数据集指导

CentOS 端口开放指导

CentOS端口开放指导在CentOS系统中，您可以使用一些命令来管理TCP和UDP端口的开放。本指南将介绍如何进行单端口开放、范围端口开放、查看已开放端口以及关闭已开放端口等操作。
Ceramist·2025-01-19 20:55

机器视觉算法与边缘计算：打造移动终端上的智能“慧眼”

云计算的局限性：云计算虽然提供了强大的计算和存储能力，但在数据传输过程中存在时间延迟，且数据集中存储在云端
matlab_python22·2025-01-19 19:21

《现代CSS技术应用与实践》小册完结啦！

《现代CSS技术应用与实践》是一本专注于现代CSS技术应用与实践的指导手册。
·2025-01-19 19:59

Java 8 新特性 Stream

在流的概念中，这些元素通常是连续到达的，可以逐个处理，而不必一次性加载整个数据集到内存中。数据源流的来源。可以是集合，数组，I/Ochannel，产生器generator等。
·2025-01-19 19:54

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

对于这个项目，我们需要一个具有相似大小和相似频率范围的音频曲目数据集。GTZAN流派分类数据集是音乐流派分类项目中最推荐的数据集，并且它是为了这个任务而收集的。
精通代码大仙·2025-01-19 10:01

通过代理服务器进行爬虫，能提高数据采集的效率和准确性

本文将深入剖析代理服务器的作用，并详细指导你如何利用它来助力爬虫工作，让你的数据捕捞之旅更加
Loongproxy·2025-01-19 09:29

无效数据，你会怎么处理？

无效数据是指在数据集中不符合预期的数据，它可能是错误的、不完整的、重复的，甚至
网络安全我来了·2025-01-19 09:23

学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐

人工智能，特别是像GPT这样的大型模型，似乎处于另一端，处理高级计算、海量数据集和复杂算法。这里肯定有一个学习曲线。我可能应该从了解机器学习的基础知识开始。
aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

机器学习——认识有监督学习与无监督学习

有监督学习有监督学习中，数据集中的每个样本都有明确的标签或目标输出。学习的目标是通过对有标签数据的学习，建立输入特征和输出标签之间的映射关系，以便能够对新的、未见过的输入数据预测其相应的输出标签。
伊一大数据&人工智能学习日志·2025-01-19 08:41

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现 构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception网络【环境】python>=3.5tensorflow2opencvpyqt5【文件】训练预测全部源代码、训练好的模型、fer2013数据集
计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

大模型-Qwen2.5 技术报告解读

训练阶段改进预训练阶段说明了Qwen2.5在预训练时对数据集进行了大规模的扩充，将高质量预训练数据集的词元数量从之前的7万亿提升到了18万亿。词元可以理解为语言模型学习时的基本语言单位（比如单词、汉
数据分析能量站·2025-01-19 06:55

从点云中剔除遮挡点

在三维计算机视觉和点云处理中，点云是由大量的三维点组成的数据集。然而，有时候点云中的某些点可能会被其他物体所遮挡，这可能会对进一步的分析和处理造成困扰。
AuSwift·2025-01-19 05:47

用java 实现 生成二维码 同意授权给公众号访问其信息。这通常通过将用户重定向到一个由微信提供的授权页面完成。

步骤1:构建授权URL首先，根据之前的指导构建授权URL。这个URL将用于生成二维码，使得用户在扫描二维码时被重定向到微信的授权页面。步骤2:使用微信API生成二维码微信提供了两
用心去追梦·2025-01-19 04:59

Linux 操作一：系统调用：文件读写

Linux操作一：系统调用：文件读写基本概念什么是文件简单的说，文件就是存储在硬件磁盘上的数据集合。
余额不足12138·2025-01-19 01:36

[2847]基于JAVA的蜂蜜销售智慧管理系统的设计与实现

毕业设计（论文）开题报告表姓名学院专业班级题目基于JAVA的蜂蜜销售智慧管理系统的设计与实现指导老师（一）选题的背景和意义在当前信息化高速发展的时代，企业管理方式也在不断更新和进步。
阿鑫学长【毕设工场】·2025-01-18 22:45

《守护数据隐私的堡垒：构建基于差分隐私的MySQL匿名化处理系统》

它不仅能够有效地抵御各种形式的重识别攻击，而且还可以保持数据集统
墨夶·2025-01-18 22:06

OpenSPG docker 安装教程

文章目录前言自述一、OpenSPG1.介绍二、安装步骤1.安装服务端2.客户端部署前言自述我最近是想结合chatglm3-6b和知识图谱做一个垂直领域的技术规范的问答系统，过程中也遇到了很多困难，在模型微调上，在数据集收集整理上
@comefly·2025-01-18 21:29

asp.net mysql 性能问题_ASP.NET性能优化小结

一、返回多个数据集检查你的访问数据库的代码，看是否存在着要返回多次的请求。每次往返降低了你的应用程序的每秒能够响应请求的次数。
syhakh·2025-01-18 21:57

