无训练计数第3页

LGBMRegressor CatBoostRegressor XGBRegressor回归

#用于对一组元素计数,一个存在默认值的字典,访问不存在的值时抛出的是默认值fromcollectionsimportCounter,defaultdictimportre#用于正则表达式提取fromscipy.st

兔兔爱学习兔兔爱学习·2025-01-26 01:06

Python Pandas数据清洗与处理

数据清洗与处理的任务就是将这些杂乱无章的数据清理干净，确保数据的准确性和一致性，从而为后续的分析工作打下坚实的基础。

大数据张老师·2025-01-26 01:05

【Python篇】从零到精通：全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用

2.安装Scikit-Learn3.Scikit-Learn中的基本构件4.数据集的加载与探索5.数据预处理标准化数据6.构建和训练机器学习模型构建逻辑回归模型7.模型评估与验证混淆矩阵第二部分：深入理解

半截诗·2025-01-26 00:22

Progressive learning

EfficientTransformerforHigh-ResolutionImageRestoration|IEEEConferencePublication|IEEEXploreProgressivelearning在小的croppatches上训练

yore0531·2025-01-26 00:22

以及Wasserstein距离和CPC Loss结合的对抗训练示例，附代码（二）

以及Wasserstein距离和CPCLoss结合的对抗训练示例，附代码（二）【深度学习|迁移学习】Wasserstein距离度量和跨域原型一致性损失（CPCLoss）如何计算？

努力学习的大大·2025-01-25 22:43

Vite 与 Pinia 的实战应用

2.2Pinia的安装与配置Pina目录结构3.实战案例：设计一个计数器应用3.1需求分析3.2实现步骤3.2.1使用Vite创建项

码力全開·2025-01-25 21:34

激光线扫相机无2D图像的标定方案

方案一：基于运动控制平台的标定适用场景：若激光线扫相机安装在可控运动平台（如机械臂、平移台、旋转台）上，且平台的运动精度已知（例如通过编码器或高精度步进电机控制）。步骤：标定物选择：使用具有明确几何特征的三维标定物（如平面、棱柱、球体等），表面需反射激光线。运动轨迹规划：控制平台沿已知方向（如X/Y/Z轴）平移或旋转，记录激光线在标定物上的位置变化。每个运动步长后，获取激光线的三维点云数据。参数优

hylreg·2025-01-25 21:03

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集，yolo格式种类为uav，一共近5w张图片，如何用yolov8

QQ_767172261·2025-01-25 20:53

C++中的链表基础

ListNode*next;//这是一个指针，指向下一个ListNode类型的节点，用于连接链表中的下一个元素ListNode():val(0),next(nullptr){}//这是一个无参构造函数，

暴躁的白菜·2025-01-25 19:49

ORA-12541:TNS:无监听程序(Linux/Centos系统)

没有启动远程服务器的ORACLE监听程序。#切换成oralce用户su-oracle#启动监听lsnrctlstart如果出现ORA-12514错误，请查看我的另外一篇博客。

立志成为架构师·2025-01-25 19:45

GFPGAN - 腾讯开源的图形修复算法修复算法

GFPGAN是腾讯开源的人脸修复算法，它利用预先训练好的面部修复算法，并且封装了各种丰富多样的先验因素进行盲脸(blindface)修复，可以对老照片进行很好的修复。

小众AI·2025-01-25 18:44

Python知识点：基于Python技术，如何使用AirSim进行无人机模拟

然而，无人机的操作和开发需要一个安全且可控的环境来进行测试和训练。AirSim就是这样一个模拟器，它提供了一个基于UnrealEngine的逼真环境，

超哥同学·2025-01-25 18:11

甲辰年腊月廿六归途感怀

俚语不改声无音，熟知传统寻旧路。问心亲友欢聚时，先人相见一抔土。苦乐那年今又回，安康如意伴通途。

一叶迎秋·2025-01-25 18:37

图像分类与识别的自组织特征映射网络实践

通过在MATLAB中实现SOFM，可以进行数据预处理、特征提取、网络训练、分类与识别以及优化评估。本内容涵盖了SOFM网络的应用步骤、训练过程、参数调整和性能评估，旨在提供图像处理问题的解决方案。

无声远望·2025-01-25 17:36

MySQL与Oracle对比及区别

一、比较1、MySQL的特点性能卓越，服务稳定，很少出现异常宕机；开放源代码无版本制约，自主性及使用成本低；历史悠久，社区和用户非常活跃，遇到问题及时寻求帮助；软件体积小，安装使用简单且易于维护，维护成本低

m0_74823434·2025-01-25 17:03

东华大学高级程序设计上机题（贪心篇）

目录贪心有序矩阵中的第k个最小数组和题目代码买卖股票的最佳时机题目代码救生艇题目代码去除重复字母题目代码无重叠区间题目代码分割数组为连续子序列题目代码翻转矩阵后的得分题目代码拼接最大数题目代码按要求补齐数组题目代码设置交集大小至少为

