- ACT-America: L1 Meteorological and Aircraft Navigational Data简介该数据集提供飞机导航参数和相关气象数据（通常称为“内务管理”数据），以支持 NASA 大气碳和运输-美国（ACT-America）项目两架飞机的研究活动。ACT-America 的任务为期五年，包括五次为期六周的密集实地考察，覆盖美国中部和东部所有四个季节和三个地区。... ACT-America: L1 Meteorological and Aircraft Navigational Data简介该数据集提供飞机导航参数和相关气象数据（通常称为“内务管理”数据），以支持 NASA 大气碳和运输-美国（ACT-America）项目两架飞机的研究活动。ACT-America 的任务为期五年，包括五次为期六周的密集实地考察，覆盖美国中部和东部所有四个季节和三个地区。...
- 本项目集成了 YOLOv8 安全帽检测模型 与 PyQt5 图形界面工具，实现了包括图片、文件夹、视频与摄像头等多种输入方式的自动识别功能。配套完整源码与训练流程说明，让你开箱即用、快速部署自己的安全帽检测系统。适用于建筑工地、工厂车间、实验室等对人员安全有严格要求的场所。 本项目集成了 YOLOv8 安全帽检测模型 与 PyQt5 图形界面工具，实现了包括图片、文件夹、视频与摄像头等多种输入方式的自动识别功能。配套完整源码与训练流程说明，让你开箱即用、快速部署自己的安全帽检测系统。适用于建筑工地、工厂车间、实验室等对人员安全有严格要求的场所。
- ACT-America: L2 In Situ CO2, CO, and CH4 Concentrations from Towers, Eastern USA简介该数据集提供了由大气碳和运输-美国 (ACT-America) 项目运营的仪器通信塔网络测得的大气二氧化碳 (CO2)、一氧化碳 (CO) 和甲烷 (CH4) 浓度。ACT-America 的任务为期五年，包括五次为期 6 周的... ACT-America: L2 In Situ CO2, CO, and CH4 Concentrations from Towers, Eastern USA简介该数据集提供了由大气碳和运输-美国 (ACT-America) 项目运营的仪器通信塔网络测得的大气二氧化碳 (CO2)、一氧化碳 (CO) 和甲烷 (CH4) 浓度。ACT-America 的任务为期五年，包括五次为期 6 周的...
- 基于YOLOv8的狗狗品种(多达60种常见犬类)品种鉴别识别项目｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！源码包含：完整YOLOv8训练代码+数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的yolo检测程序+直接部署教程/训练教程‘配套完整训练代码、标注数据、模型权重与部署教程，帮助用户从0到1训练并部署自己的狗狗品种识别系统。可广泛应用于：宠物店、犬类救助站、智慧城市宠物监管... 基于YOLOv8的狗狗品种(多达60种常见犬类)品种鉴别识别项目｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！源码包含：完整YOLOv8训练代码+数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的yolo检测程序+直接部署教程/训练教程‘配套完整训练代码、标注数据、模型权重与部署教程，帮助用户从0到1训练并部署自己的狗狗品种识别系统。可广泛应用于：宠物店、犬类救助站、智慧城市宠物监管...
- 基于机器学习的信用卡欺诈检测实战：从数据到部署的完整链路 摘要信用卡欺诈每年给全球金融机构带来数百亿美元损失。传统规则系统召回率低、误杀率高，而机器学习（ML）模型可在毫秒级实时识别异常交易。本文以 Kaggle 经典数据集 creditcard.csv 为例，完整地走完一条工业级欺诈检测流水线：数据探索 → 采样策略 → 模型构建 → 阈值优化 → 性能监控 → 在线推理，并提供可直接复... 基于机器学习的信用卡欺诈检测实战：从数据到部署的完整链路 摘要信用卡欺诈每年给全球金融机构带来数百亿美元损失。传统规则系统召回率低、误杀率高，而机器学习（ML）模型可在毫秒级实时识别异常交易。本文以 Kaggle 经典数据集 creditcard.csv 为例，完整地走完一条工业级欺诈检测流水线：数据探索 → 采样策略 → 模型构建 → 阈值优化 → 性能监控 → 在线推理，并提供可直接复...
