交通标志分类数据集第42页

利用滑动窗口法来制作时序数据集

即首先把原始数据划分为train_X,train_y这两个训练数据集和test_X,tes

Stanford_sun·2024-02-13 21:57

弱监督时间动作定位的等效分类映射Equivalent Classification Mapping for Weakly Supervised Temporal Action Localization

该论文介绍了用于弱监督时间动作定位的等效分类映射（ECM）方法。它将预分类和后分类两种分类流程结合到一个统一的框架中。该方法强调等价机制，确保两个管道之间的分类分数和聚合权重一致。

六个核桃Lu·2024-02-13 21:26

附加补充（OLAP）

联机分析（OLAP）是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的一种数据动态分析模型，它允许以一种称为多维数据集的多维结构访问来自商业数据源的经过聚合和组织整理的数据。

Haohao_95·2024-02-13 20:56

梨花醉语

人的生活运行圈子，思维决定了层次分类。色不迷人，人心自迷。母猪或许在公猪眼中是大美人，公猪在母猪眼中是白马王子。见了一只母猴子，你若是一只公猴子，就觉得是美女……天地间万物，谁可终生可托！

毛小孩子·2024-02-13 20:45

本质问题的内涵及其分类

大概念与本质问题是配套出现的。珀金斯把大问题称作开放性问题。传统教学，师生提问关心的是答案，问题只是导出答案的工具和方法，那些现成的答案就是专家结论。专家思维恰恰体现在“不断的提出问题，问题引出答案，答案又会引出问题”的过程中。珀金斯。因为问题本身就是学习内容，是更为重要的学习内容。传统教学的弊端是过于快速的得到了确定的答案，没有让问题引导我们进入那个不确定的奇妙世界，也无法建构学生的专家思维，因

24da79ec989e·2024-02-13 20:41

高可用-性能测试-入门

了解性能测试的指标、分类以及工具等知识有助于我们更好地去写出性能更好的程序，另外作为开发这个角色，如果你会性能测试的话，相信也会为你的履历加分不少。

无心六神通·2024-02-13 19:25

ICLR 2024 | Mol-Instructions: 面向大模型的大规模生物分子指令数据集

发表会议：ICLR2024论文标题：Mol-Instructions:ALarge-ScaleBiomolecularInstructionDatasetforLargeLanguageModels论文链接：https://arxiv.org/pdf/2306.08018.pdf代码链接：https://github.com/zjunlp/Mol-Instructions引言在自然语言处理（NLP

奈何辰星无可奈·2024-02-13 19:23

连接想法与行动的三个问句-49

时间管理的本质是对事件的分类：首先要对事件进行收集，要清空大脑，因为大脑是CPU不是硬盘；大脑是用来思考的，不是用来记忆的；记忆是一种低级的大脑活动，不能让它占据太多大

琴儿_920e·2024-02-13 19:12

【Linux】权限

目录Linux下用户的分类root用户和普通用户之间的切换权限是什么权限如何查看，以及相关概念更改权限改变文件拥有者改变文件所属组其他问题Linux下用户的分类root：超级用户普通用户：新建的用户，adduser

lzb_kkk·2024-02-13 19:15

2019.6.30

:上海缘缀包装材料有限公司【知～学习】《六项精进》1遍，共102遍；《大学》1遍，共102遍背诵企业使命、愿景、价值观【经典名句分享】付出不亚于任何人的努力一、修身：打针吃药都不怕，很勇敢纠正驼背垃圾分类

蚂蚁_caec·2024-02-13 18:35

重学Java 14.面向对象.2.递归

明知不可为而为之——24.2.13一、递归的介绍和基本使用1.概述：方法内部自己调用自己2.分类：a、直接递归publicstaticvoidmethod(){method()}b、简介递归A(){B(

L_cl·2024-02-13 18:33

ORB-SLAM3运行自制数据集进行定位教程

目前手上有一个特定的任务，做应急救援的视觉SLAM，目前公共数据集比较少，考虑自建数据集，从网络上爬虫火灾、地震的等手机录制的视屏，应用一些现有成熟ORB-SLAM3系统到这个数据集上看效果，然后根据效果得到一些模型改进思路

极客范儿·2024-02-13 18:27

关于16型人格，你属于哪种气质？

心理学家布里格斯和迈尔斯母女将前辈卡尔·荣格的8种人格类型理论进一步拓展，并提出了迈尔斯-布里格斯性格分类法，将个体测量分为16型人格，简称MBTI（Myers-BriggsTypeIndicator）

伊斯坦布尔海峡·2024-02-13 17:30

Allure 内置特性

章节目录：一、内置特性概述二、展示环境信息三、测试结果分类四、用例步骤说明五、添加附件六、添加用例描述七、设置动态的用例标题八、报告中添加链接九、组织测试结果9.1使用与理解9.2指定运行十、划分用例级别十一

饺子泡牛奶·2024-02-13 17:20

闻香识物微观探索

本次活动对我觉得非常的有意义，我们在老师的带领下，学习到了很多关于植物的知识，比如如何去辨认植物，现在有多少种植物，如果不认识，可以使用——形色软件去识别，我们应该如何去分类植物等，我们还学习了使用显微镜观察植物

