拆分数据集第17页

使用深度学习进行序列分类

此示例使用Waveform数据集。此示例训练LSTM网络来识别给定时间序列数据的波形类型。训练数据包含四种波形的时间

jk_101·2024-02-19 13:40

R语言基本数据管理学习

《星际迷航》本章内容1.操纵日期和缺失值2.熟悉数据类型的转换3.变量的创建和重编码4.数据集的排序，合并与取子集5.选入和丢弃变量1.创建新变量x%%y为求余；x%/%y整数除法。

超人快飞·2024-02-19 13:05

【自然语言处理】实验3，文本情感分析

在本次任务中，我们将在影评文本数据集（RottenTomato）上进行情感分析

X.AI666·2024-02-19 13:38

lesson19-2 《数据结构与算法》P35Q36拆分单链表

题目描述：编写算法将单链表L1拆成两个表，其中以L1为头的链表保持原来向后的链接，另一个以L2为头的链表，其链接方向与L1相反，L1包含原链表的奇数序号结点，L2包含原链表的偶数序号结点。思路：对一个链表进行部分逆置或其他操作时，可以用i来保存结点的序号，更简便。代码：voidbreakList(LNode*L1){inti=0;//i表示结点序号LNode*L2=newLNode();//L2为

csdner1998·2024-02-19 13:08

云计算基础-备份和容灾

备份：备份是容灾的基础，通常指在数据中新内，将全部或部分数据集合从应用主机的硬盘或阵列复制到其他存储介质的过程。

比特微联·2024-02-19 13:28

微服务应用与单体应用的区别

个人历程纯粹的单体应用，后台管理，UI(JSP渲染)，数据库也是单个无法，拆分都在一个tomcat上面跑。快速开发和迭代业务。

大继·2024-02-19 13:26

深度学习优化算法

优化算法1.如何解决训练样本少的问题要训练一个好的CNN模型，通常需要很多训练数据，尤其是模型结构比较复杂的时候，比如ImageNet数据集上训练的模型。

丁引·2024-02-19 13:42

MTR++论文阅读

不过在infer的时候这一部分不会进行用数据集聚类获得query轨迹点（goal点）：将goal点也进行Transformer，并且让上一帧模型的结果用于下一帧的模型推理，可以使模型的推

ZHANG8023ZHEN·2024-02-19 13:35

4张图片就可以微调扩散模型

基础概念1、生成模型和文本到图像的合成生成模型是一类机器学习模型，旨在生成与给定数据集相似的新数据

·2024-02-19 12:29

预训练和微调在迁移学习中的作用

预训练(Pre-training)预训练是指在一个大型且通常与目标任务相关但不完全相同的数据集上训练模型的过程。

一条小小yu·2024-02-19 12:42

AIGC实战——能量模型(Energy-Based Model)

AIGC实战——能量模型0.前言1.能量模型1.1模型原理1.2MNIST数据集1.3能量函数2.使用Langevin动力学进行采样2.1随机梯度Langevin动力学2.2实现Langevin采样函数

盼小辉丶·2024-02-19 12:40

scIMC：scRNA-seq插补方法基准

在这项工作中，作者使用6个模拟和2个真实的scRNA-seq数据集，从以下四个方面全面评估和比较了总共12种可用的插补方法：1.基因表达

tzc_fly·2024-02-19 12:03

基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库(三)

基于InternLM和LangChain搭建你的知识库大模型开发范式Finetune在大型语言模型中，Finetune（微调）是一种技术，用于调整预训练的模型以提高其在特定任务或数据集上的表现。

骆驼穿针眼·2024-02-19 12:41

Linux：docker的CIG部署

CAdvisor简介他是一个容器资源监控工具，包括容器的cpu网络io磁盘io等进行监控，同时提供了一个web页面用于查看实时的一个运行状态，他默认只有2分钟的数据存储，而且只是针对单物理机，但是他提供了很多的数据集成接口

鲍海超-GNUBHCkalitarro·2024-02-19 11:38

计算机设计大赛深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测 - python opencv

文章目录1前言2实现效果3CNN卷积神经网络4Yolov56数据集处理及模型训练5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

iuerfee·2024-02-19 11:59

揭秘JVS-智能BI数据集管理：让你的数据处理更高效！

数据集是JVS-智能BI中承载数据、使用数据、管理数据的基础，同样也是构建数据分析的基础。

·2024-02-19 11:41

RapidMiner数据挖掘2 —— 初识RapidMiner

请求的工作包括发现应用程序的图形用户界面（GUl），以及检查和处理示例数据集的不同元素。本支持文件中提供的补充解释旨在定义：0.文本说明所有应用程

思诺学长·2024-02-19 11:23

多元统计分析课程论文-聚类效果评价

数据集来源：UnsupervisedLearningonCountryData(kaggle.com)代码参考：Clustering:PCA|K-Means-DBSCAN-Hierarchical||Kaggle

