制作数据集第19页

使用Yuan 2.0与LangChain构建智能聊天应用：完整指南

相比之前的Yuan1.0，Yuan2.0使用了更广泛的高质量预训练数据，并通过指令微调数据集增强了模型的语义理解、数学推理、编程知识等能力。

scaFHIO·2025-02-20 05:33

无人设备遥控器之天线设计篇

鞭状天线通常用于低频段，具有结构简单、易于制作和调试的优点；螺旋天线则适用于中高频段，具有较好的方向性和增益；微带天线则因其剖面低、体积小、重量轻、易共形和可集

SKYDROID云卓小助手·2025-02-20 04:47

通过nginx对arcgispro生成的矢量瓦片发布并调用（干货）

一、矢量瓦片的制作与发布试验采用国土调查的土地利用现状的数据，制作的矢量瓦片的流程如图所示：图1矢量瓦片数据生产流程数据生产分为两个步骤：1、数据配图先在ArcMap软件中建立好工程并配图，土地利用现状的配图样式按照

蓝布城发动机·2025-02-20 03:44

【核心算法篇七】《DeepSeek异常检测：孤立森林与AutoEncoder对比》

它的目标是从数据集中识别出那些与大多数数据显著不同的异常点。这些异常点可能是由于

再见孙悟空_·2025-02-20 01:01

吐血整理！过拟合抑制策略调整方法大揭秘，让模型性能飙升

核心内容数据层面的调整：扩充与清洗的力量场景化描述：你想象一下，你训练模型的数据集就像做饭的食材，如果食材种类单一，

盼达思文体科创·2025-02-20 01:56

数据分析利器：COMEX外盘期货主力连续合约与月份合约研究方法

数据分析利器：COMEX外盘期货主力连续合约与月份合约研究方法为了促进学习和研究，我们在此分享一部分匿名处理的外盘期货高频历史行情数据集。

银河金融数据库·2025-02-20 01:55

Google Earth Engine：如何利用将海岸线进行偏移（shoreline-raster-chip数据为例）

:Returns:Image代码结果简介如何利用将海岸线进行偏移（shoreline-raster-chip数据为例）数据sample-shoreline-raster-chip是一个用于沿海地区地图制作的示例数据集

此星光明·2025-02-20 00:51

人工智能与机器学习入门：决策树应用

尝试使用决策树模型来训练数据，并进行test数据集的测试。什么是决策树决策树，简单来讲可以认为是一个大的ifelse判断树，有了决策树后，测试集中的数据便可以使用该决策树进行判断了。

·2025-02-20 00:24

yolov5 python API（供其他程序调用）

如果其他程序要调用yolov5，就需要制作一个detect.py的pythonAPI。python无处不对象，制作detectAPI实际上就是制作detect类。

m0_67401499·2025-02-19 23:35

Hadoop01-入门&集群环境搭建--非原创（test）

就是对海量数据进行分析处理，得到一些有价值的信息，然后帮助企业做出判断和决策.处理流程:1:获取数据2:处理数据3:展示结果1：Hadoop介绍Hadoop是一个分布式系基础框架,它允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理

xl.liu·2025-02-19 21:50

ollama-chat-ui-vue，一个可以用vue对接ollama的开源项目,可接入deepSeek

ollama-chat-ui-vue使用vue3+vite+elementUi搭建的前端chat,通过ollama可与模型对话,目前支持独立思考,切换模型(联网查询后续支持)github地址：ollama-chat-ui-vue制作不易

是你的小熊啊·2025-02-19 17:52

生成式AI如何重塑计算机视觉：自监督学习与稀疏计算的革命

例如，医疗影像标注需专业医生耗时数月，工业缺陷检测需针对特定产线定制数据集。

ProgramHan·2025-02-19 16:46

Hive的动态分区与静态分区（区别及详解）

动态分区是有一份数据集（2015-2022年的），按照数据集的字段给动态的生成分区。动态分区实在SQL执行的时候确定的。动态分区前需打开

东南枝上的大雄·2025-02-19 16:41

《短视频AI制作管理：用智能工具应对AI生成内容的碎片化问题》

AIGC时代的“效率围城”2025年，生成式AI彻底颠覆内容生产：ChatGPT日活突破5亿，视频生成工具Sora让单人团队周产百条短视频成为可能，而全球AI生成内容占比已超30%。但繁荣背后，一场“效率危机”正在蔓延——某MCN机构调研显示，使用AI工具的团队中，73%遭遇“创意碎片化”，65%因多平台协作混乱导致项目延期，更有团队因未及时审核AI生成内容引发版权纠纷，单次损失超百万。[]()当

·2025-02-19 15:37

python csv写入文件

#Python的csv文件写入importcsvheaders=['姓名','性别','年龄']#制作表头#制作表内容data_list=[['张三','男','18'],['李四','男','19']

HarryPoFly·2025-02-19 15:08

吸烟YOLO数据集，COCO格式

抽烟吸烟数据集,标签txt，图像已经分好了测试集，验证集，训练集1️⃣可以直接导入YOLO进行训练，没有细分类，里面有的类，闲鱼9.9解君愁，明人不说暗话闲鱼搜索莓格米米私聊