IPython_J·2025-01-25 17:31

【优选算法】10----无重复字符的最长子串

---------------------------------------begin---------------------------------------题目解析：看到这一类题目，有没有那种一眼就感觉时要用到滑动窗口的感觉，铁子们？讲解算法原理：方法一:暴力解法：简单粗暴的地毯式搜索暴力解法就像一个没有什么技巧的探险家，直接把所有可能的子串都找出来，然后一个一个检查是不是有重复字符，最

Rhzkp·2025-01-25 16:59

基于Python的自然语言处理系列（2）：Word2Vec（负采样）

负采样是一种优化Skip-gram模型训练效率的技术，它能在大规模语料库中显著减少计算复杂度。接下来，我们将通过详细的代码实现和理论讲解，帮助你理解负采样的工作原理及其在Word2Vec中的应用。

会飞的Anthony·2025-01-25 15:51

大模型GUI系列论文阅读 DAY4：《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》

摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型，但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战，限制了其适用性。

feifeikon·2025-01-25 15:50

2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习楼上阑干横斗柄，寒露人远鸡相应。

文章目录sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习：问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2再次训练和更新参数

汤姆和佩琦·2025-01-25 15:18

GPT-4、GPT-4O 和 GPT-4O-mini 的区别与联系

GPT-4是OpenAI发布的第四代通用预训练模型，具备强大的生成和理解能力，适

surfirst·2025-01-25 14:14

第72期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。

云起无垠·2025-01-25 14:40

【黑龙江乡镇界】面图层arcgis数据shp格式乡镇名称和编码wgs84无偏移内容测评

鸿业远图科技·2025-01-25 13:03

PointNet++改进策略：模块改进 | OA-CNNs | ，全自适应3D稀疏卷积神经网络（OA-CNNs），超越基于Transformer的模型，同时显著降低计算和内存成本

目录介绍核心思想及其实现引入空间自适应感受野自适应关系卷积（ARConv）网络整体架构设计训练和验证实验与评估如何改进PointNet++引入空间自适应感受野引入自适应关系学习利用自适应聚合器论文题目：

我是瓦力·2025-01-25 12:59

PyTorch 实战教程：从模型搭建到训练的每一步

用深度学习搞事情，模型搭建和训练是绕不开的两步。而PyTorch，作为一个“又灵活又好用”的深度学习框架，简直就是写代码的快乐源泉。今天我们就从0到1，实战PyTorch的模型搭建和训练流程。

AI_小站·2025-01-25 12:55

无公网IP 外网访问本地文件下载器 Transmission

Transmission是一款开源的BitTorrent客户端，主要用于下载和管理通过BitTorrent协议共享的文件。它是一种点对点（P2P）文件分发协议，它允许用户从多个来源下载数据块，并将这些数据块组合成完整的文件。这种方式可以有效地减轻单个服务器的负载，并加速大文件的分发。本文将详细的介绍如何利用Docker在本地部署Transmission并结合路由侠实现外网访问本地部署的Transm

路由侠内网穿透·2025-01-25 12:54

PyQt6医疗多模态大语言模型（MLLM）实用系统框架构建初探（下.代码部分）

下面从数据预处理、模型构建与训练、可视化界面开发、模型-界面通信与部署这几个关键部分详细介绍编程实现。

Allen_LVyingbo·2025-01-25 12:23

计算机视觉：卷积核

卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化，使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此，卷积神经网络在图像

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-25 12:23

【深度学习】常见模型-生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）

GAN由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个对抗网络组成，通过彼此博弈的方式训练，从而生成与真实数据分布极为相似的高质量数据。

IT古董·2025-01-25 11:50

InceptionV1实现猴痘病识别案例

本文为为365天深度学习训练营内部文章原作者：K同学啊InceptionModule是InceptionV1的核心组成单元，提出了卷积层的并行结构，实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题

小叮当爱咖啡·2025-01-25 11:19

NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评，哪个GPU 更适合 AI 推理任务？

AI推理是指已经训练好的模型对新数据进行预测的过程。与训练阶段相比，推理通常对GPU的要求有所不同，更注重于能效比、延迟以及并发处理能力。

DO_Community·2025-01-25 09:37

[预训练语言模型专题] 百度出品ERNIE合集，问国产预训练语言模型哪家强

本文为预训练语言模型专题系列第七篇系列传送门[萌芽时代]、[风起云涌]、[文本分类通用技巧]、[GPT家族]、[BERT来临]、[BE

yang191919·2025-01-25 09:04

YOLOV11改进1-检测头篇

文章目录前言一、YAML修改二、模型训练1.数据集准备2.环境准备3.训练3.1原结构训练3.2更改后的模型三.效果对比1.原始结构2.修改后的结果3.详细对比总结前言目标检测领域里，小目标一直是一个难点问题

