最近和同事談到了ARM平臺下數(shù)據(jù)總線寬度及對齊方式對程序效率的影響問題，在定義結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)類型時(shí)，為了提高系統(tǒng)效率，要注意字長對齊原則。正好有點(diǎn)感觸和大家一起談?wù)劇?
這里主要給大家解釋下所謂的對齊到底是什么?怎么對齊?為什么會對齊或者說對齊帶來什么樣的效率差異。
2018-01-30 09:34:14
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隨機(jī)森林是一種靈活且易于使用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，即便沒有超參數(shù)調(diào)優(yōu)，也可以在大多數(shù)情況下得到很好的結(jié)果。它也是最常用的算法之一，因?yàn)樗芎喴祝瓤捎糜诜诸愐材苡糜诨貧w任務(wù)。 在這篇文章中，你將了解到隨機(jī)森林算法的工作原理以及適用范圍。
2018-03-14 16:10:16322866 
Allegro系統(tǒng)雖然提供了基本的元件對齊功能，但其適用范圍較為有限。相比之下，F(xiàn)anyskill 的“對齊”命令在操作體驗(yàn)和功能性上更具優(yōu)勢：其界面設(shè)計(jì)更加直觀易用，并支持多種元素的對齊操作，包括
2025-05-14 08:59:322639 
導(dǎo)語：人臉識別已經(jīng)在我們生活中隨處可見，但人臉識別將會給我們生活帶來便利的同時(shí)，也會重新改寫我們社交的本質(zhì)，以及引發(fā)隱私、公平等方面的道德討論。2017年9月的《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》雜志就人臉識別帶給我們的優(yōu)點(diǎn)以及危機(jī)，進(jìn)行了深入的探討，告訴我們，人臉識別不只是另一種技術(shù)，它將改變社會。以下為文章全文：
2019-07-16 06:26:54
需要在圖像或視頻中找到人臉的位置，這部分工作一般叫做人臉檢測。如前所述，這是一種粗分類，具體到人臉檢測中，實(shí)際上是二分類，計(jì)算機(jī)只需要判斷目標(biāo)圖像是或者不是人臉。但由于并不能事先確定人臉的大小和位置
2016-12-23 23:17:38
分析和統(tǒng)計(jì)特征技術(shù)引入人臉識別，在實(shí)用效果上取得了長足的進(jìn)步。這一思路也在后續(xù)研究中得到進(jìn)一步發(fā)揚(yáng)光大，例如，Belhumer成功將Fisher判別準(zhǔn)則應(yīng)用于人臉分類，提出了基于線性判別分析
2018-06-20 13:29:41
我在 STM32F722 上遇到隨機(jī) HardFaults。它們出現(xiàn)在代碼的不同位置，有時(shí)甚至在堆棧初始化期間。Stack 的分析沒有顯示任何溢出的風(fēng)險(xiǎn)：大多數(shù)時(shí)候，問題發(fā)生在執(zhí)行 main
2023-01-06 09:28:52
在visiual studio上開發(fā)調(diào)試了人臉識別算法，如何移植到DSP上？
2014-02-23 14:32:21
，輸出多維特征。長相相似的兩個(gè)人，經(jīng)過短時(shí)間的記憶，機(jī)器能比人類更迅速、更精準(zhǔn)地區(qū)分出二者面部在細(xì)節(jié)上的差別。機(jī)器在茫茫人海中找到一個(gè)人，知道你的身份信息其實(shí)只要通過3步：人臉預(yù)處理、特征提取、匹配識別
2018-05-24 19:36:47
的麻煩，設(shè)備整體工耗小，耗電量不高，非常適合在森林防火無線監(jiān)控系統(tǒng)上使用，整體提高了對突發(fā)性森林火災(zāi)的監(jiān)控水平和處置能力?！ ×只馂?zāi)每年都有一定數(shù)量的發(fā)生，造成森林資源的重大損失和全球性的環(huán)境污染。因此
2013-01-16 10:49:34