鳄鱼的眼药水·2025-02-19 15:59

Vue3 循环语句

Vue3循环语句引言在Web开发中，循环语句是处理数据集合的常用手段。Vue3作为当下流行的前端框架，提供了丰富的循环语句，以帮助我们更高效地处理数据。

wjs2024·2025-02-19 14:27

国内支持 Maya 渲染的云渲染平台汇总

在Maya动画制作过程中，渲染往往是耗时且对硬件要求极高的环节。云渲染平台的出现，为创作者们提供了便捷、高效的解决方案。

渲染101专业云渲染·2025-02-19 13:49

渲染101云渲染兼容性全解析：支持哪些软件与动画类型？实时渲染为何受限？

软件兼容性：七大三维软件+主流渲染器全覆盖渲染101支持3dsMax、Cinema4D（C4D）、Maya、Blender、UnrealEngine（UE）、SketchUp、Houdini七大核心三维制作软件

渲染101专业云渲染·2025-02-19 13:49

机器学习:支持向量机

基本概念1.什么是支持向量机支持向量机是一种二分类模型,在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用,主要用于解决数据分类问题,它的目的是寻找一个超平面对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化(也就是数据集的边缘点到分界点的距离

小源学AI·2025-02-19 13:18

了解 AI 工作流

和面：制作面团。制作馅料：准备包子的馅。制作包子

Zero_Memoy·2025-02-19 13:11

cuda编程入门——并行归约(五)

其核心目标是通过并行化加速大规模数据集的聚合计算。关键概念操作类型：可结合且可交换的操作（如加法、乘法、最大值、最小值、逻辑与/或等）适合并行归约。

我不会打代码啊啊·2025-02-19 07:02

AI 百炼成神：线性回归，预测房价

项目步骤准备数据集为了演示线性回归，我们将使用一个常见的房价数据集：波士顿房价数据集（BostonHousingDataset）。这个数据集包含了多个特征（

github_czy·2025-02-19 07:31

快速排序_详解快速排序算法

(2)将大于或等于分界值的数据集中到数组右边，小于分界值的数据集中到数组的左边。此时，左边部分中各元素都小于分界值，而右边部分中各元素都大于或等于分界值

网站推广优化yetaoaiueo·2025-02-19 07:29

CHRONOS - 新闻时间线摘要

小众AI·2025-02-19 06:54

推荐文章：md2pptx - Markdown到PowerPoint转换神器，让文档制作更简单！

邬情然Harley·2025-02-19 06:53

python 山脊图_（数据科学学习手札98）纯Python绘制满满艺术感的山脊地图

图1类似图1的风格，在地图制作中也存在着一种山脊地图，基于记录地表海拔信息的高程数据，我们可以利用水平方向上的基于实际位置海拔高度的曲线，来对

weixin_39780255·2025-02-19 05:16

流行编程语言全解析：优势、应用与短板

适用领域数据科学与分析：处理和分析大规模数据集，进行数据可视化。典型示例：Google用Python进行数据分析，处理海量数据以支持各种业务决策。机器学习与人工智能：构建和训练模型。

a小胡哦·2025-02-19 03:27

【第11章：生成式AI与创意应用—11.2 音频与音乐生成的探索与实践】

凌晨三点的录音棚里，制作人小林对着空荡荡的混音台抓狂——广告方临时要求将电子舞曲改编成巴洛克风格，还要保留"赛博朋克"元素。

再见孙悟空_·2025-02-19 02:51

DeepSeek多软件协同效应，产生的王炸组合

DeepSeek网址:DeepSeek|深度求索1.DeepSeek+Kimi：一键生成高质量PPT，快速制作专业演示文稿Kimi网址:Kimi.ai-会推理解析，能深度思考的AI助手步骤：将PPT内容描述给

Chhjnavy·2025-02-19 02:20

ISO 镜像转换QCOW2 制作指南

深入理解QCOW2镜像与制作指南在虚拟化技术日益成熟的今天，QCOW2镜像格式因其独特的优势在众多虚拟化平台中占据了重要地位。

努力的小T·2025-02-19 02:47

51-54 CVPR 2024 | DrivingGaussian：周围动态自动驾驶场景的复合高斯飞溅（ Sora能制作动作大片还需要一段时间）

24年3月，北大、谷歌和加州大学共同发布了DrivingGaussian:CompositeGaussianSplattingforSurroundingDynamicAutonomousDrivingScenes。视图合成和可控模拟可以生成自动驾驶的极端场景CornerCase，这些安全关键情况有助于以更低成本验证和增强自动驾驶系统安全性。DrivingGaussian采用复合高斯飞溅进行全局渲

深圳季连AIgraphX·2025-02-19 01:10

用nodejs后端接收微信小程序上传的图片并转储

记录一下毕设制作过程中遇到的问题和解决方法（1）需求：点击头像选择图片进行上传，图片存储到云服务器的images子目录下方法：wxml文件这个没什么好说的，就一个view组件加上点击事件就好（要是这都不会估计也不会直接搜我这个文章页面的

芙老哥·2025-02-19 00:01

【大模型】数据集构造方式

数据格式示例Alpaca数据集的格式通常是JSON，包含以下几个字

油泼辣子多加·2025-02-18 22:02

antd+React.js实现登陆页面，登陆注册页面

今天制作登陆界面，本来想找开原的代码复制粘贴，但奈何网友们是在太过吝啬。找了半天，不如我来做这个开源。代码如下（登陆界面层级都比较分明，故不再做过多解释）importstylesfrom'.

