由于工作流运行的模板的不同，运行过程中可能会产生不同的新资源，如数据处理类型的工作流会产生新的数据集，AI算法类的工作流会产生新的模型，甚至超参调优类型的工作流会产生新的模型训练代码，这些新生成的资源都可以在本模块中进行保存

目录链表介绍链表的代码实现1.链表介绍在Java中，链表是一种基本的数据结构，用于按照线性方式存储数据集合。与数组不同，链表中的元素在内存中不是连续存储的，而是通过指针（或引用）连接在一起。

简单来说，领域泛化就是希望模型能够“举一反三”，不仅限于在特定数据集或特定环境下表现良好，而是能够跨越不同的环境或数据

计算基尼指数3.选择最优特征4.其余基尼指数5.构建决策树四、总结CART决策树基尼指数是CART（ClassificationAndRegressionTree）算法中用于分类任务的一种评估指标，主要用于衡量数据集的不纯度或不确定性

生成图分析的大型语言模型综述：查询、学习和应用摘要1引言2前言3图结构理解任务4图学习任务5图形推理6图表示7基于知识图谱的增强检索8基于图LLM的应用9基准数据集和评估10未来的方向11结论

目录BERT预训练NLP里的迁移学习BERTBERT动机BERT预训练NLP里的迁移学习在计算机视觉中比较流行，将ImageNet或者更大的数据集上预训练好的模型应用到其他任务中，比如小数据的预测、图片分类或者是目标检测使用预训练好的模型

WPF—数据模版绑定数据集合(listbox和panel)WPF中，可以使用ListBox或者Panel（比如StackPanel或Canvas）来展示数据集合，并使用数据模板DataTemplate来定义数据的呈现方式

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：9302张标注数量(xml文件个数)：9302标注数量(txt文件个数)：9302标注类别数：5标注类别名称：['drill','hammer','pliers

与MySQL相比，PostgreSQL在处理复杂查询和大数据集时表

在SQL中，MAX()函数是一个常用的聚合函数，用于从数据集的一列中找出最大值。本文将详细介绍MAX()函数的使用方法、场景及其在实际应用中的重要性。

三、大数据与AI的融合应用1.医疗健康：2.教育科技：3.智慧城市：4.智能制造：四、未来趋势与挑战结语一、大数据：AI的“燃料”大数据，指的是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合

它包括以下关键特性：可扩展性：可以轻松扩展以适应各种规模的数据集。事务管理：确保数据完整性，支持重试和回滚机制。监控和日志：提供了详细的执行报告和日志记录功能。

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：5029标注数量(xml

FlinkCDC是基于Flink开发的一个流式数据集成工具。所以按照FlinkCDC需要事先按照Flink。具体安装请参见《Linux安装Flink》。F

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：15047张标注数量(xml文件个数)：15047标注数量(txt文件个数)：15047标注类别数：25标注类别名称：['AircraftCarrier','AuxiliaryShips

3、测试数据集时，运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。

非线性电子振荡器和光学二次谐波生成神经算法验证|训练输入数据，物理系统变换产生输出和可微分数字模型估计损失的梯度|多模振荡对输入数据进行可控卷积|物理神经算法数学表示、可微分数学模型|MNIST和元音数据集评估算法语言内容分比

图数据库的设计哲学是将数据的结构和关系作为核心，这使得图数据库特别适合处理具有高度关联性和复杂关系的数据集。

热点分析(Getis-OrdGi*)是一种用于空间数据分析的技术，主要用于识别地理空间数据中值的聚集模式，可以帮助我们理解哪些区域存在高值或低值的聚集，这些聚集通常被称为“热点”或“冷点”，Gi*统计量为数据集中的每个要素

在YOLO系列算法中，针对不同的数据集，都需要设定特定长宽的锚点框。在网络训练阶段，模型

接下来小编来讲一下一些优化器在线性问题中的简单使用使用，torch模块中有一个叫optim的子模块，我们可以在其中找到实现不同优化算法的类SGD随机梯度下降基本概念定义：随机梯度下降（SGD）是一种梯度下降形式，对于每次前向传递，都会从总的数据集中随机选择一批数据

目录实验原理1.信息增益2.增益率3.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree

平台提供数据质量检查工具，支持数据比对、重复相似检查等，帮助用户发现数据集中的问题，并生成数据质量报告，以便进行问题数据处理。数据安全与合规性：保护数据

通过读取一张包含多个手写数字的图片，将其分割成单独的数字图像，并将其作为训练和测试数据集。

tab=readme-ov-file#训练数据集放入LODGE-main/data/finedance/https://drive.google.com/file/d/1zQvWG9I0H4U3Zrm8d_QD_ehenZvqfQfS

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：2192张标注数量(xml文件个数)：2192标注数量(txt文件个数)：2192标注类别数：2标注类别名称：['cheating','good']序号类别名称图片数框数

