中文字体训练集

解决opencv在图片中添加中文字体乱码问题

解决opencv在图片中添加中文字体乱码问题需要事先安装PIL库fromPILimportImage,ImageDraw,ImageFontimportcv2defcv2_img_add_text(img
郭庆汝·2024-02-07 09:50

动手学深度学习-02打卡

模型选择验证数据集除训练集和测试集之外的数据。目的是为了从训练误差估计泛化误差。k折交叉验证把原始训练数据集分割成k个不重合的子数据集，然后做k次模型训练和验证。每一次我们使用一个子数据
一技破万法·2024-02-07 09:06

文本分类 tricks

tricks模型训练好后，分类训练集和验证集中以很高的置信度做出错误决策的样本，然后去做这些badcases的分析，如果发现错误标注有很强的规律性，则直接写一个脚本纠正（只要确保纠正后的标注正确率比纠正前明显高就行
想努力的人·2024-02-07 08:36

wide&deep试验

背景：通过人口调查数据来判断收入情况，分类问题主要流程：1.下载数据2.定义训练集input_fninput_fn作用：通过管道将dataset传输到Estimator中。
rwj_pku·2024-02-06 22:37

Standardscaler标准化

#coding=utf-8#统计训练集的mean和std信息fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerimportnumpyasnpdeftest_algorithm
肖肖学代码·2024-02-06 22:35

机器学习之决策树（二）

我想就是将训练集完全分开，然而将训练集完全分开，就会使模型复杂度迅速上升，从而出现过拟合的现象。
Vophan·2024-02-06 16:15

基于YoloV5的智能零售柜商品识别

数据集分为训练集，验证集，测试集，数据集分割首先从数据集
乔不思-·2024-02-06 11:20

目标检测：3采用YOLOv8 API训练自己的模型

3使用YOLOv8训练模型4.验证训练集5.测试训练集6.测验其他图片7其他问题参考：1.YOLOv8的新特性Ultralytics为YOLO模型发布了一个全新的存储库。
proing·2024-02-06 07:38

基于深度学习算法的轴承故障自主分类

，结合轴承的3种直径（直径1,直径2,直径3），轴承的工作状态有10类：表1轴承故障类别外圈故障内圈故障滚珠故障正常直径11230直径2456直径3789实验包含以下两个文件：1.train.csv，训练集数据
deleteeee·2024-02-06 06:08

css核心属性

、字体类属性1.字体类型语法：font-family:字体1,字体2,字体3;eg:body{font-family:"微软雅黑";}注：font-family可以设置多个字体，多个字体之间用逗号分隔中文字体要加双引号
jiaiqi·2024-02-06 04:17

RF和Feature Importance函数

RF原理随机森林中每颗树的生成：1）如果训练集大小为N，对于每棵树而言，随机且有放回地从训练集中的抽取N个训练样本（这种采样方式称为bootstrapsample方法），作为该树的训练集；2）如果每个样本的特征维度为
yz_wang·2024-02-06 01:43

利用sklearn工具中的train_test_split快速划分实例分割数据集

目录1.导入相关的包2.文件夹路径3.获取所有文件的路径列表4.划分数据集为训练集和测试集最终保存测试集5.将进一步上面得到的训练集划分为训练集和验证集，保存训练集和验证集6.将以上的结果保存。
我爱派生·2024-02-06 01:17

Python3 | UserWarning: findfont: Font family [‘SimHei‘] not found. Falling back to DejaVu Sans.

该错误表现为Matplotlib不能显示中文，因为Matplitlib默认情况下是不支持中文字体，需要提供SimHei.ttf文件。
嵌入式逍遥·2024-02-05 18:37

chatgpt赋能python：Python中SimHei字体的使用及其优势

SimHei字体是一种常用的中文字体，其宽度与英文字母相似，因此在计算机中排版中文字符时非常方便。同时，SimHei字
axuhsssssco·2024-02-05 18:37

协同过滤算法（Collaborative Filtering）

k-NN算法每一次都在训练集去寻找与目标样本最接近的k个实例，然后根据这k个实例的分类结果来产生目标样本的预测结
城市中迷途小书童·2024-02-05 10:30

TensorFlow 基础学习 - 4 (重点是调参)

简而言之：训练集就是用来告诉神经网络模型"这就是马的样子"、"这就是
叉叉敌·2024-02-05 10:19

机器学习本科课程 实验1 线性模型

3.1一元线性回归3.2多元线性回归3.3对数几率回归，线性判别分析（二选一）3.4类别不均衡3.1一元线性回归——Kaggle房价预测使用Kaggle房价预测数据集：打乱数据顺序，取前70%的数据作为训练集
11egativ1ty·2024-02-05 08:38

自然语言开发AI应用,利用云雀大模型打造自己的专属AI机器人

大模型通常指那些参数量庞大、层数深、拥有巨大的计算能力和数据训练集的模型。但不能不承认的是，普通人使用大模型还是有一定门槛的，首先大模型通常需要大量的计算资源才能进行训练和推理。
快乐非自愿·2024-02-05 06:26

