拆分数据集第3页

7+纯生信，单细胞识别细胞marker+100种机器学习组合建模，机器学习组合建模取代单独lasso回归势在必行！

本研究从GEO数据库下载单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据集，根据原始研究中定义的细胞标记重新注释各种免疫细胞，以确定其特异性标志。

生信小课堂·2024-09-11 14:08

torch.stack()方法在数据集构造中的应用

torch.stack()是PyTorch中用于将多个张量沿着新维度进行堆叠的操作。在你的代码中，e1_encodings和e2_encodings是从每个句子中提取的和的向量，形状为[hidden_size]。当我们对它们使用torch.stack()时，多个向量会堆叠成一个新的二维张量，形状为[num_sentences,hidden_size]，其中num_sentences是句子的数量。如

大多_C·2024-09-11 11:47

【题目】数据分析与数据思维选择题

1.以下选项中不属于数据预处理的是（）A.数据清理B.数据可视化C.数据变换D.数据集成解析：选B。

天启和风·2024-09-11 08:28

探索Plaid Quickstart：一站式金融数据集成解决方案

探索PlaidQuickstart：一站式金融数据集成解决方案在金融科技领域，快速而安全地获取和处理银行数据至关重要。

杭臣磊Sibley·2024-09-11 08:27

div和textarea中英文和数字不换行解决方案

break-word;word-break:break-all;解释：word-wrap:break-word;强制换行以单词为分解word-break:break-all;强制换行以最后一个单词，会强制拆分单词

k_t_feng·2024-09-11 05:38

微服务与DDD简单介绍

DDD（DomainDrivenDesign）,简称DDD，领域驱动设计康威定律（Conway'sLaw）组织----对应------微服务拆分DDD作用-

analu·2024-09-11 05:07

区块链:数据库技术

现在大多在用的是关系型数据库，数据被拆分到多张表（Table）中，表与表之间的关系可以被记录下来，为了在表之间建立关系，

时汝佳·2024-09-11 05:44

Spark底层逻辑

以下是Spark的底层逻辑的详细介绍：1.核心概念Spark的底层基于几个核心概念来实现分布式计算，包括：RDD（ResilientDistributedDataset，弹性分布式数据集）：RDD是Spark

傲雪凌霜，松柏长青·2024-09-11 04:29

大数据分析与安全分析

大数据分析一、大数据安全威胁与需求分析1.1大数据相关概念发展大数据：是指非传统的数据处理工具的数据集大数据特征：海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等大数据的种类和来源非常多，包括结构化

Zh&&Li·2024-09-11 03:21

数据中台建设方案-基于大数据平台(下)

数据中台建设方案-基于大数据平台(下)1数据中台建设方案1.1总体建设方案1.2大数据集成平台1.3大数据计算平台1.3.1数据计算层建设计算层技术含量最高，最为活跃，发展也最为迅速。

FRDATA1550333·2024-09-11 03:49

MIT6.824 课程-MapReduce

MapReduce：在大型集群上简化数据处理概要MapReduce是一种编程模型，它是一种用于处理和生成大型数据集的实现。

余为民同志·2024-09-11 00:31

CSP-J 算法基础选择排序

选择排序的时间复杂度为O(n²)，不适合大数据集，但由于其实现简单，通常被用于教学和理解基本排

人才程序员·2024-09-10 23:26

微服务开发详解

微服务架构是一种软件开发模式，它将一个复杂的应用程序拆分为多个个独立的、小型的、可复用的服务，每个服务负责一个特定的业务功能。

奔向理想的星辰大海·2024-09-10 23:21

【Python】文件读写（CSV、Excel）

以数组方式读文件deflistReader():withopen("user.csv",encoding="UTF-8")ascsvFile:#读文件csvData=csv.reader(csvFile)#数据集合

素颜清风宛如月·2024-09-10 22:45

解构

例如，它不是构造一个新的对象或数组，而是逐个拆分现有的对象或数组，来提取你所需要的数据。可以快速取得数组或对象当中的元素或属性，而无需使用arr[x]或者obj[key]等传统方式进行赋值。