運(yùn)營商信號覆蓋不理想的區(qū)域也能正常傳輸信號。系統(tǒng)搭建采用無線傳輸方式，免去了布線的麻煩，設(shè)備整體工耗小，耗電量不高，非常適合在森林防火無線監(jiān)控系統(tǒng)上使用，整體提高了對突發(fā)性森林火災(zāi)的監(jiān)控水平和處置能力
2013-04-02 13:12:19
智慧林業(yè)－森林防火三維GIS系統(tǒng)
2019-08-12 13:58:22
覆蓋率較高，森林火災(zāi)是林業(yè)、也是輸電線路重要災(zāi)害性之一，森林山火在我們的腦海中都是吞噬性比較強(qiáng)的，火勢蔓延較快，一不注意便會發(fā)生森林火災(zāi)。 森林火災(zāi)每年都會發(fā)生，具有突發(fā)性、災(zāi)害發(fā)生的隨機(jī)性、短時(shí)間
2015-04-22 14:16:41
帶來了更別致的體驗(yàn)，也為社區(qū)的安全裝了一把鎖。智慧社區(qū)的建設(shè)對智慧城市建設(shè)有極大的推進(jìn)作用，對居民生活品質(zhì)的提高也有重要意義。在未來，人臉識別會應(yīng)用到更多更廣泛的領(lǐng)域，為了我們提供更加美好的生活。 `
2017-09-26 14:03:09
淺談FPGA在安全產(chǎn)品中有哪些應(yīng)用？
2021-05-08 06:36:39
`淺談“人臉識別”的突破和創(chuàng)新 近年來，安防行業(yè)掀起了一波人臉識別的浪潮，眾多廠商紛紛推出了相關(guān)產(chǎn)品，瞬間，人臉識別成為了行業(yè)內(nèi)的熱點(diǎn)技術(shù)方向。在2014年中國國際社會公共安全博覽會上，至少有20家
2017-08-26 12:44:28
淺談三層架構(gòu)原理
2022-01-16 09:14:46
`淺談鹽霧試驗(yàn)在電能表中的應(yīng)用`
2016-04-06 15:06:20
機(jī)器學(xué)習(xí)之隨機(jī)森林（一）
2019-08-27 07:30:52
ECCV18人臉對齊與跟蹤如何克服遮擋、姿態(tài)變化帶來的特征點(diǎn)跳變？
2020-06-10 14:15:09
ML--決策樹與隨機(jī)森林
2020-07-08 12:31:39
CC3200AI實(shí)驗(yàn)教程——瘋殼·開發(fā)板系列AI人臉系統(tǒng)架構(gòu)AI人臉識別系統(tǒng)由7大塊組成，分別是攝像頭、CC3200、串口調(diào)試助手、路由器、公網(wǎng)、服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫以及百度AI組成。AI人臉識別系統(tǒng)
2022-06-10 14:32:38
;”。
編譯成功后，得到人臉對齊demofa_test，人臉對齊用戶態(tài)庫libseeta_fa_lib.so和face_alignment.h頭文件。
3、在IDE環(huán)境編譯UVC攝像頭人臉對齊演示demo
2023-12-19 09:57:55
什么是人臉識別技術(shù)人臉識別技術(shù)特點(diǎn)人臉識別技術(shù)流程人臉圖像預(yù)處理人臉識別三大關(guān)鍵技術(shù)人臉識別幾大特征基于KL 變換的特征人臉識別方法
2021-03-03 06:17:46
什么是數(shù)碼功放？淺談數(shù)碼功放
2021-06-07 06:06:15
`自從蘋果推出重頭戲十周年紀(jì)念版iPhoneX手機(jī)搭載Face ID （又稱面容ID技術(shù)）面部識別技術(shù)，可以用人臉直接解鎖屏幕。這項(xiàng)是蘋果的一項(xiàng)重大技術(shù)革新，把人臉識別的技術(shù)通過手機(jī)展示給大眾，而且
2018-10-24 10:57:42
是否可以在兩個(gè)GTP上對齊tx串行差分信號。Spartan 6直流開關(guān)特性規(guī)格表示最大偏斜啟用低延遲時(shí)為400ps但我想知道是否可以實(shí)際對齊我的Eband I和Q通道的tx邊緣它們以1.25Gbps
2019-07-10 08:58:39
如何在RK3399上燒錄安卓系統(tǒng)？如何實(shí)現(xiàn)基于ncnn的RK3399上的mtcnn人臉檢測？
2022-03-04 07:29:13
