机器学习数据集

Python从0到100（八十三）：神经网络-使用残差网络RESNET识别手写数字

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习
是Dream呀·2025-01-21 19:56

大带宽业务都包含哪些内容？

大带宽业务包括大规模数据传输、云计算和远程存储等内容，大规模数据传输是涉及到大文件的传输或者是大数据集的传输。同时在云计算中会涉及到云服务器和虚拟化环境的应用，需要有着
wanhengidc·2025-01-21 19:20

【人工智能】Python实战：构建高效的多任务学习模型

解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界多任务学习（Multi-taskLearning,MTL）作为机器学习领域中的一种重要方法，通过在单一模型中同时学习多个相关任务，不仅能够提高模型的泛化能力
蒙娜丽宁·2025-01-21 18:16

解决Pycharm中错误ValueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity

经检查发现是数据集中的图片和标签数量不对应：在图片images文件夹中，共有图片514张，而标签labels文件夹中，只有513个标签文件。
筱戥芊茹·2025-01-21 16:31

改进yolov8工业缺陷检测+swin+transformer

使用NEU-DET数据集进行缺陷检测的YOLOv8改进模型应用详解在现代工业生产过程中，质量控制是至关重要的一个环节。
qq1309399183·2025-01-21 15:56

基于 Python 的机器学习模型部署到 Flask Web 应用：从训练到部署的完整指南

目录引言技术栈步骤一：数据预处理步骤二：训练机器学习模型步骤三：创建FlaskWeb应用步骤四：测试Web应用步骤五：模型的保存与加载保存模型加载模型并在Flask中使用步骤六：Web应用的安全性考量示例
m0_74825223·2025-01-21 15:53

第01章 14 VTK数据集（DataSet）的类型

在VTK（VisualizationToolkit）中，数据类型（DataTypes）主要用于表示不同类型的数据集（DataSets），这些数据集可以是几何和拓扑信息的组合，用于描述三维空间中的对象。
捕鲸叉·2025-01-21 15:20

改进yolov8缺陷检测+swin+transformer

使用NEU-DET数据集进行缺陷检测的YOLOv8改进模型应用详解在现代工业生产过程中，质量控制是至关重要的一个环节。
QQ_1309399183·2025-01-21 15:16

机器学习：scikit-learn 和 Jupyter Notebook（推荐初学者使用google colab）

对于初学者来说，scikit-learn是一个理想的机器学习入门工具。不仅提供了丰富的算法和功能，还通过一致的API设计，确保能够快速上手并进行各种机器学习任务。
wyc9999ww·2025-01-21 14:39

有趣的python代码实例_Python之路：200个Python有趣的小例子一网打尽

Github)上面发现了一个项目，该项目列举了200多个Python小例子，Python基础、Python坑点、Python字符串和正则、Python绘图、Python日期和文件、Web开发、数据科学、机器学习
weixin_39845406·2025-01-21 13:34

机器学习数学基础-定积分应用-经济问题

定积分在经济学中的应用广泛，特别是用来解决与累积量、平均值、总收入、成本、利润等相关的问题。以下是定积分在经济学中的几个常见应用场景：1.总收入和总成本的计算在经济学中，定积分常用于计算总收入、总成本等累积量。如果给定价格函数和需求函数或供应函数，定积分可以帮助我们计算从某一数量到另一数量之间的总收入或总成本。总收入：假设某商品的价格随数量的变化而变化，价格函数为(p(x))，其中(x)表示销售的
华东算法王（原聪明的小孩子·2025-01-21 13:30

迁移学习与RBF神经网络

迁移学习与RBF神经网络一、引言在机器学习和深度学习领域，迁移学习和神经网络都是备受关注的重要技术。
fanxbl957·2025-01-21 12:27

用大数据“喂养”出来的AI模型ChatGPT 爆火是大数据、大算力、强算法的支撑，中国缺乏的什么？

先来了解一下ChatGPT的基本情况ChatGPT本质属于生成式人工智能，属于无监督或半监督的机器学习。
Ai17316391579·2025-01-21 12:54

Golang结合MySQL和DuckDB提高查询性能

DuckDB是涉及大型数据集的复杂分析查询的理想选择，例
梦想画家·2025-01-21 10:09

如何使用LangChain内置工具和工具包

这些工具可以帮助开发者轻松访问和操作如Wikipedia等大型数据集。核心原理解析LangChain工具通过API
jkgSFS·2025-01-21 08:18

AIGC视频生成国产之光：ByteDance的PixelDance模型

优质专栏回顾：机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言输入训练和推理时的数据处理总结相关工作视频生成长视频生成方法模型架构
好评笔记·2025-01-21 08:48

数据存储设计面试：了解数据库分区、分片、索引

数据库分片分片是一种在多个服务器或数据库之间水平划分数据的方法，这样每个服务器（或“分片”）都包含整个数据集的一个子集。此技术用于提高数据库的可扩展性和性能，尤其是在
小蜗牛慢慢爬行·2025-01-21 08:44

