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深度学习数据集
【前端面试】React
深度学习
(下)
render阶段:构建Fiber树Fiber节点是如何被创建并构建Fiber树的render阶段的工作可以分为“递”阶段和“归”阶段。“递”阶段会执行beginWork:根据传入的Fiber节点创建子Fiber节点,并将这两个Fiber节点连接起来。当遍历到叶子节点(即没有子组件的组件)时就会进入“归”阶段。“归”阶段会执行completeWorkbeginWorkcurrent:当前组件对应的F
贾明恣
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2024-09-03 02:43
前端面试专栏
前端
面试
react.js
Mapreduce是什么
HadoopMapReduce是一个软件框架,基于该框架能够容易地编写应用程序,这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上,并以一种可靠的,具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量
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。
whisky丶
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2024-09-03 01:07
Hadoop之MapReduce
MapReduce解决的问题1)数据问题:10G的TXT文件2)生活问题:统计分类上海市的图书馆的书2.MapReduce是什么MapReduce是一种分布式的离线计算框架,是一种编程模型,用于大规模
数据集
qq_43198449
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2024-09-03 01:07
灵感枯竭?ChatGPT助你轻松完成开题报告!
ChatGPT,作为一款前沿的人工智能工具,将以其
深度学习
能力,成为您学术探索道路上的得力助手。搭建框架在学术写作中,一个坚实的理论框架是支撑整个研究的基石。
芙蓉姐姐陪你写论文
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2024-09-03 01:35
AI论文
人工智能
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论文笔记
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chatgpt
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(使用 LSTM 生成文本)--学习笔记(十八)
第8章生成式
深度学习
人工智能模拟人类思维过程的可能性,并不局限于被动性任务(比如目标识别)和大多数反应性任务(比如驾驶汽车),它还包括创造性活动。
呆萌的小透明
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2024-09-03 00:30
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【AIGC】ChatGPT 3.5/4.0 新手使用手册
《博客》:人工智能,
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,机器学习,python,自然语言处理,AIGC等分享。
@我们的天空
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2024-09-03 00:59
AIGC
chatgpt
AIGC
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prompt
AI写作
文心一言
AI编程
LSTM与文本生成
当使用Python和Keras构建LSTM模型时,可以按照以下步骤进行简单的文本生成:准备
数据集
:首先,将文本
数据集
进行预处理,例如分词、去除标点符号、将文本转换为小写等。
Jiang_Immortals
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2024-09-03 00:27
人工智能
lstm
人工智能
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数据库基础入门知识总结
一、What's数据库1.数据库(Database,DB):将大量数据保存起来,通过计算机加工而成的可以进行高效访问的
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合。如:大型-银行存储的信息,小型-电话簿。
m0_68552914
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2024-09-02 23:24
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sql
mysql
经验笔记:拓扑学在计算机科学中的应用及原理
它提供了一种强大的框架,用于分析和理解
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的结构。在计算机科学中,拓扑学的应用非常广泛,涵盖了从网络设计到数据结构优化,再到高级数据分析等多个方面。
漆黑的莫莫
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2024-09-02 22:15
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拓扑学
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-OpenCV运用(3)
文章目录一、简介二、OpenCV运用1.图片扩充2.图像阈值处理3.添加椒盐噪声三、总结一、简介
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(DeepLearning)与OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary
红米煮粥
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2024-09-02 20:41
深度学习
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数据库(MySQL)的基本操作
1.简介(1)数据库1.数据库(DataBase,简称DB):长期保存在计算机的存储设备上,数据是按照一定的规则组织起来的,能被用户、应用平台共享的
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合。
m0_74846139
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2024-09-02 20:10
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遥感之机器学习树集成模型-CART算法之回归
主要分为如下几部分:回归概念描述回归树中
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的划分准则CART回归树的原理和流程CART回归树的核心代码前面内容可参考:遥感之机器学习树模型专栏1回归概念机器学习中的回归建模以及相应的回归算法,在遥感领域对应的就是定量遥感分方向
遥感-GIS
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2024-09-02 19:03
遥感之机器学习树集成模型
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Spark MLlib模型训练—回归算法 Random forest regression
相较于单一的决策树模型,随机森林通过随机采样和多棵树的集成,减少了模型的方差,从而在处理复杂
数据集
时展现出更好的性能。本文将详细介绍随机森林回归的原理、实现方法、应用场景,并通过Sc
不二人生
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2024-09-02 17:54
Spark
ML
实战
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回归
随机森林
灾难性遗忘问题(Catastrophic Forgetting,CF)是什么?
