数据集

Python day15

图像的绘制：热力图、Shap图等的绘制超参数优化算法：网格搜索、贝叶斯以及启发式算法模拟退火、遗传算法等不平衡数据集的处理：过采样以及欠采样。

·2025-07-20 20:07

【OCR炼丹】解析HIT-OR3C数据集online部分Python版完整代码

最近开始炼手写体汉字识别方面的丹，网上找了下数据集，主要有：中科院自动化研究所开源的CASIA数据集（下载链接地址）哈工大开源的HIT-OR3C数据集（下载链接地址）这俩数据集的存储形式与之前接触过的一些共有数据集的保存形式有很大的区别

·2025-07-20 20:07

基于cnn和resnet和mobilenet对比实现驾驶员分心检测

使用的数据集包含驾驶员行为的图片，并且针对每个行为标注了相应的标签（例如"正常驾驶"、"右手发短信"等）。MobileNetV2是Google于2018

深度学习乐园·2025-07-20 19:02

数据科学简讯 2023-04-07

由于几个原因，这是一项艰巨的任务，通常它要么需要大量预定义对象的数据集，要么需要一些的初级监督数据。Meta的这个全新的、完全开源的模型感觉就像是功能上的飞跃。

数科每日·2025-07-20 16:04

Python 机器学习：NumPy 实现朴素贝叶斯分类器

通过数学公式推导、代码实现和鸢尾花数据集实战，展示如何利用向量化计算优化概率估计，解决特征独立性假设下的分类问题。同时分析算法优缺点及实际应

Python编程之道·2025-07-20 11:01

嵌入式学习-PyTorch（4）-day21

1、torchvision中数据集的使用认识官方的一些数据集Datasets—Torchvision0.22documentation试了一下CIFAR10数据集，知道了如何下载官方数据集和展示他们去tensorboard

LGGGGGQ·2025-07-20 09:20

应用集成体系深度解析：从数据互通到流程协同

应用集成核心概念框架应用集成功能互操作业务逻辑驱动异构系统协同语义互理解协议兼容1.本质定义核心内涵：多个应用系统基于业务逻辑的功能级互操作关键特征：业务逻辑驱动的功能调用（非简单数据传递）双向/多向的交互式通信实时或近实时的响应机制与传统集成区别：数据集成静态数据迁移字段映射应用集成动态功能协同服务调用二

·2025-07-20 06:32

SFT：大型语言模型专业化定制的核心技术体系——原理、创新与应用全景

对监督微调（SupervisedFine-Tuning,SFT）的技术框架、创新方法与实际应用进行系统梳理：一、核心定义与技术原理基本概念SFT是在预训练语言模型（如GPT、BERT）基础上，利用标注数据集对模型进

大千AI助手·2025-07-20 03:44

预测导管原位癌浸润性复发的深度学习：利用组织病理学图像和临床特征

文章目录研究内容目的方法数据集模型开发模型训练与评估外部验证统计分析研究结果模型性能风险分层外部验证特征重要性原文链接原文献：Deeplearningforpredictinginvasiverecurrenceofductalcarcinomainsitu

浪漫的诗人·2025-07-20 00:43

DataLoader

在PyTorch中，DataLoader是torch.utils.data模块中的一个重要类，用于将数据集包装成可迭代对象，在训练和测试模型时提供了高效、便捷的数据加载和批处理功能。

·2025-07-19 19:10

Python 算法基础篇之线性搜索算法：顺序搜索、二分搜索

顺序搜索算法2.二分搜索算法3.顺序搜索和二分搜索的对比a)适用性b)时间复杂度c)前提条件4.实例演示实例1：顺序搜索实例2：二分搜索总结引用在算法和数据结构中，搜索是一种常见的操作，用于查找特定元素在数据集合中的位置

挣扎的蓝藻·2025-07-19 17:26

PyTorch数据准备：从基础Dataset到高效DataLoader

Dataset类：作为数据集的抽象基类，需要实现三个关键方法：len():返回数据集大小getitem():获取单个数据样本(可选)init():初始化逻辑常见实现方式：继承torch.utils.data.Dataset

慕婉0307·2025-07-19 14:08

#Datawhale组队学习#7月-强化学习Task1

与监督学习依赖静态数据集、无监督学习聚焦数据内在结构不同，强化学习的核心在于序贯决策：智能体通过试错探索环境，根据行动

fzyz123·2025-07-19 13:58

PyTorch数据加载与预处理

数据加载与预处理详解1.数据集类(Dataset和DataLoader)1.1Dataset基类PyTorch中的Dataset是一个抽象类，所有自定义的数据集都应该继承这个类，并实现以下两个方法：__

飘若随风·2025-07-19 13:55

算法学习笔记：15.二分查找 ——从原理到实战，涵盖 LeetCode 与考研 408 例题

二分查找的基本概念二分查找（BinarySearch），又称折半查找，是一种在有序数据集合中查找特定元素的高效算法。其核心原理是：通过不断将查找范围减半，快速定位目标元素。