Apache SeaTunnel 2.3.9 正式发布：多项新特性与优化全面提升数据集成能力

作为一款开源、分布式的数据集成平台，本次版本通过新增功能、性能优化与问题修复，为开发者与企业用户带来了更加全面的支持。2.3.9版本下载：https://seatunnel.apach
·2025-01-21 07:40

LLaMA-Factory 基于 LoRA 的 SFT 指令微调及相关功能梳理

1.数据准备微调数据的格式为Alpaca或ShareGPT格式，需进行以下步骤：自定义数据集转换：将原始数据集转换成指定格式（JSON格式）。
Ambition_LAO·2025-01-21 07:42

PyTorch 基础数据集：从理论到实践的深度学习基石

PyTorch作为当下最流行的深度学习框架之一，为开发者提供了丰富且强大的工具来处理数据集。本文将深入探讨PyTorch中的基础数据集，从深度学习中数据的重要性出发，详细介绍
那年一路北·2025-01-21 07:05

批量作业调度、数据挖掘，这几款应该是今年 “最值得推荐” 的ETL工具了

ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
加菲盐008·2025-01-21 06:32

matlab程序代编程写做代码图像处理BP神经网络机器深度学习python

假设你有一个图像数据集，每个类别的图像存放在单独的文件夹中。python复制代码importosimportcv2importnumpya
matlabgoodboy·2025-01-21 05:53

Python气象数据分析：风速预报订正、台风预报数据智能订正、机器学习预测风电场的风功率、浅水模型、预测ENSO等

目录专题一Python和科学计算基础专题二机器学习和深度学习基础理论和实操专题三气象领域中的机器学习应用实例专题四气象领域中的深度学习应用实例更多应用Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言
小艳加油·2025-01-21 05:20

YOLOv8/YOLOv11使用web界面推理自己的模型，Gradio框架快速搭建

前言Gradio是一个开源Python库，用于快速构建和共享机器学习模型的Web界面。
挂科边缘·2025-01-21 05:49

【数据集】全球预报系统GFS概述：数据下载及处理

【数据集】全球预报系统GFS概述：数据下载及处理GFSweatherdata数据下载NOAANOMADSNOAA数据处理基于Python完成数据重命名参考GFSweatherdata全球预报系统GFS（
WW、forever·2025-01-21 04:47

深度学习笔记——模型部署

文章目录模型部署模型部署的关键步骤常见的模型部署方式优势与挑战总结边缘端部署方案总结历史文章机器学习深度学习模型部署模型部署是指将训练好的机器学习或深度学习模型集成到生产环境中，使其能够在实际应用中处理实时数据和提供预测服务
好评笔记·2025-01-21 04:11

探索泰坦尼克号生存分类数据集：机器学习与数据分析的完美起点

探索泰坦尼克号生存分类数据集：机器学习与数据分析的完美起点【下载地址】泰坦尼克号生存分类数据集本仓库提供了一个经典的机器学习数据集——泰坦尼克号生存分类数据集。
岑童嵘·2025-01-21 04:11

基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用

1.背景与目标ENSO（ElNiño-SouthernOscillation）是全球气候系统中最显著的年际变率现象之一，对全球气候、农业、渔业等有着深远的影响。准确预测ENSO事件的发生和发展对于减灾防灾具有重要意义。近年来，深度学习技术在气象领域得到了广泛应用，其中长短期记忆网络（LSTM）因其在处理时间序列数据方面的优势，被广泛用于ENSO预测。2.数据准备数据来源包括NOAA（美国国家海洋和
KY_chenzhao·2025-01-21 04:06

MDX语言的编程范式

MDX语言的编程范式引言MDX（MultidimensionalExpressions）是一种查询语言，主要用于在多维数据集中检索数据。
BinaryBardC·2025-01-21 03:35

MDX语言的数据类型

MDX语言的数据类型详解引言MDX（多维表达式）是一种用于查询和操作多维数据集的查询语言，广泛用于数据分析和商业智能领域。
BinaryBardC·2025-01-21 03:35

R语言的软件工程

R语言的软件工程1.引言随着数据科学的快速发展，R语言作为一种统计计算和图形绘制的编程语言，其在数据分析、可视化以及机器学习等领域的应用日益广泛。
BinaryBardC·2025-01-21 03:35

Python中的Pipeline快速教学、

在Python中，Pipeline通常指的是机器学习工作流中的流水线，尤其是在使用scikit-learn库时。Pipeline允许你将多个数据处理步骤和模型训练步骤串联起来，形成一个有序的工作流程。
Coding Is Fun·2025-01-21 03:03

实操数据预处理：从理论到实践的基础步骤

高质量的数据集是构建高效、准确模型的前提。本文将全面深入探讨数据预处理的各个环节，从基础的数据清洗到复杂的数据增强，再到高效的Python应用实践，为你提供一站式的数据处理解决方案。
炼丹侠·2025-01-21 03:30

