唇读数据集

DAMA 数据管理知识体系指南：第十章 参考数据与主数据

管理数据集成的成本。降低风险。【满足
云 祁·2025-03-12 17:12

【大数据入门】第三章·数据预处理

个人主页：十二月的猫-CSDN博客系列专栏：《小白读透AI原理》_十二月的猫的博客-CSDN博客十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.为什么要进行数据预处理2.1
十二月的猫·2025-03-12 16:35

四补：网络部署思路-网络搭建的步骤

网络部署思路-网络搭建的步骤1.拓扑设计——IP地址的划分（子网划分、子网汇总）2.实施2.1搭建拓扑2.2底层-给左右需要配置IP地址读的网络节点，配置一个合法的IP地址2.3路由——全网可达2.4优化策略
薛定谔的码*·2025-03-12 16:04

【模型调优的深入分析与Python实践】

模型调优的深入分析与Python实践一、模型调优的定义与目标模型调优（ModelTuning）是通过系统化调整机器学习模型的超参数和结构参数，使模型在特定数据集上达到最佳性能的过程。
蝉叫醒了夏天·2025-03-12 15:30

Mysql高频面试题

答：MVCC是多版本并发控制机制，它通过维护数据多个版本，实现非锁定读，解决了读写互斥问题，通过保存数据的多个版本，让读操作可以在不获取锁的情况下读取数据，提高了并发性能。
GentleDevin·2025-03-12 13:51

机器学习背后的数学芝士

矩阵则是二维数组，广泛应用于数据集的表示和变换操作。线性变换线性变换描述了向量在空间中的拉伸、压缩或旋转过程。这类变换在数据预处理、
小技工丨·2025-03-12 11:36

大模型微调：定义、方法、应用与未来展望

一、定义与意义（一）微调的定义大模型微调是指在预训练模型的基础上，通过特定领域的数据集对模型进行进一步训练的过程。
软件职业规划·2025-03-12 11:33

扩散 Transformer 策略：用于通才视觉-语言-动作学习的规模化扩散 Transformer

最近，在多样化的机器人数据集上进行预训练的大型视觉-语言-动作模型，已展示出利用少量域内数据泛化到
三谷秋水·2025-03-12 10:27

计算机视觉深度学习入门（4）

在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型，这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业，那么很可能会在实践中遇到这种情况。
yyc_audio·2025-03-12 10:26

利用busybox和mkfs.jffs2制作根文件系统

SPIFlash（16M）Busybox：BusyBox-1.16.1.tgz嵌入式交叉编译工具链：arm-hisiv100nptl-linux-gcc目标板根文件系统格式：JFFS2（在闪存上使用非常广泛的读/
浪子--赟·2025-03-12 08:44

51-53 CVPR 2024 | DriveWorld：通过自动驾驶世界模型进行 4D 预训练场景理解 （含模型数据流梳理）

DriveWorld在UniAD的基础上又有所成长，提升了自动驾驶目标检测、目标追踪、3D占用、运动预测及规划的性能，后期扩大数据集和调整骨干网络大小应该会
深圳季连AIgraphX·2025-03-12 08:43

【光流】——liteflownet论文与代码浅读

光流，liteflownetcode:mmflowCVPR20181.前言FlowNet2是最先进的光流估计卷积神经网络(CNN)，需要超过160M的参数来实现精确的流量估计。在本文中，我们提出了一种替代网络，它在Sintel和KITTI基准测试上优于FlowNet2，同时在模型尺寸上要小30倍，在运行速度上要快1.36倍。这是通过深入研究当前框架中可能被遗漏的架构细节而实现的：（1）我们通过轻量
农夫山泉2号·2025-03-12 06:00

AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘astype‘

:'NoneType'objecthasnoattribute'astype'报错，如下图所示通过dug,发现im的shape为none,究其原因是因为cv.imread无法读取图像，主要原因是因为我数据集中存在中文名称
冰虺·2025-03-12 06:55

cornell grasp data 康奈尔大学抓取数据集 百度云

国内下载较慢，康奈尔大学抓取数据集分享，给有用的人。科研之路道阻且长，互行方便。康奈尔大学抓取数据集是基于深度学习方法实现机器人自主抓取的必备数据集，直接推动了机器人自主抓取的发展。
工科pai·2025-03-12 05:20

RK3568笔记五十六：yolov8_obb旋转框训练部署

https://github.com/ultralytics/ultralytics一、训练1、环境搭建使用的是AUTODL环境，yolov8-obb数据集不大，也可以使用cpu。
殷忆枫·2025-03-12 04:07

对开源VLA sota π0的微调——如何基于各种开源数据集、以及你自己的私有数据集微调π0(含我司的微调实践)

前言25年2.4日，几个月前推出π0的公司PhysicalIntelligence(π)宣布正式开源π0及π0-FAST，如之前所介绍的，他们对用超过10,000小时的机器人数据进行了预训练该GitHub代码仓库「π0及π0-FAST的GitHub地址：github.com/Physical-Intelligence/openpi」包括4个方面：简言之，就是π0本身的代码和权重、特定平台上特定任务
v_JULY_v·2025-03-12 04:07

