人体数据集

DuckDB-Wasm 库详解

1.DuckDB简介DuckDB是一个开源的列存储数据库，专注于在线分析处理（OLAP），特别适合处理中小型数据集。
maply·2025-01-18 04:40

Dexie.js内存管理技巧：在大型数据集操作中避免浏览器崩溃

Dexie.js内存管理技巧：避免浏览器崩溃在使用Dexie.js操作大型数据集时，如果不注意内存管理，可能会导致浏览器内存溢出（OOM，OutofMemory）或崩溃。
maply·2025-01-18 03:04

基于物联网的智能垃圾桶系统设计与实现-设计说明书

该智能垃圾桶采用了多种传感器模块，如压力传感器模块、GPS定位模块、人体红外模块以及超声波测距模块等，以实现对垃圾桶内垃圾重量、位置、高度以及人体通过情况的实时监测和数据采集。
黄油味椭圆·2025-01-18 02:59

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集

引言随着人工智能的飞速发展，深度学习技术已广泛应用于各个领域，尤其是在计算机视觉领域。人脸识别和表情识别是其中的一个重要应用，能够在多种场景下提供重要的信息，例如安全监控、情感分析、智能客服、健康监测等。在人脸表情识别任务中，准确识别人脸的情感状态（如高兴、愤怒、悲伤等）是一个极具挑战性的任务。随着YOLO系列算法的不断进步，YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的推出大大提高了目标检测的精度
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:25

基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统

我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计，并附上完整代码。目录引言系统架构设计数据准备公开人脸年龄数据集数据标注格式数据目录结构模型训练YOLOv8环
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

基于深度学习的人脸表情识别系统（YOLOv10+UI界面+数据集）

该系统主要由三部分组成：YOLOv10（深度学习模型）进行表情识别、UI界面展示识别结果以及数据集的准备和训练过程。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

系统集成了数据集准备、YOLOv8模型训练、实时推理以及基于PyQt5的图形用户界面（UI）。通过本文，你将学习如何实现一
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

传统数据湖和数据仓库的“中心化瓶颈”

以下是具体表现：1.单点瓶颈（SinglePointBottleneck）传统数据湖/仓库通常由中心化的数据平台团队负责，所有的数据集成、清洗、建模和治理工作都集中在这一个团队中，导致：工作负载过重：数据平台团队需要处理所有领域的数据需求
PersistDZ·2025-01-18 00:45

Pandas数据预处理：处理缺失值 - 插值法

首先，我们需要导入Pandas库并加载包含缺失值的数据集。假设我们有一个名为df的数据框
代码艺术巧匠·2025-01-17 22:26

Python Pandas中的高级数据插值方法

大家好，在数据分析过程中，缺失值是一个常见的问题，尤其是在处理真实世界的数据集时，缺失值的存在可能会对分析结果产生较大的影响。
python慕遥·2025-01-17 22:20

python训练模型损失值6000多_机器学习中的 7 大损失函数实战总结（附Python演练）...

介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型，并准备好将它交付给客户。但是，你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型?
weixin_39700394·2025-01-17 21:45

NLP-语义解析(Text2SQL)：技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】

基线模型Seq2Seq在加入Attention、Copying等机制后,能够在ATIS、GeoQuery数据集上达到84%的精确匹配,但是在WikiSQL数据集上只能达到23.3%的精确匹配,37.0%
u013250861·2025-01-17 21:43

【AI系统】混合并行

混合并行不仅能提高计算效率，还能在有限的硬件资源下处理更大的模型和数据集。在深度学习中，数据并行和模型并行各自有其适用的场景和局限性。
ZOMI酱·2025-01-17 20:05

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

鸢尾花数据集是一个著名的机器学习数据集，包含三种类别的花朵：Setosa、Versicolor和Virginica，每种类别由四个特征描述：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。什么是机器学习？
精通代码大仙·2025-01-17 20:05

10 大中文医学数据集汇总：涵盖神农中医药、中医药古籍、医学推理、医学问答……

医疗人工智能的快速发展离不开高质量数据集的支持。从疾病诊断到药物研发，再到个性化医疗，数据集在推动机器视觉、大模型等应用于医学领域中发挥着不可或缺的作用。
·2025-01-17 20:22

用Python在Excel工作表中创建数据透视表

当面对大量复杂的数据集时，为了更高效地总结、分析和展示数据，创建数据透视表成为一种不可或缺的方法。
·2025-01-17 20:17

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

其核心思想是将数据集划分为kkk个簇，使得每个簇内的样本尽可能相似，同时不同簇之间尽可能不同。K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。
KeyPan·2025-01-17 15:23

