中文字体训练集

6 卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

代码实现了基本的CNN共两层神经网络，包括两层卷积层两层池化层使用的数据集为单通道28*28像素的MNIST数据集，共10个标签训练集可直接在代码里下载代码模块如下：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets

机械专业搞视觉的小白·2025-03-25 21:18

Python预测股票市场的未来价格及成交量（最最最基础版）

直接上最基础的线性回归算法，对训练集和测试集的数据进行比

DHC丶·2025-03-25 11:33

Tensorflow 2 单GPU同时训练多个模型

利用for循环对整训练集进行遍历。train函数是这段代码的核心，每调用一次train就进行一次迭代。with里面是前向传播形

TTTYYZZ·2025-03-25 07:36

QtQML Series - Qt中文乱码解决方案

Clang5.总结系列文章目录系列文章ReadMe前言中文乱码是Qt开发中的常态问题1.main函数入口设置中文编码intmain(){#includeQApplicationa(argc,argv);//设置中文字体

稳定的菜着·2025-03-24 09:06

Sklearn.model_selection.GridSearchCV

cv:S折交叉验证的折数，即将训练集分成多少份来进行交叉验证。默认是3,。如果样本较多的话，可以适度增大cv的值。scoring:评价标准。获取最好的模型

kakak_·2025-03-23 17:47

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

二、核心概念与通熟易懂解释简单而言，欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在

古月居GYH·2025-03-22 22:43

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测

遥感目标检测，AI-TOD数据集aitod，训练集11214张，测试集集14018，验证集

计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-22 22:08

MiniMind

数据集分类：tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

总体来说，stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习，有以下的特点：用法：模型利用交叉验证，对训练集进行预测，从而实现二次学习优点：可以结合不同的模型缺点：增加了时间开销，容

Geeksongs·2025-03-22 14:14

Qt for WebAssembly程序中文乱码问题处理过程

三、处理过程1.准备中文字体文件从Windows下复制宋体简体字体文件。C:\Windows\Fonts\simsun.ttc2.添加资源文件resources.qrcsimsun.ttc3.Qt

muren·2025-03-22 05:49

决策树算法及其python实例

每个内部节点表示在属性上的一个测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别二、决策树的构造1、决策树的构造步骤输入：训练集D={(21,11),(z2,32),

m0_74831463·2025-03-21 17:57

大模型微调

文章目录前言一、使用的库二、数据预处理1.引入库2.读入数据3.对数据进行预处理4.转换为json格式文件三，使用算子分析数据并进行数据处理四，划分训练集和测试集五，编写训练脚本开始训练六，进行模型推理人工评估总结前言这是使用知乎评论进行模型微调

归一码字·2025-03-21 04:36

【Python】测试数据生成工具 --- Faker

Faker的应用不仅限于测试，它还广泛应用于数据分析、机器学习训练集的准备以及任何需要大量样本数据的场景。Faker安装前提：已安装python、pip安装命令如下：pipinst

·2025-03-19 11:00

麦萌短剧技术解构《我跑江湖那些年》：从“仇恨驱动型算法”到“多方安全计算的自我救赎”

1.初始训练集：暴力采样与特征空间坍缩慕青青（Agent_M）的成长环境可视为一个高偏差训练集：数据污染事件：村主任（Node_V）通过恶意共识算法（如嫉妒驱动的PoW机制），煽动村民（Sub_Nodes

短剧萌·2025-03-18 08:45

pytorch的使用：卷积神经网络模块

1.读取数据分别构建训练集和测试集（验证集）DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes

樱花的浪漫·2025-03-18 00:11

训练数据重复采样，让正负样本比例1：1

确保训练集数量相同：通过resample函数，你可以确保正训练集和负训练集的数量相同，即使其中一个集的数量小于另一个集的数量。如果n_train_num小于max_train_num，res

kimi-222·2025-03-17 14:24

过拟合：机器学习中的“死记硬背”陷阱

通俗来说，模型像一个“死记硬背的学生”，记住了训练集中

彩旗工作室·2025-03-17 05:44

Matlab多种算法解决未来杯B的多分类问题

1.读取数据首先，我们从Excel文件中读取训练集和测试集：2.训练集划分我们将80%的数据用于训练，20%用于验证。3.训练多个模型我们选取8种常见分类模型，并存储预测结果。