Thanos架构学习

Thanos有两种架构模式sidecar部署receiver部署组件概念及说明简介官网参考Thanos基于prometheus，在此基础上提供了全局指标查询，可将多个云/region的prometheus数据集中管理
qq_道可道·2025-01-18 20:19

【MySQL 的 ONLY_FULL_GROUP_BY 模式】

一、GROUPBY使用时的关键要点1.理解GROUPBY的作用GROUPBY用于将数据集分割成多个组，每个组由一组具有相同属性的行组成。这使得聚合函数可以应用于每一组，而不是整个数据集。
m0_74823336·2025-01-18 20:46

什么是结构体？什么是联合体？结构体和联合体有什么区别？能否在声明过程当中缺省名字？结构体可以包含函数吗？在 C 和 C++ 中有何不同？

1）结构体结构体（structure）是一种由不同数据类型的成员组成的数据集合类型，它允许将多个相关的变量组合在一起，形成一个更复杂的数据类型。
SUN_Gyq·2025-01-18 19:12

PCL 点云高程渲染：实现点云高程信息的颜色渲染

点云是由大量的三维点组成的数据集合，每个点都具有X、Y和Z坐标。点
技术征服冒险·2025-01-18 19:40

使用Python访问和操作Llama的方法

使用Python访问和操作Llama的方法Llama是一个流行的Python库，用于处理和操作数据集。它提供了丰富的功能和工具，使我们能够轻松地对数据进行处理、转换和分析。
起风了~~~。·2025-01-18 19:40

Java常见面试题2

Java常见面试题面向对象和面向过程的区别面向对象(POP)：将方法和数据封装为对象作为程序的基本单元，提炼出封装继承多态来作为代码指导，注重代码灵活性和复用性面向过程(OOP)：将过程作为基本程序的基本单元
七禾页话·2025-01-18 19:38

【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优
半截诗·2025-01-18 19:06

【YOLOv8杂草作物目标检测】

YOLOv8杂草目标检测算法介绍模型和数据集下载算法介绍YOLOv8在禾本科杂草目标检测方面有显著的应用和效果。
stsdddd·2025-01-18 19:35

深度学习常用格式转化脚本xml2yolo/coco2yolo/bdd2yolo/frame2video等

**数据集格式转换脚本**`coco2yolo.py`示例注释：注释说明：`xml2yolo.py`示例注释：注释说明：2.
qq1309399183·2025-01-18 17:54

《多模态语言模型：一个开放探索的技术新领域》

核心主题多模态语言模型的特点仍处于探索和定义阶段没有固定的标准任务和评估方法研究方向高度开放技术路径主要存在两种方法：后期融合(LateFusion)从语言模型backbone开始添加图像编码器效果稳定，成本可控早期融合(EarlyFusion)从多模态数据集预训练效果尚不明显需要更大规模计算资源开放和透明的重要性促进知识累积和技术迭代降低技术准入门槛避免技术垄断便于安全性审计主要挑战技术层面数据
XianxinMao·2025-01-18 17:16

3DUnet实现3D医学影像的有效分割

3DUnet实现3D医学影像的有效分割1.配置代码环境2.配置数据集以及模型文件3.训练4.预测1.配置代码环境这里介绍一个很好的开源项目，git为：https://github.com/ellisdg
Andrew_Xzw·2025-01-18 13:49

从小白到高手：人工智能学习中的挑战与突破

选择困难导师催进度，任务压力大不敢多问：与同事、师兄师姐的尴尬理论与实践脱节，缺乏实战经验专注力不足，容易被干扰找一个师傅带着的好处高效解决问题，避免走弯路个性化学习路线与系统化知识框架实战经验的传授与导师的成长指导
博雅智信·2025-01-18 12:44

EOF分析在Python中的利器：eofs库使用指南

它特别适合处理大型时空数据集，通过高
潘妙霞·2025-01-18 11:34

【2025最新计算机毕业设计】基于SSM的旅游与自然保护平台【提供源码+答辩PPT+文档+项目部署】

✌主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等。
万码堂源码·2025-01-18 11:01

【源码+文档】基于SpringBoot+Vue旅游网站系统【提供源码+答辩PPT+参考文档+项目部署】

✌主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等。
万码堂源码·2025-01-18 11:31

自动驾驶中的混合决策架构

通过详细的项目实战案例，本文旨在为读者提供全面的技术指导和深刻的思考。第一部分：自动驾驶基础理论第1章：自动驾驶概述自动驾驶技术的发展背景源于人类对便捷、安全和高效的交通出行的需
AI天才研究院·2025-01-18 10:59