~啥也不会~·2025-01-25 08:00

WGAN - 瓦萨斯坦生成对抗网络

它包括两个主要部分：生成器（Generator）和判别器（Discriminator），两者通过对抗训练的方式，彼此不断改进，生成器的目标是生成尽可能“真实”的数据，而判别器的目标是区分生成的数据和真实数据

池央·2025-01-25 07:52

【Lora微调】提高模型效率的创新方法

前言在自然语言处理（NLP）和机器学习的研究和应用中，随着模型规模的不断扩大，模型训练的计算成本和存储需求也不断攀升。

@fishv·2025-01-25 07:19

数据迁移后如何做数据一致性比较（保证数据迁移的正确性）

方法如下：1.数据量验证，即表的行数一致，selectcount(*)fromtab1;2.数据格式，列的一致性验证，在行数一致的前提下，验证每一列正确迁移，无乱码，无格式问题，迁移前后数据完全一致。

m0_38111284·2025-01-25 06:13

InternLM: LMDeploy 量化部署进阶实践

LMDeploy部署模型模型部署是将训练好的深度学习模型在特定环境中运行。欢迎使用LMDeploy，支持市面上主流的格式和算法。

dilvx·2025-01-25 06:42

使用MediaCodec将PCM音频编码为AMR-WB格式

PCM(PulseCodeModulation)音频数据是一种未经压缩的原始音频数据格式，各个音频样本都由固定大小且有符号/无符号的整数值组成。

你好，工程师·2025-01-25 06:11

《数据孤岛：AI模型训练之殇，精度与泛化的双重困境》

在人工智能飞速发展的当下，数据就是模型的“燃料”。从医疗影像诊断到智能交通调度，从电商推荐系统到金融风险预测，AI模型的精准度与泛化能力，决定了其在实际应用中的价值。然而，一个棘手的问题正阻碍着AI前行的步伐——数据孤岛。数据孤岛，是指在组织内部或不同组织之间，由于系统、管理或流程的原因，数据被孤立存储在不同的数据库、应用程序或部门中，彼此之间缺乏有效的连接和整合。据权威机构调研，在高度信息化的企

·2025-01-25 06:27

如何控制主从架构的数据一致性？

视频号2023年度优秀创作者，互联网大厂P8技术专家，SpringCloudAlibaba微服务架构实战派(上下册)和RocketMQ消息中间件实战派(上下册)的作者，资深架构师，技术负责人，极客时间训练营讲师

架构随笔录·2025-01-25 06:39

stable diffusion webui电商基础模型

电商生成模型的产生主要有两个路子，1.训练微调；2.模型融合。下面这些是借鉴，帮助思考如何构建电商模型。

Kun Li·2025-01-25 05:06

python3+TensorFlow 2.x 基础学习（一）

2TensorFlow张量（Tensor）3、使用Keras构建神经网络模型3、1构建Sequential模型3、2编译模型1、Optimizer（优化器）2、Loss（损失函数）3、Metrics（评估指标）3、3训练模型

刀客123·2025-01-25 03:23

解析MPU与MCU的核心差异：定义、架构、功能、性能、应用及厂家全方面对比

以下是对这些方面的详细分析：定义MCU：是一种高度集成的单片机，它将CPU、内存（RAM/ROM）、定时器/计数器和其他外设接口集成为一个芯片，用于执行特定控制任务。MPU：通常指的是一

东辰芯力·2025-01-25 03:19

3.2 Go 返回值详解

2.无返回值：函数可以没有返回值，此时return语句可选。示例：funcprintM

行路见知·2025-01-25 02:10

Linux Vim最全面的教程

以下是一个涵盖Vim各个方面的全面教程：1.基础概念-启动和退出：-启动Vim：vimfilename-普通模式下退出：`:q`（无修改）或:q!

109702008·2025-01-25 02:39

redis+spring面试题

redis使用场景缓存热点数据分布式锁存储token存储短信验证码计数器全局唯一数排行榜限流购物车关注粉丝缓存失效缓存穿透缓存空结果布龙过滤器缓存击穿全局锁设置永不过期缓存雪崩设置高可用集群设置不同的过期时间本地二级缓存

·2025-01-25 01:51

星寂樱易李·2025-01-25 01:34

如何训练Stable Diffusion 模型

训练StableDiffusion模型是一个复杂且资源密集的过程，通常需要大量的计算资源（如GPU或TPU）和时间。

俊偉·2025-01-25 00:59

采用普罗米修斯（Prometheus ）监控各个指标的含义，类型，以及格式

1.Prometheus监控指标的类型普罗米修斯主要有四种类型的监控指标：Counter类型的指标：其工作方式和计数器一样，只增不减（除非系统发生重置）。

OpenSani·2025-01-25 00:56

RabbitMQ-SpringBoot案例 -topic模式

生产者工程1、RabbitTemplate配置类无,其实并不是没有，而是将配置类的方式换成了注解的。但实际上开发建议用配置类，注解也就图一乐。

毕竟尹稳健·2025-01-24 23:54

推荐频道

无训练计数