中文字体训练集

【python】matplotlib画图常用功能汇总

图像尺寸和保存分辨率三、matplotlib子图相关功能创建子图：绘制子图：设置子图属性：调整布局：示例代码：四、matplotlib字体设置字体族和字体的区别字体选择和设置1.Matplotlib中的字体设置2.使用中文字体
一碗姜汤·2024-01-13 14:53

【教学类-44-02】20231226阿拉伯数字字帖的字体（二）——文鼎标楷国字体 AR StdKaiGDLB5 Md（虚线字体）

二、“田字格数字帖”文鼎标楷虚线国字（显示名字是ARStdKaiGDLB5Md）是是一款免费中文字体下载。
阿夏reasonsummer·2024-01-13 13:16

【sklearn练习】鸢尾花

importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier第二行：导入datasets数据集第三行：train_test_split的作用是将数据集随机分配训练集和测试集
cjz0422·2024-01-13 10:30

TensorRT优化部署实战项目：YOLOv5人员检测

系列文章目录第一章YOLOv5模型训练集标注、训练流程第二章YOLOv5模型转ONNX,ONNX转TensorRTEngine第三章TensorRT量化文章目录系列文章目录前言一、配置深度学习环境二、YOLOv5
小豆包的小朋友0217·2024-01-13 08:55

TensorRT量化

系列文章目录第一章YOLOv5模型训练集标注、训练流程第二章YOLOv5模型转ONNX,ONNX转TensorRTEngine第三章TensorRT量化文章目录系列文章目录前言一、量化二、量化在TensorRT
小豆包的小朋友0217·2024-01-13 08:55

YOLOv5模型转ONNX,ONNX转TensorRT Engine

系列文章目录第一章YOLOv5模型训练集标注、训练流程第二章YOLOv5模型转ONNX,ONNX转TensorRTEngine第三章TensorRT量化文章目录系列文章目录前言一、yolov5模型导出ONNX1.1
小豆包的小朋友0217·2024-01-13 08:27

机器学习_实战框架

文章目录介绍机器学习的实战框架1.定义问题2.收集数据和预处理(1).收集数据(2).数据可视化(3).数据清洗(4).特征工程(5).构建特征集和标签集(6).拆分训练集、验证集和测试集。
you_are_my_sunshine*·2024-01-13 07:44

深度学习--AutoEncoder异常值处理

整体的算法思路：1.将正常样本与异常样本切分为：训练集X，训练集Y，测试集X，测试集Y2.AutoEncoder建模：建模3.用正样本数据训练AutoEncoder：因为AutoEncoder是要想办法复现原有数据
Stitch的实习日记·2024-01-13 03:05

使用AutoDecoder自动解码器实现简单MNIST特征向量提取

如果训练集有N张图片，特征向量长度为n，神经
jedi-knight·2024-01-13 03:03

pytorch学习笔记

torchvision处理图像的pytorch官网上看数据集的包，COCO数据集目标检测、语义分割，cifar物体识别预训练好的模型这个模块是图片的处理root-位置，train-创建的true是个训练集
満湫·2024-01-12 23:18

机器学习速成课程 学习笔记9:泛化

https://www.zhihu.com/question/32246256奥卡姆剃刀定律训练集-用于训练模型的子集。测试集-用于测试模型的子集。
HBU_DAVID·2024-01-12 20:49

129基于matlab的粒子群算法、遗传算法、鲸鱼算法、改进鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机（lssvm）的gam正则化参数和sig2RBF函数的参数

输出适应度曲线，测试机和训练集准确率。程序已调通，可直接运行。129matlabLSSVM优化算法(xiaohongshu.com)
顶呱呱程序·2024-01-12 15:53

Keil MDK 中的中文字体乱码解决方法

中文字体乱码Keil中添加中文注释的时候，如果写错了想删除，一般是删一次会出现乱码的问题，特别是想在一段中文中插入一句话时，光标位置没选好的话后面的注释都会受到影响而现实乱码解决方法在MDK的edit-
heaptek·2024-01-12 12:53

神经网络中数据集的三种类别的区分：训练集、验证集、测试集

 在神经网络中，数据集通常被划分为三个主要类别：训练集（TrainingSet）、验证集（ValidationSet）、和测试集（TestSet）。这个划分的目的是为了评估和优化模型的性能。
郡执·2024-01-12 10:16

【机器学习300问】3、机器学习中有哪些数据集都有什么用？

在机器学习中，通常将数据集按照不同的功能分成三种：训练集、验证集和测试集。一、训练集（TrainingSet）作用：用来训练模型算法，模型算法根据这个集合中的样本和对应的标签来学习模型参数或权重。
小oo呆·2024-01-12 06:21

机器学习_8、支持向量机

fromsklearn.datasetsimportload_irisimportpandasaspdimportnumpyasnpiris_data=load_iris()X=iris_data.datay=iris_data.target#划分训练集与测试集
Element_南笙·2024-01-12 06:46