1.打開標(biāo)簽打印軟件，新建標(biāo)簽之后，點(diǎn)擊軟件左側(cè)的”實(shí)心A”按鈕，在畫布上繪制一個(gè)普通文本對象，雙擊普通文本，在圖形屬性-數(shù)據(jù)源中，點(diǎn)擊”修改”按鈕，在下面的狀態(tài)框中，手動輸入你要的信息，點(diǎn)擊
2020-12-07 15:00:44
機(jī)器學(xué)習(xí)之隨機(jī)森林（三）
2019-04-02 10:06:01
試圖運(yùn)行 SCRFD 人臉檢測器
在 CPU 上獲得錯(cuò)誤輸出，但 GPU 正確無誤
2025-03-07 07:55:00
= cv.imread(images_path + \'/\' + image_name)faces1 = faceDetector.detect(image)# 在人臉檢測部分的基礎(chǔ)上, 對齊檢測到的首個(gè)人臉
2023-04-07 18:34:48
針對目前銀行系統(tǒng)中ATM 自動柜員機(jī)存在的不安全因素，在現(xiàn)有的ATM 自動柜員機(jī)上，增加人臉識別功能模塊，將生物識別技術(shù)與ATM 系統(tǒng)結(jié)合。本文介紹了人臉識別技術(shù)，并給出整
2009-12-19 15:07:26
18 淺談永磁同步電機(jī)在電梯技術(shù)上的應(yīng)用
隨著稀土永磁同步電機(jī)的開發(fā)與應(yīng)用, 以及和變頻控制實(shí)現(xiàn)了機(jī)電一體化,
2009-10-29 21:44:571341 
一、什么是對齊，以及為什么要對齊：
1. 現(xiàn)代計(jì)算機(jī)中內(nèi)存空間都是按照byte劃分的，從理論上講似乎對任何類型的變量的訪問可以從任何地址開始，但實(shí)際情況是
2010-08-29 10:11:071394 對于減少和控制森林火災(zāi)而言，森林監(jiān)控，森林防火監(jiān)控，森林無線監(jiān)控，森林無線網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控工作顯得比較重要。林區(qū)監(jiān)控管理指揮中心系統(tǒng)是整個(gè)系統(tǒng)的圖像顯示，圖像錄像控制中心，遠(yuǎn)程控制功能，向指揮調(diào)度人員提供全面的，清晰的，可操作的，可錄制，可回放的現(xiàn)場實(shí)時(shí)圖像。
2013-02-27 10:53:232427 基于MATLAB的人臉識別算法的實(shí)現(xiàn)，采用ORL方法成功實(shí)現(xiàn)人臉的識別
2015-11-05 16:04:252 一種改進(jìn)的基于隨機(jī)森林的快速人眼定位方法_馬越
2017-01-07 20:32:200 為什么要引入隨機(jī)森林呢。我們知道，同一批數(shù)據(jù)，我們只能產(chǎn)生一顆決策樹，這個(gè)變化就比較單一了，這就有了集成學(xué)習(xí)的概念。
2017-10-18 17:47:374171 
針對計(jì)算機(jī)輔助診斷（CAD）技術(shù)在乳腺癌疾病診斷準(zhǔn)確率的優(yōu)化問題，提出了一種基于隨機(jī)森林模型下Gini指標(biāo)特征加權(quán)的支持向量機(jī)方法（RFGSVM）。該方法利用了隨機(jī)森林模型下的Gini指數(shù)衡量各個(gè)
2017-11-22 15:57:480 針對使用傳統(tǒng)分類器預(yù)測配變重過載會因?yàn)橹剡^載樣本率較低而帶來的總正確率很高，重過載預(yù)測正確率卻很低這一問題，將重抽樣與隨機(jī)森林理論引入分類模型中，構(gòu)建重抽樣一隨機(jī)森林分類器對配變重過載進(jìn)行預(yù)測。首先
2017-12-20 13:38:1416 多個(gè)平衡的子訓(xùn)練樣本集；然后基于各個(gè)子訓(xùn)練樣本集訓(xùn)練出多個(gè)隨機(jī)森林分類器；最后用多個(gè)隨機(jī)森林分類器對測試樣本集進(jìn)行分類，采用投票法確定測試樣本的最終所屬類別。在WEBSPAM UK-2006數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，該集成分類器算法應(yīng)用
