- orb-slam run rgbd data
hetongqiyue
计算机视觉slam
TUM数据集准备+RGB-D运行从这个网址下载tum数据集[http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download]并且解压缩。使用python脚本关联RGB图像和深度图像[associate.py],[http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/tools].我们已经提供了一
- ImportError: cannot import name ‘get_metadata_patterns‘ from ‘datasets.data_files‘这通常是由于 modelscope
微信公众号:AI创造财富
pythonlinux机器学习
base)powersys@powerSys:~/work/modelscope$python1.pyTraceback(mostrecentcalllast):File"/home/powersys/work/modelscope/1.py",line1,infrommodelscope.pipelinesimportpipelineFile"/home/powersys/work/minico
- python打卡训练营Day41
珂宝_
python打卡训练营python
importnumpyasnpfromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers#加载和预处理数据(x_train,y_train),(x_test,y_test)=keras.datasets.mnist.load_data()x_train=x_train.reshape(-1,28,28,1).astype("float32")
- Pytorch学习 day06(torchvision中的datasets、dataloader)
丿罗小黑
Pytorchpytorch学习人工智能
torchvision的datasets使用torchvision提供的数据集API,比较方便,如果在pycharm中下载很慢,可以URL链接到迅雷中进行下载(有些URL链接在源码里)用来告诉程序,数据集存储的位置,共有多少样本等代码如下:importtorchvision#导入torchvision库#使用torchvision的datasets模块,模块中包含CIFAR10、CIFAR100、
- 深度学习--一个分类的例子
惊讶的猫
人工智能深度学习机器学习
说明:本文会实现自定义模型实现对MINIST数据集的训练,训练完之后还会使用测试集进行测试。所依托的训练集和测试集都是由datasets.MNIST获取到的。步骤下载数据现在来介绍加载MNIST数据集并准备训练和测试数据的逻辑。数据预处理:transforms.Compose创建了一个数据预处理管道,将多个数据转换操作组合在一起。将图像转换为PyTorch的张量(tensor).对图像进行标准化,
- 工控领域多模态LLM测试集
liliangcsdn
语言模型人工智能
MMADMultimodalLargeLanguageModelsinIndustrialAnomalyDetection从4个数据集收集8366样本,涵盖38类工业产品,生成39,672个样本,覆盖7个核心任务。https://github.com/jam-cc/MMAD.githttps://huggingface.co/datasets/jiang-cc/MMAD天池铝型材表面缺陷数据集数据
- Day14shap图绘制
m0_62568655
python训练营python
#作业1importshapimportxgboostimportpandasaspdX,y=shap.datasets.adult()model=xgboost.XGBClassifier(eval_metric='mlogloss').fit(X,y)explainer=shap.TreeExplainer(model)shap_values=explainer.shap_values(X)#
- Hugging Face基础入门
HuggingFace基础入门模型与分词器进阶用法什么是HuggingFace?Transformers库全景图HuggingFace与深度学习的融合安装Transformers与Datasets第一个Pipeline程序:一行代码跑大模型在CPU、GPU上运行的区别pipeline工作原理常见任务类型介绍pipeline参数详解与技巧模型命名规则解析模型下载缓存机制如何从Hub下载或上传模型什么
- 《Pytorch深度学习实践》ch5-Logistic回归
拾零吖
机器学习深度学习pytorch线性回归
------B站《刘二大人》1.Classification经典的分类数据集:MNIST(0-9)导入数据集:(路径,训练集/测试集,是否下载)importtorchvisiontrain_set=torchvision.datasets.MINIST(root='../dataset/mnist',train=True,download=True)test_set=torchvision.dat
- pytorch之猫狗识别项目
mkijhwert
pytorch人工智能python深度学习机器学习opencv神经网络
1.导入资源包资源包:importtorchvision:PyTorch提供的视觉库,包含了常用的计算机视觉模型架构、数据集以及图像转换工具。fromtorchvisionimportdatasets,models:导入torchvision中的datasets和models模块,用于加载常用的数据集和模型。importsubprocess:用于调用系统子进程执行命令。fromtkinterimp
- python第31天打卡
zdy1263574688
python打卡python开发语言
importnumpyasnpfromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,utils,datasets#数据加载和预处理函数defload_and_preprocess_data():(x_train,y_train),(x_test,y_test)=datasets.mnist.load_data()#
