号码识别出来，才能够提高系统的容错能力和准确率。 汽车牌照的底色主要有绿色、蓝色、黑色、黄色和白色。按国标规定，前车牌的7个字符是等大小的，宽45mm、高90mm，即单个号码的宽高比为1∶2，而对于整个车牌来说，宽...

，设备间的数据传输通常遵循以下步骤： 发现服务建立连接读取和写入特性关闭连接 设备使用称为属性协议（ATT）的协议访问连接的远程设备的ATTRIBUTE表中的属性，遵循各种GATT过程定义的规则，例如特征值读取和特征值写入。 GATT定义了两种角色。 GATT客户端向GATT服务器发送ATT命令（不需要响应）和请求（需要响应）。 GATT服务器接受并处理从GATT客户端接收到的命令和请求。 GATT服...

目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 1.HOG特征提取 2.GRNN神经网络 3.JAFFE表情数据库 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 ...............................................................%%NA...

OpenCV实战（31）——基于级联Haar特征的目标检测 0. 前言1. Haar 特征图像表示2. 基于级联 Haar 特征的二分类分类器3. 级联分类器算法流程4. 使用 Haar 级联检测器进行人脸检测5. 完整代码小结系列链接 0. 前言 在机器学习基础一节中，我们介绍了机器学习的一些基本概念，并通过使用不同类别的样本来构建分类器。但这种方法训练分类器需要存储所有样本的表示，然后通过查看最...

r_Feature_Redundancy_CVPR_2023_paper.pdf 卷积神经网络(CNN)在各种计算机视觉任务中取得了显著的性能，但这是以巨大的计算资源为代价的，部分原因是卷积层提取冗余特征。最近的作品要么压缩训练有素的大型模型，要么探索设计良好的轻量级模型。在本文中，我们尝试利用特征之间...

我们使用 Selenium 对网页进行爬虫时，如果不做任何处理直接进行爬取，会导致很多特征是暴露的 对一些做了反爬的网站，做了特征检测，用来阻止一些恶意爬虫 本篇文章将介绍几种常用的隐藏浏览器指纹特征的方式 1. 直接爬取 目标对象： aHR0cHM6Ly9xaWthbi5jcXZpcC5jb20vUWlrYW4vU2VhcmNoL0FkdmFuY2U= 我们使用 Selenium 直接爬取目标页面...

文章目录 一、类和对象1、类和对象概念2、代码示例 - 定义类和对象 二、类的封装1、面向对象三大特征2、类的封装引入 一、类和对象 1、类和对象概念 " 面向对象编程 " 是一种 " 编程范式 " , 可以适用于所有的 高级语言 , C++ 也包括在内 ; 面向对象编程 基于 " 对象 " 的概念 , 在 对象 中 可以 封装 数据 ( 成员变量 ) 和 操作 ( 成员方法 ) ; 面向对象编程 ...

  💡💡💡本文改进：多尺度MultiSEAM，提高特征图的分辨率增强小目标检测能力； MultiSEAM|   亲测在红外弱小目标检测涨点明显，[email protected] 从0.755提升至0.87 💡💡💡Yolo小目标检测，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，带你轻松实现小目标检测涨点 💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你可以结合...

（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据；也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。数据的基本特征：容量、种类、速度、可变性、真实性、复杂性、价值。大数据的特征：容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；种类（Variety）：数据类型的多样性；速度（Velocity）：...