机器学习cnn数据集

人脸追踪案例及机器学习认识

1.人脸追踪机器人初制用程序控制舵机运动的方法与机械臂项目完全相同。由于摄像头的安装方式为上下倒转安装，我们在编写程序读取图像时需使用flip函数将图像上下翻转。现在，只需要使用哈尔特征检测得到人脸在图像中的位置，再指示舵机运动，进行追踪即可。由于一次只能追踪一张人脸，我们可以在detectMultiScale函数中使用cv2.CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT（寻找最大的人脸
vv不说话·2024-02-13 12:13

使用LORA微调RoBERTa

模型微调是指在一个已经训练好的模型的基础上，针对特定任务或者特定数据集进行再次训练以提高性能的过程。微调可以在使其适应特定任务时产生显着的结果。
·2024-02-13 12:15

Tied Block Convolution: 具有共享较薄滤波器的更简洁、更出色的CNN

摘要https://arxiv.org/pdf/2009.12021.pdf卷积是卷积神经网络（CNN）的主要构建块。
AI浩·2024-02-13 12:37

李宏毅机器学习——回归实验

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimportmpl#matplotlib没有中文字体，动态解决plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']#显示中文mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False#解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题x_data=[3
migugu·2024-02-13 12:15

脑电微状态方法可靠吗？

本研究基于一个大规模的数据集(2天，每个人
茗创科技·2024-02-13 11:45

openMVG+openMVS对数据集的详细重建步骤！避坑！！！

在Ubuntu18.04上配置安装了openMVG和openMVS两个库，成功跑通了官方数据集，想看一下它们在其它数据集上的效果，看了很多博客仍然会有错误，所以写一下自己的重建步骤和遇到问题的解决办法。
lianqi1008·2024-02-13 11:47

Swift 学习 View Layout and Presentation

您可以将静态视图与从数据集合动态生成的视图组合在一起。所有容器视图都更新和调整其子视图的位置，以响应内容或接口维度的变化。
弑神指·2024-02-13 11:20

为了更了解女友的情绪，我居然...

回归正题，目前大模型、机器学习风头正盛，对于我们正常打工人来说，离得远，也不远。你可能早已听说，但如果让你来做，无从下手，什么？先买1000张RTX5000显卡吗？
不懂前端的运维不是好架构·2024-02-13 11:34

「数据结构」哈希表1：基本概念

它使用哈希函数将键映射到数组中的一个位置（即将元素的存储位置和它的key之间建立映射关系）在存储一个键值对时，哈希函数根据key计算出一个索引（哈希地址），然后将键值对存储在对应的索引位置上举个例子：数据集合
Ice_Sugar_7·2024-02-13 11:43

python+大数据学习打卡day1

企业数据分析方向：现状分析：离线分析原因分析：实时分析预测分析：机器学习数据分析基本流程：采集、处理、分析、应用大数据：大数据(bigdata)，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主
岁月不静好456·2024-02-13 11:11

数据结构期末复习

章节知识点分析第一章绪论基本概念数据数据元素（记录、表目，是数据集合中一个个体）数据项：一个数据元素可由若干数据项组成数据对象：性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集数据结构：带结构的数据元素集合包括
峙峙峙·2024-02-13 11:08

全连接神经网络实现手写数字识别

可能我的学弟学妹们会搜到这篇文章，此时的你们正在为作业发愁，哈哈其他实现手写数字识别的方法：1.聚类（K-means）实现手写数字识别2.KNN实现手写数字识别3.卷积神经网络（CNN）实现手写数字识别
zeronose·2024-02-13 10:52

基于卷积神经网络模型的手写数字识别

前言二.设计目的及任务描述2.1设计目的2.2设计任务三.神经网络模型3.1卷积神经网络模型方案3.2卷积神经网络模型训练过程3.3卷积神经网络模型测试四.程序设计一.前言手写数字识别要求利用MNIST数据集里的
Jc.MJ·2024-02-13 10:22

基于神经网络实现手写数字识别(matlab)

在实验过程中：1、初步探讨数据集预处理的作用。2、增加对神经网络的理解，探讨隐含层层数，节点数和训练步长对识别成功率的影响，找到较佳的参数。
入门小新手·2024-02-13 10:22

基于全连接神经网络模型的手写数字识别

设计目的及任务描述2.1设计目的2.2设计任务三.神经网络模型3.1全连接神经网络模型方案3.2全连接神经网络模型训练过程3.3全连接神经网络模型测试四.程序设计一.前言手写数字识别要求利用MNIST数据集里的
Jc.MJ·2024-02-13 10:21

