【人工智能】修改翻译和LaTex论文&遥感模型改进-2025年7月22日人工智能组会总结 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本
【日常】2025年7月复盘&8月规划 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本
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【日常】一个INTP的自我探索之路 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本
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【算法】【Python】datetime包的妙用

Python 的 datetime 模块提供了方便而强大的日期时间处理工具,在算法竞赛中应对涉及日期、时间、日历等问题时,可以大大简化代码逻辑,避免因手动计算而出错。掌握其常见函数和类(如 date、da...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo4个月前
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【算法】【Python】合数个数(素数筛法) - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本

【算法】【Python】合数个数(素数筛法)

埃拉托色尼筛法通过标记法筛除合数,高效找出素数。算法从 2 开始,将其倍数标记为合数,避免重复计算,时间复杂度为 O(n log log n)。代码统计 1 到 2020 的合数个数,优化点包括从 i*i 开始筛...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo4个月前
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【算法】【Python】使用动态规划(DP)解决最长公共子序列(LCS)问题

使用动态规划计算 LCS 长度后,从dp[m][n]回溯构造 LCS 字符串:若text1[i-1] == text2[j-1],加入 LCS 并向左上移动,否则向dp值较大的方向移动。最终反转 LCS 输出。时间复杂度 O(m×n)。
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo4个月前
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【人工智能】用于跨作物植物病害检测的创新深度学习方法:一种识别不健康叶片的通用方法 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本

【人工智能】用于跨作物植物病害检测的创新深度学习方法:一种识别不健康叶片的通用方法

本文提出一种基于局部特征学习的轻量化深度学习方法,用于跨作物植物病害检测。通过将叶片图像分割为32×32小块并筛选有效区域,构建包含186万样本的数据集,采用轻量化Inception模型实现二分类...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo4个月前
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【人工智能】通过玉米叶片病害识别提高作物生产力与可持续性:利用大型数据集与先进视觉Transformer模型 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本

【人工智能】通过玉米叶片病害识别提高作物生产力与可持续性:利用大型数据集与先进视觉Transformer模型

本文提出一种轻量化改进的MaxViT模型,通过集成SE模块和GRN技术优化结构,并结合多源数据集(5234张图像)进行玉米叶片病害检测。实验表明,该模型在四分类任务中准确率达99.24%,推理速度达0.0...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo4个月前
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【人工智能】作物叶片病害分类去背景方法&MaxViT混合玉米数据集&模型改进实验-2025年3月22日人工智能组会总结 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本

【人工智能】作物叶片病害分类去背景方法&MaxViT混合玉米数据集&模型改进实验-2025年3月22日人工智能组会总结

本次组会汇报了两项研究进展:一、提出基于图像切割与标注的作物叶片病害分类去背景方法,采用小型Inception模型验证泛化性,探讨OpenCV预处理或语义分割去背景的可行性;二、融合多源玉米数据...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo4个月前
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