RDD 行动算子

在ApacheSpark中，RDD（弹性分布式数据集）是核心数据结构之一。行动算子会触发实际的计算并返回结果或执行某些操作。
阿强77·2025-03-12 03:02

深度学习复习笔记（6）线性回归——新冠预测项目

importmatplotlib.pyplotaspltimporttorch#框架importnumpyasnp#矩阵处理importcsv#读excel文件fromtorch.utils.dataimportDataLoader
Kriol·2025-03-12 03:27

DeepSeek发展背景和前景

2.技术演进：2024年1月：发布首个大模型DeepSeekLLM，包含670亿参数，在2万亿token的数据集上训练，性能超越Llama270BBase。202
爱吃苹果的日记本·2025-03-12 02:18

第20周：Pytorch文本分类入门

目录前言一、前期准备1.1环境安装导入包1.2加载数据1.3构建词典1.4生成数据批次和迭代器二、准备模型2.1定义模型2.2定义示例2.3定义训练函数与评估函数三、训练模型3.1拆分数据集并运行模型3.2
weixin_46620278·2025-03-12 01:44

第N3周：NLP中的数据集构建

本人往期文章可查阅：深度学习总结对于初学者，NLP中最烦人的问题之一就是数据集的构建问题，处理不好就会引起shape问题（各种由于shape错乱导致的问题）。
OreoCC·2025-03-12 01:43

NLP新手入门-第N1周：Pytorch文本分类入门

天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境二、环境安装三、文本分类1.加载数据2.构建词典3.生成数据批次和迭代器4.定义模型5.定义实例6.定义训练函数与评估函数7.拆分数据集并运行模型
Oaix Nay·2025-03-12 01:42

FPGA行业三大岗位详细介绍，0基础入门必读

前端设计工程师读文档，写文档：数字前端设计工程师需要阅读大量的协议文档，如PCIe、Ethernet、USB等，文档内容涉及到硬件协议、设计需求等。
博览鸿蒙·2025-03-12 00:10

Spring Boot 集成 Kettle

Kettle简介Kettle最初由MattCasters开发，是Pentaho数据集成平台的一部分。它提供了一个用户友好的界面和丰富的功能集，使用户能够轻松地设计、执行和监控ETL任务。
m0_74824112·2025-03-11 20:01

大模型全军覆没，中科院自动化所推出多图数学推理新基准 | CVPR 2025

近日，中国科学院自动化研究所推出多图数学推理全新基准MV-MATH（该工作已被CVPR2025录用），这是一个精心策划的多图数学推理数据集，旨在全面评估MLLM（多模态大语言模型）在多视觉场景中的数学推理能力
·2025-03-11 20:10

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。
·2025-03-11 20:07

中文对联/十二生肖/城市景点/旅游计划……年味超浓的数据集汇总

在这阖家团圆，喜庆祥和的日子里，HyperAI超神经为大家整理了8个春节相关的数据集，涵盖对联、十二生肖、民族文化等热门主题，助力开发者在AI赋能春节的道路上大展拳脚！
·2025-03-11 20:07

selectdataset 发布2024最热门Top100数据集

遇见数据集索引了国内外的大部分网站。首页有最新的数据集推荐：GitHub、HuggingFace、arXiv这些热门站点，都属于日级别的更新。
·2025-03-11 20:06

空间智能数据集（不定期更新）

在人工智能领域的顶级会议NeurIPS上，斯坦福大学的杰出教授李飞飞发表了题为《FromSeeingtoDoing:AscendingtheLadderofVisualIntelligence》的主题演讲。在这次演讲中，李飞飞教授探讨了机器视觉的未来以及人工智能如何塑造我们的现实世界。她强调了空间智能的重要性，并将其视为全面智能的基石。李飞飞教授指出，解决空间智能问题是迈向全面智能的基础性、关键性
·2025-03-11 20:36

Hive在大数据集群下的部署

hive安装1）把apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz上传到Linux的/opt/software目录下2）解压apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz到/opt/module/目录下面tar-zxvf/opt/software/apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz-C/opt/module/3）修改apache-hive-3.1.3-bin
正在绘制中·2025-03-11 18:47

Hadoop、Spark和 Hive 的详细关系

Hadoop、Spark和Hive的详细关系1.ApacheHadoopHadoop是一个开源框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。
夜行容忍·2025-03-11 18:46

我与DeepSeek读《大型网站技术架构》（5）下

万无一失：网站的高可用架构4.高可用的数据保证数据存储高可用的手段主要是数据备份和失效转移机制。缓存服务的高可用争论1.缓存服务需要实现高可用核心论据：避免雪崩效应：缓存宕机导致数据库瞬时压力骤增，可能引发级联故障。提升用户体验：缓存直接支撑高频访问，其不可用会导致延迟飙升、功能异常。数据热备价值：部分缓存数据（如会话信息）可能无持久化备份，丢失后影响业务连续性。适用场景：高并发实时系统：如电商秒
诺亚凹凸曼·2025-03-11 18:41