- 1 简介矩阵运算规则矩阵运算类似于对两个或多个数字执行的算术运算。基本运算：矩阵加法、减法、乘法、逆运算、点乘、转置、广播、维度匹配等。矩阵的加法、减法、乘法包括两个或多个矩阵，转置、逆运算仅对一个矩阵进行。矩阵运算的条件取决于运算的类型。对于矩阵的加减法，两个矩阵的顺序应该相同。对于两个矩阵的乘法，两个矩阵的顺序是第一个矩阵中的列数等于第二个矩阵中的行数。乘法矩阵运算有两种类型。矩阵的标... 1 简介矩阵运算规则矩阵运算类似于对两个或多个数字执行的算术运算。基本运算：矩阵加法、减法、乘法、逆运算、点乘、转置、广播、维度匹配等。矩阵的加法、减法、乘法包括两个或多个矩阵，转置、逆运算仅对一个矩阵进行。矩阵运算的条件取决于运算的类型。对于矩阵的加减法，两个矩阵的顺序应该相同。对于两个矩阵的乘法，两个矩阵的顺序是第一个矩阵中的列数等于第二个矩阵中的行数。乘法矩阵运算有两种类型。矩阵的标...
- ABoVE: Study Domain and Standard Reference Grids, Version 2简介北极-北方脆弱性实验 (ABoVE) 已开发两种标准化空间数据产品，以加快研究活动的协调并促进数据互操作性。ABoVE 研究区域涵盖美国阿拉斯加的北极和北方地区以及北美加拿大西部省份。该研究区域内已指定核心研究区域和扩展研究区域，并以矢量表示（Shapefile）、栅格表... ABoVE: Study Domain and Standard Reference Grids, Version 2简介北极-北方脆弱性实验 (ABoVE) 已开发两种标准化空间数据产品，以加快研究活动的协调并促进数据互操作性。ABoVE 研究区域涵盖美国阿拉斯加的北极和北方地区以及北美加拿大西部省份。该研究区域内已指定核心研究区域和扩展研究区域，并以矢量表示（Shapefile）、栅格表...
- 车联网与AI协同的智能交通管理系统：从算法到落地关键词：C-V2X、边缘计算、联邦学习、数字孪生、交通信号优化 1. 系统概念与技术架构 1.1 什么是“车联网+AI”智能交通管理把传统交通系统拆成三个维度来看：车端：OBU（On-Board Unit）实时上报轨迹、速度、故障码；路端：RSU（Road-Side Unit）+ 感知基站（毫米波+摄像头）形成连续感知断面；云端：区域交通大脑... 车联网与AI协同的智能交通管理系统：从算法到落地关键词：C-V2X、边缘计算、联邦学习、数字孪生、交通信号优化 1. 系统概念与技术架构 1.1 什么是“车联网+AI”智能交通管理把传统交通系统拆成三个维度来看：车端：OBU（On-Board Unit）实时上报轨迹、速度、故障码；路端：RSU（Road-Side Unit）+ 感知基站（毫米波+摄像头）形成连续感知断面；云端：区域交通大脑...
- 对抗样本攻击防御：从理论到生产系统的落地对抗样本攻击（Adversarial Attack）是深度学习安全领域最关键的问题之一。它不仅挑战了模型的鲁棒性，还威胁着自动驾驶、医疗诊断、金融风控等关键场景的实际应用安全。本文将系统梳理对抗攻击的理论基础，介绍主流的防御机制，并通过代码示例展示其在生产系统中的实现思路。 一、对抗样本简介与威胁模型对抗样本是对输入样本施加微小扰动后生成的“恶意样本... 对抗样本攻击防御：从理论到生产系统的落地对抗样本攻击（Adversarial Attack）是深度学习安全领域最关键的问题之一。它不仅挑战了模型的鲁棒性，还威胁着自动驾驶、医疗诊断、金融风控等关键场景的实际应用安全。本文将系统梳理对抗攻击的理论基础，介绍主流的防御机制，并通过代码示例展示其在生产系统中的实现思路。 一、对抗样本简介与威胁模型对抗样本是对输入样本施加微小扰动后生成的“恶意样本...