深度定制：Embedding与Reranker模型的微调艺术

对于Embedding模型，微调的目的是让模型更适配特定的数据集，从而取得更好的召回效果。这通常涉及到使用特定的数据集对模型进行额外的训练，以便模型能够学习到数据集中的特定语义关系。
从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:22

架构师-论银行数字标签系统多数据源集成的应用与实现

作为项目的核心成员，我主要负责系统的架构设计、数据集成策略的制定与实施，以及后续的数据治理和质量管理工作。项目
薛定谔的猫1982·2025-01-17 15:18

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

常见的改进方向增大训练数据集：通过数据增强或获取更多样本提高模型泛化能力。改进模型结构：例如增加网络层数、调整神经元数目或选择更适合任务的架构。
KeyPan·2025-01-17 13:35

Java 大视界 -- Java 开发 Spark 应用：RDD 操作与数据转换

Spark提供了两种主要的数据抽象：RDD（弹性分布式数据集）和DataFrame。本文将重点介绍如何使用Java开发Spark应用，并深入探讨RDD的操作与数据转换。
一只蜗牛儿·2025-01-17 12:26

数据库管理系统（DBMS）与数据库系统（DBS）有什么区别？

定义和组成：数据库（DB）：是指存储在计算机中的有组织的、可共享的数据集合。它具有数据独立性、低冗余度和紧密联系的特点。数据库管理系统（DBMS）：是一种软件系统，用于创建、管理和维护数据库。
破碎的天堂鸟·2025-01-17 11:50

神经网络基础-价格分类案例

文章目录1.需求分析2.导入所需工具包3.构建数据集4.构建分类网络模型5.训练模型6.模型训练7.评估模型8.模型优化学习目标：掌握构建分类模型流程动手实践整个过程1.需求分析小明创办了一家手机公司，
dwjf321·2025-01-17 10:36

AI大模型

这些模型通过使用大规模数据集和先进的计算硬件进行训练，能够学习到数据中的复杂模式和特征，从而在多种任务上展现出卓越的性能。特点包括：参数量大：AI大模型的参数数量往往达到
荆州克莱·2025-01-17 07:12

GB和GB/T的区别是什么？详解国家标准的不同分类

二、意义与定义•GB：强制性标准是保障人体健康、人
怎么睡不醒(づ ●─● )づ·2025-01-17 06:04

大规模语言模型从理论到实践 大语言模型预训练数据

大规模语言模型从理论到实践：大语言模型预训练数据关键词：大规模语言模型、预训练数据、数据集选择、数据清洗、数据增强、数据集评估、数据集扩展1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习和大规模神经网络的发展，
AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:39

【机器学习：十五、神经网络的编译和训练】

以下是实现神经网络的一个完整代码示例，以“手写数字识别”为例：importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,models#加载MNIST数据集
KeyPan·2025-01-17 02:28

NL2SQL技术方案系列(6)：金融领域知识检索，NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解4

NL2SQL技术方案系列(6)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解4NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL
汀、人工智能·2025-01-17 02:26

【Python Tips】多线程池加速独立运行程序——ThreadPoolExecutor

在处理数量庞大的数据集或者大批量的循环操作时，程序如果单一运行往往会十分缓慢。假如硬件设备内存足够，CPU性能够好，同时每次循环内的任务都独立（如访问一个文件夹内大量文件）。
机器白学·2025-01-17 02:25

MDX语言的数据库交互

MDX主要用于查询多维数据集（如OLAP数据立方体），在商业智能和数据仓库领域得到了广泛应用。本文将深入探讨MDX的基本概念、语法、应用场景以及与其他数据库交互的方式
Linux520小飞鱼·2025-01-17 00:38

SeaTunnel 增强对 Excel 读取能力，支持xlsx、xls、公式单元格

概述在数据集成场景中，Excel文件作为常见的数据来源，其格式多样化和功能复杂性常常给开发者带来一定挑战。
·2025-01-17 00:36

Apache SeaTunnel 社区 2024 年度报告

从技术创新到用户生态，从版本发布到社区活动，我们见证了无数开发者与企业在数据集成领域的探索与突破。
·2025-01-16 23:00

遗传算法与深度学习实战（26）——编码卷积神经网络架构

编码卷积神经网络架构小结系列链接0.前言我们已经学习了如何构建卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)，在本节中，我们将了解如何将CNN模型的网络架构编码为基因，这是将基因序列进化在为给定数据集上训练最佳模型的先决条件
盼小辉丶·2025-01-16 23:03