talle2021·2024-02-19 11:45

数据分析之数据预处理、分析建模、可视化

数据集成：将来自不同来源的数据合并到一起，建立一致的数据集。数据变换：对数据进行规范化、标准

终将老去的穷苦程序员·2024-02-19 11:11

open3d点云滤波，直通滤波、体素下采样、均匀下采样、统计滤波、半径滤波

open3d点云滤波，直通滤波、体素下采样、均匀下采样、统计滤波、半径滤波一、直通滤波二、体素下采样三、均匀下采样四、统计滤波五、半径滤波六、点云数据集获得一、直通滤波importopen3daso3dimportnumpyasnpdefpass_through

云杂项·2024-02-19 11:02

Dataframe型数据分析技巧汇总

Kaggle如何针对少量数据集比赛的打法。数据降维的几种方法HF.075|时间序列趋势性分析方法汇总机器学习必须了解的7种交叉验证方法（附代码）这个图！

我叫杨傲天·2024-02-19 11:30

在数据同步时，如何保证数据一致性？

在数据集成中经常被提及的一个需求是ExactlyOnceSemantic，要求在端到端的数据同步中一条记录同步到目的端，在任何情况下都不产生丢失和重复。

牵一缕阳光·2024-02-19 10:08

可观测集合 ObservableCollection＜T＞、BindingList＜T＞

这时我们就需要使用可被观测的集合ObservableCollection、BindingList1、ObservableCollection一个动态数据集合，该集合在添加或删除项或刷新整个列表时提供通知

James.TCG·2024-02-19 10:27

ChatGPT原理以及发展

ghat属于大规模预训练模型，有两个关键字，大规模和预训练，大规模：参数够多、模型够大预训练：数据集够多，训练时间够多所以单个人没有足够的算力，那就直接有现成的吧语言处理和图像处理在深度学习里都差不多原理基本相似

菜鸟Cardll·2024-02-19 10:49

机器学习中7种常用的线性降维技术总结

1、PrincipalComponentAnalysis(PCA)PrincipalComponentAnalysis(PCA)是一种常用的降维技术，用于将高维数据集转换为低维表示，同时保留数据集的主要特征

·2024-02-19 10:25

机器学习中的10种非线性降维技术对比总结

降维意味着我们在不丢失太多信息的情况下减少数据集中的特征数量，降维算法属于无监督学习的范畴，用未标记的数据训练算法。尽管降维方法种类繁多，但它们都可以归为两大类:线性和非线性。

·2024-02-19 10:49

怎么用ETL工具实现MQ消息同步

ETL工具是一种数据抽取、转换和加载工具，其主要用于数据集成、数据转换和数据加载等操作。ETL工具可以

·2024-02-19 10:43

2维离散余弦变换（DCT）FPGA快速实现方法

因此，2维DCT便拆分为2次行、列方向的一维DCT变换，在FPGA中只需要实现1维DCT变换，然后复用2次即可。在FPGA中，有两种快速1维DCT变换的实现方案。1、利用中间结果的重复性。

MmikerR·2024-02-19 10:01

Hive入门，Hive是什么？

Hive是一个开源的数据仓库工具，主要用于处理大规模数据集。它是建立在Hadoop生态系统之上的，利用Hadoop的分布式存储和计算能力来处理和分析数据。

JayGboy·2024-02-19 10:31

如何使用Pycharm中的image模块以及导入打开图片（属性）

在学习pytorch深度学习的过程中，通常会使用到大量的数据集，包括训练集和测试集。

JayGboy·2024-02-19 10:00

六、Redis之数据持久化及高频面试题

数据持久化官网文档地址：https://redis.io/docs/manual/persistence/Redis提供了主要提供了2种不同形式的持久化方式：RDB（Redis数据库）：RDB持久性以指定的时间间隔执行数据集的时间点快照

acro_09·2024-02-15 10:36

缺失值NA并不可怕,只要了解它

那么是因为代码写错了，或者数据类型没搞清，还有一种情况就是，数据集明明只有5行，可是你却要取出第10行到第20行的数据，那么结果就也都是NA了。NA并不可怕。

小梦游仙境·2024-02-15 10:11

代码+视频基于R语言进行K折交叉验证

交叉验验证（交叉验证，ＣＶ）则是一种评估模型泛化能力的方法，广泛应用中于数证据采挖掘和机器学习领域，在交叉验证通常将数据集分为两部分，一部分为训练集，用于建立预测模型；另一部分为测试集，用于测试该模型的泛化能力