- vr--中风患者模型搭建
qwetyunk
vr
1.数据集:https://www.kaggle.com/datasets/mustafamarwat/mused-i-semg-dataset-for-stroke-rehabilitation2.https://github.com/MustafaMarwat/MUSED-1MUSED-I数据集在采集过程中使用了MyoArmband设备。MyoArmband是一种可穿戴设备,它内置了一组传感器
- Torchvision的数据集使用
Indulge in the deam
图像处理pytorch深度学习人工智能
在pytorch官网中可以下载许多数据集这是Torchvision的数据集Datasets—Torchvision0.12documentation下载CIFAR10数据集,root(存储位置):存放在./dataset文件夹中,train(是否为训练集),download(是否下载),train_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",
- 第P10周:PyTorch实现车牌识别
失眠航行器
pytorchpython
第P10周:PyTorch实现车牌识别本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊在之前的案例中,我们多是使用datasets.ImageFolder函数直接导入已经分类好的数据集形成Dataset,然后使用DataLoader加载Dataset,但是如果对无法分类的数据集,我们如何导入,并进行识别呢?本周内容将自定义一个MyDataset加载车牌数据集并完成识别⛽我的环境语言环境
- 用torch写一个简单网络训练FashionMNIST数据集参考torch官网
李烁.
torch深度学习机器学习人工智能
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvision.transformsimportToTensortraining_data=datasets.FashionMNIST(root="
- load_dataset()的使用
健康胡
pythonpythonpytorch
load_dataset()的作用:load_dataset()是HuggingFace的datasets库中的一个函数,用于加载不同格式的数据集。它可以直接从HuggingFace的数据集库中加载数据集,或从本地文件加载,支持多种格式如csv、json、text等。加载数据集:load_dataset()可从HuggingFaceHub加载公开数据集,也支持从本地路径加载自定义数据集。处理多种格
- 【BUG】mmdetection ValueError: need at least one array to concatenate
何如千泷
BUGbugmmdetection
问题:使用mmdetection框架使用COCO格式训练自定义数据集时出现如下错误:ValueError:needatleastonearraytoconcatenate解决方法:修改mmdet/datasets/coco.py文件,将CocoDataset类中的METAINFO修改为自己数据集的类别信息,具体如下:#METAINFO={#'classes':#('person','bicycle
- 《AI大模型应知应会100篇》第53篇:Hugging Face生态系统入门
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第53篇:HuggingFace生态系统入门——从模型获取到部署的全流程实战指南摘要在人工智能快速发展的今天,HuggingFace已成为自然语言处理(NLP)领域最具影响力的开源平台之一。它不仅提供丰富的预训练模型、强大的工具库,还构建了一个开放的模型共享社区。本文将深入介绍HuggingFace生态系统的核心组件,包括Transformers、Datasets、Tokenizers和Hub平台
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- 查看MNIST数据集中的图片
honeysuckle_luo
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介绍MNIST是一个手写数字的数据集,对里面的数据进行了分类处理,将每一张图片放到自己对应的文件夹下。这里只使用了训练集,要看测试集的可以自行查看。下载mnist数据集通过pytorch下载数据集,保存在当前目录下的root文件夹下。importtorchvisiondataset=torchvision.datasets.MNIST("./root",train=True,transform=t
- 鸢尾花python贝叶斯分类_机器学习-利用三种分类器实现鸢尾花分类
weixin_39755853
鸢尾花python贝叶斯分类
利用决策树,KNN和朴素贝叶斯三种分类器,对鸢尾花数据集进行分类。下面是具体的流程和代码:1、数据读取:实验数据是直接加载的sklearn内置的鸢尾花数据集,共150条数据,包含4个特征,而且是一个三分类问题。fromsklearnimportdatasets#导入方法类iris=datasets.load_iris()#加载iris数据集iris_feature=iris.data#加载特征数据
- 【KWDB 创作者计划】_深度学习篇---数据获取
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程序代码篇上位机知识篇深度学习篇深度学习人工智能python数据获取
文章目录前言一、公开数据集资源库1.综合型数据集平台KaggleDatasets(https://www.kaggle.com/datasets)GoogleDatasetSearch(https://datasetsearch.research.google.com)UCIMachineLearningRepository(https://archive.ics.uci.edu/ml)2.计算机
- 如何调用 RAGflow 的 API 接口?