你喜欢吃青椒吗_c744·2024-09-10 20:55

JavaScript 常用模块化规范

JavaScript模块化规范1.模块化概述1.1什么时模块化将程序文件依据一定规则拆分成多个文件，这种编码方式就是模块化的编码方式。

渡鸦七·2024-09-10 20:04

pytorh基础知识和函数的学习：torchvision.transforms()

它提供了一组工具，用于在图像数据集上进行常见的预处理和数据增强操作，以便更好地训练深度学习模型。

深蓝海拓·2024-09-10 19:30

Leetcode刷题(第139题)——单词拆分

一、题目给你一个字符串s和一个字符串列表wordDict作为字典。请你判断是否可以利用字典中出现的单词拼接出s。注意：不要求字典中出现的单词全部都使用，并且字典中的单词可以重复使用。二、示例输入:s="leetcode",wordDict=["leet","code"]输出:true解释:返回true因为"leetcode"可以由"leet"和"code"拼接成。输入:s="applepenapp

卖菜的小白·2024-09-10 19:59

单词拆分（C++）

目录问题描述：实现代码与解析：动态规划（完全背包）:原理思路：问题描述：给你一个字符串s和一个字符串列表wordDict作为字典。请你判断是否可以利用字典中出现的单词拼接出s。注意：不要求字典中出现的单词全部都使用，并且字典中的单词可以重复使用。示例1：输入:s="leetcode",wordDict=["leet","code"]输出:true解释:返回true因为"leetcode"可以由"l

Cosmoshhhyyy·2024-09-10 18:47

LeetCode 算法：单词拆分 c++

原题链接：单词拆分难度：中等⭐️⭐️题目给你一个字符串s和一个字符串列表wordDict作为字典。如果可以利用字典中出现的一个或多个单词拼接出s则返回true。

Codec Conductor·2024-09-10 18:15

【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体

阿_旭·2024-09-10 17:39

Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉

本书的内容分成三个部分：1.初始阶段初始阶段学习：机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。

Hazelyu27·2024-09-10 16:59

LeetCode分发糖果(贪心思路分析)

题目描述贪心思路思路及解法我们可以将「相邻的孩子中，评分高的孩子必须获得更多的糖果」这句话拆分为两个规则，分别处理。

酸奶代码·2024-09-10 15:24

深度学习目标检测入门COCO数据集

常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root=".

日暮途远z·2024-09-10 13:45

【数据获取与读取】JSON & CSV

数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨（百度旗下深度学习平台）数据集：https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview

yogurt=b·2024-09-10 13:14

数组拆分递归思想数学规律 python 力扣

西柚与蓝莓·2024-09-10 11:31

gpt-2语言模型训练

一、通过下载对应的语言模型数据集1.1根据你想让回答的内容，针对性下载对应的数据集，我下载的是个医疗问答数据集1.2针对你要用到的字段信息进行处理，然后把需要处理的数据丢给模型去训练，这个模型我是直接从

谷隐凡二·2024-09-10 09:48

说说百度大模型算法工程师二面经历

2.Leetcode题具体题意记不清了，但是类似【208.实现Trie(前缀树)】题目内容Trie（发音类似“try”）或者说前缀树是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的

AI小白熊·2024-09-10 08:15

第三章-数据预处理

数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。3.1数据清洗数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据，重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值，异常值等。

moke冲冲·2024-09-10 08:11

mongoDB 对一个做了索引的字段，要不要给默认值？

MongoDB中的索引与字段设置在MongoDB中，索引可以帮助提高查询性能，特别是在处理大规模数据集时。

hongkid·2024-09-10 07:35

零基础搭建一套完整的微服务框架【window版】

项目完整代码下载地址https://github.com/gggcgba/mall微服务架构解决了什么问题此系统建立完以后，你的整个系统将被拆分成一个个独立的子系统，独立运行，系统与系统之间通

superswang·2024-09-10 04:13

[数据集][目标检测]街道乱堆垃圾检测数据集VOC+YOLO格式94张1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)：94标注数量(xml文件个数

FL1623863129·2024-09-10 04:12

Loutos 开源项目教程

MacandLinuxoperatingsystems项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/loutos1.项目介绍Loutos是一个开源项目，旨在提供一个高效、灵活的解决方案，用于处理大规模数据集