在
深度学习
和人工智能领域中,“灾难性遗忘”(CatastrophicForgetting)是指当神经网络在增量学习(IncrementalLearning)或持续学习(ContinualLearning
Chauvin912
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2024-09-02 14:36
机器学习算法
科普
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深度学习
应用 - 大规模
深度学习
篇
其中,
深度学习
作为AI领域的璀璨明珠,凭借其强大的数据处理能力和特征学习能力,正引领着一场前所未有的智能革命。大规模
深度学习
,作为
深度学习
技术的前沿阵地,更是将这一技术的潜力发挥到了极致。
绎岚科技
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2024-09-02 12:54
深度学习
算法
机器学习
深度学习
人工智能
算法
机器学习
LLM训练、精调与加速:大型语言模型的高效开发与应用策略
1.训练(Training)训练是指使用大规模
数据集
对LLM进行初步的学习,使其能够理解和生成自然语言。训练过程通常涉及以下步骤:数据收集与预处理:收集大
知识学习分享交流
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2024-09-02 12:22
人工智能
nlp
AI
语言模型
人工智能
自然语言处理
142. Go操作Kafka(confluent-kafka-go库)
kafka,Go操作kafka示例(sarama库)51.Go操作kafka示例(kafka-go库)Apachekafka简介ApacheKafka是一个开源分布式事件流平台,用于高性能数据管道、流式分析、
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成和关键任务应用程序
百里守约学编程
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2024-09-02 11:45
go
golang
kafka
sentence-bert_pytorch语义文本相似度算法模型
目录Sentence-BERT论文模型结构算法原理环境配置Docker(方法一)Dockerfile(方法二)Anaconda(方法三)
数据集
训练单机多卡单机单卡推理result精度应用场景算法类别热点应用行业源码仓库及问题反馈参考资料
技术瘾君子1573
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2024-09-02 10:12
bert
pytorch
人工智能
语义文本相似度
模型
百度飞浆目标检测PPYOLOE模型在PC端、Jetson上的部署(python)
部署目标检测模型前,需要配置好paddlepaddle的环境:开始使用_飞桨-源于产业实践的开源
深度学习
平台(paddlepaddle.org.cn)PC端和Jetson板卡端的部署方法相同,如下(直接放置部署和测试代码
代码能跑就可以
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2024-09-02 10:09
百度
目标检测
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学习
计算机视觉
笔记
AI学习指南
深度学习
篇-门控循环单元的调参和优化
AI学习指南
深度学习
篇:门控循环单元的调参和优化引言神经网络在处理序列数据(如文本、时间序列等)方面展现出了强大的能力。
俞兆鹏
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2024-09-02 09:05
AI学习指南
ai
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数据集
][目标检测]安检x光危险物品识别检测
数据集
VOC+YOLO格式9551张12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):9551标注数量(xml
FL1623863129
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2024-09-02 08:29
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目标检测
YOLO
深度学习
基于yolov8的玉米病害检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
【算法介绍】基于YOLOv8的玉米病害检测系统是一款利用前沿
深度学习
技术开发的智能农业工具。该系统以YOLOv8为核心算法,通过大量玉米病害图片的训练,能够精准识别玉米害虫病害。
FL1623863129
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2024-09-02 08:58
深度学习
YOLO
整理了上百个开源中文大语言模型,涵盖模型、应用、
数据集
、微调、部署、评测_基于大语言模型的网络自动配置平台的设计与开发
本项目旨在收集和梳理中文LLM相关的开源模型、应用、
数据集
及教程等资料,目前收录的资
AI大模型-搬运工
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2024-09-02 07:20
开源
语言模型
网络
AI大模型
自然语言处理
LLM
人工智能
Open3D mesh 拉普拉斯laplacian滤波
应用场景二、代码实现2.1关键函数参数详解返回值2.2完整代码三、实现效果3.1加入噪点的mesh3.2迭代10次3.3迭代100次Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址:Open3D点云算法与点云
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案例汇总
白葵新
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2024-09-02 05:38
3d
算法
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Windows下快速安装Open3D-0.18.0(python版本)详细教程
Open3D简介1.1主要用途1.2应用领域二、安装Open3D2.1激活环境2.2安装open3d2.3测试安装是否成功三、测试代码3.1代码3.2显示效果Open3D专栏算法目录Open3D点云算法与点云
深度学习
案例汇总
白葵新
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2024-09-02 05:38
python
计算机视觉
算法
图像处理
windows
3d
文件操作(打开--操作--关闭)
概述文件保存于外存储器上(磁盘、U盘、移动硬盘)的
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合。
奋斗的小花生
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2024-09-02 05:36
c语言
开发语言
学习收获(第27周)
案子主要还是破产清算相关事宜,但与之前不同的是,这次从判断是否符合申请强制破产的条件这一程序开始,而不简简单单是对申请文件的一个梳理,因此在破产相关法律问题的细节上进行了一次
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:1、申请条件:拟申请破产的公司根据相关法律规定
王府凤
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2024-09-02 05:07
Ulord
