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论文粗读“Highly-efficient Incomplete Large-scale Multi-view Clustering with Consensus Bipartite Graph”

Wang S, Liu X, Liu L, et al. Highly-efficient incomplete large-scale multi-view clustering with consensus bipartite graph[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Rec

人工智能 2025年07月07日 70 点赞 0 评论 8353 浏览

存在/不存在工具

机器视觉原理与案例详解 工控帮教研组编著 电子工业出版社 2020.7 ISBN 978-7-121-39084-5 检查工具 包括存在/不存在工具、测量工具、计数工具、产品识别工具、几何工具、数学逻辑工具、绘图工具、图像滤波工具、缺陷检测工具、校准工具，如图10-28所示。 图10-28 在选择检查的图案时，为了确保获得最佳效果，可考虑以下选择图案的原则： 在每个图像

人工智能 2025年07月07日 54 点赞 0 评论 2437 浏览

Flink整合面向用户的数据流SDKs/API(Flink关于弃用Dataset API的论述)

动机 Flink提供了三种主要的sdk/API来编写程序:Table API/SQL、DataStream API和DataSet API。我们认为这个API太多了，建议弃用DataSet API，而使用Table API/SQL和DataStream API。当然，这说起来容易做起来难，所以在下面，我们将概述为什么我们认为太多的api对项目和社区有害。然后，我们将描述如何增强Table API/

人工智能 2025年07月07日 197 点赞 0 评论 19392 浏览

优化算法matlab实现（二十一）麻雀算法matlab实现

注意：此代码实现的是求目标函数最大值，求最小值可将适应度函数乘以-1（框架代码已实现）。 注意：此代码实现的是求目标函数最大值，求最小值可将适应度函数乘以-1（框架代码已实现）。 注意：此代码实现的是求目标函数最大值，求最小值可将适应度函数乘以-1（框架代码已实现）。 1.代码实现 不了解麻雀算法可以先看看优化算法笔记（二十一）麻雀搜索算法 实现代码前需要先完成优化算法matlab实现（二）框架编

人工智能 2025年07月07日 166 点赞 0 评论 4557 浏览

Text Clustering & BERT - Self-supervised Document Clustering Based on BERT with Data Augmentation

emmm..这个系列可能会有好几篇文章吧，用来弥补对黑色九月的无知.. Shi H, Wang C. Self-supervised document clustering based on bert with data augment[J]. arXiv preprint arXiv:2011.08523, 2020. 摘要导读 作者指出对比学习作为一种效果很好且并不复杂的模型设计，很容易与

人工智能 2025年07月07日 45 点赞 0 评论 13509 浏览

敏感与钝感的趋向变化2023-04-25

ww：对外在环境与各种因素的敏感度 AI语言模型对外在环境和各种因素的敏感度是由其训练数据和算法所决定的。训练数据的质量和种类决定了模型的语言理解能力和对不同话题的敏感度。算法的优化程度和参数设置也会影响模型对外在环境和各种因素的敏感度。同时，AI语言模型还受到用户输入信息的影响，输入的内容和形式也会影响模型的输出结果。因此，为了提高AI语言模型对外在环境和各种因素的敏感度，需要不断优化训练数据

人工智能 2025年07月07日 140 点赞 0 评论 17151 浏览

空间轨迹向量场

作者，追风少年i~ 国庆前的最后一弹，分享一个简单的内容，空间轨迹向量场。 其中关于空间轨迹，我也写了很多，文章放在下面，供大家参考 时空轨迹分析导论 空间转录组之空间基因和细胞轨迹 单细胞个性化分析之轨迹分析篇 图片.png 首先我们来解读以下这个图片，这个地方类似于基因、细胞类型或者通路的区域转换（细胞迁移）。为了探索代谢改变区域中迁移基因表达特征的富集，确定了特定基因表达特征

人工智能 2025年07月06日 50 点赞 0 评论 13303 浏览

【R实战 高级方法】十四、主成分和因子分析

这里是佳奥！R实战部分的学习进入后期，我们继续高级方法的学习。 主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分。 探索性因子分析（EFA）是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法。它通过寻找一组更小的、潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的、显式的变量间的关系。 首先，我们将回顾R中可用来做PCA或EFA的函数，并简略看一看相关分析流程。

人工智能 2025年07月06日 93 点赞 0 评论 3132 浏览

（五）Android通过ffmpeg，实现音视频同步

前面已经介绍过视频的解码与显示，和音频的解码与播放了。但这里会有一个问题，那就是视频和音频的同步。 不同步有什么后果？ 后果就是要么视频播放太快了，音频没有跟上；或者音频播放太快了，视频没有跟上；严重影响整体的观看体验。 就好比小姐姐当面问你联系方式，小姐姐你看到了，但人家说的啥你还没听到，之后人家都走了，你才听到原来是问电话号码的，多惨。 那怎么解决呢？ 方法一：以音频的解码流为主参照，视频流的

人工智能 2025年07月06日 136 点赞 0 评论 10010 浏览

“边”函数

机器视觉原理与案例详解 工控帮教研组编著 电子工业出版社 2020.7 ISBN 978-7-121-39084-5 一、“边”函数 边（Edges）是图像中明、暗交接的位置。 边可以是直的、弯的，甚至是圆形的，如图10-111所示。 图10-111 在“选择板”选项卡中，选择“函数”→“边”，即可显示如图10-112所示的“边”函数。 图10-112 ·

人工智能 2025年07月06日 97 点赞 0 评论 16405 浏览