2017-12-22 11:32:221 隨著智能電網(wǎng)的不斷推進(jìn)與傳感技術(shù)的高速發(fā)展，我國電網(wǎng)用電側(cè)數(shù)據(jù)逐步呈現(xiàn)出高復(fù)雜度、高冗余度的冪指數(shù)增長態(tài)勢。傳統(tǒng)的用電行為模式檢測技術(shù)己無法滿足其分析處理需求。為此提出基于稀疏隨機(jī)森林模型的用電側(cè)
2017-12-26 10:19:285 針對現(xiàn)有跌倒檢測算法由于缺乏真實(shí)老人跌倒樣本以及使用年輕人仿真跌倒樣本規(guī)模較小導(dǎo)致的過擬合和適應(yīng)性不足等問題，提出了基于隨機(jī)森林的跌倒檢測算法。該算法采用滑動窗口機(jī)制，對窗口內(nèi)的加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間域
2017-12-29 14:50:292 定位的延遲和掃描儀高昂的設(shè)備成本和維護(hù)成本，這些方案不能用來解決所有的情況。然而，研究表明氣象因素對森林火災(zāi)有重要的影響。因此，有不少的學(xué)者建立森林火災(zāi)預(yù)測系統(tǒng)并將氣象數(shù)據(jù)納入量化指標(biāo)體系。隨機(jī)計(jì)算機(jī)的迅速
2018-01-02 16:50:410 本文針對牛奶中所含蛋白質(zhì)的縱向數(shù)據(jù)，利用R軟件，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法中的決策樹、boost、bagging、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和傳統(tǒng)處理縱向數(shù)據(jù)的線性隨機(jī)效應(yīng)混合模型做預(yù)測對比。變化訓(xùn)練集
2018-01-02 18:51:420 提出一種基于隨機(jī)森林的差分隱私保護(hù)算法DiffPRFs，在每一棵決策樹的構(gòu)建過程中采用指數(shù)機(jī)制選擇分裂點(diǎn)和分裂屬性，并根據(jù)拉普拉斯機(jī)制添加噪聲。在整個(gè)算法過程中滿足差分隱私保護(hù)需求，相對于已有算法
2018-02-08 17:10:323 決策樹主要用來解決分類和回歸問題，但是決策樹（DT）會產(chǎn)生過擬合現(xiàn)象，導(dǎo)致泛化能力變?nèi)?。過擬合是建立決策樹模型時(shí)面臨的重要挑戰(zhàn)之一。鑒于決策樹容易過擬合的缺點(diǎn)，由美國貝爾實(shí)驗(yàn)室大牛們提出了采用隨機(jī)森林（RF）投票機(jī)制來改善決策樹。
2018-05-30 06:59:003954 空間矢量脈寬調(diào)制（SVPWM）在3相逆變器控制系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用。MCU實(shí)現(xiàn)SVPWM的最有效方式是中心對齊PWM，因?yàn)镸CU中的PWM模塊可以容易地產(chǎn)生中心對齊PWM。本文討論了SVPWM的實(shí)現(xiàn)，并提出了一種易于實(shí)現(xiàn)中心對齊SVPWM的方法，該方法適合于片上PWM模塊。
2018-06-01 10:20:5010 淺談Atmel Studio 6上外部庫函數(shù)的導(dǎo)入和使用
2018-07-04 09:50:004203 人臉在視覺上具有兩個(gè)特點(diǎn)，一個(gè)是不同個(gè)體之間的區(qū)別不大，所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似，甚至人臉器官的結(jié)構(gòu)形狀都很相似。
2018-09-21 10:19:431390 也就是說，基于CortexM3內(nèi)核的芯片，它支持部分指令的非對齊訪問，但非對齊訪問要慢于對齊訪問。即非對齊訪問是需要代價(jià)的，訪問效率會受到影響。所以，我們在應(yīng)用中要盡量遵循地址對齊的尋址訪問方式。關(guān)于地址對齊話題，在各個(gè)ARM內(nèi)核技術(shù)參考手冊里略有介紹。
