决策树分类模型第75页

three.js记录一下实现模型放大缩小的限制

限制模型的最大放大倍数和最小缩小倍数，可以使用three.js中的缩放操作scale和事件监听器首先，为了使模型可以缩放，需要将缩放属性设置为需要的初始值。

一只理智恩·2024-02-19 23:22

2.15日学习打卡----初学Zookeeper(二)

2.15日学习打卡目录:2.15日学习打卡一.Zookeeper部署运行伪集群安装集群安装服务管理二.Zookeeper系统模型数据模型节点特性客户端命令行节点数据信息Watcher监听机制权限控制ACL

中北萌新程序员·2024-02-19 23:20

协调尺度：特征缩放在机器学习中的重要作用

本文深入探讨了特征缩放的本质，探讨了其不同的方法，强调了其重要性，并考虑了其在机器学习模型中的应用的实际意义。在机器学习的世界里，算法学会寻找模式并做出决策，特征缩放是很好的均衡器，确保每

无水先生·2024-02-19 23:50

2019-04-18 D54 《爆款写作课》读书笔记

2，写作标题的4个因素：与我有关，对我有用，挑动情绪，替我说话3，耐克模型的5个步骤：平静，焦虑，转折，奋斗，逆袭。基本上就是几个写作讲故事的套路。我自己的套路呢？

大小理生活·2024-02-19 23:57

Sora 来了！

2月16日凌晨，OpenAI推出了视频生成模型Sora。Sora可以基于用户提供的提示词，生成长达一分钟的高质量视频，大大突破了当前一些视频生成模型的能力，为视频生成领域带来了革命性进步。

铅笔楼·2024-02-19 23:18

关于预训练模型的一点感悟

最近，YannLeCun在WGS上说：目前的LLM不可能走到AGI，原因很简单，现在训练这些LLM所使用的数据量为10万亿个令牌，也就是130亿个词，如果你计算人类阅读这些数据需要多长时间，一个人每天阅读8小时，需要15万年才能读完。但如果看一个4岁的孩子，已经清醒了总共16,000个小时，但如果你计算进入视觉皮层的数据量，大约每秒20兆字节，那么4年输入的数据量，将是目前最大的LLM的50倍。因

铅笔楼·2024-02-19 23:18

每一次见客户都是一次打击自我的过程

每一次都准备了很久的数据、问题、模型的复习。兴冲冲进会议室。自我介绍，客户简单瞥了一眼，不痛不痒。此后的谈话，眼神接触不超过5次。永远只对原材料感兴趣，和我有什么相关的吗？

Louiefff·2024-02-19 23:01

学习大数据开发，需要满足哪些条件？学历，性别，专业有限制吗？

首先对于零基础的童鞋想参加大数据开发学习，需要：1、一些数学常识，尤其是想从事数据分析这一块，至少要了解常用计算模型

yoku酱·2024-02-19 23:22

目标检测算法之YOLOv5在乒乓球赛事中运动员行为分析领域的应用实例详解（优化版--下）

**模型推理优化**：-使用ONNXRuntime的定制配置，如启用自动形状推测和启用量化模式，来进一步提高模型推理速度。3.**结果后处理优化**：-使用更高效的非极大值抑制（NMS）实现，如使用

小嘤嘤怪学·2024-02-19 23:06

目标检测算法之YOLOv5在社交媒体内容审核领域的应用实例详解

**模型训练**：使用这些数据对YOLOv5模型进行训练。训练过程中，模型学习如何从图像中识别和定位这些不良

小嘤嘤怪学·2024-02-19 23:05

RK3568笔记十四：yolov8pose部署

一、环境1、平台：rk35682、开发板:ATK-RK3568正点原子板子3、环境：buildroot特别说明：本示例中模型的训练使用的数据是coco8-pose数据集，数据量很少，模型效果无法保证，只是用来测试部署用的

