深度学习——自制数据集

成长日记2020年2月12日

从单位回家已经十一点了，烁烁也是刚吃过饭，玩了一会一家三口进屋休息，这小子还是一如既往地啫喱磨人，真不知道好好睡个觉怎么就那么难，我把解冻的羊腿腌制上了，下午五点开始正式的烤制，一个多小时时间，自制羊腿出炉了
易如人生·2024-09-13 08:05

聚类分析 | Python密度聚类（DBSCAN）

本文中，演示如何使用密度聚类算法，具体是DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）来对一个实际的数据集进行聚类分析。
天天酷科研·2024-09-13 08:52

Python中用于从图像中提取文本的8大OCR库

从谷歌强大的Tesseract到EasyOCR时髦的深度学习，这些库能够做一些非常了不起的事情。让我们来看看Python中的OCR库，了解这些库是如何将图像转换成可读文字的吧！
woshicver·2024-09-13 08:51

【深入剖析】Kylin架构全景及其组件详解

标题：【深入剖析】Kylin架构全景及其组件详解ApacheKylin是一个开源的分布式分析引擎，提供大数据集上的即时分析能力。它通过预计算技术，将数据以多维立方体的形式存储，从而加快查询速度。
2401_85763639·2024-09-13 08:50

机器学习与深度学习的区别

文章目录机器学习与深度学习的区别一、引言二、机器学习概述1、机器学习定义1.1、机器学习的应用2、机器学习算法三、深度学习概述1、深度学习定义1.1、深度学习的应用2、深度学习算法四、机器学习与深度学习的区别
eqa11·2024-09-13 06:11

[数据集][目标检测]血细胞检测数据集VOC+YOLO格式2757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)：2757标注数量(xml
FL1623863129·2024-09-13 05:57

实现数据卓越：生成式人工智能如何彻底改变数据集成

在当今的数字时代，数据已成为从商业和医疗保健到教育和政府等各个领域决策的基石。收集、分析数据并从中获取见解的能力改变了组织的运营方式，为创新、效率和增长提供了前所未有的机会。什么是数据驱动方法？数据驱动方法是一种依靠数据分析和解释来指导决策和战略制定的方法论。这种方法涵盖了一系列技术，包括数据收集、存储、分析、可视化和解释，所有这些都旨在利用数据的力量来推动组织的成功。主要原则包括：数据收集——从
优维科技EasyOps·2024-09-13 05:56

离线数仓VS实时数仓

以下是两者在几个关键方面的对比：相同点：数据集成：都需要从多个数据源提取、转换和加载数据（ETL/ELT）。都需要处理数据清洗、去重和规范化，以保证数据的一致性和准确性。
james二次元·2024-09-13 03:14

点云数据集可视化

ModelNet40数据集可视化：importopen3daso3dimportnumpyasnpfromplyfileimportPlyDatafromPILimportImage#读取PLY文件内容
业余小程序猿·2024-09-13 02:42

分类算法可视化方法

可视化方法可以用于帮助理解分类算法的决策边界、性能和在不同数据集上的行为。下面列举几个常见的可视化方法。1.决策边界可视化这种方法用于可视化不同分类算法在二维特征空间中如何分隔不同类别。
dundunmm·2024-09-13 02:39

人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装

背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算，但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同，如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性，如何自适应环境当中的设备进行CPU或者GPU的调整？解决方案问题一：安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版，需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG
bw876720687·2024-09-13 02:06

（Java企业 / 公司项目）高频SQL优化的几种方式

2.小表驱动大表小表驱动大表，即用小表的数据集驱动大表的数据集
全能技术师·2024-09-13 01:04

Python的pytest框架(4)--参数化测试

参数化测试的核心理念是通过复用相同的测试逻辑，但使用不同的输入数据集来增加测试覆盖率，减少代码重复，并提高测试的灵活性和效率。
电商人学python·2024-09-13 01:33