2019-02-04 15:20:003059 
我們知道決策樹容易過擬合。換句話說，單個(gè)決策樹可以很好地找到特定問題的解決方案，但如果應(yīng)用于以前從未見過的問題則非常糟糕。俗話說三個(gè)臭皮匠賽過諸葛亮，隨機(jī)森林就利用了多個(gè)決策樹，來應(yīng)對多種不同場景。
2019-04-19 14:38:028895 
在購買和使用固態(tài)硬盤的過程中，大家一定都聽說過“注意4K對齊”這個(gè)提醒。那么4K對齊到底對齊了什么？為什么它如此重要？
2019-06-04 09:03:219927 本文將淺談在5G時(shí)代下，人臉識別技術(shù)在移動支付領(lǐng)域的發(fā)展與可能。
2019-07-26 10:34:446776 無人機(jī)在森林防火中，主要用于森林防火日常巡查，森林火災(zāi)火情監(jiān)控和輔助救援等應(yīng)急工作。
2019-10-08 10:33:462998 是不是真正的人臉，光靠一個(gè)二維的模式識別，或者人臉特征點(diǎn)的對齊都是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，存在一定的局限性。 一個(gè)簡單的假設(shè)：拿著一張照片能不能騙過攝像頭? 現(xiàn)有的人臉識別場景中，極易用照片、視頻等方式復(fù)制人臉進(jìn)而攻擊，因
2020-06-17 17:26:09692 是不是真正的人臉，光靠一個(gè)二維的模式識別，或者人臉特征點(diǎn)的對齊都是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，存在一定的局限性。 一個(gè)簡單的假設(shè)：拿著一張照片能不能騙過攝像頭? 現(xiàn)有的人臉識別場景中，極易用照片、視頻等方式復(fù)制人臉進(jìn)而攻擊，因
2020-06-17 17:37:011031 3月11日消息，京東數(shù)科自研的輕量級人臉檢測器Centerface，可以同時(shí)預(yù)測面部框和界標(biāo)位置，在速度和準(zhǔn)確性上均表現(xiàn)出色。通過將人臉檢測和對齊轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)關(guān)鍵點(diǎn)估計(jì)問題，克服了以前基于錨的方法
2020-03-12 16:01:5690908 大家多聽過SSD固態(tài)對齊，或者也試的對齊，怎么看是否對齊呢？
2020-06-25 17:09:004394 
本次主題是隨機(jī)森林，杰里米（講師）提供了一些基本信息以及使用Jupyter Notebook的提示和技巧。 Jeremy談到的一些重要的事情是，數(shù)據(jù)科學(xué)并不等同于軟件工程。 在數(shù)據(jù)科學(xué)中，我們做
2020-09-29 15:34:122211 近日來有很多朋友都來咨詢無人機(jī)的直播方案，可以看到現(xiàn)在無人機(jī)直播確實(shí)成為了一個(gè)比較火的直播途徑。無人機(jī)直播可以用在很多方面，也能夠和我們的流媒體平臺EasyDSS進(jìn)行聯(lián)合，打造網(wǎng)頁無插件直播。本文就整理一下關(guān)于無人機(jī)直播在森林病害防范上的運(yùn)用。
2020-09-18 11:29:571093 
隨著人臉識別終端設(shè)備的廣泛應(yīng)用，很多開發(fā)者在實(shí)踐中會產(chǎn)生疑惑：為什么同一款主板，運(yùn)行性能相仿的算法時(shí)，系統(tǒng)資源占用會相差懸殊？為什么同樣配備了活體檢測，防攻擊能力卻可以差好幾個(gè)級別？ 事實(shí)上，人臉
2020-10-16 11:43:571891 森林對維護(hù)生態(tài)平衡起著決定性的作用，中國人均森林面積遠(yuǎn)落后于世界水平，保護(hù)森林資源至關(guān)重要。江西德安縣森林公安局經(jīng)過探索實(shí)踐，用無人機(jī)解決了大量森林治安和環(huán)境保護(hù)的難點(diǎn)，成為了無人機(jī)應(yīng)用的示范點(diǎn)。