Subject.625Ruben·2025-03-16 06:05

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都

bug菌¹·2025-03-16 01:26

神经网络机器学习中说的过拟合是什么意思

过拟合的表现训练误差很低，但测试误差很高：模型在训练集上的准确率非常高，但在测试集上的准确率却显著下降。模型过于复杂：模型学习了训练数据中的噪声或不相关

yuanpan·2025-03-13 10:46

【模型调优的深入分析与Python实践】

其核心目标是在以下两者间找到平衡：泛化能力∝1过拟合风险\text{泛化能力}\propto\frac{1}{\text{过拟合风险}}泛化能力∝过拟合风险1二、调优注意事项1.数据层面确保训练集/验证集

蝉叫醒了夏天·2025-03-12 15:30

Bert的使用

dataloaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Datasetfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#给X,Y和分割比例，分割出来一个训练集和验证机的

巨鹿..·2025-03-12 00:31

python系列【仅供参考】：python3 生成pdf 中文乱码问题处理

python3生成pdf中文乱码问题处理python3生成pdf中文乱码问题处理1.首先上代码：2.乱码原因：3.安装字体库4.找一台安装了中文字体的服务器python3生成pdf中文乱码问题处理1.首先上代码

坦笑&&life·2025-03-10 15:15

论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware

具体来说，当智能体（agent）在测试时遇到训练集中未见过的情况时，可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积，导致智能体进入未知状态，最终

寻丶幽风·2025-03-10 09:09

【神经网络】python实现神经网络（一）——数据集获取

二.测试训练数据集的获取首先我们需要通过官网获取到手写数字识别数据集，数据集一共分为四个部分，分别是训练集的图片（六万张）、训练集的标签、测试集的图片

师兄师兄怎么办·2025-03-09 03:06

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点1转换器与预估器实例化转换器fit_transform转换实例化预估器fit将训练集的特征值和目标值传进来fit运行完后，已经把这个模型训练出来了

qq_43625764·2025-03-09 01:05

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器

程序员羊羊·2025-03-07 12:03

mac OS matplotlib missing from font(s) DejaVu Sans

如下：出现这个问题的原因是：matplotlib使用的字体列表中默认没有中文字体。

风轻扬777·2025-03-07 03:02

Spyder “Glyph 24066 missing from current font.“报错问题

错误问题，经查阅资料综合网上给出的解决方案，总结如下：问题原因：matplotlib自带的字体库不支持中文第一步：下载中文字体包常用的中文字体为：SimHei给出一下链接可选择：https://github.com

fightingtingting·2025-03-07 03:28

python爬虫之解决Matplotlib出现中文乱码、交互框架警告问题（UserWarning: Glyph XXXX missing from current font.）

二、问题描述1.中文字体乱码2.Matplotlib后端警告三、问题原因分析1.中文字体问题：2.后端交互框架问题：四、解决方案1.解决中文字体乱码方法1：在代码中指定SimHei（黑体）字体方法2：在系统中安装中文字体

南沐成辰^·2025-03-07 03:27

HHO优化SVM混合核(高斯核和Sigmoid核）回归预测

训练集-平均绝对误差（MAE）：0.54544训练集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.0011634训练集-均方根误差（RMSE）：0.66571训练集-决定系数（R）：0.95297测试集-平均绝对误差

WSY算法爱好者·2025-03-06 23:27

Qt中txt文件输出为PDF格式

main.cppPdfReportGeneratorpdfReportGenerator;//加载中文字体if(QFontDatabase::addApplicationFont(":/new/prefix1

T风呤·2025-03-05 23:06

kNN算法：对红酒数据进行分类

train_feature,train_label,test_feature):'''使用KNeighborsClassifier对test_feature进行分类:paramtrain_feature:训练集数据

阿拉保·2025-03-05 20:07

【Address Overfitting】解决过拟合的三种方法

它指的是模型在训练集上表现优秀，但在测试集或新数据上表现较差，无法很好地泛化。过拟合通常源于模型过于复杂或数据不足。本文将详细介绍解

HP-Succinum·2025-03-04 05:24

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。然后，对数据进行归一化处理并转置以适应模型的要求。

qq924711725·2025-03-01 20:22

大模型最新面试题系列：深度学习基础（二）

当模型容量较低时，模型可能无法学习到数据中的复杂模式，导致欠拟合，即在训练集和测试集上的表现都较差。随着模型容量的增加，模型能够学习到更复杂的模式，在训练集上的表现