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- 基于YOLOv8的边坡排水沟堵塞检测与识别项目源码包含：完整YOLOv8训练代码+数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的yolo检测程序+直接部署教程/训练教程‘源码在文末哔哩哔哩视频简介处获取。✅ 支持本地单张图片检测（点击选择图片即可检测是否堵塞）✅ 支持文件夹批量图片检测，适用于无人机航拍数据快速处理✅ 支持视频文件输入（MP4、AVI等格式），检测效果实时可视化✅ 支持USB... 基于YOLOv8的边坡排水沟堵塞检测与识别项目源码包含：完整YOLOv8训练代码+数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的yolo检测程序+直接部署教程/训练教程‘源码在文末哔哩哔哩视频简介处获取。✅ 支持本地单张图片检测（点击选择图片即可检测是否堵塞）✅ 支持文件夹批量图片检测，适用于无人机航拍数据快速处理✅ 支持视频文件输入（MP4、AVI等格式），检测效果实时可视化✅ 支持USB...
- 大模型的训练里面要搞懂3个名词：模型、数据集、权重。模型（Model）模型是一个数学框架或算法结构，定义了数据的处理逻辑和计算流程。核心结构是多层神经元（或注意力机制、卷积层等）组成的层级结构、计算规则等。数据集（Dataset）数据集是模型训练的 “原材料”，由大量结构化或非结构化数据组成，用于让模型学习规律、形成 “认知”。权重（Weights）权重是模型训练过程中学习到的参数，是模型 ... 大模型的训练里面要搞懂3个名词：模型、数据集、权重。模型（Model）模型是一个数学框架或算法结构，定义了数据的处理逻辑和计算流程。核心结构是多层神经元（或注意力机制、卷积层等）组成的层级结构、计算规则等。数据集（Dataset）数据集是模型训练的 “原材料”，由大量结构化或非结构化数据组成，用于让模型学习规律、形成 “认知”。权重（Weights）权重是模型训练过程中学习到的参数，是模型 ...
- ABoVE: Multi-model Uncertainty of Carbon Stocks and Fluxes across ABoVE Domain, 2003简介该数据集提供了碳循环各组成部分不确定性的估计值，包括：土壤碳储量、自养呼吸 (Ra)、异养呼吸 (Rh)、净生态系统交换 (NEE)、净初级生产力 (NPP) 和总初级生产力 (GPP)，涵盖整个 ABoVE 研究区域，... ABoVE: Multi-model Uncertainty of Carbon Stocks and Fluxes across ABoVE Domain, 2003简介该数据集提供了碳循环各组成部分不确定性的估计值，包括：土壤碳储量、自养呼吸 (Ra)、异养呼吸 (Rh)、净生态系统交换 (NEE)、净初级生产力 (NPP) 和总初级生产力 (GPP)，涵盖整个 ABoVE 研究区域，...
- CI/CD与模型监控平台集成MLOps系统实现的全面路径随着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在企业和各行业中的快速发展，如何高效地进行模型的开发、部署和持续监控，成为了一个亟待解决的问题。在这个背景下，MLOps（机器学习运维）应运而生，它融合了传统的DevOps理念与机器学习开发的特点，提供了一套完善的解决方案。本篇文章将探讨如何通过CI/CD与模型监控平台的结合，构建高效的MLO... CI/CD与模型监控平台集成MLOps系统实现的全面路径随着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在企业和各行业中的快速发展，如何高效地进行模型的开发、部署和持续监控，成为了一个亟待解决的问题。在这个背景下，MLOps（机器学习运维）应运而生，它融合了传统的DevOps理念与机器学习开发的特点，提供了一套完善的解决方案。本篇文章将探讨如何通过CI/CD与模型监控平台的结合，构建高效的MLO...
- 🌟【技术大咖愚公搬代码：全栈专家的成长之路，你关注的宝藏博主在这里！】🌟📣开发者圈持续输出高质量干货的"愚公精神"践行者——全网百万开发者都在追更的顶级技术博主！👉 江湖人称"愚公搬代码"，用七年如一日的精神深耕技术领域，以"挖山不止"的毅力为开发者们搬开知识道路上的重重阻碍！💎【行业认证·权威头衔】✔ 华为云天团核心成员：特约编辑/云享专家/开发者专家/产品云测专家✔ 开发者社区... 🌟【技术大咖愚公搬代码：全栈专家的成长之路，你关注的宝藏博主在这里！】🌟📣开发者圈持续输出高质量干货的"愚公精神"践行者——全网百万开发者都在追更的顶级技术博主！👉 江湖人称"愚公搬代码"，用七年如一日的精神深耕技术领域，以"挖山不止"的毅力为开发者们搬开知识道路上的重重阻碍！💎【行业认证·权威头衔】✔ 华为云天团核心成员：特约编辑/云享专家/开发者专家/产品云测专家✔ 开发者社区...
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