王豪m·2024-02-13 17:26

Redux入门教程（三）：react-redux使用（todolist实例）

一、组件分类React-Redux将所有组件分成两大类：UI组件（presentationalcomponent）和容器组件（containercomponent）。

变态的小水瓶·2024-02-13 17:41

java之CSV大批量数据入库

CSV数据的入库需求前期准备环境代码展示pom文件关键代码及思路多线程处理数据，否则8k万数据太慢了获取文件数据根据文件名创建相应数据库关键的SQL语句saveOrUpdateBatch方案选型在程序中对数据集进行遍历

邱可爱·2024-02-13 17:10

安居士/海滨：日常物象（组诗）

自由像伏尔加河上的纤夫一样毛毛拽紧绳索铆足劲儿往前闯这只雪白的自由主义单身狗沿途东嗅西望呼朋引伴兴奋异常它牵着我走进铁一菜市场日常物象（组诗）2.法场千里迢迢从遥远的土地上这些青椒西红柿莲藕土豆葱姜曾经在大棚里争夺水分阳光最后被采摘刨出、清理分类装箱昏昏沉沉摇摇晃晃上法场日常物象

海滨公园·2024-02-13 17:10

PyTorch深度学习实战（26）——多对象实例分割

获取并准备数据2.使用Detectron2训练实例分割模型3.对新图像进行推断小结系列链接0.前言我们已经学习了多种图像分割算法，在本节中，我们将学习如何使用Detectron2平台以及Google开放图像数据集执行多对象实例分割任务

盼小辉丶·2024-02-13 16:31

介绍一款可以对书签分类的手机浏览器

DT浏览器是一款专为手机安卓系统设计的小型、快速且安全的浏览器，其中一个显著特点是对安卓系统的各个版本具有良好的自适应性，这意味着用户无论使用的是新型还是旧型手机，都可以顺畅地使用DT浏览器。为了提高用户的使用便利性，DT浏览器的首页设置了收藏网址功能，这些网址被分为三个区域，还可以排序，便于管理。用户可以快速访问常用网站，而不必在众多的书签中搜寻，如果收藏的网址众多，还可以用收藏夹的搜索功能，查

悠然而为之·2024-02-13 16:27

介绍一款适合于程序员使用的浏览器

浏览器不同于普通意义上的浏览器，DT的含义就是数据资料的意思，更专注于资料的收集和管理，是一款资料管理类的浏览器，也是一款面向教育、培训、编程、技术和科研等资料收集领域的手机软件，主要有网络搜索、资料收藏（可分类和排序

悠然而为之·2024-02-13 16:27

给你介绍一款适合教培行业的手机软件，很好用，关键还是免费的

浏览器不同于普通意义上的浏览器，DT的含义就是数据资料的意思，更专注于资料的收集和管理，是一款资料管理类的浏览器，也是一款面向教育、培训、编程、技术和科研等资料收集领域的手机软件，主要有网络搜索、资料收藏（可分类和排序

悠然而为之·2024-02-13 16:57

教培行业的手机软件应该有哪些功能

DT浏览器是一款面向教育行业的手机软件，主要有网络搜索、资料收藏（可分类和排序，只有DT浏览器有这个功能）、人工智能写作、人工智能知识问答、内部交流（功能比某信强大，自己管理，自由度高，隐私和安全性强）

悠然而为之·2024-02-13 16:26

【项目日记(九)】项目整体测试,优化以及缺陷分析

博主CSDN主页:杭电码农-NEO ⏩专栏分类:项目日记-高并发内存池⏪ 代码仓库:NEO的学习日记关注我带你做项目开发环境:VisualStudio2022项目日记1.前言2.整体项目测试3.项目的效率上限分析

杭电码农-NEO·2024-02-13 16:54

读《教师如何撰写教育案例和论文》第二章：教育案例的分类

我虽然写过很多文章，但是由于没有明确的概念和分类，所以我只能找到让自己受触动比较大的部分。那些触动不多的

龙之崛起·2024-02-13 16:42

人工智能

语音、图像、机器翻译、机器人、文本挖掘和分类。感觉机器学习自己挺感兴趣啊

阳光照我心房·2024-02-13 16:15

2019-12-04

标准模板库STLSTL由以下五个部分组成：（1）容器（container）：能够保存其他对象的对象，是按某种特定的逻辑关系把元素组装起来的数据集。常用容器有vector、list、set、,map。

Deku_for_all·2024-02-13 16:49

DBCP

分类说明名称DBCP全称DatabaseConnectionPool功能数据库连接池连接池数据库连接池是一种关键有限且昂贵的资源，对数据库连接的管理能显著影响整个应用程序的伸缩性和健壮性，是影响程序的性能指标

JunChow520·2024-02-13 15:22

Python文件操作

我们这里处理的是普通文件，它是一组数据集合，存放在磁盘上。读操作也就是将磁盘中的内容读到内存中进行处理，写操作也就是将内存中的数据持久化到磁盘上。文件操作文件类型文本文件-这类文件以