【程序设计竞赛】竞赛中的细节优化

如果下面的说法存在误导，请专业大佬评论指正读写优化C++读写优化——解除流绑定在ACM里，经常出现数据集超大造成cinTLE的情况，其实cin效率之所以低，不是比C低级，而是因为需要与scanf的缓冲区同步
lcx_defender·2024-02-13 10:17

机器学习--有监督--GBM(Boosting)

集成学习(ensemblelearning)是采用多个机器学习模型组合进行综合预测，从而提升模型性能的思路，分为bagging与boosting两种。
小贝学生信·2024-02-13 09:46

Python机器学习之交叉验证

交叉验证是一种非常常用的对于模型泛化能力进行评估方法，交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题，也可以解决参数调优的问题。
一只怂货小脑斧·2024-02-13 09:32

TMUX命令的基本操作和使用

TMUX使用场景：假如你需要跑大模型或者数据集特别大的AI任务时，它往往需要花较长时间才能跑完，在跑的过程中，不能断电断网，一旦断电断网则之前跑的epoch全部作废，要重新开始跑。
eeeasyFan·2024-02-13 08:38

Oracle简单命令

数据库系统阶段数据库的核心：数据模型数据库系统阶段发展：一代数据库：层级网状数据库管理系统二代数据库：关系数据库管理系统（RDBMS)三代数据库：有待发展1.2数据库特点1）数据共享2）减少数据冗余度3）数据独立4）数据集中控制
小诚complier·2024-02-13 08:05

MIT-BEVFusion系列五--Nuscenes数据集详细介绍，有下载好的图片

一、数据集部分mmdetection官方对Nuscenes的中文解释地址：https://mmdetection3d.readthedocs.io/zh_CN/latest/advanced_guides
端木的AI探索屋·2024-02-13 08:19

Nuscenes数据集点云数据如何转换到图像上

零、概要注意：该文章是手写ai自动驾驶，Nuscenes数据集的笔记。首先，学习需要使用到nuScenes数据集。
端木的AI探索屋·2024-02-13 08:48

【机器学习】卷积和反向传播

一、说明自从AlexNet在2012年赢得ImageNet竞赛以来，卷积神经网络(CNN)就变得无处不在。从不起眼的LeNet到ResNets再到DenseNets，CNN无处不在。
无水先生·2024-02-13 07:07

机器学习原型聚类

通过迭代的方式，每次迭代都将数据集中的各个点划分到
黄粱梦醒·2024-02-13 07:08

AI绘画API：提升艺术创作的效率和品质

它可以通过机器学习技术学习艺术家的创作风格和技巧，生成具有相似风格的创作作品。在
API小百科_APISpace·2024-02-13 07:25

决策树最骚操作

大家好，最近我原创了一系列文章LightGBM可视化调参用Excel玩机器学习！用浏览器玩机器学习比Tesorflow还强的机器学习库AI黑科技！
统计学家·2024-02-13 07:20

《零基础实践深度学习》1.4.1飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍

1.4飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍1.4.1深度学习框架近年来，深度学习在很多机器学习任务中都有着非常出色的表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域都有着广泛应用
软工菜鸡·2024-02-13 06:35

使用深度学习进行“序列到序列”回归

此示例使用[1]中所述的涡轮风扇发动机退化仿真数据集。该示例训练一个LSTM网络，旨在根据表示发动机中各种传感器的时间序列数据来预测发动机的剩余使用寿命（预测性维护，以周期为单位进行测量）。训练
jk_101·2024-02-13 06:02

语言模型大战：GPT、Bard与文心一言，谁才是王者？

在聊技术原理之前我们来先看看几个产品的团队背景一、团队背景1.1、ChatGPTChatGPT团队的成员大多具有计算机科学、人工智能、自然语言处理、机器学习等相关领域的高等教育背景，有些还拥有博士学位。
栈江湖·2024-02-13 06:27

Python ocr自动标注数据集,Python ocr哪个速度最快

大家好，小编来为大家解答以下问题，Pythonocr自动标注数据集，Pythonocr哪个速度最快，现在让我们一起来看看吧！
a17348·2024-02-13 06:25

论文阅读：《Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey》——Part 1：2D HPE

目录人体姿态识别概述论文框架HPE分类人体建模模型二维单人姿态估计回归方法目前发展优化基于热图的方法基于CNN的几个网络利用身体结构信息提供构建HPE网络视频序列中的人体姿态估计2D多人姿态识别方法自上而下自下而上
自信且放光芒66·2024-02-13 05:33

探索XGBoost：时间序列数据建模

导言XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种领域的数据建模任务中。但是，在处理时间序列数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。
Echo_Wish·2024-02-13 05:22

探索XGBoost：多分类与不平衡数据处理

导言XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种分类任务中。但在处理多分类和不平衡数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。
Echo_Wish·2024-02-13 05:19

