Cours Intermédiaire  11460

Introduction au cours："Tutoriel vidéo d'auto-apprentissage sur l'équilibrage de charge Linux du réseau informatique" implémente principalement l'équilibrage de charge Linux en effectuant des opérations de script sur le Web, lvs et Linux sous nagin.

Cours Avancé  17743

Introduction au cours："Tutoriel vidéo Shang Xuetang MySQL" vous présente le processus depuis l'installation jusqu'à l'utilisation de la base de données MySQL, et présente en détail les opérations spécifiques de chaque lien.

Cours Avancé  11447

Introduction au cours：« Tutoriel vidéo d'affichage d'exemples front-end de Brothers Band » présente des exemples de technologies HTML5 et CSS3 à tout le monde, afin que chacun puisse devenir plus compétent dans l'utilisation de HTML5 et CSS3.

Introduction au cours：La technologie d’extraction des traits du visage constitue un contenu de recherche important dans le domaine de la vision par ordinateur. Il vise à réaliser des applications telles que la reconnaissance faciale, la reconnaissance d'expression et la reconnaissance de genre en analysant et en extrayant des caractéristiques dans les images de visage. Dans la technologie d’extraction des traits du visage, le problème de la détection multi-angles est un problème difficile qui a beaucoup attiré l’attention. Cet article explore le problème de la détection multi-angle et fournit des exemples de code correspondants. Dans la technologie traditionnelle d’extraction des traits du visage, de meilleurs résultats de reconnaissance peuvent généralement être obtenus pour les images de visage sous des angles frontaux ou approximativement frontaux. Cependant, lorsque l'image du visage est latérale ou inclinée

2023-10-09 commentaire 0  1156

Introduction au cours：L'extraction de fonctionnalités est le processus de réduction de la dimensionnalité des données, qui réduit la quantité de données originales et améliore la convivialité des données grâce à l'optimisation. Le traitement de grands ensembles de données nécessite des ressources informatiques importantes, et l'extraction de caractéristiques peut réduire efficacement la quantité de données à traiter tout en décrivant avec précision l'ensemble de données d'origine. L'extraction de fonctionnalités est le processus de conversion de données brutes en fonctionnalités numériques, préservant ainsi les informations clés. Après traitement, des résultats plus précis peuvent être obtenus. Contrairement à la sélection de fonctionnalités, qui conserve un sous-ensemble des fonctionnalités d'origine, l'extraction de fonctionnalités crée des fonctionnalités entièrement nouvelles. Comment effectuer l’extraction de fonctionnalités ? L'extraction de fonctionnalités peut être effectuée manuellement ou automatiquement. L'extraction manuelle de fonctionnalités nécessite d'identifier et de décrire les fonctionnalités pertinentes pour un problème spécifique et de mettre en œuvre des méthodes pour extraire ces fonctionnalités. L'extraction automatique de fonctionnalités implique l'utilisation d'algorithmes spécialisés ou de profondeurs

2024-01-23 commentaire 0  553

Introduction au cours：Traitement d'image Golang : comment extraire les points caractéristiques et l'analyse des couleurs des images Introduction Avec le développement d'Internet et des appareils mobiles, la technologie de traitement d'image joue un rôle de plus en plus important dans divers domaines. Dans le traitement d’images, l’extraction de points caractéristiques et l’analyse des couleurs sont deux tâches très courantes et critiques. Cet article expliquera comment utiliser Golang pour extraire les points caractéristiques et l'analyse des couleurs des images, et fournira des exemples de code correspondants. Extraction de points caractéristiques d'une image L'extraction de points caractéristiques d'une image fait référence à la recherche de points clés représentant les caractéristiques locales d'un objet à partir de l'image. Ces relations

2023-08-17 commentaire 0  1000

Introduction au cours：L'extracteur de fonctionnalités superficiel est un extracteur de fonctionnalités situé dans une couche moins profonde du réseau neuronal d'apprentissage profond. Sa fonction principale est de convertir les données d'entrée en représentation de caractéristiques de grande dimension pour les couches de modèle suivantes afin d'effectuer des tâches telles que la classification et la régression. Les extracteurs de fonctionnalités peu profonds utilisent des opérations de convolution et de regroupement dans des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour réaliser l'extraction de fonctionnalités. Grâce aux opérations de convolution, les extracteurs de fonctionnalités superficiels peuvent capturer les fonctionnalités locales des données d'entrée, tandis que les opérations de regroupement peuvent réduire la dimensionnalité des fonctionnalités et conserver des informations importantes sur les fonctionnalités. De cette manière, les extracteurs de caractéristiques superficiels peuvent transformer les données brutes en représentations de caractéristiques plus significatives, améliorant ainsi les performances des tâches ultérieures. L'opération de convolution est l'une des opérations principales des réseaux de neurones convolutifs (CNN). Il effectue une opération de convolution sur les données d'entrée avec un ensemble de noyaux de convolution, de

2024-01-22 commentaire 0  779

Introduction au cours：Avec le développement continu de la technologie de l’intelligence artificielle, les algorithmes d’extraction de caractéristiques jouent un rôle de plus en plus important dans le traitement des données et la reconnaissance de formes. Ici, nous présenterons un algorithme d'extraction de fonctionnalités implémenté en Java et démontrerons son utilisation et son rôle à travers un exemple d'application. 1. Introduction à l'algorithme d'extraction de caractéristiques L'algorithme d'extraction de caractéristiques fait référence au traitement des données originales pour extraire des caractéristiques représentatives pour des opérations ultérieures de classification, de regroupement, d'identification et autres. Il existe différents algorithmes pour extraire les caractéristiques. Ceux couramment utilisés incluent l'analyse en composantes principales (ACP) et le discriminant linéaire.

2023-06-18 commentaire 0  1241