2020-10-25 11:39:524504 森林算法。該算法通過隨機(jī)重組將原始的一維預(yù)測變量重組為高維變量，并將輸出求和值作為最終預(yù)測值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與 ARIMA、RF、GBDT等傳統(tǒng)算法相比，該算法在實(shí)際數(shù)據(jù)集上的預(yù)測效果取得顯著提高。同時(shí)，拓展實(shí)驗(yàn)表明數(shù)據(jù)
2021-03-16 11:37:4212 傳統(tǒng)入侵檢測方法對 Probe、U2R、R2L等網(wǎng)絡(luò)入侵攻擊類型的檢測率較低，存在對入侵行為的誤檢和漏檢。為此，提出一種基于隨機(jī)森林與人工免疫的入侵檢測算法。設(shè)計(jì)隨機(jī)抗體森林檢測策略，針對小樣本藪據(jù)
2021-03-27 10:47:203 轉(zhuǎn)換接口，提出基于隨機(jī)森林的數(shù)據(jù)分類與轉(zhuǎn)換算法實(shí)現(xiàn)海洋數(shù)據(jù)的協(xié)同轉(zhuǎn)換，并通過加入數(shù)據(jù)預(yù)處理過程降低時(shí)間復(fù)雜度。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)改進(jìn)的雞群優(yōu)化算法提高調(diào)度效率，利用面向服務(wù)的多粒度協(xié)作流程建模方法構(gòu)建輕量級的
2021-03-31 14:41:271 針對有新類的動態(tài)數(shù)據(jù)流分類算法檢測新類性能不高的問題，提出一種基于k近鄰的完全隨機(jī)森林算法（ Kcrforest）。該算法利用動態(tài)數(shù)據(jù)流中已知類樣本構(gòu)建完全隨機(jī)森林的完全隨機(jī)樹，并根據(jù)葉節(jié)點(diǎn)平均路徑
2021-04-02 10:01:1118 點(diǎn)云對齊是點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理的重要步驟之一，粗對齊則是其中的難點(diǎn)。近年來，基于深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)云對齊取得了較大進(jìn)展，特別是3 Match方法，能夠在噪聲、低分辨率以及數(shù)據(jù)缺失的條件下取得較妤的對齊效果。3
2021-04-23 15:48:235 回歸預(yù)測是機(jī)器學(xué)習(xí)中重要的研究方向之一，有著廣闊的應(yīng)用領(lǐng)域。為了進(jìn)一步提升回歸預(yù)測的精度，提出了基于遺傳算法與隨機(jī)森林的 Gboost改進(jìn)方法（ GA Xgboost_RF）。首先利用遺傳算法
2021-04-26 15:44:4410 保護(hù)的同時(shí)提高分類的準(zhǔn)確率。以CART分類樹作為隨機(jī)森林中的單棵決策樹，使用 Laplace機(jī)制和指數(shù)機(jī)制添加噪聲并選擇最佳分裂特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明， RFDPP-Gini算法既能處理離散型特征又能處理連續(xù)型特征，在 Adult和Mushroom數(shù)據(jù)集上的分類準(zhǔn)確率最高分
2021-05-12 14:14:071 （ outlier detection modebased on Feature Segmentation and Cascaded Random Forest， FS-CRE）。利用滑動窗口與隨機(jī)森林對原始
2021-05-13 14:22:460 Android軟件的權(quán)限信息和硬件組件信息，分析各類特征的占比差，并將特征屬性作為分類模型的輸入。在此基礎(chǔ)上，對隨機(jī)森林中的樹模型賦予不同的權(quán)值，驗(yàn)證樹模型對最終分類結(jié)果的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相比，基于特征占比差的特征構(gòu)