一个实用的利用TCGA数据的网页工具

里面的数据集不仅仅包括tcga，还有其他许多的数据集。不懂的话可以看视频教学https://www.bilibili.com/v
刘大帅1·2024-02-13 04:41

机器学习之xgboost算法及特征筛选和GridSearchCV

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportmetricsimportpicklefromxgboost.sklearnimportXGBRegressorfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromclean_dataimportpre
Jlan·2024-02-13 02:09

linux命令大全

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。
默默编码的Fxdll·2024-02-13 02:31

Electron 主进程和渲染进程

进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。
前白·2024-02-13 02:31

如何交付机器学习项目：一份机器学习工程开发流程指南

摘要：本文描述机器学习任务的“OODA环”的概念，迭代地执行四个过程：分析、选择方法、实现、测量步骤，循环此过程以提升开发效率。
城市中迷途小书童·2024-02-13 02:44

R语言拆分测试集和训练集（1）

方法1：sample#拆分数据集#生成模拟数据集set.seed(5)data_mo<-data.frame(a1=rnorm(20,30,5),a2=rgamma(20,50,10),a3=rnorm
weixin_49320263·2024-02-13 00:34

R语言分类回归决策树交互式修剪和更美观地可视化分析细胞图像分割数据集

最近我们被客户要求撰写关于决策树的研究报告，包括一些图形和统计输出。绘制分类或回归树的基本方法的rpart()函数只是调用plot。然而，总的来说，结果并不漂亮。事实证明，一段时间以来，有一种更好的方法来绘制rpart()树。我们可以大概浏览下如何实现，并且进一步研究。视频：从决策树到随机森林：R语言信用卡违约分析信贷数据实例从决策树到随机森林：R语言信用卡违约分析信贷数据实例，时长10:11#绘
拓端研究室·2024-02-13 00:04

R语言逻辑回归logistic模型分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况

最近我们被客户要求撰写关于逻辑回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。相关视频：R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险逻辑回归Logistic模型原理和R语言分类预测冠心病风险实例，时长06:48逻辑回归是一种拟合回归曲线的方法，y=f(x)，当y是一个分类变量时。这个模型的典型用途是在给定一组预测因素x的情况下预测y，预测因素可以是连续的、分类的或混合的。一般来说，分类
拓端研究室·2024-02-13 00:03

书生·浦语大模型第四课作业

基础作业：构建数据集，使用XTuner微调InternLM-Chat-7B模型,让模型学习到它是你的智能小助手，效果如下图所示，本作业训练出来的模型的输出需要将不要葱姜蒜大佬替换成自己名字或昵称！
查里王·2024-02-13 00:59

Taurus: 面向机器学习的数据面架构

日益复杂的网络和多样化的工作负载要求网络内置更多的自动化决策能力，通过可编程网络设备在用户面支持机器学习工作负载就是一个可能的选项，本文提出了一种支持用户面推理的架构设计，相对控制面机器学习的性能有数量级的提升
DeepNoMind·2024-02-12 23:01

ChatGPT的背后原理：大模型、注意力机制、强化学习

微信搜索关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩本文主要介绍为ChatGPT提供动力的机器学习模型，将从大型语言模型的介绍开始，深入探讨使GPT-3得到训练的革命性的自注意机制，然后深入到从人类反馈强化学习
Python学研大本营·2024-02-12 23:17

这次理解透彻了！用代码从零实现大模型的自注意力、多头注意力。。。

近日，AheadofAI杂志运营者、机器学习和AI研究者SebastianRaschka发布了一篇文章，介绍并用代码从头实现了LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力。
Python算法实战·2024-02-12 23:47

葫芦书第一章——特征工程

葫芦书是机器学习岗位面试的必读书，第一遍读，就当作对自己这四个月以来入门机器学习的知识测验，顺便查漏补缺。
单调不减·2024-02-12 22:08

M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid

AAAI2019——https://github.com/qijiezhao/M2Det摘要特征金字塔广泛用于单阶段检测器，如DSSD，RetinaNet，RefineDet和双阶段检测器中，如MaskR-CNN
_忙中偷闲_·2024-02-12 22:06

分区表

Hive中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时通过WHERE字句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的查询效率会提高很多。
incover·2024-02-12 22:34

DL4J中文文档/DataVec/读取器

读取器读取器从存储中的数据集迭代记录，并将数据加载到数据向量中。
hello风一样的男子·2024-02-12 22:18

InternLM大模型实战-4.XTuner大模型低成本微调实战

文章目录前言笔记正文XTuner支持模型和数据集微调原理跟随文档学习快速上手自定义微调准备数据准备配置文件MS-Agent微调前言本文是对于InternLM全链路开源体系系列课程的学习笔记。
早上真好·2024-02-12 21:40
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