人脸检测数据集

【学习心得】Python好库推荐——PEFT

通过PEFT，可以有效地调整模型以适应特定任务或数据集，而无需对整个模型的所有参数进行全面微调。二、PEFT使用场景在计算资源有限的情况下，如边缘设备、移动设备或低成本

小oo呆·2025-02-01 06:48

深入理解Python中的生成器与迭代器：概念、区别与实战应用

深入理解Python中的生成器与迭代器：概念、区别与实战应用开篇在Python编程世界中，生成器（Generators）和迭代器（Iterators）是两个核心概念，它们在处理大型数据集、节省内存以及实现高效循环结构方面扮演着至关重要的角色

清水白石008·2025-02-01 05:12

Python中的迭代器：深入理解与实践应用

一、引言在Python编程语言中，迭代器（Iterator）是一种特殊类型的对象，它允许我们遍历数据集合（如列表、元组、字典等）中的每一个元素，而无需了解集合的底层实现细节。

傻啦嘿哟·2025-02-01 05:11

AI大模型在智能客服系统中的应用

目录引言1.基于大模型的智能客服系统架构2.对话生成与上下文管理对话生成上下文管理3.提高客服系统响应精度的策略1.使用专门训练的数据集2.引入实体识别和意图分类3.反馈循环和持续优化4.AI大模型在企业中的优化与调优策略

季风泯灭的季节·2025-02-01 04:33

PyDeequ库在AWS EMR启动集群中数据质量检查功能的配置方法和实现代码

PyDeequ是一个基于ApacheSpark的PythonAPI，专门用于定义和执行“数据单元测试”，从而在大规模数据集中测量数据质量。

weixin_30777913·2025-02-01 04:59

基于深度学习的行人检测识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

1.引言行人检测与识别是计算机视觉中的一个重要领域，广泛应用于安防监控、智能交通、自动驾驶等多个领域。传统的行人检测方法面临着许多挑战，如低光照、复杂背景、遮挡等问题。随着深度学习技术的迅猛发展，基于卷积神经网络（CNN）的方法，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，在行人检测中取得了显著的效果。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本，继承了YOLO一贯的高效性和准确性，在速度

2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:55

SQL教程-关于SELECT的高级语法

一、TOP/LIMIT取值第几行到第几行#SQLServer/MSAccess语法SELECTTOP具体的行数|数据集的百分比字段1,字段2,...FROM数据表名#MySQL语法SELECT字段1,字段

假客套·2025-02-01 01:10

探索人脸识别的奥秘：基于OpenCV和Python的开源项目推荐

系统不仅涵盖了基本的人脸检测与识别功能，其简洁的代码

杭劲钰Majestic·2025-01-31 21:06

【大模型入门必看】LLM大语言模型导读

本章将简要梳理大语言模型的技术要点以及构建过程，并且列举了可用于预训练以及微调模型的常用数据集，介绍了目前开发大语言模型常用的代码库、预训练大语言模型的步骤以及涉及的关键技术，包括数据准备阶段、模型

古-月·2025-01-31 16:24

数据分析案例-2024 年热门动漫数据集可视化分析

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·2025-01-31 14:08

Cesium Cesium3DTile API 介绍

在Cesium中，Cesium3DTile是与3DTiles数据集中的单个瓦片（tile）相关的类。3DTiles是用于展示大规模城市建模、点云数据等3D数据的标准格式。

WebGISer_白茶乌龙桃·2025-01-31 14:05

Google Earth Engine（GEE）——全球ECMWF/ERA5/DAILY（气温、降水）逐日数据下载（全球）

再分析将模型数据与来自世界各地的观测数据结合起来，形成一个全球完整的、一致的数据集。ERA5取代了其前身ERA-Interim再分析。

此星光明·2025-01-31 14:03

基于YOLOv11无人机视角船舶检测系统：项目概述与技术实现

**数据集构建**2.**模型训练**系统功能与使用方法1.**实时目标检测**2.**静态图片检测**3.**视频文件处理**4.**多种目标类别支持**安装与

qq1309399183·2025-01-31 14:03

A Survey on Large Language Model Acceleration based on KV Cache Management

基于KV缓存管理的大型语言模型加速研究综述摘要1引言2前言3分类4token级优化5模型级优化6系统级优化7文本和多模态数据集8结论摘要大型语言模型（LLM）因其理解上下文和执行逻辑推理的能力，彻底改变了自然语言处理

UnknownBody·2025-01-31 12:47

【详细讲解】hive优化

1、开启本地模式大多数的HadoopJob是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过，有时Hive的输入数据量是非常小的。

songqq27·2025-01-31 06:56

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

2.创建自定义数据集通过生成一个简单的自定义数据集来模拟问题。可以使用numpy生成数据。

辞落山·2025-01-31 05:45

自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

1.数据准备首先，我们需要一些示例数据。在这个例子中，我们将生成一些简单的二维数据点，并为其分配标签。2.定义逻辑回归模型接下来，我们定义一个简单的逻辑回归模型。3.训练模型定义损失函数和优化器，然后进行模型训练。4.保存模型训练完成后，我们可以保存模型的状态字典。5.加载模型并进行预测加载保存的模型，并进行预测。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o