两分钟克隆你的声音，支持替换电影和视频里面的声音，免费使用支持docker一键部署，集成工具包括声音伴奏分离、自动训练集分割、中文自动语音识别(ASR)和文本标注

两分钟克隆你的声音，支持替换电影和视频里面的声音，免费使用支持docker一键部署，集成工具包括声音伴奏分离、自动训练集分割、中文自动语音识别(ASR)和文本标注。
代码讲故事·2024-02-05 06:13

KNN 及其扩展

算法流程如下：首先将传进来的参数进行归一化（即除以他们的max-min,将数值转化为0~1之间）然后将测试数集进行拆分，拆分为一部分为训练集，一部分为测试集然后对测试集中每个用例进行全局的计算，即测试集中
AresAnt·2024-02-04 20:34

吴恩达：改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化(Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularizatio)

@[toc]1.1训练、开发、测试集trainset训练集Devset验证集testset测试集小规模数据：训练集：其他=7:3大数据时代（超百万数据）：训练集占80%或者90%以上验证集和测试集来自同一分布如果只有训练集和验证集
Cache_wood·2024-02-04 10:48

python 查找两列不同的值、相同的值（dataframe数据探索）

在做数据挖掘时，查看训练集、测试集数据的情况时，有时需要查看两者之间不同的值和相同的值。
蓝翔厨师长·2024-02-04 09:56

湍流喷雾中的亚网格条件混合统计建模：一种机器学习方法-POF-Yao2020a

由气相直接数值模拟(CP-DNS)得到的结果提取的统计数据作为神经网络的训练集，并将得到的智能体作为预测喷雾燃烧条件标量耗散率的大涡模拟下的亚格子模型。
charryzzz·2024-02-03 17:38

基于决策树模型和支持向量机模型的手写数字识别

把数据分成训练数据集和测试数据集4、训练SVM模型5、训练决策树模型6、对所使用的模型进行评估7、对手写数字图像进行预测本项目实现了第一个功能：可以通过导入库和数据集、通过对数据集的预处理、读取、可视化，将数据集划分为训练集和测试级
派大星先生c·2024-02-03 13:37

决策树知识点

Gini系数、均方差连续值处理不支持支持支持缺失值处理不支持支持支持剪枝不支持支持支持2.决策树树得构建流程（1）.首先构建根节点，将所有训练数据都放在根节点；（2）.选择一个最优特征，按照这一特征将训练集分割成子集
慢慢向前-·2024-02-03 13:05

字体 font-family

windows常见内置中文字体字体中文名字体英文名宋体SimSun(默认)微软呀嘿MicrosoftYahei微软正黑体MicrosoftJhengHei楷体KaiTi新宋体NSimSun仿宋fangsong
新新_6261·2024-02-03 10:29

1.27CNN（输入层，特征提取（卷积，最大池化），输出），损失函数（KL散度，交叉熵推导），熵（物理、信息熵推导），点积矩阵运算（CPU,GPU,NPU）

CNN损失函数KL散度，交叉熵B部分是训练集的真实实际值，是常数，C部分是训练结果，目的是要让这个损失最小化，与模型参数紧密相关，取出C（带负号），C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间，N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是
CQU_JIAKE·2024-02-03 07:23

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging贝叶斯通过训练集得到先验以及条件分布
ixtgtg·2024-02-03 07:51

网络流数据集处理（深度学习数据处理基础）

（数据预处理）然后将这些文件处理成目标文件格式再分割成训练集和测试集。每次运行只会处理一个文件夹。运行train.py导入训练集训练模型，训练完之后进行保存模型参数。
Yorelee.·2024-02-03 06:58

Unity生成webGL text 文本坑！

解决方式1：C:\Windows\Fonts到电脑自带的字体库中找一个中文字体库拖到unity中2：设置Text的font属性为拖入的中文字体库
一种时光·2024-02-03 05:33

【根据loss曲线看模型微调效果】如何使用loss曲线诊断机器学习模型性能

通常数据集会被划分成三部分，训练集（trainingdataset）、验证集（validationdataset）、测试集（testdataset）。
子非Yu@Itfuture·2024-02-02 19:11

深度学习优化器

2、常见优化器2.1.批量梯度下降法BGD(BatchGradientDescent)2.1.1、BGD表示BGD采用整个训练集的数据来计算costfunction对参数的梯度：假设要学习训练的模型参数为
Maann·2024-02-02 09:42

机器学习系列4-特征工程

hl=zh-cn本文作为学习记录自己归纳整理的思维导图这里写目录标题机器学习系列4-特征工程一级目录二级目录三级目录1.数据集划分1.1将数据集划分为训练集和测试集1
喜乐00·2024-02-02 07:36

Python机器学习：一文讲透机器学习中的验证集法

验证集法又被称为“留出法”，基本思路是将样本数据集划分为两个互斥的集合：训练集和测试集。其中训练集占比一般为2/3~4/5，常用70%；测试集占比一般为1/5~1/3，常用30%。
数据科学作家·2024-02-02 06:00