出海软件草根逆袭打法是什么？

打法可以指导如何选做哪个产品创意、如何设计和推广等关于主题先下个结论，出海软件草根逆袭打法，三个核心点大型软件企业“不愿意做的生意”软件创意方向“1000名外选手也赚钱”二流战略&一流执行搞推广大型软件企业
·2025-01-18 09:19

【设计模式】6大设计原则和23种设计模式

设计原则是更高层次的思想指导，强调代码的可维护性、稳定性和灵活性。设计模式是实现设计原则的具体方法和工具，解决特定场景的问题。
藓类少女·2025-01-18 08:12

2012广东工业大学毕业论文撰写与答辩指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：《2012毕业论文手册》是广东工业大学提供的毕业生论文写作与答辩的综合指导手册。它涵盖了从选题到答辩的完整流程，强调研究能力与学术水平的重要性。
永不放弃yes·2025-01-18 07:04

Node.js Express与MongoDB博客系统开发实战

项目强调了Node.js的异步I/O和事件驱动特性，以及MongoDB处理大规模、复杂数据集的能力，适合进行毕业设计等综合性开发任务。1.Node.js技术介绍与应用Node.
凯二七·2025-01-18 05:19

DuckDB-Wasm 库详解

1.DuckDB简介DuckDB是一个开源的列存储数据库，专注于在线分析处理（OLAP），特别适合处理中小型数据集。
maply·2025-01-18 04:40

Android控件底色蓝色无法修改、高版本无法安装app、找不到xml、找不到java文件、目录不显示等问题

下修改成：parent="Theme.MaterialComponents.DayNight.DarkActionBar.Bridge"如果你的应用使用了这个主题，那么它将遵循MaterialDesign的指导原则
轩哥.·2025-01-18 03:04

Dexie.js内存管理技巧：在大型数据集操作中避免浏览器崩溃

Dexie.js内存管理技巧：避免浏览器崩溃在使用Dexie.js操作大型数据集时，如果不注意内存管理，可能会导致浏览器内存溢出（OOM，OutofMemory）或崩溃。
maply·2025-01-18 03:04

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集

引言随着人工智能的飞速发展，深度学习技术已广泛应用于各个领域，尤其是在计算机视觉领域。人脸识别和表情识别是其中的一个重要应用，能够在多种场景下提供重要的信息，例如安全监控、情感分析、智能客服、健康监测等。在人脸表情识别任务中，准确识别人脸的情感状态（如高兴、愤怒、悲伤等）是一个极具挑战性的任务。随着YOLO系列算法的不断进步，YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的推出大大提高了目标检测的精度
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:25

基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统

我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计，并附上完整代码。目录引言系统架构设计数据准备公开人脸年龄数据集数据标注格式数据目录结构模型训练YOLOv8环
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

基于深度学习的人脸表情识别系统（YOLOv10+UI界面+数据集）

该系统主要由三部分组成：YOLOv10（深度学习模型）进行表情识别、UI界面展示识别结果以及数据集的准备和训练过程。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

系统集成了数据集准备、YOLOv8模型训练、实时推理以及基于PyQt5的图形用户界面（UI）。通过本文，你将学习如何实现一
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

传统数据湖和数据仓库的“中心化瓶颈”

以下是具体表现：1.单点瓶颈（SinglePointBottleneck）传统数据湖/仓库通常由中心化的数据平台团队负责，所有的数据集成、清洗、建模和治理工作都集中在这一个团队中，导致：工作负载过重：数据平台团队需要处理所有领域的数据需求
PersistDZ·2025-01-18 00:45

bigemap功能对比分析

BIGEMAP功能对比分析图||||||【地图服务行业专家】BIGEMAP是全行业公认的【优秀知名软件】、高新技术企业、国内最早从事GIS领域研发的公司，为全国各行业提供GIS领域的软件产品、解决方案、技术指导以及应用环境的搭建和开发
tangshenq17565·2025-01-18 00:09

bigemap地图下载器优势分析

BIGEMAP功能对比分析图||||||【地图服务行业专家】BIGEMAP是全行业公认的【优秀知名软件】、高新技术企业、国内最早从事GIS领域研发的公司，为全国各行业提供GIS领域的软件产品、解决方案、技术指导以及应用环境的搭建和开发
tangshenq17565·2025-01-18 00:39

Pandas数据预处理：处理缺失值 - 插值法

首先，我们需要导入Pandas库并加载包含缺失值的数据集。假设我们有一个名为df的数据框
代码艺术巧匠·2025-01-17 22:26

Python Pandas中的高级数据插值方法

大家好，在数据分析过程中，缺失值是一个常见的问题，尤其是在处理真实世界的数据集时，缺失值的存在可能会对分析结果产生较大的影响。
python慕遥·2025-01-17 22:20
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