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嵌入式模型（Embedding）是一种广泛应用于自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等领域的机器学习模型，它可以将高维度的数据转化为低维度的嵌入空间（embedding space），并保留原始数据的特征和语义信息，从而提高模型的效率和准确性。本文将对嵌入式模型进行详细的介绍，包括其背景、原理、应用和常见类型等方面。   一、背景   在传统的机器学习中，常使用O

Flink详细介绍

Kafka 本质上是⼀个消息队列。与zeromq不同的是，Kafka是一个独立的框架而不是一个库。这里主要介绍其原理，至于具体的安装等操作不做介绍，只是提示一下，第一次运行时，先设置前台运行，看会不会报错。   1. 架构 注意下图没有画上zookeeper，请自行脑补。kafka需要连接到zookeeper，来完成注册发现等集群操作。broker都是由zookeeper管理。 &nb

1.简介 在人工智能技术的快速发展进程下，现在很多小区或办公楼已经用上了人脸识别智能门禁系统。如今很多地方出入写字楼不用刷卡识别，直接刷脸就可以进入大楼。新型的生物识别代替了传统的识别方式 人脸识别任务，分为二部分，人脸特征提取与人脸验证 人脸特征提取 人脸特征提取需要基于人脸的图像特征来判断，这个特征属于那个人，那如何提取人脸图像特征，目前有二种方式： 基于人脸像素聚合高维抽象的特征（皮

python 营业执照识别

python 身份证识别

0、算法概述 0.1 算法分类 十种常见排序算法可以分为两大类： 比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此也称为非线性时间比较类排序。 非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此也称为线性时间非比较类排序。  0.2 算法复杂

Tensorflow学习

opencv 提供了绘制直线、圆形、矩形等基本绘图的功能   1、绘直线 cv2.line(画布,起点坐标，终点坐标，颜色，宽度) 例如：cv2.line(image,(20,60),(300,400),(0,0,255),2) 2、绘矩形 cv2.rectange(画布，起点，终点，颜色，宽度) 若宽度大于0，标识边线宽度；如果小于0，表示画实心矩形 例如：cv

图像平滑算法介绍 1. 均值滤波 均值滤波是指任意一点的像素值，都是周围 N * M 个像素值的均值。例如下图中，红色点的像素值是其周围蓝色背景区域像素值之和除25，25=5 * 5 是蓝色区域的大小。 其中5 * 5的矩阵称为核， # 实现方法为 result = cv2.blur(原始图像,核大小) # 其中，核大小是以（宽度，高度）表示的元组形式。常见的形式包括：核大小（3，3）和（5，

1. 图像噪声是指存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息。 图像中各种妨碍人们对其信息接受的因素即可称为图像噪声 。那么除去这些噪声的过程就是图像去噪。 2. 图像平滑是要突出图像的低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分的图像处理方法，目的是使图像亮度平缓渐变，减小突变梯度，改善图像质量。字面意思就是让图像上颜色灰度变化更光滑。图像平滑处理过程中往往会使得图像变的模糊，因此又叫图像模糊。 图像平滑的基本原理是