多维偏好分析及其在实际决策中的应用：基于PCA-KMeans的数据降维与模式识别方法

在高维数据集中，当属性与偏好之间存在非线性关系或维度重叠时，偏好的理解和可视化呈现出显著的技术挑战。
·2025-01-16 23:25

[Python数据分析]最通俗入门Kmeans聚类分析，可视化展示代码。

更专业一点说，k-means分析是一种常用的聚类算法，它会将数据集中的数据点分成k个不同的簇。每个簇都有一个中心点，这个中心点就是簇中所有数据点的平均值
William数据分析·2025-01-16 23:28

数据分析案例-二手车用户数据可视化分析

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
艾派森·2025-01-16 21:16

C++： 实现聚类算法（附带源码）

项目介绍聚类是无监督学习中一种常用的算法，用于将数据集中的对象分组（称为簇），使得同一簇中的对象相似度较高，而不同簇之间的对象相似度较低。
Katie。·2025-01-16 21:15

大数据新视界 --大数据大厂之 DataFusion：超越传统的大数据集成与处理创新工具

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-16 20:07

深度学习每周学习总结R4（LSTM-实现糖尿病探索与预测）

天深度学习训练营中的学习记录博客R6中的内容，为了便于自己整理总结起名为R4原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录0.总结1.LSTM介绍LSTM的基本组成部分如何理解与应用LSTM2.数据预处理3.数据集构建
大地之灯·2025-01-16 18:11

用Python在Excel工作表中创建数据透视图

数据透视图是基于数据透视表创建的Excel图标，它能够帮助我们从复杂的数据集中提炼出有价值的信息，提供直观且易于理解的数据视图。
·2025-01-16 17:29

鸡的营养价值

它富含人体所需的多种氨基酸，且比例与人体需要接近，易于被人体吸收利用。蛋白质是构成人体细胞和组织的基本成分，对于身体的生长发育、修复和维护起着关键作用。
·2025-01-16 17:13

开源 多模态 大模型架构深度分析 2024

其中，KOSMOS-1是在大规模多模态数据集上重头训练的，该模型具有类似GPT-4的多模态能力，可以感知一般的感官模态，在上下文中学习（即少样本学习）并能够遵循语音指示（即零样本学习）。
AI大模型 lose and dream·2025-01-16 17:36

Redis 分片

Redis分片（Sharding）概述1.概念和目的：Redis分片是通过将整个数据集分割成多个部分，分布存储在多个独立的Redis节点上来扩展Redis系统的技术。
·2025-01-16 16:55

【阅读】数据之美，一本书学会可视化设计

可视化创作是一个迭代的过程，不同的数据集迭代周期不同。由于数据代表了一定的人物、地点和事物，所以除了真实的数字之外，还有重要的背景信息。注意，垃圾信息的相对而言。一个图
蟹蟹蟹风流·2025-01-16 15:46

什么是稀土抗紫外屏蔽剂

稀土抗紫外屏蔽剂的特点：高效屏蔽：稀土抗紫外屏蔽剂对紫外线具有很强的吸收和散射能力,可高效吸收/有效屏蔽280-400mm范围内的紫外线，保护材料及人体免受紫外线的伤害。
金士镧新材料有限公司·2025-01-16 15:12

jupyter notebook练手项目：线性回归——学习时间与成绩的关系

线性回归——学习时间与学习成绩的关系第1步：导入工具库pandas——数据分析库，提供了数据结构（如DataFrame和Series）和数据操作方法，方便对数据集进行读取、清洗、转换等操作。
橙意满满的西瓜大侠·2025-01-16 14:09

案例分享｜Alluxio数据流转方案在联通智网的应用

分享嘉宾陈得泳-中国联通大数据平台SRE工程师，致力于基于开源生态构建稳定、高效、安全、低成本的大数据集群。
·2025-01-16 14:01

机器学习与深度学习间关系与区别

主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞·2024-09-16 10:28

LLM 词汇表

这不同于语言模型训练时所使用的大量数据集，而是代表了模型的“工作记忆”。
落难Coder·2024-09-16 10:22

春季养肝正当时

自然界的春季对应中医五行的木，人体五脏肝属木，“木曰曲直”，是以树干曲曲直直地向上、向外伸长舒展的生发姿态，来形容具有生长、升发、条达、舒畅等特征的食物及现象。
dxn悟·2024-09-16 09:57
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