2021-06-10 10:47:4114 最近作者在做一個(gè)項(xiàng)目，遇到一個(gè)問題，運(yùn)行于ARM上的threadx在與DSP通信采用消息隊(duì)列的方式傳遞消息（最終實(shí)現(xiàn)原理是中斷+共享內(nèi)存的方式），在實(shí)際操作過程中發(fā)現(xiàn)threadx總是crash
2021-08-16 11:25:263007 
一、全局變量對齊問題：基本上用戶定義的變量是幾個(gè)字節(jié)就是幾字節(jié)對齊，這個(gè)比較好理解。uint8_t定義變量地址要1字節(jié)對齊。uint16_t定義變量地址要2字節(jié)對齊。uint32_t定義變量地址要4
2021-11-23 18:06:3111 一、前言在單片機(jī)下使用C語言編程時(shí)，內(nèi)存對齊的知識點(diǎn)必須掌握。掌握內(nèi)存對齊后，可以防止內(nèi)存碎片化，單片機(jī)有限的內(nèi)存被更加有效地使用。二、內(nèi)存對齊先看如下代碼：結(jié)構(gòu)體Test1占用了多少字節(jié)？如果事先
2022-01-13 15:18:480 隨機(jī)森林和梯度提升樹這類的決策森林模型通常是處理表格數(shù)據(jù)最有效的可用工具。與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，決策森林具有更多優(yōu)勢，如配置過程更輕松、訓(xùn)練速度更快等。使用樹可大幅減少準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集所需的代碼量，因?yàn)檫@些
2022-04-19 10:46:002515 人臉識別的核心流程，所謂核心流程就是不管在什么樣的人臉識別系統(tǒng)里面基本上都有這個(gè)流程。首先人臉檢測，第二步做人臉對齊，第三步做特征提取，這是對每一張照片都要做的這三步，當(dāng)要去做比對的時(shí)候就把提取的特征做比對，然后確定這兩個(gè)臉是不是屬于同一個(gè)人。
2022-07-08 15:34:182454 隨機(jī)森林是一種監(jiān)督式算法，使用由眾多決策樹組成的一種集成學(xué)習(xí)方法，輸出是對問題最佳答案的共識。隨機(jī)森林可用于分類或回歸。
2022-08-05 10:00:118543 大森林網(wǎng)絡(luò)電話初步概述（白色森林）。
2022-09-13 11:11:070 隨機(jī)森林是以決策樹為基學(xué)習(xí)器的集成學(xué)習(xí)算法。隨機(jī)森林非常簡單，易于實(shí)現(xiàn)，計(jì)算開銷也很小，更令人驚奇的是它在分類和回歸上表現(xiàn)出了十分驚人的性能，因此，隨機(jī)森林也被譽(yù)為“代表集成學(xué)習(xí)技術(shù)水平的方法”。
2022-10-10 17:14:443235 人臉識別廠家淺談人臉識別的智能優(yōu)點(diǎn)
2023-02-06 11:58:281141 
在對齊固定式電極臂后必須注意要重新計(jì)算 TCP 點(diǎn)。在對齊前要注意焊鉗隨附資料中的報(bào)告和圖紙。第 1 步：切斷機(jī)器人焊鉗電流，釋放壓力并排出氣動元件的氣體。
2023-03-08 11:28:481324 森林防火遠(yuǎn)程廣播 ，更好守護(hù)森林生態(tài)****環(huán)境 頻發(fā)的怎林火災(zāi)為再次敲響了森林消防的警鐘，今天我們就來聊一聊森林防火系統(tǒng)， 農(nóng)村焚燒秸稈，引起的交通事故，森林火災(zāi)，水庫河道溺水等安全事故預(yù)警
2023-04-26 09:54:34860 其實(shí)從直觀角度來解釋，每棵決策樹都是一個(gè)分類器（假設(shè)現(xiàn)在針對的是分類問題），那么對于一個(gè)輸入樣本，N棵樹會有N個(gè)分類結(jié)果。而隨機(jī)森林集成了所有的分類投票結(jié)果，將投票次數(shù)最多的類別指定為最終的輸出，這就是一種最簡單的 Bagging 思想。
2023-05-15 09:46:502695 
