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Kurseinführung：„Selbststudium IT-Netzwerk-Linux-Lastausgleich-Video-Tutorial“ implementiert hauptsächlich den Linux-Lastausgleich durch Ausführen von Skriptvorgängen im Web, LVS und Linux unter Nagin.

Kurs Fortschrittlich  17701

Kurseinführung：„Shang Xuetang MySQL Video Tutorial“ führt Sie in den Prozess von der Installation bis zur Verwendung der MySQL-Datenbank ein und stellt die spezifischen Vorgänge jedes Links im Detail vor.

Kurs Fortschrittlich  11397

Kurseinführung：„Brothers Band Front-End-Beispiel-Display-Video-Tutorial“ stellt jedem Beispiele für HTML5- und CSS3-Technologien vor, damit jeder die Verwendung von HTML5 und CSS3 besser beherrschen kann.

Kurseinführung：Die Gesichtsmerkmalsextraktionstechnologie ist ein wichtiger Forschungsinhalt im Bereich Computer Vision. Ziel ist es, Anwendungen wie Gesichtserkennung, Ausdruckserkennung und Geschlechtserkennung durch die Analyse und Extraktion von Merkmalen in Gesichtsbildern zu realisieren. In der Technologie zur Extraktion von Gesichtsmerkmalen ist das Problem der Mehrwinkelerkennung ein schwieriges Problem, das viel Aufmerksamkeit erregt hat. In diesem Artikel wird das Problem der Mehrwinkelerkennung untersucht und entsprechende Codebeispiele bereitgestellt. Mit der herkömmlichen Technologie zur Extraktion von Gesichtsmerkmalen lassen sich in der Regel bessere Erkennungsergebnisse für Gesichtsbilder aus frontalen oder annähernd frontalen Winkeln erzielen. Allerdings, wenn das Gesichtsbild seitlich oder geneigt ist

2023-10-09 Kommentar 0  1150

Kurseinführung：Bei der Merkmalsextraktion handelt es sich um den Prozess der Datendimensionalitätsreduzierung, der die Menge der Originaldaten reduziert und die Nutzbarkeit der Daten durch Optimierung verbessert. Die Verarbeitung großer Datensätze erfordert erhebliche Rechenressourcen, und die Merkmalsextraktion kann die zu verarbeitende Datenmenge effektiv reduzieren und gleichzeitig den ursprünglichen Datensatz dennoch genau beschreiben. Bei der Merkmalsextraktion handelt es sich um den Prozess der Umwandlung von Rohdaten in digitale Merkmale unter Beibehaltung wichtiger Informationen. Nach der Verarbeitung können genauere Ergebnisse erzielt werden. Im Gegensatz zur Feature-Auswahl, bei der eine Teilmenge der ursprünglichen Features erhalten bleibt, werden bei der Feature-Extraktion völlig neue Features erstellt. Wie führt man eine Merkmalsextraktion durch? Die Merkmalsextraktion kann manuell oder automatisch erfolgen. Bei der manuellen Merkmalsextraktion müssen für ein bestimmtes Problem relevante Merkmale identifiziert und beschrieben und Methoden zum Extrahieren dieser Merkmale implementiert werden. Bei der automatischen Merkmalsextraktion werden spezielle oder tiefgreifende Algorithmen verwendet

2024-01-23 Kommentar 0  545

Kurseinführung：Golang-Bildverarbeitung: So extrahieren Sie Merkmalspunkte und Farbanalyse von Bildern Einführung Mit der Entwicklung des Internets und mobiler Geräte spielt die Bildverarbeitungstechnologie in verschiedenen Bereichen eine immer wichtigere Rolle. Bei der Bildverarbeitung sind die Extraktion von Merkmalspunkten und die Farbanalyse zwei sehr häufige und kritische Aufgaben. In diesem Artikel wird die Verwendung von Golang zum Extrahieren von Merkmalspunkten und zur Farbanalyse von Bildern vorgestellt und entsprechende Codebeispiele bereitgestellt. Bildmerkmalspunktextraktion Unter Bildmerkmalspunktextraktion versteht man das Finden von Schlüsselpunkten, die lokale Merkmale eines Objekts darstellen, aus dem Bild. Diese Beziehungen

2023-08-17 Kommentar 0  986

Kurseinführung：Der flache Merkmalsextraktor ist ein Merkmalsextraktor, der sich auf einer flacheren Schicht im neuronalen Deep-Learning-Netzwerk befindet. Seine Hauptfunktion besteht darin, Eingabedaten in eine hochdimensionale Merkmalsdarstellung für nachfolgende Modellschichten umzuwandeln, um Aufgaben wie Klassifizierung und Regression auszuführen. Flache Merkmalsextraktoren nutzen Faltungs- und Pooling-Operationen in Faltungs-Neuronalen Netzen (CNN), um eine Merkmalsextraktion zu erreichen. Durch Faltungsoperationen können flache Merkmalsextraktoren lokale Merkmale von Eingabedaten erfassen, während Pooling-Operationen die Dimensionalität von Merkmalen reduzieren und wichtige Merkmalsinformationen beibehalten können. Auf diese Weise können flache Feature-Extraktoren Rohdaten in aussagekräftigere Feature-Darstellungen umwandeln und so die Leistung nachfolgender Aufgaben verbessern. Die Faltungsoperation ist eine der Kernoperationen in Faltungs-Neuronalen Netzen (CNN). Es führt eine Faltungsoperation an den Eingabedaten mit einer Reihe von Faltungskernen durch

2024-01-22 Kommentar 0  776

Kurseinführung：Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz spielen Merkmalsextraktionsalgorithmen eine immer wichtigere Rolle bei der Datenverarbeitung und Mustererkennung. Hier stellen wir einen in Java implementierten Merkmalsextraktionsalgorithmus vor und demonstrieren seine Verwendung und Rolle anhand eines Anwendungsbeispiels. 1. Einführung in den Merkmalsextraktionsalgorithmus Der Merkmalsextraktionsalgorithmus bezieht sich auf die Verarbeitung der Originaldaten, um repräsentative Merkmale für die anschließende Klassifizierung, Clusterung, Identifizierung und andere Vorgänge zu extrahieren. Es gibt verschiedene Algorithmen zum Extrahieren von Merkmalen, darunter die Hauptkomponentenanalyse (PCA) und die lineare Diskriminanz.

2023-06-18 Kommentar 0  1233