垃圾分类数据集

CV | SAM在医学影像上的模型调研【20240207更新版】

本文主要是SAM（SegmentAnything）在医学影像上的数据集，模型及评估方法调研【持续更新】~1.开源数据集可参考这篇【数据集|基于计算机视觉的医学影像处理数据集_CSDN博客】2.算法模型2023.04
夏天｜여름이다·2024-02-08 08:21

机器学习：数据集划分笔记

数据集划分是机器学习中非常关键的步骤，能直接影响模型的训练效果和泛化能力。它的主要目的是为了评估模型对新数据的泛化能力，即模型在未见过的数据上能表现良好。
Ningbo_JiaYT·2024-02-08 07:35

Python 线性回归可视化 并将回归函数放置到图像上

importmatplotlib.pyplotaspltimportscipyimportseabornassns#加载内置的数据集df=sns.load_dataset('tips')#createregplotp
陌雨’·2024-02-08 07:05

使用 KITTI数据集训练YOLOX

1.现在KITTI集后，首先将数据集转换为COCO数据集格式。
a flying bird·2024-02-08 07:31

深度学习手写字符识别：训练模型

Windows11搭建GPU版本PyTorch环境详细过程数据集手写字符识别用到的数据集是MNIST数据集（MixedNationalInstituteofStandardsandTechnologydatabas
DogDaoDao·2024-02-08 07:30

1、卷积分类器

数据集下载地址：链接：https://pan.quark.cn/s/f9a1428cf6e3提取码：XJcv文章目录欢迎来到计算机视觉！
AI算法蒋同学·2024-02-08 06:53

数据集标注工具anylabeling解析

最近帮助其他课题组的学姐标注数据集，课题组使用的是anylabeling软件，相比于其他数据标注软件，例如labelme等，anylabeling软件使用时可以选择不同的模型，可以做到在图片上点几个点的轮廓
交换喜悲·2024-02-08 06:17

SeaTunnel 与 DataX 、Sqoop、Flume、Flink CDC 对比

产品概述ApacheSeaTunnel是一个非常易用的超高性能分布式数据集成产品，支持海量数据的离线及实时同步。
浪尖聊大数据-浪尖·2024-02-08 06:38

机器学习系列——（十五）随机森林回归

引言在机器学习的众多算法中，随机森林以其出色的准确率、对高维数据的处理能力以及对训练数据集的异常值的鲁棒性而广受欢迎。它是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来进行预测和分类。
飞影铠甲·2024-02-08 06:37

数据同步工具对比——SeaTunnel 、DataX、Sqoop、Flume、Flink CDC

业界出现了多种工具来帮助开发者和企业高效地处理数据流和数据集。
大数据_苡~·2024-02-08 06:33

ASP.NET Core MVC 控制查询数据表后在视图显示

如果是手动写代码，不用VS自带的一些控件，那比较简单的方式就是把查询的数据集，逐条赋给对象模型，再加到List，最后在控制加到ViewBag，视图循环显示ViewBag变量控制器代码Listlist=newList
醉の虾·2024-02-08 05:18

OCR升级版 — 微调EasyOCR实战

概述先决条件安装所需的软件包克隆所需的Git存储库生成数据集将数据集转换为lmdb格式检索预训练的OCR模型：运行微调使用微调后的模型运
小北的北·2024-02-08 04:24

0基础如何进行人脸识别？DeepFace可以做到

有几个深度学习模型可以用于进行人脸识别，但所有这些都要求你具备一些神经网络的知识，而且你还需要使用自己的数据集对它们进行训练。
小北的北·2024-02-08 04:24

烹饪第一个U-Net进行图像分割

如果你没有代码和数据集也没关系，可以分别通过下面两个链接进行访问：代码：https://www.kaggle.com/datasets/mateuszbuda/lgg-mri-segmentation?
小北的北·2024-02-08 04:24

CICFlowMeter提取PCAP包特征工具使用

了解到CICFlowMeter这一工具是因为入侵检测经典数据集CICIDS2017的csv数据集就是通过这一工具提取而成，所以想通过这个工具提取现有的其他数据集来进行一些分析工作。
夜航豆包·2024-02-08 04:52

DyTIS: A Dynamic Dataset Targeted Index Structure Simultaneously Efficient for Search, Inse...——论文泛读

EuroSys2023Paper论文阅读笔记整理问题在现实生活中，许多数据集都是复杂且动态的，即它们的键密度在整个键空间上变化，它们的键分布随时间变化。
妙BOOK言·2024-02-08 03:09

VTK的数据组装

1、数据模型设计基于三个类别：vtkPartitionedDataSet是数据集的集合（不要与vtkDataSet混淆）。
网卡了·2024-02-08 03:38

labelimg 在pycharm下载使用

labelimg使用数据标注工具labelimg制作数据集在pycharm中搜索labelimg选择版本安装labelimginstall使用数据标注工具制作数据集启动带参数启动1、cmdcd到指定目录
王红臣同学·2024-02-08 02:41