变向加后撤·2025-02-18 20:17

NoSQL调研与学习（一）

NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，特别是大数

JUNPR·2025-02-18 18:39

deepseek本地部署后做微调训练实现智能对话的一些建议

以下是详细的指导内容：1.准备数据集在微调大模型之前，需要准备适合的训练数据集。数据集应满足以下要求：格式：通常使用JSONL（JSONLines）格式，每行包含一个训练样本。

慧香一格·2025-02-18 14:34

mac m1通过qemu和grub制作操作系统引导盘

文章目录前言grub安装引导盘FAQ参考附录qemu安装ubuntuGRUB安装到回环设备吧啦吧啦...前言我电脑是macm1芯片的，做了如下尝试，最终在第4种方式下成功：开始用了parallelsdesktop安装了ubuntu22版本的，因为本机是arm64芯片，所以只能安装arm64的ubuntu，然后在运行grub-install/dev/loop0时报错：grub-install:err

千篇不一律·2025-02-18 13:58

【国产自研-神软大数据平台3.4.10】

产品介绍：北京神舟航天软件技术股份有限公司自研全栈式大数据平台神软大数据平台是数据全生命周期一站式数据治理开发平台，提供数据采集、数据集成、数据开发、数据治理、数据服务等功能，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座

王旭亮_·2025-02-18 13:24

听书项目（一）

在过去，有声书主要是由专业的演员朗读，制作成录音带或CD。但随着数字化媒体的发展，听书软件应运而生，为用户提供了更多选择，包括自助

screamn·2025-02-18 07:25

运用python制作一个完整的股票分析系统

使用python制作一个股票分析系统，可以通过股票价格走势动态界面，实时动态监测不同类型股票的变化情况。以下是一个完整的股票分析系统开发指南，包括股票价格走势动态界面和实时监测功能。

大懒猫软件·2025-02-18 04:46

从热搜趋势到交易策略：Level2逐笔成交数据的应用之道

从热搜趋势到交易策略：Level2逐笔成交数据的应用之道为了促进学习和研究，我们在此分享一部分匿名处理的股票level2逐笔委托逐笔成交历史行情数据集。

银河金融数据库·2025-02-18 01:48

《Python制作动态爱心粒子特效》

一、实现思路粒子效果：–使用Pygame模拟粒子运动，粒子会以爱心的轨迹分布并运动。爱心公式：爱心的数学公式：x=16sin3(t),y=13cos(t)−5cos(2t)−2cos(3t)−cos(4t)参数tt的范围决定爱心形状。动态效果：粒子会从爱心轨迹出发，模拟旋转或扩散运动。二、完整代码后台私信三、运行效果运行代码后，你将看到：粒子围绕爱心形状分布，并不断扩散。爱心形状动态出现，粒子会随

后端工匠之道·2025-02-18 01:16

第二章：12.3 建立表现基准

误差定义训练误差（Jtrain）：指算法在训练数据集上无法正确转录的音频片段的百分比。在这个例子中，训练误差是10.8%，意味着算法在训练数据上犯了10.8%的错误。

望云山190·2025-02-17 22:40

使用Elasticsearch和Kibana进行查询的语法和编程实践

Elasticsearch和Kibana是一对强大的组合，用于处理和可视化大规模数据集。Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎，而Kibana是一个用于数据可视化和分析的开源工具。

一起去旅行Coding·2025-02-17 20:54

【PYTORCH】官方的turoria实现中英文翻译

数据集下载后解压，使用的data\testsets\devset\UNv1.0.devset.zh和UNv1.0.devset.en，因为电脑配置不行，所以只选取了10

liwulin0506·2025-02-17 20:54

AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破

在大规模数据集上进行预训练，能助力模型学习丰富的视觉特

·2025-02-17 20:28

动手做一个古文明的新闻播报员

如果想，就跟着我一起动手制作吧！要做这样一个古文明新闻播报员，就需要用到数字人播报这个工具。比如我用的是腾讯智影。在线登录腾讯智影后，选择数字人播报，就会打开新的编辑页面。

天飓·2025-02-17 18:35

Python随机森林算法详解与案例实现

目录Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例：使用随机森林预测鸢尾花品种4.1数据集介绍4.2代码实现4.3代码解释4.4运行结果5、回归案例

闲人编程·2025-02-17 13:48

电脑录屏软件班迪录屏 Bandicam v8.0 注册版下载与使用说明

重复捕捉功能：支持反复录制屏幕内容，方便制作教程或解说视频。快捷键设置：自定义快捷键，录制操作更加便捷高效。双音频混合录制：提供同时录制系统音效和麦克

2401_89543598·2025-02-17 13:15

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