CentOS7安装中文字体

CentOS7中安装字体，解决运行时中文乱码问题1、下载字体安装包fontconfig-2.13.0-4.3.el7.x86_64.rpmttmkfdir-3.0.9-42.el7.x86_64.rpm2、服务器新建路径/usr/share/fontconfig/myfonts3、将C://Windows/Fonts下需要的字体上传到/usr/share/fontconfig/myfonts4、给
去看日出·2024-02-02 03:31

centos6和centos7无网络环境下安装fontconfig，配置中文字体

以centos6为例1、查看系统版本cat/etc/redhat-release2、访问https://vault.centos.org下载相关rpm包找到对应系统版本3、下载相应的rpm包上传到服务器dejavu-fonts-common-2.33-1.el6.noarch.rpmdejavu-sans-fonts-2.33-1.el6.noarch.rpmfontconfig-2.8.0-5.
alvenhhh·2024-02-02 03:59

聚类(Clustering)理论

在一个典型的监督学习中我们有一个有标签的训练集，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，我们有一系列标签并且我们需要据此拟合一个假设
时间邮递员·2024-02-01 13:14

对齐大型语言模型与人类偏好：通过表示工程实现

为了解决RL方法带来的上述挑战，提出了几种计算上轻量级的替代方案，在这些替代方案中，两个突出的范例包括对比学习和Hindsight指令重新标记（HIR），然而，无奖励微调容易受到训练集中包含的偏好注释响应对的嘈杂数据或不正确标签的影响
Ly大可爱·2024-02-01 11:53

协同过滤算法（Collaborative Filtering）

k-NN算法每一次都在训练集去寻找与目标样本最接近的k个实例，然后根据这k个实例的分类结果来产生目标样本的预测结
大雄的学习人生·2024-02-01 10:02

centos 7 java fonts_centos7 安装字体库

报表中发现有中文乱码和中文字体不整齐(重叠)的情况，首先考虑的就是操作系统是否有中文字体，在CentOS7中发现输入命令查看字体列表是提示命令无效：如上图可以看出，不仅没有中文字体，连字体库都没有，那么接下来就记录一下在
weixin_39671964·2024-02-01 06:58

CentOS gui 图形界面显示文字乱码

远程显示CentOS的图形化程序文字乱码：二、解决方法安装中文语言包：yuminstallkde-l10n-Chinese注：网上有些文章会推荐安装fonts-chinese-3.02-12.el5.rpm中文字体包
cuijiecheng2018·2024-02-01 06:45

吴恩达 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

第一步理解数据划分对于一个需要解决的问题的样本数据，在建立模型的过程中，数据会被划分为以下几个部分：训练集（trainset）：用训练集对算法或模型进行训练过程；验证集（developmentset）：
西部小笼包·2024-01-31 23:33

Fisher线性判别分析

该方法思想比较简单：给定训练集样例，设法将样例投影到一维的直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近和密集，异类投影点尽可能远离。
Sanchez·J·2024-01-31 18:39

PyTorch学习笔记1

importtorch#batch_size,input_dimension,hidden_dimension,output_dimensionN,D_in,H,D_out=64,1000,100,10#模拟一个训练集
zt_d918·2024-01-30 23:45

跑模型GPU加速没搞定？没关系，只要你量不太大，试试CPU加速也不错！

我的训练集其实并不大，最原始的代码是用tensorflow==
Mike_Leigh·2024-01-30 14:25

决策树——id3算法的python代码实现

使用python语言实现了决策树算法——id3算法，废话不多说，直接贴代码importmathtrain={#定义训练集1:{'outlook':'sunny','temp':'hot','hum':'
上九天捉鳖下五洋揽月·2024-01-30 14:22

ID3算法 决策树学习 Python实现

算法流程输入：约束决策树生长参数（最大深度，节点最小样本数，可选），训练集（特征值离散或连续，标签离散）。输出：决策树。
Foliciatarier·2024-01-30 14:18

在群晖里部署onlyoffice文档服务器，中文字体+中文字号+https访问，这下完美了！

先来看看效果使用自己申请的证书，用https访问。删除用不到的字体，安装自己需要的字体。改成中文字号，直观美观。方法：一、设置https方式访问1、获取ssl证书获取证书有两种方法，一种是用官方教程可以获得自签名证书，但是通过域名访问时，会提示不安全，有时会直接无法访问。另一种是自己购买证书。（有免费的证书可以购买）我使用的是自己购买的免费证书。2、安装ssl证书在data文件夹下新建certs文
perfect_view·2024-01-30 13:49

TextCNN的复现

pyroch的基本训练过程：加载训练集–
零戚·2024-01-30 09:47

LSTM进行情感分析

pyroch的基本训练过程：加载训练集–构建模型–模型训练–模型评价首先，是要对数据集进行加载，在对数据集
零戚·2024-01-30 09:12
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