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2023-06-09 10:09:141 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《在Ultra96 V2平臺上用Python實(shí)現(xiàn)人臉檢測和人臉跟蹤.zip》資料免費(fèi)下載
2023-06-16 09:22:430 森林防火遠(yuǎn)程廣播 ，更好守護(hù)森林生態(tài)****環(huán)境 頻發(fā)的怎林火災(zāi)為再次敲響了森林消防的警鐘，今天我們就來聊一聊森林防火系統(tǒng)， 農(nóng)村焚燒秸稈，引起的交通事故，森林火災(zāi)，水庫河道溺水等安全事故預(yù)警
2023-06-27 09:07:12889 
機(jī)器學(xué)習(xí)算法是數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)能力分析和數(shù)學(xué)建模必不可少的一部分，而隨機(jī)森林算法和決策樹算法是其中較為常用的兩種算法，本文將會對隨機(jī)森林算法的Python實(shí)現(xiàn)進(jìn)行保姆級教學(xué)。
2023-09-21 11:17:282327 
上一篇文章《暗藏玄機(jī)的SV隨機(jī)化》介紹了SystemVerilog的各種隨機(jī)化方法，本文將在其基礎(chǔ)上引入SystemVerilog的隨機(jī)約束方法（constraints）。通過使用隨機(jī)約束，我們可以將隨機(jī)限制在一定的空間內(nèi)，有針對性地提高功能覆蓋率。
2023-09-24 12:15:303513 LLM的訓(xùn)練分為預(yù)訓(xùn)練和安全訓(xùn)練。預(yù)訓(xùn)練是指在大規(guī)模語料庫上進(jìn)行訓(xùn)練，因此LLM獲得了各種強(qiáng)大的能力，如文本生成、推理和主題知識等。安全訓(xùn)練使用有監(jiān)督的微調(diào)、RLHF、RLAIF和其他技術(shù)來對齊模型偏好與人類價(jià)值偏好，從而為LLM建立安全護(hù)欄。
2023-11-20 17:41:571575 
PCB上那么密集的過孔，規(guī)則排列還是隨機(jī)排列？
2023-11-24 17:59:071445 
隨著對森林資源的重視和需求的增長，森林勘探成為了一項(xiàng)重要的工作。在這個(gè)領(lǐng)域中，加固平板電腦的應(yīng)用為森林勘探工作帶來了顯著的改善。
2024-02-21 15:33:29840 隨機(jī)森林使用名為“bagging”的技術(shù)，通過數(shù)據(jù)集和特征的隨機(jī)自助抽樣樣本并行構(gòu)建完整的決策樹。雖然決策樹基于一組固定的特征，而且經(jīng)常過擬合，但隨機(jī)性對森林的成功至關(guān)重要。
2024-03-18 14:27:026045 
森林是地球上的“綠色肺臟”，對于維持生態(tài)平衡、凈化空氣、保持水土等方面具有不可替代的作用。森林環(huán)境監(jiān)控站，作為現(xiàn)代科技與自然生態(tài)相結(jié)合的產(chǎn)物，正逐漸在全球范圍內(nèi)發(fā)揮著其獨(dú)特的作用。 森林環(huán)境監(jiān)控站
2024-04-23 16:11:33792 近日，OpenAI的安全主管、“超級智能對齊團(tuán)隊(duì)”負(fù)責(zé)人Jan Leike宣布離職。據(jù)悉，Jan Leike與OpenAI高層在公司的核心優(yōu)先事項(xiàng)上存在長期且難以調(diào)和的分歧。
2024-05-20 10:16:431055 兩個(gè)以上對象 時(shí)，才可以在右鍵的菜單中找到它的身影： 如何使用對齊菜單？ 經(jīng)常有小伙伴抱怨 KiCad 的對齊的效果很隨機(jī)，沒有辦法按照意圖進(jìn)行對齊操作。真實(shí)情況是 KiCad 在執(zhí)行對齊操作時(shí)，增加了一層隱含的邏輯： 右鍵點(diǎn)擊時(shí)，會以點(diǎn)擊時(shí)鼠標(biāo)下方
2024-12-04 18:15:401964 
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