中文字体训练集第14页

【项目实训】实验八数据处理

注意，训练集和测试集中都有

森哥0708·2023-11-22 08:05

78基于matlab的BiLSTM分类算法，输出迭代曲线，测试集和训练集分类结果和混淆矩阵

基于matlab的BiLSTM分类算法，输出迭代曲线，测试集和训练集分类结果和混淆矩阵，程序有详细注释，数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。

顶呱呱程序·2023-11-22 08:32

Python Tensorflow2.6 Failed precondition: Python interpreter state is not initialized. The process

[[{{nodePyFunc}}]]训练集分类模式为categoricaltrain_genera

百口可乐__·2023-11-22 06:32

机器学习 part

从一般到特殊的“特化”过程，即从基础原理推演吃u具体状况假设空间：色泽、根蒂、敲声分别有3、2、2种取值，则假设空间规模为4×3×3+1=37版本空间：现实问题中常面临很大的假设空间，但可能有多个假设与训练集一致

槿__·2023-11-22 03:13

【机器学习】001_监督学习与非监督学习

一、定义与区别监督学习（Supervisedlearning）：提供带有正确结果的训练集，基于训练集，算法将归纳（generalization）出“如何正确的响应所有可能的输入”，也就是对测试集有一个明确的输出

Cyan.__·2023-11-22 02:07

机器学习-3 线性模型多分类学习

而“对”指的是从训练集中划

yzw哒哒哒·2023-11-22 01:21

设置 Linux-kali 语言为中文

一、打开终端，切换为root用户使用命令：sudosuroot二、更新源使用命令：apt-getupdate三、安装中文字体使用命令：aptinstallttf-wqy-zenhei四、打开设置使用命令

ZS_zsx·2023-11-21 22:49

机器学习基础(三): 模型评估与选择 - 方差与偏差

偏差-方差分解工具(bias-variancedecomposition)是解释模型泛化能力的重要工具符号定义:测试样本:训练集:基于训练集得到的模型对测试集的预测结果：样本

阿瑟_TJRS·2023-11-21 21:16

【机器学习】交叉验证 Cross-validation

CrossValidation)方法思想简介以下简称交叉验证(CrossValidation)为CV.CV是用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集

TwcatL_tree·2023-11-21 14:42

Pytorch完整的模型训练套路

将数据集分为训练集和测试集，并进行必要的预处理，如归一化、数据增强等。模型创建步骤创建机器学习模型，可以是深度神经网络、传统机器学习模型或其它模型类型。定义模型架构，包括输入层、隐藏层和输出层的结构

北山啦·2023-11-21 13:17

基于ResNet框架的CNN

数据准备DATA_URL='http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz'一、训练集和验证集的划分#spile_data.pyimportosfromshutilimportcopyimportrandomdefmkfile

芒果很芒~·2023-11-21 11:49

浅尝OpenCV-Python人脸检测

文章目录1.Cascade分类器1.1加载haar_face面部识别参数1.2detectMultiScale()函数1.3识别加框2.Face-Recognition2.1创建训练集2.2保存参数2.3

Miracle Fan·2023-11-21 10:07

测试和验证有什么区别，怎么划分测试集和验证集

划分方式：通常从训练集中划分出一部分数据，不参与模型的训练，而是在训练过程中用于评估模型的性能。使用方法：模型在验证集上进行训练，并通过验证集上的性能来选择合适的超参数或者进行模型的选择。测试集（T

温柔的行子·2023-11-21 10:19

李沐动手学深度学习第四章-4.5权重衰减（正则化）

为了使过拟合的效果更加明显，我们可以将问题的维数增加到d=200，并使用一个只包含20个样本的小训练集。n_train,n_test,nu

nousefully·2023-11-21 04:09

python分类分析模型_机器学习中最常见的四种分类模型

作者：JasonBrownlee翻译：候博学前言机器学习是一个从训练集中学习出算法的研究领域。分类是一项需要使用机器学习算法的任务，该算法学习如何为数据集分配类别标签。

summer_ccs·2023-11-21 00:31

Platformio ESP32：安装第三方u8g2中文字体库以实现在oled上的全部中文文字显示输出

今天在玩esp32的时候发现，如果我想在oled上显示中文，会有一些字无法显示出来，估计是官方的u8g2chinese编码库不完全。但是在网上找文章找了好久都没有找到解决方法。最后自己摸出来了，放在这里希望能帮助大家解决这个问题。1.下载第三方esp32wqy字库下载地址：https://github.com/larryli/u8g2_wqy；2.对wqy字库进行配置解压字库，并放到相应位置。我这

barryblueice·2023-11-20 20:14

linux系统安装windows 环境中文字体

Windows\Fonts将fonts目录复制到linux环境的/usr/share/fonts/路径下具体路径自定义2.执行sudofc-cache-fv刷新linux系统缓存3.如果你需要确认新的中文字体库是否已经安装