大模型介绍

大模型（LargeModel）指的是拥有庞大参数量的机器学习模型。由于具有更多的参数，大模型能够更好地拟合复杂的数据和模式，从而提供更准确的预测和更好的性能。
詹姆斯爱研究Java·2025-01-21 01:39

MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）架构

这种架构非常适合处理大规模数据集和执行复杂的查询操作。下面是一些关于MPP架构的关键概念和特点：MPP架构的特点并行处理：MPP架构的核心优势在于能够将数据处理任务分解并在多个节点上并行执行。
唯心-fja·2025-01-21 01:08

使用 PyTorch 从头开始构建您自己的 Llama 3 架构

build-your-own-llama-3-architecture-from-scratch-using-pytorch全文摘要本文提供了一个详细的指南，介绍如何使用PyTorch从头开始构建Llama3模型的完整架构，并对自定义数据集进行训练和推理
子然在打码·2025-01-21 00:00

大模型的RAG微调与Agent：提升智能代理的效率与效果

目录编辑引言RAG模型概述检索阶段生成阶段RAG模型的微调数据集选择损失函数设计微调策略超参数调整RAG模型在智能代理中的应用客户服务信息检索内容创作决策支持：结论引言在人工智能的快速发展中，大型预训练模型
WeeJot·2025-01-21 00:57

OpenBayes 一周速览｜微软 Phi-4 发布，降低更多成本实现高效推理；Terra 时空数据集上线

公共资源速递5个数据集：Terra多模态时空数据集ChineseCouplets中文对联数据集AqueousSolubility无机化合物数据集HumanLikeDPODataset大模型对话微调数据集
·2025-01-20 23:55

OpenBayes 一周速览丨ShowUI专注GUI自动化，可解析屏幕截图和用户指令；U-MATH数据集上线

公共资源速递5个数据集：U-MATH数学推理数据集AlMedicalChatbot医学对话数据集Tecnalia电子设备废物高光谱数据集WaterlooExploration大规模图像质量评估数据库WasteClassification
·2025-01-20 23:52

OpenBayes 一周速览｜一键部署Qwen2.5-Coder，0编程经验实现代码生成自由！

公共资源速递5个数据集：Coil-100图像数据集Muharaf手写阿拉伯文数据集CollectiveActivity集体活动视频数据集MultimodalSpectroscopic化学多模光谱数据集CDFSOD-benchmark
·2025-01-20 22:17

StarRocks Lakehouse 快速入门——Apache Iceberg

ApacheIceberg介绍ApacheIceberg是一种为大规模、复杂数据集设计的开源表格式，这些数据集跨越了PB级别的数据。最初
·2025-01-20 22:13

使用scorecardpy库计算woe分箱和iv值

woe分箱_iv值计算基于scorecardpy库，乳腺癌数据集importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerimportscorecardpyasscfromtqdmimportnotebookcancer
亲持红叶·2025-01-20 22:14

在PyTorch框架上训练ImageNet时，Dataloader加载速度慢怎么解决？

然而，在实际应用中，特别是在处理大规模数据集如ImageNet时，Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。
cda2024·2025-01-20 22:42

OpenBayes 一周速览｜微软 Phi-4 发布，降低更多成本实现高效推理；Terra 时空数据集上线

公共资源速递5个数据集：Terra多模态时空数据集ChineseCouplets中文对联数据集AqueousSolubility无机化合物数据集HumanLikeDPODataset大模型对话微调数据集
·2025-01-20 22:08

Python从0到100（七十三）：Python OpenCV-OpenCV实现手势虚拟拖拽

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习
是Dream呀·2025-01-20 21:39

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。
陈辰学长·2025-01-20 20:56

与机器学习的邂逅--自适应神经网络结构的深度解析

引言随着人工智能的发展，神经网络已成为许多应用领域的重要工具。自适应神经网络（AdaptiveNeuralNetworks，ANN）因其出色的学习能力和灵活性，逐渐成为研究的热点。本文将详细探讨自适应神经网络的基本概念、工作原理、关键技术、C++实现示例及其应用案例，最后展望未来的发展趋势。自适应神经网络的基本概念什么是自适应神经网络？自适应神经网络是一种能够根据输入数据的变化和环境的动态特性自动
想成为高手499·2025-01-20 20:23

Kylin入门教程

引言ApacheKylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop上的多维分析（OLAP）能力，使得超大规模数据集的实时查询和分析成为可能。
-龙川-·2025-01-20 20:23

PostgreSQL - pgvector 插件构建向量数据库并进行相似度查询

在现代的机器学习和人工智能应用中，向量相似度检索是一个非常重要的技术，尤其是在文本、图像或其他类型的嵌入向量的操作中。
花千树-010·2025-01-20 18:07

未来教育：AI知识库如何重塑学习体验

一、AI知识库：教育领域的智能助手AI知识库，作为结合了人工智能技术的知识管理系统，不仅能够存储和处理海量信息，还能通过自然语言处理、机器学习等
·2025-01-20 18:23
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