人肉推土机·2025-02-27 15:08

KNN 算法优化实战分享

其核心原理是：对于一个待预测样本，计算其与训练集中所有样本的距离，选取距离最近的K个样本，根据这K个样本的标签进行投票（分类）或均值计算（回归），从而得到待预测样本的标签。

轻口味·2025-02-27 09:55

Typora的Github主题美化

关于「中文网字计划」「中文网字计划」是一个致力于优化中文字体在互联网中应用的开源项目，通过WebFont技术为开发者提供便捷、免费的中文字体解决方案。其核心特点包括

Huazzi_·2025-02-26 21:20

Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-acc曲线与loss曲线

目录摘要一、acc曲线与loss曲线二、完整代码摘要loss/loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程一、acc曲线与loss曲线history=model.fit(训练集数据,训练集标签

诗雨时·2025-02-25 23:15

第三讲-神经网络八股

一、搭建神经网络六部法tf.keras搭建神经网络六部法1、import相关模块 2、train,test #训练集、测试集3、model=tf.keras.models.Sequential #逐层搭建网络结构

loveysuxin·2025-02-25 22:38

【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch

文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测：predict.pyU-Net

胖墩会武术·2025-02-25 21:04

机器学习02

HoldOutHoldOutCross-validation（Train-TestSplit）优点1.简单高效操作简便：这种方法的实现非常直接，只需要将原始数据集按照一定比例（常见的如70:30、80:20等）随机划分为训练集和测试集

天行者@·2025-02-25 20:53

高压输电线故障检测数据集 YOLO 格式

数据划分：训练集（1794张）、验证集（77张

幽络源小助理·2025-02-25 12:27

垂类大模型微调（二）：使用LLaMA-Factory

上一篇博文和大家一起安装了LLaMA-Factory工具，并下载了大模型在上面进行了简单的加载和推理，今天尝试通过LoRa技术对大模型进行微调；一、训练集准备1.1介绍训练集结构这里演示对Qwen2.5

CITY_OF_MO_GY·2025-02-24 07:00

MATLAB之相似性度量的二分类实验

实验内容将MIT室内场景数据库中卧室、浴室作为正负样本，利用留出法完成训练集与测试集的划分（比例1：2），并使用测量夹角余弦的方式进行二分类（0为负，1为正），最后给出分类错误率和准确率，并绘制ROC曲线

TU不秃头·2025-02-22 05:44

吐血整理！过拟合抑制策略调整方法大揭秘，让模型性能飙升

过拟合抑制策略调整方法大揭秘，让模型性能飙升引言你是否遇到过模型在训练集上表现完美，可一到测试集就“原形毕露”的糟心情况？为啥模型训练得好好的，实际应用时却差强人意呢？这其实就是过拟合在捣乱！

盼达思文体科创·2025-02-20 01:56

吸烟YOLO数据集，COCO格式

抽烟吸烟数据集,标签txt，图像已经分好了测试集，验证集，训练集1️⃣可以直接导入YOLO进行训练，没有细分类，里面有的类，闲鱼9.9解君愁，明人不说暗话闲鱼搜索莓格米米私聊

鳄鱼的眼药水·2025-02-19 15:59

OpenGL ES 文字渲染进阶--渲染中文字体

渲染中文字体利用Canvas绘制中文字体和绘制其他字体在操作方式上没有区别，但是使用FreeType绘制中文字体，在编码方式、加载方式以及字体属性上面会有一些坑要踩，这里本人已经踩过，将在本

字节流动·2025-02-16 07:53

【YOLO】常用脚本

目录VOC转YOLO划分训练集、测试集与验证集VOC转YOLOimportosimportxml.etree.ElementTreeasETdefconvert(size,box):dw=1.

我才是真正的17号·2025-02-15 14:47

利用Blackbox AI让编程更轻松

由于训练集、调教等方面的差别，不同的AI适用的工作也不尽相同。在编程辅助方面，已经有一系列比较成熟的平台，但它们一方面价格昂贵，另一方面功能比较单一。

·2025-02-14 22:03

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