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3:区块链应用场景解析
Ulord
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第三课对区块链的应用场景做了剖析,让我们对区块链有了更形象的了解。
luckfang
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2024-09-02 03:16
经验笔记:Hadoop
Hadoop经验笔记一、Hadoop概述Hadoop是一个开源软件框架,用于分布式存储和处理大规模
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。其设计目的是为了在商用硬件上运行,具备高容错性和可扩展性。
漆黑的莫莫
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2024-09-02 03:54
随手笔记
笔记
hadoop
大数据
深度学习
100问29:rnn语言模型与传统的语言模型有何不同
嘿,你知道RNNLM和传统语言模型有啥不一样吗?传统语言模型就像个记性不太好的小伙伴。比如那种n-gram语言模型,它只能记住前面几个词,再多就不行啦,就像脑袋里的小抽屉只能装那么点东西。但RNNLM可不一样,它就像有个超级强大的记忆宝盒。通过循环连接的隐藏层,它能记住老长老长一段历史信息呢,说不定能想起好久好久以前出现的词。就好像它有个神奇的小本本,把看到过的词都记下来,随时能翻出来用。传统语言
不断持续学习ing
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2024-09-02 01:10
人工智能
自然语言处理
机器学习
windows系统huggingface连接不上的解决方案
对机器学习和
深度学习
拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
herosunly
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2024-09-02 00:34
windows
huggingface
连接不上
解决方案
深度学习
100问43:什么是过拟合
嘿,咱来聊聊过拟合是什么。想象一下,有个机器学习的模型就像一个学生在准备考试。如果这个模型对训练数据就像学生把课本上的题目背得超级熟,在训练数据上表现得那叫一个棒,就像学生在做课本上的题时成绩超高。但是呢,一旦碰到新的、从来没见过的数据,就傻眼了,表现得一塌糊涂。这时候就可以说这个模型过拟合啦。为啥会过拟合呢?一方面可能是这个模型太复杂了,就像学生学得太“死”,记住了训练数据里的一些小噪声和特别的
不断持续学习ing
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2024-09-01 23:28
人工智能
自然语言处理
机器学习
深度学习
中的梯度消失和梯度爆炸问题
在
深度学习
领域,随着模型层数的增加,我们常常会遇到两个棘手的问题:梯度消失(VanishingGradients)和梯度爆炸(ExplodingGradients)。
码上飞扬
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2024-09-01 23:57
深度学习
人工智能
梯度消失
梯度爆炸
深度学习
_模型调用预测
概要应用场景:用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤,这里
深度学习
模型使用的是自定义的deepfm代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromscipyimportsign
you_are_my_sunshine*
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2024-09-01 22:24
推荐算法
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【论文阅读】QUEEN: Query Unlearning against Model Extraction(2024)
不可忽视的威胁)tothesecurity(安全性)andprivacy(隐私性)ofdeeplearningmodels.Byqueryingthemodelwithasmalldataset(通过小
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查询模型
Bosenya12
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2024-09-01 20:45
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模型窃取
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提取攻击
模型安全
如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python
如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络
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神经网络是一类灵活的机器学习算法,可以在各种问题上表现良好。
背包客研究
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2024-09-01 20:15
不平衡学习
分类
神经网络
python
大肠杆菌
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的不平衡多类分类 Python
大肠杆菌
数据集
的不平衡多类分类关注博主学习更多内容关注vxGZH:多目标优化与学习Lab教程概述本教程分为五个部分;他们是:大肠杆菌
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探索
数据集
模型测试和基线结果评估模型评估机器学习算法评估数据过采样对新数据进行预测大肠杆菌
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在这个项目中
背包客研究
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2024-09-01 20:14
不平衡学习
分类
python
人工智能
读《
深度学习
:走向核心素养》
3.教师组织学生研讨和交流,增加学生之间的深度互动这是实现
深度学习
的关键环节。
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的场域,是多人共同参与的场域,学生在参与的过程中能够对话沟通、共同思考。
qingqianshiguan
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2024-09-01 20:27
nvidia cuda镜像说明
nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-runtime:这是一个运行时镜像,适用于在已安装CUDA11.1.1和cuDNN8的环境中运行
深度学习
应用程序。
九品神元师
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2024-09-01 20:42
linux
人工智能
python
运维
解惑
深度学习
中的困惑度Perplexity
困惑度的定义困惑度(Perplexity)是衡量语言模型好坏的一个常用指标。语言模型(languagemodel)可以预测序列(比如一个句子)中每个时间步词元(比如一个句子中的逐个单词)的概率分布,继而计算一个序列的概率。一个好的语言模型应该有更高的概率生成一个好的序列,即生成的序列不应该让人感到很困惑,困惑度的核心思想是:序列生成的概率越大,其困惑度越小,因此可以使用困惑度这个指标来评估语言模型