殷忆枫·2024-02-19 23:04

没事早点睡，有空多读书。

时间分类主要是睡觉、工作、学习、娱乐、日常、运动。3月份31天共计744小时，其中睡眠时间占比35.3%，工作占比29.9%，这两项就占了6

铭心小站·2024-02-19 23:43

英文论文（sci）解读复现【NO.18】基于DS-YOLOv8的目标检测方法用于遥感图像

一、摘要改进的YOLOv8模型（DCN_C2f+SC_

人工智能算法研究院·2024-02-19 23:01

YOLOv8制作自定义数据集并训练

1）安装labelimg（2）打开labelimg（3）标记图片二、按比例移动自定义数据集中的内容三、建立数据集测试、训练、验证的的文件夹四、在文件夹中添加yaml文件1、下载yolov8项目2、添加模型配置文件

东东不熬夜·2024-02-19 23:00

Java多线程系列——内存模型JMM

目录核心思想关键概念1.可见性2.原子性3.有序性工作原理并发工具类对并发编程的影响同步策略JMM的实践意义结语Java内存模型（JavaMemoryModel,JMM）是Java并发编程中的核心概念，

飞影铠甲·2024-02-19 23:00

系统学习Python——装饰器：函数装饰器-[添加装饰器参数：对装饰器参数计时]

分类目录：《系统学习Python》总目录现在，我们使用前面文章中带参数的装饰器对装饰器参数计时：deftimer(label=''):defdecorator(func):defonCall(*args

von Neumann·2024-02-19 23:56

Visualforce控制器

Visualforce页面代表了“视图”部分，Salesforce的各种对象代表了“模型”部分，而Apex则代表了“控制器”部分。

程程哥·2024-02-19 23:02

【机器学习笔记】5 机器学习实践

数据集划分子集划分训练集（TrainingSet）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。

RIKI_1·2024-02-19 23:52

机器学习和统计学的区别？

1、本质区别：目标：机器学习的核心目标是建立一个可以自动学习和改进的模型，以预测未知数据。它更关注结果的准确性和模型的泛化能力，通常不关心模型是否可以解释。

小桥流水---人工智能·2024-02-19 23:21

GAN生成对抗性网络

一、GAN原理出发点：机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络

Dirschs·2024-02-19 23:19

支持向量机SVM

支持向量机（SVM，SupportVectorMachines）是一种广泛使用的监督学习方法，适用于分类、回归和其他任务。

ALGORITHM LOL·2024-02-19 23:19

SPSSAU【文本分析】|LDA主题分析

LDA主题分析LDA主题分析是一种提取出文本数据核心主题的模型，其可将整份数据文档的信息提取成几个主题，并且标题出主题与关键词之间的权重情况，用于识别主题的具体实际意义，除此之外，LDA主题分析涉及到可视化展示和图形交互等

spssau·2024-02-19 23:18

【解决（几乎）任何机器学习问题】：超参数优化篇（超详细）

有了优秀的模型，就有了优化超参数以获得最佳得分模型的难题。那么，什么是超参数优化呢？假设您的机器学习项⽬有⼀个简单的流程。有⼀个数据集，你直接应⽤⼀个模型，然后得到结果。

X.AI666·2024-02-19 23:48

3D模型的开发框架及特点

在3D模型的开发中，有一些流行的框架和工具，它们提供了一系列功能，使得开发者能够更高效地创建、编辑和渲染3D模型。以下是一些常见的3D模型开发框架及其特点，希望对大家有所帮助。

super_Dev_OP·2024-02-19 23:14

易工品·Java实习·一面面经

osi七层模型参考本人文章【计算机网络】面试题汇总什么协议应用了TCP协议H

bronya0·2024-02-19 22:13

【滑动窗口】滑窗模板，在小小的算法题里滑呀滑呀滑

滑动窗口算法是双指针算法的一种特定化的算法模型，常用于在特定的条件下求最大或者最小的字符串，特定的数组，以及字符序列等相关问题，使用滑动窗口的目的也很简单：使原本需要使用双循环嵌套来解决的问题通过双指针来解决