我与DeepSeek读《大型网站技术架构》（3）

大型网站架构的核心要素《大型网站技术架构：核心原理与案例分析》第三章聚焦于大型网站架构的核心要素，从技术维度剖析了构建高可用、高性能、可扩展系统的关键设计方向。1.五大核心架构要素(1)性能（Performance）目标：快速响应用户请求，优化用户体验。关键策略：前端优化：CDN加速静态资源、合并压缩JS/CSS、浏览器缓存。服务端优化：缓存（Redis/Memcached）、异步处理（消息队列）
诺亚凹凸曼·2025-03-11 18:11

大数据技术生态圈：Hadoop、Hive、Spark的区别和关系

虽然它们都是为了处理大规模数据集而设计的，但它们在功能和使用方式上存在一些区别。本文将详细介绍Hadoop、Hive和Spark的区别和关系，并提供相应的源代码示例。
雨中徜徉的思绪漫溢·2025-03-11 17:07

决策树的核心思想

一、决策树的核心思想本质：通过特征判断对数据集递归划分，形成树形结构。目标：生成一组“若-则”规则，使数据划分到叶子节点时尽可能纯净。关键流程：特征选择：选择最佳分裂特征（如信息增益最大）。
code 旭·2025-03-11 17:06

【C常用的标准库函数】

模式："r"（读）、"w"（写）、"a"（追加）、"rb"（二进制读）等。示例：FILE*fp=fopen("data.txt",
niuTaylor·2025-03-11 16:28

目标检测

这里的数字为置信度2.数据集：VOC数据集分4大类20小类；COCO数据集含20万图像、80个类别、超50万目标标注，平均每图7.2个目标。
煤烦恼·2025-03-11 15:22

基于transformer实现机器翻译(日译中)

2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型3.1、导入必要的库3.2、数据集准备
小白_laughter·2025-03-11 15:46

一文理清：阿里系数据中台-数据治理工具集(傻傻也能分清楚）

一、核心产品定位与功能DataWorks定位：一站式大数据开发治理平台，提供数据集成、开发、调度、治理、服务等全链路能力。核心功能：数据集成：支持异构数据源（如数据库、OSS、
Debug_Snail·2025-03-11 14:09

学习笔记10——并发编程2线程安全问题与同步机制

示例：两个线程同时执行count++（非原子操作，实际包含读-改-写三步）。内存可见性问题：线程修改共享变量后，其他线程无法立即看到最
码代码的小仙女·2025-03-11 13:33

SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language

本文提出SeisMoLLM，这是首个利用跨模态迁移进行地震监测的基础模型，它无需在地震数据集上进行直接预训练，就能充分发挥大规模预训练大语言模型的强大能力。
UnknownBody·2025-03-11 12:29

《Natural Actor-Critic》译读笔记

《NaturalActor-Critic》摘要本文提出了一种新型的强化学习架构，即自然演员-评论家（NaturalActor-Critic）。Theactor的更新通过使用Amari的自然梯度方法进行策略梯度的随机估计来实现，而评论家则通过线性回归同时获得自然策略梯度和价值函数的附加参数。本文展示了使用自然策略梯度的actor改进特别有吸引力，因为这些梯度与所选策略表示的坐标框架无关，并且比常规策
songyuc·2025-03-11 11:21

目标检测项目

·识别图片中有哪些物体并且找到物体的存在位置多任务：位置+类别目标种类与数量繁多的问题目标尺度不均的问题遮挡、噪声等外部环境干扰VOC数据集：PASCALVOC挑战赛(ThePASCALVisualObjectClasses
sho_re·2025-03-11 11:51

数据分享｜1961-2017年中国0.25°×0.25° 逐日地表水文数据集(VIC-CN05.1)

本数据基于陆面水文模式（VICv4.2.d,VariableInfiltrationCapacitymodel）模拟构建了中国1961~2017年0.25°×0.25°逐日地表水文数据集（VIC-CN05.1
JGiser·2025-03-11 11:50

Python通过YOLO格式TXT标签文件在图像中画框

使用场景检测数据集标注是否有误：在目标检测算法中需要标注自己的数据集，为了更加方便的检查数据集标注是否有误，可以使用该工具将标注结果绘制在图像中并查看。
CHERISH_KDX·2025-03-11 10:41

「再见爱人Ⅳ」婚姻体检题汇总

对方最喜欢读哪种类型的书？对方最喜欢的电影是？对方最想去国内哪个城
myqijin·2025-03-11 09:37

机器学习之KMeans算法

它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著
Mr终游·2025-03-11 09:07

“大语言模型微调”（Fine-tuning）与“大语言模型应用”（LLM Applications）之间的区别

1.概念与定义大语言模型微调微调指的是在一个经过大规模预训练的通用语言模型基础上，利用针对性较强的小规模数据集对模型进行进一步训练，从而使模型在特定领域或任务上表现得更优秀。
AI Echoes·2025-03-11 09:06

聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现

划分方法（PartitioningMethod）是基于距离判断样本相似度，通过不断迭代将含有多个样本的数据集划分成若干个簇，
皖山文武·2025-03-11 08:56

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。
IT古董·2025-03-11 08:25
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