田阅川·2024-02-13 15:47

autojs遍历当前页面所有控件_设计规范 | 详解组件控件结构体系：加载类

依旧附上一张脑图，组件控件分类（如果单纯通过组件控件，难以满足功能划分的需求，所以我将这个范围扩大，分类里面不仅仅含有组件和控件，所以请不要在意细节。）什么是加载？用

weixin_39961369·2024-02-13 15:04

88是python语言的整数类型_1.python数据类型详解

python数据类型分类1).数值型：整数型(int)、浮点型(float)、布尔型(bool取值：True、False)2).容器类型:字符串型(str)、列表(list)、元祖(tuple)、字典(

weixin_39565910·2024-02-13 15:04

传统与新兴，七座城，城市轨道（第二部分：轨道与道路）

0前言本次选取了纽约、伦敦、巴黎、东京四座传统的发达城市和香港、新加坡、首尔三座新兴的亚洲城市，通过获取网络数据，清洗筛选后对其城市轨道（综合考虑了地铁，轻轨和电车，在此不深究系统分类问题）进行分析。

胡雨林·2024-02-13 15:13

00005. 在朴素Bayes模型中，为什么需要Laplace平滑？

然而只因为在以前的有限的训练数据集中没见到过一件事，就估计这个事件的概率为零，这明显是不合理的。

deBroglie·2024-02-13 15:31

MySQL的分层数据管理无限级分类设计与优化

最近做个一基于SQL的无限级分类的目录模块,在网上看到了这个文章,非常不错.原文是:http://ftp.nchu.edu.tw/MySQL/tech-resources/articles/hierarchical-data.htmlhttp

irelandken·2024-02-13 15:20

10_序列（sequence）

序列的分类有：可变序列（序列中的元素可以改变）：列表（list）。不可变序列（序列中的元素不能改变）：字符串（str）、元组（tuple）

秋的懵懂·2024-02-13 14:37

Canoco5绘制PCA图时做对象分类

Canoco5设置多边形和椭圆形的步骤:1)进行排序分析后，先对物种（或样方）进行分类：菜单栏Project-Classifications，（注意一定要所有的物种或样方进行归类，如果不归类，做图的时候将不能显示未归类的对象

小龙虾笨死·2024-02-13 14:27

LogLogCounting 基数估计算法

介绍基数估计算法(CardinalityEstimationAlgorithm)是基于概率统计理论的估算给定数据集中不重复元素基数的算法。

芒果菠萝蛋炒饭·2024-02-13 14:19

lightGBM集成学习算法

它是由微软提出的一种高效的梯度提升框架，主要用于解决分类和回归问题。在集成学习中，LightGBM使用多个决策树来构建一个更强大的模型。每个决策树都是通过迭代地拟合负梯度进行训练的。

亦旧sea·2024-02-13 14:24

多个总体均值的比较（多元方差分析）

它是广义线性模型的拓展，适用于因变量为连续变量且自变量为分类变量的情况。多元方差分析可以帮助研究者确定各组之间是否存在显著差异，并评估自变量的影响程度。它常用于社会科学、医学研究等领域中。

亦旧sea·2024-02-13 14:53

XGboost集成学习

XGBoost集成学习是一种基于决策树的集成方法，用于解决分类和回归问题。

亦旧sea·2024-02-13 14:53

SDU机器学习作业心得1

作业内容是《模式分类第二版》第二章的上机题第四题。数据如下：样本w1w2w3x1x2x3x1x2x3x1x2x31-5.01-8.12-3.68-0.91-0.18-0.055.3

李昊_SDU·2024-02-13 14:51

XGboost和lightGBM算法对比

XGBoost是由陈天奇开发的一种优化的梯度提升框架，它可以用于分类和回归问题。XGBoost通过将多个弱学习器（通常是决策树）组合成一个强学习器来提高预测性

亦旧sea·2024-02-13 14:50

计算机毕业设计项目选题推荐（免费领源码）java+springboot+mysql鞋包商城28653

系统主要分为管理员和用户及卖家三部分，管理员管理主要功能包括：首页、网站管理（轮播图、网站公告）、人员管理（管理员、卖家、用户）、内容管理（交流论坛、论坛分类、新闻资讯、新闻分类）、购物管理（商城中心、

QQ_3376098506·2024-02-13 13:12

机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践

朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种常用的分类算法，其基本思想是根据已有数据的特征和标签，学习出一个概率模型，并利用该模型对新样本进行分类。

Dr.Cup·2024-02-13 13:07

机器学习入门--逻辑回归与简单二分类数据实战

逻辑回归在机器学习领域，逻辑回归是一个广泛应用于分类问题的算法。与线性回归不同，逻辑回归用于预测离散的类别标签，可以处理二分类和多分类问题。下面我们将介绍逻辑回归的基本原理和实现方式。

Dr.Cup·2024-02-13 13:36

机器学习入门--支持向量机原理与实践

支持向量机模型支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。它的原理简单而强大，在许多实际应用中取得了很好的效果。