7.8早盘分析

垃圾分类、ETC等行业有实质性利好的行业反复活跃，维生素、猪肉等板块也有较好表现。大盘反弹在预期中但属于无量弱反
投资作手·2024-02-08 02:52

【深度学习： 计算机视觉】如何改进计算机视觉数据集

【深度学习：计算机视觉】如何改进计算机视觉数据集训练模型并评估性能确定数据集需要改进的原因和位置收集或创建新的图像或视频数据重新训练机器学习模型并重新评估，直到达到所需的性能标准机器学习算法需要大量数据集来训练
jcfszxc·2024-02-08 02:49

在 Python 中如何处理大数据集以避

如何在Python中实现一个异步的RESTfulAPI客户端？在Python中实现异步的RESTfulAPI客户端通常涉及到使用异步框架，例如aiohttp，来进行非阻塞的HTTP请求。以下是一个简单的示例，展示如何使用aiohttp实现异步的RESTfulAPI客户端：首先，确保你已经安装了aiohttp：bashCopycodepipinstallaiohttp然后，以下是一个简单的异步RES
顶碗冷笑话·2024-02-08 02:14

Python 机器学习 交叉验证、网格搜索

它涉及将数据集分成几个部分，通常是“折叠”（folds），然后将模型在一个折叠上进行
weixin_42098295·2024-02-08 01:11

Python 机器学习 特征预处理

特征缩放通常用于标准化数据集中各个特征的范围，使它们在相似的尺度上。这一步骤对于许多机器学习算法特别重要，尤其是那些基于距离的算法（如K-近邻）和梯度下降法（如线性回归、逻辑回归、神经网络）。
weixin_42098295·2024-02-08 01:41

微服务笔记27：容器调度与服务编排

硬件过滤：Web集群与大数据集群。集群类别不同需要的资源不同，We
胖琪的升级之路·2024-02-07 23:36

Python中层次聚类的艺术：从原理到实践的全面解析

数据聚类在数据分析领域扮演着重要的角色，它可以帮助我们将相似的数据点分组在一起，揭示数据集的内在结构和模式。
theskylife·2024-02-07 23:57

基于深度学习的行人重识别(person reid) 计算机竞赛

文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的行人重识别该项目较为新颖
Mr.D学长·2024-02-07 23:47

互联网加竞赛 基于深度学习的行人重识别(person reid)

文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的行人重识别该项目较为新颖
Mr.D学长·2024-02-07 23:14

数据仓库入门介绍框架（附带完整项目实战）

一、诞生背景企业数据分析需要：各个部门自己建立独立的数据抽取系统，导致数据不一致概述数据仓库是一个面向主题的、集成、非易失的且随时间变化的数据集合主要用于组织积累的历史数据，并使用分析方法（OLAP、数据分析
麻辣清汤·2024-02-07 23:34

爬取boss直聘“数据分析”工作

2、使用工具：python3.10，sublimeText33、工作任务：A:获取数据B:保存数据C:清理数据集4、开始任务：4.1安装python3，s
鸣_回首向来萧瑟处，也无风雨也无情·2024-02-07 23:03

计算结构化数据集范围内给定位置的单元格 ID

开发环境：Windows11家庭中文版MicrosoftVisualStudioCommunity2019VTK-9.3.0.rc0vtk-exampledemo解决问题：计算结构化数据集范围内给定位置的单元格
XX風·2024-02-07 22:45

Node后端基础6-操作数据库（MongoDB）

一、数据库的概念数据库就是数据的仓库，用来对数据进行一个存储，它可以与多个用户共享数据，具有尽可能小的冗余度，是一个数据集合。
Shimmer微光·2024-02-07 22:43

无人驾驶中常用的37个数据集以及每个数据集的亮点

打开检查的快捷键是ctrl+shift+i1.Automotivemulti-sensordatasethttps://goo.gl/1YbD5E亮点：全方位视觉数据，实现全方位环绕感测；包括冬季有雪的情况2.Apollohttps://goo.gl/yy144b亮点：来自多个传感器的大量注释数据，适合深度学习和训练任务；支持开源项目3.BerkeleyDeepDriveVideodataseth
相信光的奥特王小懒·2024-02-07 22:37

yolov8使用旋转框自己做数据集检测

主要在数据集制作，训练的步骤和目标检测是一样的1.数据集标注主要使用rolabelimg工具，这个工具不能在线安装得下载源代码然后运行标注好数据保存会是一个xml文件2.把xml文件转换成dota的xml
初学者5213·2024-02-07 22:35

RDD vs DataFrame vs Dataset

它是一个只读的数据集合。RDD是Spark最基础的数据结构。RDD允许开发者使用容错的形式在集群中使用内存计算，这样可以提高计算速度。1.2DataFrameDataFrame是使用数据组成命名
一生逍遥一生·2024-02-07 22:20