知识鱼丸·2025-01-31 04:12

使用numpy自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预

在本篇博客中，我们将使用numpy生成一个简单的自定义数据集，并使用TensorFlow框架构建和训练逻辑回归模型。训练完成后，我们会保存模型，并演示如何加载保存的模型进行预测。

辞落山·2025-01-31 04:11

全面掌握 Java 排序算法：从原理到代码实现

在评估排序算法时，通常需要考虑以下几个方面：1.1什么是排序算法排序算法是一种对数据集合按照某种特定顺序进行重新排列的过程，主要应用在数据处理、查找优化等场景。

中國移动丶移不动·2025-01-31 04:07

中国大气湿度指数数据集（2003-2020）

该数据集收录了2003-2020年中国大气湿度指数数据集，其中主要包括常用的5个大气湿度指数：真是水汽压（AVP）、水汽压亏缺（VPD）、露点温度（DPT）、混合比（MR）以及比湿（SH）。

地球资源数据云·2025-01-31 04:07

Python——基于ERA5数据的饱和水汽压差（VPD）批量计算（Clausius-Clapeyron 克劳修斯-克拉伯龙关系）

一、前言之前我发布过基于CRU数据和Goff-Gratch公式计算VPD的博客，见下方：基于CRU数据计算VPD的博客但是，CRU数据的分辨率还是较为粗糙（0.5°×0.5°），而ERA5land数据集分辨率能很好地满足我的需求

雨宫芳树·2025-01-31 03:03

Lite.Ai.ToolKit - 一个轻量级的 C++ 工具包

**Lite.Ai.ToolKit**：一个轻量级的C++工具包，包含100+个很棒的AI模型，例如对象检测、人脸检测、人脸识别、分割、遮罩等。

小众AI·2025-01-31 00:06

基于最近邻数据进行分类

importtorchimportnumpyasnpfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreimportmatplotlib.pyplotasplt#生成一个简单的数据集

纠结哥_Shrek·2025-01-30 23:30

COCO8 数据集上训练 YOLO11n：从入门到跑路（100 轮训练实战）

前言训练YOLO11n，听起来就像是给赛博世界的“战斗天使”装上双核发动机，而COCO8数据集，则是那个小小的试验场。

星际编程喵·2025-01-30 23:27

【2025美赛D题】为更美好的城市绘制路线图建模｜建模过程+完整代码论文全解全析

详见文末问题一：第一步：数据整理与处理在处理数据时，可能会遇到以下问题：1.数据清洗：确保每个数据集都是干净的，删除无关的列、处理缺失值，确保数据的格式一致

小天数模·2025-01-30 23:26

Python 数据分析 - 初识 Pandas

Pandas适用于处理以下类型的数据：有序和无序的时间序列数据带行列标签的矩阵数据，包括同构或异构型数据与SQL或Excel表类似的，含异构列的表格数据任意其它形式的观测、统计数据集，数据转入Pandas

一名技术极客·2025-01-30 18:42

使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测。

使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测。

Jam-Young·2025-01-30 13:29

python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型

Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义，容易上手，无须通过代码构建网络;网络训练速度快，能够训练大型数据集与S

小明技术分享·2025-01-30 12:56

企业技术架构图

中间件基础运行环境是经过统一规划的以WebLogic、JBOSS为主的集群环境2.企业集成平台是以基础业务应用为基础服务于上层平台和基础业务应用的高度集成平台3.数据中心是企业公共数据的集中管理比如用户数据、企业编码，可以通过数据集成平台或服务集成平台分发

iteye_14949·2025-01-30 11:47

如何使用深度学习中的 Transformer 算法进行视频目标检测

数据准备：使用公开的视频目标检测数据集，

go5463158465·2025-01-30 10:39

【数据集】——1

解锁数据可视化的魔法钥匙——pyecharts实战指南在这个数据为王的时代，每一次点击、每一次交易、每一份报告背后都隐藏着无尽的故事与洞察。但你是否曾苦恼于如何将这些冰冷的数据转化为直观、吸引人的视觉盛宴？欢迎来到《pyecharts图形绘制大师班》在这里，你将不再受限于单调的表格和图表，而是学会如何运用pyecharts这一强大的Python数据可视化库，将复杂的数据转化为令人惊叹的交互式图形。

