唇读数据集第7页

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

拷打，数据库面经！

答案：MVCC是一种通过维护数据的历史版本实现高并发的技术，允许读操作不阻塞写操作，写操作不阻塞读操作。

·2025-02-17 20:27

python基础语法22-IMAP接收邮件

1、IMAP支持的功能：(1)多个邮件文件夹，不仅仅是用户的收件箱(2)在IMAP服务器上带有存储的标记(已读、已回复、已看

春风抚微霞·2025-02-17 18:03

mysql 原理_mysql底层原理

存储引擎对比：MySIAM：表级锁定，不支持事务，已读为主InnoDB：支持事务，支持外键，支持行级别和表级别的锁定，B+索引，效率高Memory：内存存储。

高傲的大白杨·2025-02-17 16:43

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

深入探讨：CME期货CBOT高频合约历史行情数据分析方法

深入探讨：CME期货CBOT高频合约历史行情数据分析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。

hightick·2025-02-17 12:37

【论文精读】MotionLM

MotionLM1背景2存在的问题3具体方案轨迹转运动序列模型轨迹去重和聚类loss1背景团队：Waymo时间：2023.9代码：简介：采用自回归的方式做轨迹生成，能够更好地建模交互，且避免模态坍缩，在数据集达到了

EEPI·2025-02-17 12:37

《构建之法》 –读书笔记

《构建之法》–读书笔记lishq为什么读这本书:这是一本非常接地气的讲《软件工程》的书，第一次了解到这本书是从豆瓣上看到，看了下密密麻麻的正面评论，觉得内容应该不错。

Lishq2004·2025-02-17 09:38

机器学习：k均值

**聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”。**聚

golemon.·2025-02-17 08:38

第N5周：Pytorch文本分类入门

文章目录一、前期准备1.环境安装2.加载数据3.构建词典4.生成数据批次和迭代器二、准备模型1.定义模型2.定义实例三、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.使用测试数据集评估模型本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者

计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第TR5周：Transformer实战：文本分类

文章目录1.准备环境1.1环境安装1.2加载数据2.数据预处理2.1构建词典2.2生成数据批次和迭代器2.3构建数据集3.模型构建3.1定义位置编码函数3.2定义Transformer模型3.3初始化模型

计算机真好丸·2025-02-17 07:56

如何避免redis长期运行持久化AOF文件过大的问题：AOF重写

数据一致性：确保AOF文件仅包含有效数据集的完整操作记录。二、触发AOF重写的方式1.自动触发通过redis.conf配置触发条件：auto-aof-rewrite-per

学会了没·2025-02-17 01:43

景联文科技数据处理平台：支持高质量图像标注服务

这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要，使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型：边界框标注：这是最常用的标注方式之一，通常用于物体检测任务。

景联文科技·2025-02-17 00:35

Spark 性能优化（四）：Cache

当你执行迭代算法或查询时，如果多次重复使用相同的数据集，缓存可以避免每次都重新计算相同的转换操作。通过缓存，Spark可以将数据存储在内存中，这样在后续的处理阶段就能更快地访问。

LevenBigData·2025-02-17 00:04

柑橘叶子病害检测数据集VOC+YOLO格900张3类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：900标注数量(xml

FL1623863129·2025-02-16 23:28

读算法简史：从美索不达米亚到人工智能时代15读后总结与感想兼导读

1.基本信息算法简史：从美索不达米亚到人工智能时代克里斯·布利克利著中信出版集团股份有限公司,2024年9月出版1.1.读薄率书籍总字数18.6万字，笔记总字数51653字。

躺柒·2025-02-16 22:53

doris:查询缓存

SQLCache基于以下关键因素来存储和获取缓存：SQL文本视图定义表和分区的版本用户变量和结果值非确定函数和结果值行策略定义数据脱敏定义以上因素的组合唯一确定一个缓存数据集。