数组使您可以将值分组到单个变量名下，从而方便管理和操作数据集合。以下是更详细的解释：在JavaScript中，一对方括号[]表示数组。数组中的所有元素都用逗号,分隔。

DataLoaderfromtorch.utils.data.samplerimportSubsetRandomSamplerdataset=TensorDataset(torch.tensor(list(range(20))))#构造一个数据集

在Python中实现计算列表中所有数字的和的函数在编程中，处理数据集合是一个常见的任务。无论是在数据分析、科学计算还是日常编程中，计算一组数字的和都是一个基本而重要的操作。

方差的应用场景结论引言方差是统计学和数据分析中的重要概念，用于量化数据集中各个观测值与平均值之间的差异程度。理解方差有助于我们更好地分析数据，并在金融、科学研究、机器学习

《土木香》（资料来源——中国药典、中药大辞典、中华本草、全国中草药汇编）别名——青木香、藏木香、祁木香、玛奴（藏名）。药科——菊科旋覆花属植物土木香的根。产地——分布于黑龙江、吉林、辽宁等地。

《菟丝子》（资料来源——中国药典、中药大辞典、中华本草、全国中草药汇编）别名——无根草、无娘藤、菟丝实、吐丝子、黄丝、黄藤子、黄丝藤、龙须子、豆寄生。药科——旋花科植物菟丝子的成熟种子。

这个护肤品的用料和材质都是来自于大自然的，所以所有的材料都是纯天然的，真是因为是纯天然的材料，所以副作用方面基本没有，而且还有益于皮肤，环亚科技研究所广泛采用各种生物、天然植物及各种名贵中草药中功效最强最有力量

逻辑回归可以将数据集中的点划分成为两个类别。例如，我们可以将数据分成A类和B类。模型将给出特定数据点属于B类的概率，如果它低于0.5，那么就属于A类。如果高于0.5，那么该数据点属于B类。

序号项目名称下载地址1【目标检测数据集】电动车电瓶车检测数据集305张VOC+YOLO格式.zip点我下载2【分类数据集】棉花叶片病害分类数据集1709张4类别.zip点我下载3【目标检测数据集】感冒药品分类检测数据集

该系列笔记主要参考了小土堆的视频教程，传送门：P1.PyTorch环境的配置及安装（ConfigurationandInstallationofPyTorch)【PyTorch教程】_哔哩哔哩_bilibili涉及到的文件/数据集网盘

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：761标注数量(xml

序号数据集名称下载地址1远距离小目标仰拍无人机检测数据集VOC+YOLO格式10672张1类别.7z点我下载2电力工地场景下的人头检测数据集VOC+YOLO格式7035张1类别.7z点我下载3塑料纸张垃圾袋检测数据集

【1】【数据集名称】数据集VOC正版消防灭火器数据集VOC格式-5156张【数据集信息】数据集格式：PascalVOC格式(仅包含jpg图片和对应的xml)图数量(jpg文件个数xml文件个数)：5156

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集中的样本分为K个不同的类别。该算法的基本思想是通过不断迭代地更新类别的中心点，将每个样本分配给离其最近的中心点所代表的类别。

在现代企业中，数据已经成为核心资产，基于开源数据集成平台SeaTunnel，工程师如何高效地连接和管理这些数据源，直接关系到企业的竞争力和运营效率。

聚类是一种无监督学习方法，旨在将数据集中的样本划分为若干个组，使得同一组内的样本相似度最大，而不同组之间的样本相似度最小。

周报|24.8.5-24.8.11文章汇总-CSDN博客OpenCV与AI深度学习|实战|使用YoloV8实例分割识别猪的姿态（含数据集）-CSDN博客极市平台|异常检测开源数据集汇总-CSDN博客程序员学长

如何在Vue3中实现虚拟列表，使用虚拟滚动技术展示大数据集合，提高性能在现代前端开发，数据驱动的应用越来越依赖于高性能的用户界面。

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：8643张标注数量(xml文件个数)：8643标注数量(txt文件个数)：8643标注类别数：26标注类别名称：['Crankshaft','Centrifugal_body

8.2多层次模型的示例考虑一个教育数据集，其中有来自多个学校的学生成绩数据。我们的

它可以被看作是一组相互关联的数据集合，这些数据可以被高效地访问、管理和更新。以下是关于数据库的一

决策树：一种基本的分类和回归方法，通过递归地将数据集分割成不同的子集来构建树形结构。随机森林：由多个决策

C语言相关知识——文件操作1.概述什么是文件文件是保存在外存储器上（一般代指磁盘，也可以是优盘，移动硬盘）的数据集合。

文章目录前言一、读取xml文件二、获取文件路径模块三、XML转COCOJSON模块四、主程序总结附：完整代码前言在计算机视觉领域，特别是目标检测任务中，不同的数据集采用了不同的标注格式。