机器学习5-线性回归之损失函数

假设有数据集其中是输入特征，是对应的输出。线性回归的模型假设是：其中，是输入特征，是模型的参数。损失函数（成本函数）表示预测值与实际值之间的差异。
dracularking·2024-02-07 21:17

K-近邻算法原理简述

近邻分类算法就是通过已知分类的数据集，来分类未分类的东西。
散修然·2024-02-07 20:01

MATLAB环境下生成对抗网络系列（11种）

图像的数据增强是一套使用有限数据来提高训练数据集质量和规模的数据空间解决方案。
哥廷根数学学派·2024-02-07 20:55

mmdetection使用自己的voc数据集训练模型实战

一.自己数据集整理将labelimg格式数据集进行整理1.1.更换图片后缀为jpgimportosimportshutilroot_path='/media/ai-developer/img'file=
dream_home8407·2024-02-07 19:10

Vim实战：使用Vim实现图像分类任务（一）

文章目录摘要安装包安装timm数据增强Cutout和MixupEMA项目结构编译安装Vim环境环境安装过程安装库文件计算mean和std生成数据集摘要论文：https://arxiv.org/pdf/2401.09417v1
静静AI学堂·2024-02-07 19:37

大语言模型微调数据集（2）

CLUE数据集CLUE是一个中文语言理解测评基准，包括分类、命名实体识别和机器阅读理解任务。CLUE中的数据集为JSON格式。
三更科技公社·2024-02-07 19:03

李宏毅pm2.5作业【转载】

二、使用步骤1.引入库2.提取TEST数据集3
言糙·2024-02-07 19:45

jvm基础篇之垃圾回收[2](垃圾回收算法)

文章目录版权声明垃圾回收算法核心思想垃圾回收算法的历史垃圾回收算法的评价标准垃圾分类算法分类标记清除算法核心思想标记清除算法优缺点复制算法核心思想完整案例复制算法的优缺点标记整理算法核心思想标记整理算法优缺点分代垃圾回收算法
缘友一世·2024-02-07 18:02

Stereo vision with image-guided structured-light pattern matching

实验步骤：1数据获取：根据标准视差图获取3个数据集。数据集1和2是通过红外和可见光摄像头获取的。数据集3是通过普通摄像头获取的。
约德尔人winter·2024-02-07 18:23

机器连接和边缘计算

以一种高效、可扩展的方式进行连接和边缘计算的结合，解决了在工业物联网应用中的机器数据集成问题。一边缘计算边缘计算描述了由中央平台管理的数据分散式处理。边缘计算对于工业物联网而言非常重要。
SoftingChina·2024-02-07 18:24

北京房价预测——Kaggle数据

实验流程实验数据从Kaggle中选择了帝都北京住房价格的数据集，该数据集摘录了2011～2017年链家网上的北京房价数据。
GavinHarbus·2024-02-07 18:39

公开 学生课堂行为数据集 SCB-Dataset 2 Student Classroom Behavior dataset

公开学生课堂行为数据集SCB-Dataset2StudentClassroomBehaviordatasetb站：https://www.bilibili.com/video/BV1cW4y197Ah/
计算机视觉-杨帆·2024-02-07 17:07

【毕业设计选题】基于深度学习的学生课堂行为检测算法系统 YOLO python 卷积神经网络 人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1深度卷积神经网络2.2YOLOv5算法三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光
Mini_hailang_IT·2024-02-07 17:37

Pandas.DataFrame.cummax() 累积最大值 详解 含代码 含测试数据集 随Pandas版本持续更新

关于Pandas版本：本文基于pandas2.2.0编写。关于本文内容更新：随着pandas的stable版本更迭，本文持续更新，不断完善补充。传送门：PandasAPI参考目录传送门：Pandas版本更新及新特性传送门：Pandas由浅入深系列教程本节目录Pandas.DataFrame.cummax()计算公式：语法：返回值：参数说明：axis指定计算方向（行或列）skipna忽略缺失值*ar
数象限·2024-02-07 16:14

【MATLAB】使用随机森林在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.随机森林在神经网络的应用当使用随机森林进行特征选择时，算法能够为每个特征提供一个重要性得分，从而帮助识别对目标变量预测最具影响力的特征。这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。通过剔除不重要的特征，模型的复杂度降低，同时保持了较高的预测准确性。随机森林是一种集成学习算法，利用多棵决策树对特征进行建模。由于其天然的并行化、抗过拟合的特性和对非线性关系的
编程到天明·2024-02-07 15:31

【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.梯度提升树在神经网络的应用使用梯度提升树进行特征选择的好处在于可以得到特征的重要性分数，从而识别出对目标变量预测最具影响力的特征。这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。此外，特征选择可以帮助理解数据，并为进一步的特征工程提供指导，有效地提高模型的预测性能。梯度提升树（GBT）是一种强大的监督学习算法，常用于回归和分类问题。通过利用多棵决策树的集成学
编程到天明·2024-02-07 15:59
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