Axlsss
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2024-09-01 20:11
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数学建模
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奥秘解锁:AI大模型技能提升指南
文章目录每日一句正能量前言AI大模型学习的理论基础AI大模型的训练与优化AI大模型在特定领域的应用AI大模型学习的伦理与社会影响未来发展趋势与挑战后记**前言**随着人工智能技术的快速发展,AI大模型学习正成为一项备受关注的研究领域。为了提高模型的准确性和效率,研究者们需要具备深厚的数学基础和编程能力,并对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法,AI大模型学习正为人类的生活和工
AGI大模型老王
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SQL进阶技巧:如何查询最近一笔有效订单? | 近距离有效匹配问题
目录0场景描述【美团金融面试题】1数据准备2问题分析方法1:分析函数求解方法2:通过一对多关联获取全量
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求解方法3:last_value()忽略NULL值特性+窗口子句【优雅实现】3小结0场景描述【
莫叫石榴姐
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数字化建设通关指南
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hive
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概要应用场景:用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤,这里
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模型使用的是自定义的deepfm,并用机器学习lgb做比较代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromsc
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遥感影像-语义分割
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:GID
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详细介绍及训练样本处理流程
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:大规模高分卫星土地覆盖
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原始
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详情简介:GID是基于我国Gaofen-2卫星数据而构建的大规模高分辨率遥感图像土地覆盖
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100问44:如何避免模型出现过拟合现象
嘿,想让你的模型不出现过拟合现象?来看看这些妙招吧!一、增加数据量这就好比让学生多做各种不同的练习题。数据多了,模型就能学到更普遍的规律,而不是只记住那一点点数据里的小细节。你可以去收集更多真实的数据,或者用数据增强的办法。就像在图像识别里,把图片转一转、翻一翻、剪一剪,这样数据就变得更多样啦。二、简化模型要是模型太复杂,那就像盖了一座超级华丽的城堡,容易记住一些不该记的东西。那就把模型弄得简单点
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2024-09-01 18:00
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【论文阅读33】Deep learning optoacoustic tomography with sparse data
Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata论文题目:基于稀疏数据的
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光声断层扫描论文链接:Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata
弹伦琴的雷登
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2024-09-01 18:29
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100问39:阿达玛乘积在实际生活中的应用
嘿,你知道吗?阿达玛乘积在我们的生活中可有着不少神奇的应用呢!一、图像处理领域在图像处理的世界里,阿达玛乘积就像是一个神奇的画笔。比如说图像融合吧,想象一下,你有两张超酷的照片,一张是美丽的风景照,另一张是带有超炫艺术滤镜的图片。通过阿达玛乘积,就好像让这两张照片上的每个小像素都来一场“亲密合作”。结果呢,你就得到了一张既有清晰风景又带有独特艺术风格的全新照片,是不是很神奇?还有在计算机视觉中,阿
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2024-09-01 18:56
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【业务测试】Salseforce 常用第三方库对比以及简单的代码案例,simple-salesforce/pysoql/Salesforce SDK for Python
支持SOQL查询,可以查询多个对象并合并
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。支持记录管理,包括创建、获取、更新和删除记录。支持批量API功能,可以处理大量数据操作。41使用场景:适合需要基本SOQL查询
铜锣烧1号
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笔记(24)-为什么要使用深度神经网络?
为什么使用深层表示?(Whydeeprepresentations?)我们都知道深度神经网络能解决好多问题,其实并不需要很大的神经网络,但是得有深度,得有比较多的隐藏层,这是为什么呢?我们一起来看几个例子来帮助理解,为什么深度神经网络会很好用。首先,深度网络在计算什么?如果你在建一个人脸识别或是人脸检测系统,深度神经网络所做的事就是,当你输入一张脸部的照片,然后你可以把深度神经网络的第一层,当成一
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2024-09-01 16:18
【目标检测
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】塑料瓶玻璃瓶检测
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5378张2类VOC+YOLO格式
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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):5378标注数量(xml
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玻璃瓶
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