批评教育伤害的不仅仅是童年

童年的我们，没有自制力，有时候又皮，父母的某些批评在情理之中，我们在成长的过程中会吸收，会改正，这也极好地塑造了我们的性格。“人少，则慕父母”，父母的态度和评价我们非常重视。
良言意与·2024-09-13 01:46

深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络水果蔬菜分类识别系统

为了响应这一需求，本项目旨在构建一个基于深度学习技术的水果蔬菜分类识别系统。目标：构建一个准确率高、性能稳定的水果蔬菜分类识别模型，利用Tensorflow框架
qq1744828575·2024-09-13 00:25

机器学习引领未来：赋能精准高效的图像识别技术革新

机器学习，特别是深度学习的突破，推动了这一领域的技术革新。本文将深入探讨机器学习如何赋能图像识别技术，从基础理论到前沿进展，再到实际应用与挑战展望，为您全面呈现这一领域的最新动态和未来趋势。
刷刷刷粉刷匠·2024-09-13 00:53

机器学习实战笔记5——线性判别分析

机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析
绍少阿·2024-09-12 20:32

【深度学习实战】使用深度学习模型可视化工具——Netron在线可视化深度学习神经网络

一直以来，对于深度学习领域的开发者，可视化模型都是非常迫切的需求，今天主要介绍一款可视化工具——NetronNetron有三种使用方式：在线、本地安装、pip安装今天在这里只介绍在线使用这种方式。
量子-Alex·2024-09-12 20:32

水库

小的时候每到夏天，为了防止下大雨淹了地，都会提前放水，每到放了水，我跟小伙伴就带上水桶、自制的简易捕鱼设备、渔网等，下到水库的浅滩上，捡河蚌螺丝，在细水下游的沟壑里放上自制的简易兜网，然后拿着铁丝绑制的棍子
一片羽·2024-09-12 19:56

Spark面试题

Spark的主要特点1.2描述Spark运行时架构和组件主要的Spark架构组件：1.3讲述Spark中的弹性分布式数据集（RDD）和数据帧（DataFrame）弹性分布式数据集（RDD）主要特征：创建和转换
golove666·2024-09-12 18:19

机器学习，深度学习，AGI，AI的概念和区别

1.人工智能（AI）的定义与范围1.1AI的基本概念人工智能（AI）是指通过计算机系统模拟人类智能的技术和科学。AI的目标是创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统，如视觉识别、语音识别、决策制定和语言翻译。AI的核心在于其能够处理和分析大量数据，从中提取有用的信息，并根据这些信息做出决策或预测。AI的发展可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始探索如何使机器能够执行复杂的任务。随着计算能力的
我就是全世界·2024-09-12 17:13

【笔记】自然语言处理NLP---概论

1.1.2自然语言处理研究的意义1.1.3国外研究现状1.2NLP的方法、特点和规律1.2.1理性主义与经验主义1.2.2语料库语言学：经验主义研究方法1.2.3汉语语言处理的方法1.2.4基于知识图谱的深度学习
xhanZ·2024-09-12 17:10

Python 文件操作的笔记

无论是处理文本文件、配置文件，还是处理大规模的数据集，都离不开文件操作。二、打开文件使用open()函数来打开
浮生_Lee·2024-09-12 16:09

每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：获取神经网络模型的参数

本文重点当我们定义好神经网络之后，这个网络是由多个网络层构成的，每层都有参数，我们如何才能获取到这些参数呢？我们将再下面介绍几个方法来获取神经网络的模型参数，此文我们是为了学习第6步（优化器）。获取所有参数Parametersfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,2),nn.Linear(2,2))print(list(net.paramet
幻风_huanfeng·2024-09-12 16:37

一维数组 list 呢 ，怎么转换成 (批次 句子长度 特征值 )三维向量 python pytorch lstm 编程 人工智能

一、介绍对于一维数组，如果你想将其转换成适合深度学习模型（如LSTM）输入的格式，你需要考虑将其扩展为三维张量。
zhangfeng1133·2024-09-12 16:34