六子干侧开·2024-02-19 22:01

GWAS分析

TASSEL5命令行模式运行方法1.典型的MLM（混合线性模型）分析管道命令如下：perlrun_pipeline.pl-fork1-hgenotype.hmp-filterAlign-filterAlignMinFreq0.05

wo_monic·2024-02-19 22:00

【Linux 02】权限基本概念

文章目录Ⅰ权限概念Ⅱ权限管理1.文件访问者分类(角色)2.文件类型和访问权限(事物属性)3.文件权限值表示方法Ⅲ权限修改1.chmod设置文件访问权限2.chown修改文件拥有者3.chgrp修改文件或目录的所属组

♬ 咖啡猫♬·2024-02-19 22:23

立创EDA专业版快速使用和一些快捷键

立创EDA专业版介绍原理图PCB快捷键原理图PCB介绍器件=符号+封装+3D模型+属性仅支持放置器件在原理图或PCB一个Board(板）只能有一个原理图和PCB，一个原理图可以有多页原理图网络标签是给连接线命名新建图页如果一个图页上画不下

-Harvey·2024-02-19 22:52

个人主体订阅号和企业订阅号的区别

参考公众号接口权限说明一、如何选择公众号关于微信号的知识，首先要知道微信号的分类，这个非常重要，弄清楚以后才能动手选择自己适合的。

谢大见·2024-02-19 22:39

hive学习笔记之三：内部表和外部表

欢迎访问我的GitHubhttps://github.com/zq2599/blog_demos内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；《

程序员欣宸·2024-02-19 22:05

AI嵌入式K210项目（29）-模型加载

文章目录前言一、下载部署包二、C++部署三、搭建文件传输环境四、文件传输五、调试六、MicroPython部署总结前言上一章节介绍了如何进行在线模型训练，生成部署包后，本章介绍加载模型；一、下载部署包训练结束后

疯狂飙车的蜗牛·2024-02-19 22:49

ElasticSearch聚合操作

目录ElasticSearch聚合操作基本语法聚合的分类后续示例数据MetricAggregationBucketAggregationES聚合分析不精准原因分析提高聚合精确度ElasticSearch

山鸟与鱼！·2024-02-19 22:16

基于muduo的集群服务器开发（前言）

1.网路库采用muduo的原因muduo是c++网路库里面比较高效的了，常见网路模型有以下几种。

@seven@·2024-02-19 22:16

django-filter使用

使用django-filter，你可以轻松地为你的模型创建查询集过滤器，并将其应用于你的视图和API端点，从而为用户提供强大的搜索和过滤功能。

攻城狮的梦·2024-02-19 22:13

http协议概念与使用

一、http相关概念1.1什么是httpHTTP协议采用了请求/响应模型。

网络高瘦·2024-02-19 22:43

【论文精读】DALL·E

摘要本文利用从互联网上收集的2.5亿个图像/文本对数据，训练了一个120亿参数的自回归transformer，进而得到一个可以通过自然语言/图像控制生成的高保真图像生成模型。

None-D·2024-02-19 22:40

【论文精读】SimCLR2

具体改进有：发现在半监督学习（无监督预训练+有监督微调）中，对于较大的模型只需采用少量有标签数据就可实现良好的结果证明了SimCLR中用于半监督学习的卷积层之后非线性变换（投影头）的重要性。

None-D·2024-02-19 22:40

探索AI视频生成新纪元：文生视频Sora VS RunwayML、Pika及StableVideo——谁将引领未来

在Sora横空出世之前，Runway一直被视为AI生成视频的默认选择，尤其是自去年11月推出第二代模型以来，Runway还被称为“AI视频界的Mid

汀、人工智能·2024-02-19 22:09

（2024|ICLR，SVD，软加权正则化，推理时文本嵌入优化）文本到图像扩散模型的图像内容抑制

NotWhatYouDon't-ImageContentSuppressionforText-to-ImageDiffusionModels公和众和号：EDPJ（进Q交流群：922230617或加VX：CV_EDPJ进V交流群）目录0.摘要2.相关工作3.方法3.1扩散模型