呆呆企鹅仔·2025-07-12 18:34

【目标检测】机场内部目标检测数据集4106张YOLO+VOC格式

数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：4106Annotations文件夹中xml文件总计：4106labels

·2025-07-12 17:55

目标检测（object detection）

本文将系统讲解目标检测的概念、原理、主流模型、常见数据集及应用场景，帮助读者构建对这一技术的完整认知。

加油吧zkf·2025-07-12 13:29

ETL可视化工具 DataX -- 简介( 一)

引言DataX系列文章：ETL可视化工具DataX–安装部署(二)ETL可视化工具DataX–DataX-Web安装(三)1.1DataX1.1.1DataX概览DataX是阿里云DataWorks数据集成的开源版本

dazhong2012·2025-07-12 12:58

深度学习图像分类数据集—桃子识别分类

该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。

AI街潜水的八角·2025-07-12 12:24

将多个小型YOLO数据集合并为一个大型数据集

一、将多个小型YOLO数据集合并为一个大型数据集importosimportshutilimportargparsedefmerge_data(source_dir,target_dir,images_dir

梦实学习室·2025-07-12 10:44

Matlab裁剪降水数据：1km掩膜制作实战

1km降水数据处理-制作数据裁剪掩膜1.数据概述2掩膜文件制作示例2.1数据准备2.2matlab掩膜制作示例代码3结语中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）是高精度、长时间序列的气候数据产品

咋（za）说·2025-07-12 08:28

电梯开关状态人员进出检测数据集VOC+YOLO格式2220张4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)：2220标注数量(xml

fl176831·2025-07-12 08:55

试题公式ocr识别数据集

试题公式ocr识别数据集insurance_formula_latexhttps://github.com/LeeXYZABC/insurance_formula_latex.gitreference-

·2025-07-12 08:20

数据分析案例-电脑笔记本价格数据可视化分析3

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具

艾派森·2025-07-12 07:16

C#集合：从基础到进阶的全面解析

C#集合：从基础到进阶的全面解析在C#编程中，集合是处理数据集合的核心工具。无论是存储一组对象、实现缓存机制，还是处理复杂的数据结构，都离不开集合的灵活运用。

阿蒙Armon·2025-07-12 06:36

【SpringBoot】数据脱敏

这样可以在开发、测试和其他非生产环境以及外包环境中安全地使用脱敏后的真实数据集

阿Q说代码·2025-07-12 06:36

使用tensorflow的线性回归的例子（七）

我们使用iris数据集,但是我们将改变损失函数和学习速率来看收敛性的改变。

lishaoan77·2025-07-12 04:55

使用tensorflow的线性回归的例子（十二）

=+y=Ax+b我们用iris数据集,特别是:y=SepalLength且x=PetalWidth。

lishaoan77·2025-07-12 04:55

如何使用Python实现交通工具识别

实现交通工具识别文章目录技术架构功能流程识别逻辑用户界面增强特性依赖项主要类别内容展示该系统是一个基于深度学习的交通工具识别工具，具备以下核心功能与特点：技术架构使用预训练的ResNet50卷积神经网络模型（来自ImageNet数据集

·2025-07-12 02:41

Python 数据建模与分析项目实战预备 Day 2 - 数据构建与字段解析（模拟简历结构化数据）

✅今日目标构建项目所需的简历结构化数据（模拟或从开源源获取）明确各字段的含义、类型和取值范围输出首个训练数据集（CSV/DataFrame格式）一、模拟简历数据字段设计（结构化）我们将构建如下字段的结构化数据

蓝婷儿·2025-07-11 23:24

【数据分析】多数据集网络分析：探索健康与退休研究中的变量关系

禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍加载R包数据下载导入数据数据预处理函数网络分析画图保存图片总结系统信息介绍在医学和社会科学研究中，理解多个变量之间的复杂关系对于揭示潜在的病理生理机制和社会行为模式至关重要。本文介绍了一种基于R语言的网络分析方法，用于探索HRS（健康与退休研究）及其类似研究（CHARLS、ELSA、MHAS、SHARE）中的变

生信学习者1·2025-07-11 23:21

【深度学习实战】当前三个最佳图像分类模型的代码详解

每个模型均包含：训练代码（使用PyTorch）从预训练权重开始微调（也可注释掉预训练选项，从头训练）数据集目录结构：└──dataset_root├──buy#第一类图像└──nobuy#第二类图像随机拆分

云博士的AI课堂·2025-07-11 22:49

第35周—————糖尿病预测模型优化探索

目录目录前言1.检查GPU2.查看数据编辑3.划分数据集4.创建模型与编译训练5.编译及训练模型6.结果可视化7.总结前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊1.检查GPUimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvision

·2025-07-11 22:49

Octo：伯克利开源机器人开发框架

【摘要】在各种机器人数据集上预先训练的大型策略有可能改变机器人学习：这种通用机器人策略无需从头开始训练新策略，只需使用少量领域内数据即可进行微调，但具有广泛的泛化能力。

·2025-07-11 22:48

如何通过YashanDB数据库实现企业级数据分区管理？

如何有效地组织和划分庞大的数据集，以提升查询性能和运维效率，成为数据库系统设计的核心挑战。数据分区技术作为解决大规模数据处理的关键手段，能够显著减少无关数据的访问，优化资源利用率。

·2025-07-11 21:40

【Rust日报】使用Rust开发分布式系统的经验教训

它的目标是成为一个可靠且可预测但性能优异的通用KV存储引擎，适用于小型数据集，尤其是大于内存大小的数据集。我刚刚发布了1.0版本，该版本稳定了其数据格式，适用于所有未来的1.x.x版本。

·2025-07-11 20:03

python——struct模块

文章目录structmodule简介常用函数常见format解析MINSTstructmodule最近在学CNN，想找一个合适的数据集，就想到了MINST。

稚与·2025-07-11 18:49

基于LIDC-IDRI肺结节肺癌数据集的人工智能深度学习分类良性和恶性肺癌（Python 全代码）全流程解析（二）

基于LIDC-IDRI肺结节肺癌数据集的人工智能深度学习分类良性和恶性肺癌（Python全代码）全流程解析（二）1环境配置和数据集预处理1.1环境配置1.1数据集预处理2深度学习模型训练和评估2.1深度学习模型训练

·2025-07-11 13:44

少样本图学习（few-shot learning on graph）知识背景

少样本学习简介少样本图学习简介1.SupportSet和QuerySet（针对单个任务）（1）SupportSet（支持集）（2）QuerySet（查询集）2.BaseData和NovelData（针对整个数据集

so.far_away·2025-07-11 11:34

什么是点云？怎么实现点云扫描？

点云是一种数据集，其中包含大量代表物体表面几何形状的点。这些点通过测量仪器获取，通常使用三维坐标测量机、三维激光扫描仪或照相式扫描仪等设备。

zhongqu_3dnest·2025-07-11 11:28

最全自动驾驶数据集（11/4号已更新）

技术方面，自动驾驶汽车依赖于先进的传感器、如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，以及强大的计算平台来处理大量数据，自动驾驶数据集是训练和验证自动驾驶系统的关键资源，它提供了丰富的场景和条件，使算法能够学习和适应复杂的真实世界驾驶环境

数据猎手小k·2025-07-11 10:27

使用Qlib基于LightGBM预测沪深300涨跌

本文配置一个基于LightGBM的梯度提升决策树（GBDT）模型，并使用金融数据集（包含158个技术指标特征）进行训练和预测。

DeepReinforce·2025-07-11 10:25

头盔检测数据集和论文

背景据统计使用摩托车头盔可以将道路交通事故中摩托车驾驶员致命伤害的可能性降低42％，尽管如此，遵守摩托车头盔还是较少，尤其是在发展中国家，为了有效开展针对性的头盔使用运动，政府必须收集有关头盔法律遵守程度的详细数据。但40％的国家尚未估算出这一关键的道路安全指标。而且即使有数据可用，头盔使用的观察也常常受到样本量和区域范围的限制，是从相对较短的时间框架中得出的数据，或仅在学术研究范围内单独收集。缺

daguantou·2025-07-11 10:24

如何使用目标检测深度学习框架yolov8训练钢管管道表面缺陷VOC+YOLO格式1159张3类别的检测数据集步骤和流程

【数据集介绍】数据集中有很多增强图片，大约300张为原图剩余为增强图片数据集格式：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

FL1623863129·2025-07-11 10:23

钢管管道表面缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1159张3类别

数据集中有很多增强图片，大约300张为原图剩余为增强图片数据集格式：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

FL1623863129·2025-07-11 10:52

Apriori算法的Python实例演示

Apriori算法是一种在数据集中寻找频繁项集的有效方法。它是基于一个有趣的原理，被称为Apriori原理：如果一个项集是频繁的，那么它所有的子集也是频繁的。

rit8432499·2025-07-11 05:22

「日拱一码」020 机器学习——数据处理

）Min-Max归一化MaxAbsScaler标准化离散化等宽离散化等频离散化数据清洗数据清洗是数据处理的第一步，目的是去除噪声数据、处理缺失值和异常值，使数据更加干净、可用缺失值处理删除缺失值：如果数据集中缺失值较少

胖达不服输·2025-07-11 01:00

机器学习每周挑战——二手车车辆信息&交易售价数据

这是数据集的截图目录背景描述数据说明车型对照：燃料类型对照：老规矩，第一步先导入用到的库第二步，读入数据：第三步，数据预处理第四步：对数据的分析第五步：模型建立前的准备工作第六步：多元线性回归模型的建立第七步

梦想成为一名机器学习高手·2025-07-11 01:00

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