甄如冰Lea·2024-09-10 00:34

深度学习思考

对理论话深度学习很有意义，一个思路是经验值，将每一层在特定任务下都有输出，对结果作经验总结，比方说浅层输出低层次的几何轮廓特征，高层输出语意特征，我曾经在objecttracking用过这样的方法,在大数据集测试

夜雪朝歌·2024-09-09 19:45

starrocks和clickhouse数据库比较

它设计用于高效处理大规模数据集，并且支持复杂查询和数据处理。支持多种数据源的集成，并且可以与其他大数据技术（如Hadoop、Spark）协同工作。C

CodeMaster_37714848·2024-09-09 16:12

垂类大模型：领域专家参与的重要性

这些模型通常是在大型数据集上训练的，标注任务多可以由具有一般技能的人类执行，早期模型中的缺陷可以被标注员轻松识别和纠正。然而近年，AI领域经历了重大变革。

澳鹏Appen·2024-09-09 15:39

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类

决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计3.1数据分析3.1.1Iris数据集基本介绍

Ausgelebt·2024-09-09 15:08

如何用RoBERTa高效提取事件文本结构特征：多层次上下文建模与特征融合

这一步包括：分句和分段处理：将事件文本拆分为不同的句子或段落，并对每个句子/段落进行标记。每个段落可以视为一个独立的输入序列。Tok

大多_C·2024-09-09 15:05

深度学习回归任务训练代码模版

深度学习回归任务训练代码模版文章目录深度学习回归任务训练代码模版参数设置功能函数数据加载自定义数据集加载类特征选择（可选）数据读取定义模型训练模型训练迭代＋验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化

槐月初叁·2024-09-09 13:17

即时通讯系统IM存储设计之基础表拆分 & 缓存策略的思考

基础表拆分事不宜迟，首先非常简单暴力的概括一下信息收发中表拆分的业务需求，无非就是：三关系表：user_to_user\user_to_device\user_to_session单消息表（每条消息所具有的信息

8tydegrees·2024-09-09 12:46

【设计模式】结构型模式：桥接模式

KunQAQrz·2024-09-09 11:56

R可视化之ComplexHeatmap【四】：热图小方格个性化修饰、提取亚集及热图信息

热图系列我们已经有：R可视化之ComplexHeatmap【一】：颜色、标题、聚类R可视化之ComplexHeatmap【二】：行（列）顺序、行（列）名R可视化之ComplexHeatmap【三】：拆分今天分享

Bio_Infor·2024-09-09 11:19

数据仓库系列篇之基本概述

http://blog.csdn.net/bocai8058文章目录前言什么是数据仓库数据仓库与数据库的区别为什么要建立数据仓库及数仓平台的优势为什么要建立数据仓库大数据数仓平台的特点或优势数据仓库和数据集市的关系前言通过收集资料

小学僧来啦·2024-09-09 09:53

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法

分布式梯度下降（DistributedGradientDescent）是一种常用于训练大规模机器学习模型的优化方法，特别是在处理大规模数据集时非常有效。

省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

Node.js的模块

代码进行模块拆分的好处有：提高代码的复用性，提高代码的可维护性，可以实现按需加载。2.Node.js中的模块Node.js中模块的分类Node.js中根据模块来源的不同，把模块

云夕々·2024-09-09 02:08

Python青少年简明教程：文件处理

Python青少年简明教程：文件处理计算机科学中的文件是指存储在计算机存储设备上的数据集合。这些数据可以是程序代码、文本、图像、音频、视频等各种形式的信息。

学习&实践爱好者·2024-09-09 02:36

揭开数据可视化的神秘面纱：《Python数据可视化：科技图表绘制》深度解析

丰富的实践案例与操作示例2.3视频教学与配套资源文件2.4作者的专业背景与权威性三、适读人群3.1科研人员与工程师3.2数据分析师与从业者3.3大学生与研究生3.4零基础的编程爱好者四、配套资源与学习支持4.1公共数据集与示例代码

屿小夏·2024-09-09 00:23

[数据集][目标检测]人脸口罩佩戴目标检测数据集VOC+YOLO格式8068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)：8068标注数量(xml

FL1623863129·2024-09-09 00:23

机器学习之 K-均值聚类算法

K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。

维生素￥·2024-09-08 23:43

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