EDPJ·2024-02-19 22:37

（2024，提示优化，监督微调，强化学习，近端策略优化）用于安全生成文本到图像的通用提示优化器

UniversalPromptOptimizerforSafeText-to-ImageGeneration公和众和号：EDPJ（进Q交流群：922230617或加VX：CV_EDPJ进V交流群）目录0.摘要2.相关工作3.提议的框架4.实验0.摘要文本-图像（Text-to-Image，T2I）模型在基于文本提示生成图像方面表现出色

EDPJ·2024-02-19 22:37

扩散模型的发展过程梳理多个扩散模型理论知识总结/DDPM去噪扩散概率/IDDPM/DDIM隐式去噪/ADM/SMLD分数扩散/CGD条件扩散/Stable Diffusion稳定扩散/LM

前言1.最近发现自己光探索SDWebUI功能搞了快两个月，但是没有理论基础后面科研路有点难走，所以在师兄的建议下，开始看b站视频学习一下扩散模型，好的一看一个不吱声，一周过去了写个博客总结一下吧，理理思路

不学能干嘛·2024-02-19 22:06

草图三维模型生成论文阅读整理

目前基于大模型和深度学习的三维重建任务可以简单分类为text23D，也就是文本控制转三维模型，一般使用语言模型提取文本的特征，然后去噪概率扩散模型生成多视角图像，最后再用NeRF进行三维重建，例如Dreamfusion

fisherisfish·2024-02-19 22:05

【论文精读】Latent Diffusion

作为基于似然的模型，其没有GAN的模式崩溃和训练不稳定问题，通过参数共享，其可以模拟自然图像的高度复杂分布；另外也不需要AR类模型庞大的参数量，但DM在像素级的训练推理仍然需要大量的计算量，故本文的重点在于在不损害

None-D·2024-02-19 22:03

（2024，自级联扩散，关键点引导的噪声重新调度，时间感知特征上采样器）进行廉价的扩展：用于更高分辨率适应的自级联扩散模型

ASelf-CascadeDiffusionModelforHigher-ResolutionAdaptation公和众和号：EDPJ（进Q交流群：922230617或加VX：CV_EDPJ进V交流群）目录0.摘要2.相关工作4.自级联扩散模型

EDPJ·2024-02-19 22:02

扩展语音识别系统：增强功能与多语言支持

情感分析--通过结合情感分析模型，我们可以识

GT开发算法工程师·2024-02-19 22:24

清华AutoGPT：掀起AI新浪潮，与GPT4.0一较高下

这款AI模型以其出色的性能，展现了中国在AI领域的强大实力。

GT开发算法工程师·2024-02-19 22:51

【C++】二叉搜索树

目录一、概念和应用1.1概念1.2应用二、实现2.1创建节点和私有成员变量2.2K模型二叉搜索树2.2.1中序遍历2.2.2查找-循环2.2.3插入-循环2.2.4删除-循环2.2.5查找-递归2.2.6

～yY…s<#>·2024-02-19 22:51

基于51/STM32单片机的智能药盒物联网定时吃药药品分类

功能介绍以51/STM32单片机作为主控系统；LCD1602液晶显示当前时间、温湿度、药品重量3次吃药时间、药品类目和药品数量HX711压力采集当前药品重量红外感应当前药盒是否打开DS1302时钟芯片显示当前年月日、时分秒、星期DHT11采集当前环境温度和湿度手机端连接WIFI后可以显示当前温湿度、重量、吃药时间等信息手机端可以设置当前吃药时间、药品种类、药品数量等信息当吃药时间到后手机端震动提醒

咸鱼弟·2024-02-19 22:21

接口自动化测试-Pytest核心固件Fixture详解以及应用实战

目录前言：一、Fixture概述二、Fixture分类在Pytest中，Fixture可以分为4类：三、Fixture使用下面结合实例说明如何使用Fixture。

十一点的氟西汀·2024-02-19 22:48

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