数据挖掘

CornerNet-Hourglass104生产线检测与分类-1模型训练与部署在工业自动化生产线上，物料检测与分类是关键环节。今天我要和大家分享如何使用CornerNet-Hourglass104模型实现生产线上的纸箱与塑料盒检测与分类！📦🔍 这项技术可以帮助企业实现自动化分拣，提高生产效率，减少人工成本。

机械紧固件智能识别系统 _ 基于YOLOv10n的螺栓螺母螺丝垫圈自动检测与分类✨ 核心思想：利用YOLOv10n模型实现对机械紧固件的精准识别与分类，通过深度学习技术自动区分不同类型的紧固件，提高工业质检效率和准确性。

数据挖掘12底层特征是从原始输入数据中直接提取的、最基础的、通常不具有明确语义含义的数值或信号特征。例子（以图像为例）：

数据挖掘11首先介绍预备知识，不看也行高维数据映射到一个低维空间，保留原始数据中的重要结构、关系和信息典型方法有主成分分析、线性判别分析、自编码器等，将原始特征创造出全新的、数量更少的特征。

【数据分析】基于工作与生活平衡及寿命数据集的数据分析与可视化本次分析的数据集包含10,000条记录和8个字段，数据质量优秀，无缺失值和重复行。我用夸克网盘给你分享了「Updated Quality of Life Data 代码+数据集」，点击链接或复制整段内容，打开「夸克APP」即可获链接：https://pan.quark.cn/s/a06376dbec44

YOLOv8-SDFM实现纸箱尺寸检测与分类系统详解在现代物流和仓储管理中，纸箱尺寸检测与分类是一个关键环节。📦 传统的人工测量方式效率低下且容易出错，而基于计算机视觉的自动化检测系统可以大幅提高工作效率和准确性。本文将详细介绍如何使用YOLOv8-SDFM（Single-stage Detection with Feature Map）实现一个高效的纸箱尺寸检测与分类系统。

【Python数据分析】数据可视化（全）目录一、数据可视化1. 折线图2. 柱状图3. 条形图4. 饼图5. 爆炸式饼图6. 环型图7. 散点图

数据挖掘131.去除冗余和噪声特征有些特征之间高度相关（冗余），或者与目标完全无关（噪声）。保留它们不仅无益，反而有害。

数据挖掘10**循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）**是一种专门用于处理序列数据的神经网络结构。

数据挖掘08****把未知量伸长或者缩短到参考模式的长度。然后使用动态规划方法把被比较的数据扭曲或者弯折，时期特征与模型特征对齐。

数据挖掘07按时间排列的观测数据的序列。在进行数据挖掘时，必须考虑数据间存在的时间关系。分为：等间隔采样：采样间隔固定

数据挖掘06卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称 CNN）是一种专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型，

数据挖掘05书接上回包含动量的随机梯度下降（Momentum Stochastic Gradient Descent, 简称 SGD with Momentum）是一种在标准随机梯度下降（SGD）基础上引入“动量”项的优化算法，旨在加速收敛、减少震荡，并帮助模型跳出局部极小值或鞍点。

RTMPose_JSON相关解读在RTMPose关键点检测模型中，output_x和output_y这两个输出节点是关键点坐标的热图化表达，而非直接的像素坐标值——这是RTMPose（基于热图+偏移量的关键点检测范式）的核心设计，也是理解模型输出的关键。以下结合你提供的配置，从「本质、维度含义、映射逻辑、实际使用」四个维度展开说明：

VLDB 2025 | 时间序列（Time Series）论文总结（预测，异常检测，压缩，自动化等）VLDB 2025于2025年9月1号-5号在英国伦敦(London, United Kingdom)举行。

腰果病害图像识别 Mask-RCNN HRNetV2P实现炭疽病锈病健康叶片分类在农业生产中，腰果作为一种重要的经济作物，其健康状况直接影响着产量和品质。然而，腰果常常受到炭疽病、锈病等病害的侵袭，这些病害若不及时识别和处理，会导致严重的经济损失。传统的病害识别方法依赖人工经验，效率低下且容易受主观因素影响。随着深度学习技术的发展，计算机视觉为腰果病害自动检测提供了新的解决方案。

教育/培训行业智能体应用分类及知识库检索模型微调教育/培训行业智能体应用及分类拍照检索知识点视频的本质是文字检索文字，即事先将知识点视频处理好，每个都加上文本描述。然后拍照图片后转为关键文字去知识库搜索视频描述，并返回匹配度最高的文字对应的视频

印度股票市场数据获取与分析实战：基于RESTful API与Python在分析全球新兴市场的过程中，获取印度股票（NSE/BSE）的实时及历史数据是许多开发者和分析师面临的首要挑战。不同的数据源在接口设计、数据格式和稳定性上各有差异。本文将基于典型的RESTful API，深入探讨如何利用Python构建稳定、高效的印度股票数据采集、分析与可视化系统，并分享在对接此类接口时的通用最佳实践。

【矿物识别】基于改进YOLO13-C3k2-ContextGuided的铝土矿智能检测与分类系统矿物识别是矿业生产中的重要环节，传统的矿物识别方法依赖人工经验，效率低下且准确率不稳定。随着人工智能技术的发展，基于深度学习的矿物识别系统逐渐成为研究热点。本文介绍一种基于改进YOLO13-C3k2-ContextGuided的铝土矿智能检测与分类系统，该系统通过优化网络结构和引入上下文信息，显著提升了铝土矿检测的准确率和效率。

HyperAI超神经

预测精度可提升60%，清华李勇团队提出神经符号回归方法，自动推导高精度网络动力学公式在复杂系统研究中，「网络」几乎无处不在——从基因调控网络、微生物群落，到人类社会中的传播网络与交通网络。然而，如何真正理解这些高维网络背后的动力学规律，始终是该领域最棘手的问题之一。