鱼の泪·2023-11-20 19:07

常见机器学习算法简述

kNN(k近邻)：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本。在分类中，通过投票法选择这k个样本中出现最多的类别作为预测结果。

zerowl·2023-11-20 17:08

深度学习_12_softmax_图片识别优化版代码

因为图片识别很多代码都包装在d2l库里了，直接调用就行了完整代码：importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l"获取训练集&获取检测集"batch_size

Narnat·2023-11-20 14:47

python 留一交叉验证

基本原理K折交叉验证简单来说，K折交叉验证就是：把数据集划分成K份，取出其中一份作为测试集，另外的K-1份作为训练集。通过训练集得到回归方程，再把测试集带入该回归方程，得到预测值。

Dragon水魅·2023-11-20 13:25

BatchNormalization:解决神经网络中的内部协变量偏移问题

在机器学习领域存在“协变量偏移”问题，问题的前提是我们划分数据集的时候，训练集和测试集往往假设是独立同分布（i.i.d）的，这种独立同分布更有利于我们在训练数据中挖掘到的先验可以更好的应用在测试集上。

cvyoutian·2023-11-20 13:54

Java实现HTML代码生成PDF文档

blog.csdn.net/zdtwyjp/archive/2010/07/27/5769353.aspx1、IText实现html2pdf，速度快，纠错能力差，支持中文（要求HTML使用unicode编码），但中支持一种中文字体

修炼到救赎·2023-11-20 11:05

深入理解【正则化的L1-lasso回归和L2-岭回归】以及相关代码复现

正则化--L1-lasso回归和L2-岭回归1-过拟合欠拟合模型选择2-正则L1与L23-L2正则代码复现3-1底层逻辑实现3-2简洁实现1-过拟合欠拟合模型选择1-1欠拟合：在训练集和测试集上都不能很好的拟合数据

Elvis_hui·2023-11-20 10:12

HIT 模式识别手写汉字分类 Python实现

训练集数据TrainSamples-400.csv，含100个不同汉字，每个汉字400个实例，每个实例均为64*64的二值图像；训练集标注TrainSamples-400.csv，为40000个0到99

Foliciatarier·2023-11-20 09:43

74基于matlab的PSO-ELM的多输入，单输出结果预测，输出训练集和测试机预测结果及误差。

基于matlab的PSO-ELM的多输入，单输出结果预测，输出训练集和测试机预测结果及误差，适应度值。数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。

顶呱呱程序·2023-11-20 05:19

2019-08-26工作进展

上周五工作：使用品类关键词来进行dssm网络负样本的采样，在新的训练集上进行dssm网络的训练，inference效果：acc:0.699auc:0.703precision:0.941；对文章GatedAttentive-AutoencoderforContent-AwareRecommendation

Songger·2023-11-20 01:10

深度学习：欠拟合与过拟合

1定义1.1模型欠拟合AI模型的欠拟合（Underfitting）发生在模型未能充分学习训练数据中的模式和结构时，导致它在训练集和验证集上都表现不佳。

智慧医疗探索者·2023-11-19 23:01

损失函数（Loss Function）与代价函数（Cost Function）、目标函数（Objective Function）区别

代价函数定义在整个训练集上，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。目标函数定义为最终需要优化的函数，等于经验风险+结构风险（也就是CostFunction+正则化项）。

阿波拉·2023-11-19 19:54

深度学习_Softmax从零开始

frommxnetimportgluonfrommxnetimportndfrommxnet.gluonimportdataasgdata,lossasglossimportd2lzhasd2lfrommxnetimportautogradasag导入数据#下载训练集和下载测试集

VictorHong·2023-11-19 18:36

submap 使用说明

input要求Inputdatasetsshouldhavecommonidentifiers.Theintersectionofthesedatasetsisautomaticallyextracted.训练集测试集数据表达矩阵要求

hx2024·2023-11-19 15:16

【机器学习12】集成学习

为了让基分类器之间互相独立，将训练集分为若干子集（当训练样本

懒羊羊-申博版·2023-11-19 15:12

YOLO目标检测——无人机检测数据集下载分享【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】

其他：附赠YOLO环境部署、训练案例教程和数据集划分脚本，可以根据需求自行划分训练集、验证集、测试集。数据集点击下载

YOLO数据集工作室·2023-11-19 14:54

数据分析三、pandas库分组聚合与数据可视化

二、数据可视化2.1绘制单条折线图：s.plot()2.1.1为matplotlib库添加中文字体2.1.2绘图

随风的博客·2023-11-19 12:35

Ubuntu 20.04二进制安装zabbix6.0集群

mysql-server8.0或maridb二选一)1、安装mysql-server8.02、安装mariadb10.5创建zabbix库和用户添加zabbix仓库安装Zabbixserver，Web前端，agent安装中文字体创建数初始据库修改