向阳1218·2025-02-16 22:17

第二章：13.1 机器学习的迭代发展

目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构：首先，需要决定机器学习系统的总体架构，这包括选择合适的模型、确定使用的数据集

望云山190·2025-02-16 21:44

深度学习（1)-简单神经网络示例

我们将使用MNIST数据集，图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class），数据点叫作样本（sample），与某个样本对应的类叫作标签（label）。

yyc_audio·2025-02-16 21:41

建筑物损坏程度分割数据集labelme格式2816张5类别

数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：2816标注数量(json文件个数)：2816标注类别数：5标注类别名称:["minor-damage

FL1623863129·2025-02-16 20:03

根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路

本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集（如驾驶指令、传感器数据等），并基于PyTorch框架实现。

ywfwyht·2025-02-16 19:28

8 ＞查找

基本概念查找表：用于查找的数据集合称为查找表，由同类元素组成。静态查找表：只需要进行查找操作。动态查找表：还可以进行增删操作。唯一表示数据元素的数据项。

irisart·2025-02-16 18:49

Python Pandas数据清洗之缺失数据处理

无论是在数据收集、传输或存储的过程中，数据集可能会出现部分丢失。缺失数据的存在不仅会影响数据的完整性，还可能对后续的数据分析和建模造成不利影响。为了保证数据质量，合理处理缺失数据至关重要。

python慕遥·2025-02-16 17:45

计算机视觉：COCO数据集

COCO（CommonObjectsinContext）是一个广泛使用的计算机视觉数据集，主要用于图像识别、物体检测、分割和关键点检测等任务。

00&00·2025-02-16 17:15

（15-3）DeepSeek混合专家模型初探：模型微调

用户可以根据自己的需求，通过命令行参数或配置文件调整微调策略，以优化模型在特定任务或数据集上的性能。3.4.1微调原理在DeepSeek-MoE

码农三叔·2025-02-16 16:35

Linux基础之文件权限的八进制表示法

1.Linux文件权限概述在Linux中，每个文件或目录都有三种基本权限，分别是：读权限-r：允许查看文件内容。写权限-w：允许修改文件内容。执行权限-x：允许执行文件或进入目录。

vortex5·2025-02-16 13:16

AI 大模型创业：如何利用市场优势？

这些大模型通过在大规模数据集上进行预训练，具备强大的泛化能力和适应性，能够广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、生成对抗网络（GAN）等多个领域。然而，

SuperAGI2025·2025-02-16 12:37

YOLOv1 损失函数

余将董道而不豫兮·2025-02-16 11:01

乙巳年正月十九凌晨感怀

垒读史书时易逝，功名喧嚣盖下沉。耕耘当前专精喜，利禄万千情爱恨。回首往昔歌外人，再临天府武侯奋。

一叶迎秋·2025-02-16 09:12

golang 文件

golang文件概念文件是计算机系统中用于存储和管理的数据集合，具有唯一的名称，存在于存储介质上，包含创建、修改等属性，通过文件系统进行组织，用户可进行读取、写入等操作文件流文件输入流（InputStream

千年死缓·2025-02-16 07:56

HBase的合并操作

compact的作用flush操作会将memstore的数据落地为一个个StoreFile（HFile），那么随着时间的增长在HDFS上面就会有很多的HFile文件，这样对读操作会产生比较大的影响（读操作会对

b1gx·2025-02-16 06:20

#渗透测试#网络安全# 反弹shell 技巧教学！！！

免责声明本教程仅为合法的教学目的而准备，严禁用于任何形式的违法犯罪活动及其他商业行为，在使用本教程前，您应确保该行为符合当地的法律法规，继续阅读即表示您需自行承担所有操作的后果，如有异议，请立即停止本文章读。