花花 Show Python·2025-01-30 08:57

【陕西省乡镇界】面图层shp格式arcgis数据乡镇名称和编码2020年wgs84坐标无偏移内容测评

标题中的“陕西省乡镇界面图层shp格式arcgis数据乡镇名称和编码2020年wgs84坐标无偏移.zip”表明这是一个地理信息系统（GIS）的数据集，专为陕西省的乡镇区域设计。

鸿业远图科技·2025-01-30 07:49

网络工程师（7）进程管理

IT 青年·2025-01-30 02:40

论文AI率：检测原理是什么？该如何降低论文AI率？

和AI大模型一样，AI检测的核心也是机器学习模型，它们在包含人类创作和AI生成文本样本的大型数据集上进行训练，通过学习每种文本中存在的模式和特征，以此来区分人类创作的文本和AI生成文本。

迪娜学姐·2025-01-30 02:40

机器学习Day1

1.背景以周志华教授的《机器学习》为核心学习AI知识2.绪论中的重要概念整理机器学习的目的：利用经验（数据）来改善系统性能记录：(key1:value1,key2:value2…)数据集：记录的集合示例

一飞学编程·2025-01-30 01:36

一文了解大数据概论

一.大数据概论1.1大数据概念大数据（bigdata）：指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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产

·2025-01-29 23:54

Python数据分析与可视化的基础知识

以下是几个常见的数据分析库和它们的功能：1.NumPyNumPy是一个功能强大的科学计算库，提供了多维数组对象和各种计算功能，用于高效地处理大规模数据集。它还提供了许多数学函数和线性代数操作。

YC\_·2025-01-29 21:04

自建stgcn数据集并训练

openpose+caffe）_Significance的博客-CSDN博客复现旧版STGCNGPU版（win10+openpose1.5.0）_Significance的博客-CSDN博客22.准备训练数据集官方使用

青年夏日科技工作者·2025-01-29 18:31

kinetics-skeleton格式行为数据提取方法

用自建kinetics-skeleton行为识别数据集训练st-gcn网络流程记录，利用Lightweight-OpenPose生成kinetics-skeleton格式数据0.准备工作1.下载/裁剪视频

青年夏日科技工作者·2025-01-29 18:31

【图像超分】论文复现：万字长文！Pytorch实现EDSR！代码修改无报错！踩坑全记录！适合各种深度学习新手！帮助你少走弯路！附修改后的代码和PSNR最优的模型权重文件！

第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等

十小大·2025-01-29 16:47

python做个游戏辅助_8个用于辅助项目的出色Python库

即时将数据保存在数据库中：数据集当我们快速想要收集数据并将其保存到数据

cumj63710·2025-01-29 14:00

Hive存储系统全面测试报告

Hive的设计初衷是为了简化大数据集的查询和管理，它允许用户通过简单的SQL语句来操作存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上的大规模数据集。

蚂蚁质量·2025-01-29 13:27

机器学习：利用sklearn实现心脏病预测

通过详尽的步骤和示例代码，本项目为你展示了如何应用不同的机器学习算法来分析心脏病数据集，并预测患者是否有可能患有

薄化克Oswald·2025-01-29 11:28

【第7节】OpenCompass 大模型评测实战

（2）主观评测1.2.2.3评测中关于提示词工程优化1.2.3主要产品：工具-基准-榜单三位一体1.2.3.1CompassRank性能榜单1.2.3.2全栈评测工具链1.2.3.3高质量社区-广泛的数据集

AI扩展坞·2025-01-29 11:55

单目测距（yolo-目标检测+标定+深度学习目标检测_测距）

YOLOv5模型介绍YOLOv5是目前最先进的目标检测算法之一，在多个数据集上取得了优秀的表现。

计算机C9硕士_算法工程师·2025-01-29 09:37

使用scikit-learn实现线性回归对自定义数据集进行拟合

1.引入必要的库首先，需要引入必要的库。scikit-learn提供了强大的机器学习工具，pandas和numpy则用于数据处理，matplotlib用于结果的可视化。importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinear

Luzem0319·2025-01-29 08:26

使用 Python 和 scikit-learn 实现 KNN 分类：以鸢尾花数据集为例

本文将通过Python的scikit-learn库实现KNN分类，以经典的鸢尾花数据集为例，展示从数据加载到模型评估的完整流程。1.KNN算法简介KNN是一种监督学习算法，主要用于分类和回归任务。

弥树子·2025-01-28 21:23

machine learning knn算法之使用KNN对鸢尾花数据集进行分类

通过导入必要的scikit-learn导入必要的库，加载给定的数据，划分测试集和训练集之后训练预测和评估即可具体代码如下：importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardS

知识鱼丸·2025-01-28 21:53

什么是包装ERP

其核心目的是通过数据集成和流程优化，帮助企业实现资源的高效配置和管理，从

雪叶雨林·2025-01-28 18:03

人脸识别的经典深度学习方法

人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络（CNN）1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3

明初啥都能学会·2025-01-28 18:29

推荐频道