快速了解—机器学习、K-近邻算法及其API

相关术语机器学习模型=数据+算法数据：用于训练模型样本（sample）：一行数据特征（feature）：一列数据（必须和目标相关）标签（label）/目标（target）：要预测的值，即答案列数据集：训练集
小林打怪中·2024-01-12 06:05

快速了解——交叉验证和网格搜索 以及损失函数

一、交叉验证和网格搜索目的：调整超参数对于KNN来说，可以调整的参数包括K：邻居的个数P：距离度量方式1、交叉验证概述：训练数据划分为训练集、验证集stratify：分层划分，stratify=y保证训练集
小林打怪中·2024-01-12 06:05

LightGBM原理和调参

这样如果把整个训练数据装进内存则会限制训练集的大小，如果不装进内存，反复的
沉住气CD·2024-01-12 05:46

Midjourney和DALL·E被爆严重抄袭！钢铁侠、阿凡达等数百个作品被抄的裤衩都不剩..

要求销毁ChatGPT以及任何其他使用《纽约时报》作品而没有付费的大语言模型和训练集。
夕小瑶·2024-01-12 05:13

2021-03-04 Speech-Transformer项目参数设置2

二、LFR_m、LFR_n参数设置为了更方便调试LFR_m、LFR_n参数的设置，将训练、开发集的json做些精简：原始训练集：120098条语音精简后：9条语音原始开发集：14326条语音精简后：10
雨风SLEK·2024-01-12 01:26

关于DataLoader是否shuffle在VOC2007语义分割数据集上引发的问题

问题描述：在训练过程中，训练集和验证集实时得到的F1分数相差很大，如下图：这个问题之前从未遇到过，后来经过不断的排查，发现是因为验证集的数据加载器中shuffle设置的为False，而训练集设置的为True
木鱼未来·2024-01-11 14:32

使用python生成一个月度账单消费金额柱状图表

阿里云月度账单根据月份、消费金额（可开票）生成一个柱状图表importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportos#设置中文字体plt.rcParams[
小小的木头人·2024-01-11 13:42

使用python生成一个月度账单消费金额折线图表

消费金额（可开票）生成一个折线图表importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportosfromcalendarimportmonth_abbr#设置中文字体
小小的木头人·2024-01-11 13:42

机器学习速成课程 学习笔记10：训练集和测试集

https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/training-and-test-sets/splitting-data
HBU_DAVID·2024-01-11 12:17

马萨诸塞州道路数据集预处理

其中训练集1108张、验证集14张、测试集49张。部分数
DataAssassin·2024-01-11 11:32

ChatGLM多轮对话微调-多轮对话训练数据的自动生成（标注）

以ChatGLM为例，微调对话任务的时候，微调会导致模型的理解能力别削弱（无法理解相似语义的输入），即当输入数据prompt的分布与训练数据分布不一致时，模型不会按照训练集的response进行输出，而是使用模型原有的能力进行输出
wxl781227·2024-01-11 10:45

Autodl训练过程

随机数种子一般设置为42好像很多论文都是8:2划分训练集和测试集
pythonSuperman·2024-01-10 14:34

logistic回归成本函数

为了让模型来通过学习调整参数，要给一个m个样本的训练集。而是对一个训练样本x来说的，对于每个训练样本，使用上标i，方便引用说明、区分样本。
小小白的波妞妞·2024-01-10 12:51

Android TextView中字体加粗

在xml文件中设置字体加粗，相信大家都会了，但是对于中文字体，在xml文件中设置是不起作用的，需要在代码中设置，具体操作可见下面方法，大家有更好的方法可以多多交流啊。
雨田Android开发·2024-01-10 11:54

聚类算法k-means（无监督学习）笔记

内容简介笔记记录了聚类算法k-means的实例过程：第1部分为建模流程：先构造包含5个中心点的随机训练集数据，并画图展现样本分布情况，最后导入新数据测试；第2部分介绍了几个常用参数和调优流程；第3、4部分别为评估方法和算法存在的问题
Avasla·2024-01-10 10:23

使用pandas绘图，并保存，支持中文

importmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.font_managerimportFontPropertiesimportmatplotlib.font_managerasfm#打印可用的中文字体列表
一道微光·2024-01-10 06:58

NLP预训练方法：从BERT到ALBERT详解

1.预训练优点假设已有A训练集，先用A对网络进行预训练，在A任务上学会网络参数，然后保存以备后用，当来一个新的任务B，采取相同的网络结构，网络参数初始化的
nnnancyyy·2024-01-10 06:41

使用Pipeline和ColumnTransformer提升机器学习代码质量

1.Pipelinevs.ColumnTransformer训练模型前，需要将数据集分为训练集和测试集。每个子集都需要经过数据清洗和预处理步骤，因而会造成代码冗余。Pipeline是一
子诚之·2024-01-10 00:07