weixin_46706540·2023-11-19 11:15

数据预处理包括哪些内容python_常见的数据预处理--python篇

本文简单介绍python中一些常见的数据预处理，包括数据加载、缺失值处理、异常值处理、描述性变量转换为数值型、训练集测试集划分、数据规范化。

weixin_39606575·2023-11-19 09:54

BN层（Batch Normalization）+LN层（Layer Normalization）高频面试题集合

BN训练时为什么不用整个训练集的均值和方差？

WZZZ0725·2023-11-19 05:12

034、test

leaves1.下载处理数据从官网下载数据集：ClassifyLeaves|Kaggle解压后有一个图片集，一个提交示例，一个测试集，一个训练集。

Here we are——wxl·2023-11-19 00:25

Qt 设置全局字体

代码main.cppQApplicationa(argc,argv);QFontf("黑体",12);a.setFont(f);Qt支持字体查看系统支持的字体Qt支持的中文字体的名称“ArialUnicodeMS

我是唐·2023-11-18 18:25

机器学习第7天：逻辑回归

文章目录介绍概率计算逻辑回归的损失函数单个实例的成本函数整个训练集的成本函数鸢尾花数据集上的逻辑回归Softmax回归Softmax回归数学公式Softmax回归损失函数调用代码参数说明结语介绍作用：使用回归算法进行分类任务思想

Nowl·2023-11-18 17:41

【报错】overleaf不能成功编译中文（在线latex）

参考资料：《overleaf编辑latex使用中文字体的方法》《[Overleaf]选择LaTeX编译器》overleaf的在线排版功能，好用不用多说。

panbaoran913·2023-11-17 14:03

Unity3d 导入中文字体转TMPtext asset

外部字体放入unity仓库以后呢，需要把这个字体转成用立体的字体文件才可以被使用！要想转换的话呢先放入仓库对字体点右键上面有一个Create创建里面有一个TEXTAsset，创建好就可以使用了

青子leosq·2023-11-17 13:38

什么是zero-shot, one-shot和few-shot Learning

Zero-shotlearning--零样本学习任务定义：利用训练集数据训练模型，使得模型能够对测试集的对象进行分类，但是训练集类别和测试集类别之间没有交集；期间需要借助类别的描述，来建立训练集和测试集之间的联系

nocol.·2023-11-17 12:19

通过20天预测7天

训练集和测试集如何划分，我如何知道期望和实际的对比。当你希望通过过去20天的数据来预测未来7天时，你需要进行以下步骤：1.

圈圈圈小明·2023-11-17 07:58

2021-03-07 大数据课程笔记 day46

Hive中的用户app历史下载表与app浏览信息表按照设备id进行关联，然后将关联数据使用python文件进行处理，将数据预处理为label和feature两列的临时数据，后期经过处理转换成逻辑回归模型的训练集

Rich Dad·2023-11-17 07:21

用朴素贝叶斯实现垃圾邮箱分类实验报告

使用朴素贝叶斯模型对垃圾邮件分类3.会把文本内容变成向量4.会用评价朴素贝叶斯模型的分类效果二、设备与环境JupyternotebookPython=3.9三、实验原理四、实验内容1.把给定的数据集message.csv拆分成训练集和测试集

Unicornlyy·2023-11-17 03:12

Datawhale AI夏令营第三期 - 脑PET图像分析和疾病预测挑战赛——Baseline修改及优化

Baseline优化的常见方法1.图像增强由于本次任务提供的训练集较少，正负样本各25个，共计50个训练样本，因此需对图像进行增强。以下是进行图像增强的方法首先安装并引

cs6182890·2023-11-17 03:41

机器学习--＞笔记

机器学习四类：聚类，回归，分类，降维分类1、基础结构分类属于过程深度学习端到端输入–>模型–>输出传统机器学习非端到端输入–>特征提取–>特征分类–>输出特征分类：用于分类的依据2、流程1、加载数据2、划分训练集与测试集

MichaelMinger·2023-11-16 23:26

深度学习笔记：第二周链接汇总

训练集、验证集、测试集以及偏差和方差链接正则化链接神经网络中的梯度消失、梯度爆炸、梯度的数值逼近、梯度检验链接神经网络初始化权重设置链接第一周三次作业链接链接链接链接链接链接Mini-batch梯度下降法链接

??18045080716·2023-11-16 21:11

基于opencv+tensorflow+神经网络的智能银行卡卡号识别系统——深度学习算法应用(含python、模型源码)+数据集（三）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.训练集图片处理2.测试图片处理3.模型训练及保存1）定义模型结构2）优化损失函数3）模型训练4）模型保存4.模型测试系统测试1.成功案例2.失败案例相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目基于从网络获取的多种银行卡数据集

小胡说人工智能·2023-11-16 17:04

基于opencv+tensorflow+神经网络的智能银行卡卡号识别系统——深度学习算法应用(含python、模型源码)+数据集（二）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.训练集图片处理1）数据加载2）图像处理2.测试图片处理1）图像读取2）图像处理相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目基于从网络获取的多种银行卡数据集

小胡说人工智能·2023-11-16 16:28

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