徐福记c
服务器运维
如果第三方脚本需要调用RAGflow的API接口,向知识库提供内容并进行RAG处理,通常需要调用以下相关接口:1.创建数据集(Createdataset)接口:POST/api/v1/datasets作用:在向知识库提供内容之前,需要先创建一个数据集(知识库)。这个接口允许你指定数据集的名称、语言、嵌入模型等参数。示例:curl--requestPOST\--urlhttp://{address}
- load_dataset函数
tag:「爆裂鼓手」
随笔深度学习机器学习人工智能
HuggingFace的datasets库中的load_dataset函数是一个核心工具,用于快速加载和处理多种格式的数据集。主要功能1.支持多种数据源从HuggingFaceHub加载公开数据集(如IMDB、SQuAD)读取本地文件(CSV/JSON/文本等)解析内存数据(如Python字典或PandasDataFrame)2.自动处理数据格式自动识别文件格式(无需手动指定CSV/JSON等)处
- 用 Iris数据做决策树分析
alpha xu
决策树算法机器学习python人工智能
文章目录Iris数据的准备1.直接从sklearn.datasets加载或转化成文件已备本地使用2.可以在https://archive.ics.uci.edu/dataset/53/iris下载过程示例代码如下生成的决策树如下:生成的分析报告如下:决策树模型分析报告1.模型性能2.特征重要性3.决策规则Iris数据的准备1.直接从sklearn.datasets加载或转化成文件已备本地使用代码如
- Highcharts Grid Crack,Handle Large Datasets with a Fast
SEO-狼术
netDelphi控件java数据库开发语言
HighchartsGridCrack,HandleLargeDatasetswithaFastHighchartsGriddeliverssmooth,high-performancerenderingofmassivedatavolumesthroughintelligentrowvirtualization.HighchartsGridisafeature-richdatagridcompo
- Sklearn入门之datasets的基本用法
起个破名想半天了
机器学习sklearn人工智能python
、Sklearn全称:Scipy-toolkitLearn是一个基于scipy实现的的开源机器学习库。它提供了大量的算法和工具,用于数据挖掘和数据分析,包括分类、回归、聚类等多种任务。本文我将带你了解并入门Sklearn下的datasets在机器学习中的基本用法。获取方式pipinstallscikit-learn模块结构在Python中,要想熟练地使用一个库来完成各种任务,那么我们必须得对这个库
- DAY05:【pytorch】图像预处理
CHO2022
#pytorch人工智能python
1、torchvision功能:计算视觉工具包torchvision.transforms:常用的图像预处理方法torchvision.datasets:常用数据集的dataset实战,MINIST,CIFAR-10,ImageNet等torchvision.model:常用的模型预训练,AlexNet,VGG,ResNet,GoogleNet等2、transforms2.1常用图像预处理方法数据
- 运行yolov5训练时遇到Exception: Dataset not found ❌
筱戥芊茹
YOLOpython深度学习yolov5pycharm
运行yolov5训练时遇到问题:Exception:Datasetnotfound❌在数据集已存在的情况下,遇到此问题,大概率是数据集路径存在问题,可以仔细翻看报错的输出提示,一般会有说:Datasetnotfound,missingpaths['E:\\Projects\\Projects_yolov5\\datasets\\mydata\\images\\test']根据此提示,就可以定位到错
- WIKTOK-YOLOv8单项目训练代码
Wiktok
YOLO深度学习人工智能
一、目录配置#WTYOLO训练模型WTyolov8/#YOLO项目的根目录├──datasets/#数据集相关文件│├──images/#图像文件(JPG)││├──train/#训练集图像││├──val/#验证集图像││└──test/#测试集图像│├──labels/#标签文件(txt格式)││├──train/#训练集标签││├──val/#验证集标签││└──test/#测试集标签│├─
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
jinnianshilongnian
spring4
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
liyonghui160com
一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f