天桥下的卖艺者·2024-02-15 09:11

Redis key过期事件的监听

redis自2.8.0之后版本提供KeyspaceNotifications功能，允许客户订阅Pub/Sub频道，以便以某种方式接收影响Redis数据集的事件。

__robin·2024-02-15 09:29

基于LightGBM的回归任务案例

在对XGB模型进行了越来越多的改进以获得更好的性能之后，XGBoost是一种极限梯度提升机器，但通过lightgbm，我们可以在没有太多计算的情况下实现类似或更好的结果，并在更短的时间内在更大的数据集上训练我们的模型

python收藏家·2024-02-15 09:21

SpringCloud之Eureka注册中心和负载均衡

SpringCloud之Eureka注册中心和负载均衡微服务技术栈认识微服务单体架构分布式架构微服务微服务拆分及远程调用微服务拆分注意事项Eureka注册中心提供者与消费者原理分析服务调用出现的问题Eureka

Gunalaer·2024-02-15 09:13

Kafka(一)

xxxxxxxpp·2024-02-15 09:10

Redis由浅到深层次讲解和springboot实战（服务器层面的搭建部署）

2、Memcached(缓存)+Mysql+垂直拆分（读写分离）

三横同学·2024-02-15 08:06

d64273b6f382·2024-02-15 08:21

机器学习材料性能预测与材料基因工程如何整？

近几年随着大数据和人工智能介入，通过采用支持向量机、神经网络等机器学习算法训练数据集来构建模型，以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等性能，大大推动了新型材料的发现和传统材料的更

cuiliuyun·2024-02-15 08:11

预习-上课-复习：让机器像人一样学习对话

达摩院对话智能（ConversationalAI）团队对这个问题进行了研究探索，先将其用在了人机对话领域，在国际知名多轮对话数据集MultiWoz上取得了最好结果。论文标题：Preview

PaperWeekly·2024-02-15 08:10

代码随想录算法训练营29期Day51|LeetCode 139

文档讲解：单词拆分139.单词拆分题目链接：https://leetcode.cn/problems/word-break/description/思路：单词就是物品，字符串s就是背包，单词能否组成字符串

tlingyuqi·2024-02-15 06:55

vue实践局部组件需求-投票

vue实践局部组件需求-投票投票局部组件实践和组件之间的嵌套：1.搭建结构（html+css布局）2.在组件标签中拆分成多个局部组件3.删除第一步的搭建结构（html+css布局）代码4.在组件中调取渲染使用

公子清·2024-02-15 05:04

异常检测-基于统计学的方法-学习笔记-2

异常检测的统计学⽅法的⼀般思想是：学习⼀个拟合给定数据集的⽣成模型，然后识别该模型低概率区域中的对象，把它们作为异常点。

Rank_Fan007·2024-02-15 05:37

java并发编程（一）线程与进程

一、进程进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。在早期面向进程设计的计算机结构中，进程是程序的基本执行实体。

我犟不过你·2024-02-15 04:34

互联网架构模板：“存储层”技术

——————————————————摘抄自《极客时间李运华从0开始学架构》SQL单表、单库——>数据库拆分——>数据库中间件（将分库分表做到自动化和平台化）——>存储平台(以对业务透明的形式提供资源分配

woshishui1243·2024-02-15 04:43

VueCLI核心知识综合案例TodoList

目录1拿到一个功能模块首先需要拆分组件：2使用组件实现静态页面的效果3分析数据保存在哪个组件4实现添加数据5实现复选框勾选6实现数据的删除7实现底部组件中数据的统计8实现勾选全部的小复选框来实现大复选框的勾选

是小蟹呀^·2024-02-15 03:24

labelImg和labelme区别

LabelImg和LabelMe是两种常用的标注工具，用于创建标注数据集以供机器学习和计算机视觉任务使用。虽然它们都具有相似的目标，即方便用户进行图像标注，但在某些方面存在一些区别。

FL1623863129·2024-02-15 02:40

助力工业生产质检，基于轻量级yolov8-seg开发构建工业场景下滚珠丝杠传动表面缺陷分割检测系统

在我们之前的系列博文中也有很多相应的开发实践，感兴趣的胡都可以自行移步阅读，本文的核心思想就是想要基于轻量级的实例分割模型来开发构建工业场景下的滚珠丝杠传动表面缺陷分割检测系统，首先看下实例效果：简单看下数据集

Together_CZ·2024-02-15 02:40

YOLOv8-Seg分割训练自己的数据集

目录0、引言1、环境准备2、数据集准备2.1、创建数据集存放的文件夹2.2准备用于YOLOv8-Seg训练的txt2.2.1COCO数据集json文件YOLOv8-Seg格式的txt2.2.2制作自己的

_Mamba24·2024-02-15 02:40

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