独行soc·2025-02-16 06:49

java 缓存篇2

Cluster）数据分片不支持不支持支持，基于slot进行水平分片高可用性部分支持（手动故障转移）高可用性，自动故障转移高可用性，自动故障转移及数据分片配置复杂度低中高扩展性低至中中高适用场景中小规模应用，读多写少需要高可用性且不需要分片的应用大规模分布式应用

dzl84394·2025-02-16 06:48

Elasticsearch和Kibana的安装部署及服务器配置

Elasticsearch和Kibana是一对强大的工具，用于搜索、分析和可视化大规模数据集。Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，而Kibana是一个用于数据可视化的开源工具。

TpCode·2025-02-16 06:17

ADX物化视图的内存优化与去重策略

在AzureDataExplorer（ADX）中使用物化视图（MaterializedView）时，处理大规模数据集的去重和聚合操作时，可能会遇到内存问题。

t0_54coder·2025-02-16 05:12

第三章回归训练实战（以预测新冠感染人数为例）

预测第三天的新冠感染人数）fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBestfromsklearn.feature_selectionimportchi2importcsv#读CSVimportnumpyasnpimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromtorchimp

不吃香菜（扣1复活版）·2025-02-16 04:03

探索外盘期货：主力连续合约与月份合约数据解析

探索外盘期货：主力连续合约与月份合约数据解析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。

level2Tick·2025-02-16 04:31

GO语言中的结构体struct

结构体结构体是由一系列具有相同类型或不同类型的数据构成的数据集合。结构体是由0个或多个任意类型的值聚合成的实体，每个值都可以被称为结构体的成员。

敖光 SRE·2025-02-16 04:01

Spring Boot集成ShardingSphere实现读写分离 | Spring Cloud 43

对于同一时刻有大量并发读操作和较少写操作类型的应用系统来说，将数据库拆分为主库和从库，主库负责处理事务性的增删改操作，从库负责处理查询操作，能够有效的避免由数据更新导致的行锁，使得整个系统的查询性能得到极大的改善

gmHappy·2025-02-15 22:21

cocos creator从零开发虚拟摇杆(完结)-跟随移动摇杆

关注干货悦读公众号，获取摇杆资源。编辑scripts/JoyStick.ts，修改onTouchMove方法。

·2025-02-15 22:33

读懂AI Agent：基于大模型的人工智能代理

⼤模型庞⼤的训练数据集中

姚瑞南·2025-02-15 22:15

从0开始制作ArcGis——第一章

shp文件是一个存储了非拓扑几何体及其属性信息的地理特征的数据集。

geocat·2025-02-15 21:41

蓝桥杯备战 Day3 2022.3.1

特殊回文数问题描述123321是一个非常特殊的数，它从左边读和从右边读是一样的。输入一个正整数n，编程求所有这样的五位和六位十进制数，满足各位数字之和等于n。数据规模和约定1<=n<=54。

Astoria_Csy·2025-02-15 21:40

GCN推导合集

读论文,发现看论文最重要的是推导,因此写了这篇文章,记录重要的推导过程(个人人为的)(持续更新)SGC以及最常见优化的推到邻接矩阵归一化:A~=D~−1/2A~D~−1/2\tilde{A}=\tilde

mumukehao·2025-02-15 18:46

数据总线/一致性维度/总线矩阵

数据仓库数据总线一种技术解决方案，旨在实现数据仓库与各个数据源之间的数据集成、交换和共享，通常做法是将所有的数据源连接到一条共享的数据总线上。

DouMiaoO_Oo·2025-02-15 17:43

nnUNet V2修改网络——替换为U-Net V2

更换前，要用nnUNetV2跑通所用数据集，证明nnUNetV2、数据集、运行环境等没有问题阅读nnU-NetV2的U-Net结构，初步了解要修改的网络，知己知彼，修改起来才能游刃有余。

w1ndfly·2025-02-15 17:05

python开发基础——day14 模块与包

一、上节回顾迭代器--把一个有很多数据的容器整理好，把里面的数据一个个取出来使用生成器--自定义的迭代器，主要作用是用来制定规则，生成数据文件操作--用python代码来读/写电脑里的文件1.打开文件2

寰宇榛仁·2025-02-15 15:54

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