中文字体训练集

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

拉普拉斯平滑（Laplacian smoothing）

概念零概率问题：在计算事件的概率时，如果某个事件在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致该事件的概率结果是0。

潜心学习的渣渣·2025-02-14 22:07

Pytorch学习之路（3）

一.机器学习任务的整体流程1.数据预处理：数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换，划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据，在验证集/测试集上计算模型表现二

AAAx1anyu·2025-02-14 21:28

《深度解析：批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》

例如，若训练集中有1000个样本，那么每次迭代

·2025-02-14 09:40

flutter启动后不显示文字，中文字体不显示

Flutter3.29.0-1.0.pre.114运行报错：FailedtoloadfontRobotoathttps://fonts.gstatic.com/s/roboto/v32/KFOmCnqEu92Fr1Me4GZLCzYlKw.woff2解决：下载roboto字体，并将字体（Roboto-Regular.ttf）放入app代码下，配置默认fonts：flutter:uses-mater

tower888·2025-02-14 07:21

Laplace(拉普拉斯)平滑

平滑技术平滑技术是为了解决训练集的数据稀松问题。零概率问题，就是在计算实例的概率时，如果某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0。

郑万通·2025-02-12 20:45

Unity使用iTextSharp导出PDF-02基础结构及设置中文字体

基础结构1.创建一个Document对象2.使用PdfWriter创建PDF文档3.打开文档4.添加内容，调用文档Add方法添加内容时，内容写入到输出流中5.关闭文档usingUnityEngine;usingiTextSharp.text;usingSystem.IO;usingiTextSharp.text.pdf;usingSystem;//项目文件夹中生成一份pdfpublicclassP

心前阳光·2025-02-12 17:49

自动评估基准 | 技巧与提示

缓解措施有：测试集中加入哨兵字符串(canarystring)(如BigBench)，这是一种特殊的字符组合，使得模型创建者可以在训练集中查找，来表明该数据中是否包含评估。

·2025-02-12 01:00

深度学习-与OCR结合

整体思路结合深度学习实现OCR通常包含以下几个步骤：数据准备：收集和标注包含文本的图像数据，构建训练集和测试集。模型构建：选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）结合循环神经网络（RN

小赖同学啊·2025-02-11 22:11

【深度学习实战：kaggle自然场景的图像分类-----使用keras框架实现vgg16的迁移学习】

数据集train.csv-训练集test.csv-测试集SceneImages-图像文件夹训练

机器学习司猫白·2025-02-11 20:18

k折交叉验证（k-fold Cross-validation）

交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。

向大厂出发·2025-02-11 03:43

Kfold交叉验证心得

总体而言，k一般取10，取值依不同项目情况而定，当然一定存在k<n（训练集数据条数）。

野营者007·2025-02-11 02:41

lvgl使用中文字体

1，选择字体显示中文—百问网LVGL中文教程文档文档网页中可以下载想要的中文字体，但是有的字体格式无法转换某些中文，所以下载后需要试试2，lvgl官方转换器https://lvgl.io/tools/fontconverter

丢丢丢丢丢丢~·2025-02-06 19:39

一、TensorFlow的建模流程

划分数据集：训练集、验证集、测试集。转换为Dataset对象：利用tf.data优化数据流水线。

李建军·2025-02-05 23:10

目标检测数据集-Pascal VOC 数据集介绍

在该挑战中，这是一个监督学习的问题，训练集以带标签的图片的形式给出。介绍PascalVOC数据集：C

AI研习图书馆·2025-02-05 17:01

自定义数据集使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

数据划分：-使用train_test_split函数将生成的数据集划分为训练集和测试集，测试集占比为20%，同样通过random_state=42保证划分的一致性。SVM模型：-初始化SV

知识鱼丸·2025-02-05 01:31

python中keras_Python深度学习——keras（一）

大多数深度学习，都是将若干个简单的层给链接起来，实现渐进式的数据过滤，也就是数据蒸馏(过滤到一定程度就等同于蒸馏)首先来看一个数字识别的案例(1)读取训练集和测试集fromkeras.datasetsimportmnist

weixin_39534321·2025-02-04 04:48

python 图像特征提取_python实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类的步骤

题目描述这篇博文是数字图像处理的大作业.题目描述:给定40张不同风格的纹理图片,大小为512*512,要求将每张图片分为大小相同的9块,利用其中的5块作为训练集,剩余的4块作为测试集,构建适当的模型实现图片的分类

weixin_39969060·2025-02-03 22:28

使用 Python 的 LSTM 进行股市预测

三、下载数据3.1从Alphavantage获取数据3.1从Kaggle获取数据3.3数据探索3.4数据可视化四、将数据拆分为训练集和测试集五、数据标准化六、通过平均进行一步预测6.1标准平均值6.2指数移动平均线

无水先生·2025-02-02 14:51

深度学习基因组学+机器学习单细胞分析，当下最火热研究方向！

深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中，利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测，深度学习，可以进行预测和降维分析。

qwmb919·2025-02-02 07:25

TensorBoard可视化工具支持哪些类型的图表？

示例：例如，在训练一个图像分类模型时，记录训练集和测试集上的损失函数值。通过标量图，可以直观地看到随着训练轮次（epochs）的增加，损失函数值是如何

alankuo·2025-01-31 01:43

machine learning knn算法之使用KNN对鸢尾花数据集进行分类

通过导入必要的scikit-learn导入必要的库，加载给定的数据，划分测试集和训练集之后训练预测和评估即可具体代码如下：importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardS

知识鱼丸·2025-01-28 21:53

二、机器学习模型评估与选择

训练误差与泛化误差：学习器在训练集上误差为训练误差（经验误差），在新样本上误差为泛化误差，泛化误差越小越好。

没见过西瓜嘛·2025-01-27 15:43

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