C++中的主要问题之一是存在大量行为未定义或对程序员来说意外的构造。我们在使用静态分析器检查各种项目时经常会遇到这些问题。但正如我们所知，最佳做法是在编译阶段尽早检测错误。让我们来看看现代C++中的一些技术，这些技术不仅帮助编写简单明了的代码，还能使代码更加安全可靠。
2025年06月02日
C++中的主要问题之一是存在大量行为未定义或对程序员来说意外的构造。我们在使用静态分析器检查各种项目时经常会遇到这些问题。但正如我们所知，最佳做法是在编译阶段尽早检测错误。让我们来看看现代C++中的一些技术，这些技术不仅帮助编写简单明了的代码，还能使代码更加安全可靠。
2025年06月02日
光学字符识别(Optical Character Recognition)简称为“OCR”。ORC是指对包含文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的技术。
一般包括以下几个过程：
2025年06月02日
Today, the editor brings you an article. "Liu's Unwavering Commitment to Learning (22): List Comprehensions and Dictionary Comprehensions in Python"
2025年06月02日
降维意味着我们在不丢失太多信息的情况下减少数据集中的特征数量，降维算法属于无监督学习的范畴，用未标记的数据训练算法。
尽管降维方法种类繁多，但它们都可以归为两大类:线性和非线性。
线性方法将数据从高维空间线性投影到低维空间(因此称为线性投影)。例子包括PCA和LDA。
非线性方法提供了一种执行非线性降维(NLDR)的方法。我们经常使用NLDR来发现原始数据的非线性结构。当原始数据不可线性分离时，NLDR很有用。在某些情况下，非线性降维也被称为流形学习。
2025年06月02日
摘 要： 为了克服非约束性变化条件下人脸识别率降低的弊端，提出一种曲率与小波轮廓增强的人脸识别算法。首先建立结构控制函数，通过水平集曲率检测人脸图像的整体结构，并建立融合轮廓分布模型，得到融合分布图像。然后用小波增强融合分布图像，得到轮廓和整体结构增强的图像，在此基础上，用主成分分析(PCA)算法对上述增强图像进行特征提取。最后通过稀疏表示(SRC)判断测试图像所属的类。实验结果表明，在ORL数据库的基础上，与PCA识别算法、SRC识别算法以及PCA与SRC相结合(PCA & SRC)的识别算法相比，该算法在非约束条件下识别率最高，鲁棒性得到增强。
2025年06月02日
神经网络是识别一组数据中潜在关系的一系列算法。这些算法很大程度上有赖于人脑的运作方式。神经网络可以适应不断变化的输入，生成最佳结果，无需重新设计输出标准。在某种程度上，这些神经网络类似生物神经元的系统。
深度学习是机器学习的重要组成部分，深度学习算法基于神经网络。有几种功能不同的神经网络架构，最适合特定的应用场景。本文介绍一些最知名的架构，尤其是深度学习方面的架构。
2025年06月02日
清华大学108周年校庆之际，清华大学大数据研究中心、清华-快手未来媒体数据联合研究院将于4月27日在清华大学共同主办《清华大数据论坛——深度学习技术与应用》，届时邀请多位清华杰出校友分享深度学习技术动态和成功实践。
本次论坛将有四位来自学界、业界的特邀嘉宾做主题报告。快手AI技术副总裁郑文将在论坛分享以深度学习为核心的人工智能技术在快手平台的成功应用，涵盖从生产到消费各环节的技术研究和实践进展，以及对未来技术趋势的展望。
清华大学-快手未来媒体数据联合研究院于2018年4月正式成立，是清华大学首次与互联网企业进行跨多个学科领域开展交叉创新研究的尝试。以清华软件学院针对企业技术难题攻关为基础，并联合清华新闻与传播学院、社会学系等在人文社科领域开展一系列未来媒体技术的研究，旨在通过技术与人文的结合，实现人与人之间更精准的连接，为大众幸福感加速。