每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：将nn的神经网络层连接起来

本文重点前面我们学习pytorch中已经封装好的神经网络层，有全连接层，激活层，卷积层等等，我们可以直接使用。如代码所示我们直接使用了两个nn.Linear（），这两个linear之间并没有组合在一起，所以forward的之后，分别调用了，在实际使用中我们常常将几个神经层组合在一起，这样不仅操作方便，而且代码清晰。这里介绍一下Sequential()和ModuleList()，它们可以将多个神经网
幻风_huanfeng·2024-09-12 16:34

由pyproject.toml引发的讨论

前言今天在搜集数据集的时候遇到了pyproject.toml配置文件，点开来一看发现有许多依赖包和配置信息，查找资料一看，还可以用pyproject.toml进行依赖包管理。
马踏飞燕&lin_li·2024-09-12 15:59

AdaBoost算法（AdbBoost Algorithm）—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、非线性模型、非参数化模型、批量学习

定义输入:训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\}T={(x1,y1),(x2,y2),
剑海风云·2024-09-12 15:59

机器学习和深度学习的区别

机器学习和深度学习在多个方面存在显著的区别，以下是对这些区别的详细阐述：一、定义与起源机器学习：是人工智能的一个分支领域，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行显式编程。
不会代码的小林·2024-09-12 14:22

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘paddle‘

正确代码示例步骤1：安装PaddlePaddle库步骤2：验证安装五、注意事项已解决：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘paddle‘一、分析问题背景在使用Python进行深度学习开发时
屿小夏·2024-09-12 13:44

【图像去噪】实用小技巧 | 使用matlab将.mat格式的图像转成.png格式的图像，适用于DnD数据集的转换，附DND图像形式的数据集

ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）图像形式的DND数据集
十小大·2024-09-12 11:36

ESRGAN——老旧照片、视频帧的修复和增强，提高图像的分辨率

而深度学习特别是**生成对抗网络（G
爱研究的小牛·2024-09-12 11:35

亦菲喊你来学机器学习（20） --PCA数据降维

文章目录PCA数据降维一、降维二、优缺点三、参数四、实例应用1.读取文件2.分离特征和目标变量3.使用PCA进行降维4.打印特征所占百分比和具体比例5.PCA降维后的数据6.划分数据集7.训练逻辑回归模型
方世恩·2024-09-12 11:05

【04】深度学习——训练的常见问题 | 过拟合欠拟合应对策略 | 过拟合欠拟合示例 | 正则化 | Dropout方法 | Dropout的代码实现 | 梯度消失和爆炸 | 模型文件的读写

深度学习1.常见的分类问题1.1模型架构设计1.2万能近似定理1.3宽度or深度1.4过拟合问题1.5欠拟合问题1.6相互关系2.过拟合欠拟合应对策略2.1问题的本源2.2数据集大小的选择2.3数据增广
花落指尖❀·2024-09-12 11:04

第50课 Scratch入门篇：放烟花

程序原理： 实现烟花的过程，利用x，y坐标的变化，实现运动的轨迹，而轨迹的显示则是通过画笔来实现，这节课我们利用自制
小英子架构·2024-09-12 11:32

halcon第九讲，深度学习结合大数据实现AI智能识别思想

人工智能、大数据、5G1、什么是人工智能、大数据、5G,三者有什么关联。人工智能（ArtificialIntelligence）：英文缩写：AI，人工智能是[计算机]科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以[人类智能]相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和[专家系统]等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，
青莲居士_村长·2024-09-12 08:59

分布式事务之理论基础

分布式事务的概念理论事务具备以下四个基本特性（ACID）原子性（Atomicity）：一系列操作作被看作一个整体，要么全部成功，要么全部失败一致性（consistency）：如果把所有参与者的数据看成是一个数据集
xiaogaot·2024-09-12 05:45

如何利用AI提高内容生产效率?