关于图像分割任务中按照比例将数据集随机划分成训练集和测试集

前言之前写了分类和检测任务划分数据集的脚本，三大任务实现了俩，基于强迫症，也实现一下图像分割的划分脚本分类划分数据：关于图像分类任务中划分数据集，并且生成分类类别的josn字典文件检测划分数据：关于目标检测中按照比例将数据集随机划分成训练集和测试集之前写了目标检测的可视化脚本
听风吹等浪起·2024-01-09 19:49

mujoco训练数据绘制

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspd######################查看环境所支持的中文字体类型######
有恒无益·2024-01-09 19:39

【sklearn练习】鸢尾花

importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier第二行：导入datasets数据集第三行：train_test_split的作用是将数据集随机分配训练集和测试集
我感觉。·2024-01-09 18:21

N-gram 分词

在处理过程中，按照训练集:测试集=9:1的比例进行随机划分。数据预
Silence_Dong·2024-01-09 16:23

机器学习的目标函数、损失函数

风险函数是损失函数的期望，关于训练集的平均损失称为经验风险：经验风险我们的目标是使得经验风险最小。一个好的模型不仅要使得经验风险最小，还要避免过度拟合，也就是要满足结构风险最小化。
毕一·2024-01-09 07:42

欠拟合与过拟合

在模型训练中，我们总是希望最终的模型在训练集上有很好的拟合即训练误差小，同时在测试集上也要有较好的拟合效果即泛化误差小，但往往不尽人意。
缘起性空、·2024-01-09 05:01

SQL必知必会(实战：数据清洗)

数据集中包括了以下字段，具体的含义如下：训练集给出了891名乘客幸存与否的结果，以及相关的乘客信息。通过训练集，我们可以对数据
羋学僧·2024-01-08 23:23

模型评估与选择

学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”，在新样本上的误差称为“泛化误差”。过拟合（overfitting）：学习器把训练样本学得太好了，很可能已经把·训练样本自身的一些特点当作了所有
c839e88a53e3·2024-01-08 21:11

对图片进行数据增强（基于pytorch）

具体而言，它通过创建和原始图像稍有不同的新图像来扩大训练集。数据增强的主要目标有以下几点：解决过拟合：过拟合是指模型在训练集上表现得过于优秀，但
草莓橙子碗·2024-01-08 19:55

Zabbix中文字体乱码

版本5.0.40文章目录一、配置中文二、中文乱码解决一、配置中文设置语言为中文查看图形，中文显示乱码二、中文乱码解决上传Windows机器C:\Windows\Fonts目录下任意字体到Zabbix机器/usr/share/zabbix/assets/fonts/备份原有字体软连接$mv/usr/share/zabbix/assets/fonts/graphfont.ttf/usr/share/z
real向往·2024-01-08 17:14

GPT(Generative Pre-Training)论文解读及源码实现(二)

gpt2的pytorch实现，参考nanoGPTnanoGPT如何使用见后面第5节1数据准备及预处理data/shakespeare/prepare.py文件源码分析1.1数据划分下载数据后90%作为训练集
晚点吧·2024-01-08 16:04

反向传播和梯度下降-1

本质上，训练是对权重集的搜索，这将使神经网络对于训练集具有最小的误差。如果我们拥有无限的计算资源，那么只需尝试各种可能的权重组合，来确定在训练期间提供最小误差的权重。
人工智能教学实践·2024-01-08 14:48

如何选择神经网络的超参数？

minibatch的大小，输出神经元的编码方式，代价函数的选择，权重初始化的方法，神经元激活函数的种类，参加训练模型数据的规模这些都是可以影响神经网络学习速度和最后分类结果，其中神经网络的学习速度主要根据训练集上代价函数下降的快慢有关
Imagination官方博客·2024-01-08 11:55

2019-01-29 大数据处理学习

学习曲线结果示例：高方差的学习算法（左图）：增加训练集的大小来提高性能高偏差的学习算法（右图）：增加
奈何qiao·2024-01-08 10:55

关于目标检测中按照比例将数据集随机划分成训练集和测试集

1.前言在做目标检测任务的时候，不少网上的数据，没有划分数据集，只是将数据和标签放在不同的文件夹下，没有划分数据集虽然代码简单，每次重新编写还是颇为麻烦，这里记录一下如下，有的数据集这样摆放：这里的py文件是划分代码，和rawDataSet放在相同目录下关于图像分类任务划分数据集：关于图像分类任务中划分数据集，并且生成分类类别的josn字典文件关于xml文件生成相应的类别json字典文件：目标检测
听风吹等浪起·2024-01-08 08:12

杂集

似然函数的本质就是衡量在某个参数下，训练集的估计和真实情况一样的概率，越大代表越相近。
司马山哥·2024-01-08 07:06
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