基于深度学习的生成：通过训练深度神经网络来生成自然语言文本等内容。需要注
学计算机的睿智大学生·2024-09-12 04:54

SQL 快速参考

基础概念数据库（Database）数据库是存储有组织的数据集合的地方。表（Table）表是数据库中数据存储的基本单位，由行和列组
lly202406·2024-09-12 04:18

Python高层神经网络 API库之Keras使用详解

概要随着深度学习在各个领域的广泛应用，许多开发者开始使用各种框架来构建和训练神经网络模型。
Rocky006·2024-09-12 03:46

氧惠邀请码是多少 氧惠邀请码到底哪个是官方的

就算自制也就自制几毛自己，体系会报告他你必要成为会员才可以大概提现，重点是
凌风导师·2024-09-12 01:40

基于Pytorch框架的CIFAR-10图像分类任务（附带完整代码）

本文主要实现在pytorch框架下，训练CIFAR数据集，通过观察训练和验证的误差、准确率图像来进一步改善。保存最好的模型。
难得北窗高卧·2024-09-12 01:00

Vuex快速入门

vuex是vue的一个状态管理工具,状态就是数据大白话:vuex是一个插件,可以帮助我们管理vue通用数据(多组件数据共享)场景某个状态在多个组件使用(个人信息)多个组件共同维护一份数据(购物车)优势数据集中化管理响应式
m0_66357705·2024-09-12 00:54

R语言自学笔记-2内置数据集

#b站视频——R语言入门与数据分析#内置数据集#固定格式的数据（矩阵、数据框或一个时间序列等）#统计建模、回归分析等试验需要找合适的数据集#R内置数据集，存储在，通过help(package="datasets
实验室长工·2024-09-12 00:36

python基础：pkl格式文件

以字典（dict）、数据框（DataFrame）或任何其他数据类型的形式作为数据集使用的时候，可能希望将它们保存到文件中，以便以后可以使用它们或将它们发送给其他人。
Galaxy.404·2024-09-12 00:23

Pytorch深度学习- Tensorboard的使用以及图像变换transform的使用（小土堆）

Tensorboard中的SummaryWriter使用导入数据包fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter构造函数方法#那么生成的数据文件都存在于logs文件夹下writer=SummaryWriter("logs")add_scalar代码示例'''tag:数据标题global_step:x轴数据scalar_value:y轴数据'''#运行结
Mr chenxizhi·2024-09-12 00:23

数学运用 -- 使用最小二乘与勒让德多项式拟合离散数据

使用最小二乘与勒让德多项式拟合离散数据1.准备离散数据假设我们有以下离散数据集：xxxyyy0.01.00.50.81.00.51.50.22.0-0.1我们想用勒让德多项式拟合这些数据，并通过最小二乘法找到勒让德多项式的系数
sz66cm·2024-09-12 00:21

动手学深度学习（pytorch土堆）-03常见的Transforms

Composetransforms.Compose是PyTorch中的一个函数，用于将多个图像变换操作组合在一起，形成一个变换流水线。这样可以将一系列的图像处理操作整合为一个步骤，便于对图像进行批量预处理或增强。基本用法transforms.Compose接受一个列表，列表中的每个元素是一个变换操作。这些操作会按照给定的顺序依次作用在输入的图像上。Example:>>>transforms.Com
#include<菜鸡>·2024-09-12 00:51

探秘3D UNet-PyTorch：高效三维图像分割利器

而是一个基于PyTorch实现的深度学习模型，专为三维图像分割任务设计。本文将深入剖析该项目的技术细节，应用场景及特性，以期吸引更多的开发者和研究人员参与其中。
鲍凯印Fox·2024-09-12 00:18

深度学习计算机视觉中 feature modulation 操作是什么？

在深度学习与计算机视觉领域，特征调制（FeatureModulation）是一种用于增强模型灵活性和表达能力的技术，尤其是最近几年，它在许多任务中变得越来越重要。
Wils0nEdwards·2024-09-11 23:17
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