猫狗检测数据集

2021年PHP-Laravel面试题问卷题 答案记录

生成器具体详解可以参考：https://blog.51cto.com/chinalx1/2089327如果不考虑用Generator来实现协程，那么Generator的一个最大的作用就是为含有大量数据的集合（当前这些数据集是规则的
leonsxd·2025-02-04 20:00

《AI赋能行业实战：‌揭秘企业数字化转型最佳实践，‌落地案例深度解析！‌》 ---- 总目录

物联网行业案例浅析智慧园区案例浅析计算机视觉应用案例计算机视觉入门学习国外的资源国内的资源YOLO学习modelzoo计算机视觉基础目标检测YOLOv5YOLOv8自动缺陷检测(AutoDefectClassification
shiter·2025-02-04 20:58

【码道初阶】Leetcode680：验证回文串的双指针速解以及提升思维的感想

当允许删除一个字符时，我们需要解决两个问题：如何检测
月明长歌·2025-02-04 20:28

DeepSeek R1赋能智能建造：施工安全风险预判系统全栈开发实战与创新解析

本系统具备以下核心功能：实时视频监控分析（安全装备检测、危险区域入侵识别）设备状态
Coderabo·2025-02-04 20:55

什么是事件驱动（EDA）

一个事件是一个抽象的、有意义的数据集，这些数据集可以被其他的服务接收、解码并做出对应的响应。事件可以由客户端、服务端或第三
锦还之路·2025-02-04 19:24

基于 OpenCV 与 scikit-image 的图像表面光滑度判别：完整流程与实现解析

源码可在我的主页下载——surface_smoothness_detection.py在现代工业质量检测或图像分析任务中，利用图像处理和纹理分析方法来判别表面是否光滑，具有重要的现实意义。
陶瓷好烦·2025-02-04 19:54

scikit-learn实现SVM

其基本原理是在数据集中找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据被最大间隔分开。最大间隔超平面：SVM的目标是找到能够最大化训练样本间隔的超平面。
PeterClerk·2025-02-04 19:23

自定义数据集 使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

生成自定义数据集生成一个简单的二维数据集，包含两类数据点，分别用不同的标签表示。
Luzem0319·2025-02-04 19:22

Python 高手编程系列二千零五十七：代码检测与监控

在编写完一个应用并将其部署到目标执行环境之后，我们的工作并没有结束。有可能编写一个应用并在部署之后不需要进一步的维护，但是可能性很小。在现实中，我们需要确保正确地观察其错误和性能。为了确保我们的产品按预期工作，我们需要正确地处理应用日志，并监控必要的应用指标。这通常包括以下几个。●监控Web应用访问日志中的各种HTTP状态码。●进程日志集合，其中可能包含有关运行错误和各种警告的信息。●在运行应用的
杨琴1·2025-02-04 18:13

OpenCV2彩色图像和灰度图像读取、显示、保存

基于OpenCV2库的学习读取函数的使用cv.imread()显示函数的使用cv.imshow()保存函数的使用cv.imwrite()图片：原始图片:以彩色图片进行读取:以灰度图片进行读取:图片为辛巴狗代码实现及其功能
Code-world-1·2025-02-04 18:38

基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现

基于FPGA的CNN卷积神经网络整体实现介绍卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习架构，广泛用于图像识别、物体检测和自然语言处理等领域。
鱼弦·2025-02-04 18:37

YOLOv3在工业生产中产品瑕疵检测的可行性分析

图像中瑕疵检测1.概述瑕疵检测是机器视觉任务中的一条分支，在技术发展的过程中对于图片处理的方式往往使用CNN（卷积神经网络）作为处理模型，毫无疑问CNN的在处理图像方面有着独特的优势，通过设置卷积核我们可以使得计算机提取图像的特征数据
Y.C.~·2025-02-04 16:59

数据分析案例-基于服饰行业中消费者行为和购物习惯的可视化分析

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
艾派森·2025-02-04 16:57

领导层支持：构建负责任AI的基石

数据质量与相关性是AI系统的核心，严格的数据治理和偏见检测与缓解措施是确保公平性和可靠性的关键。可解释性与可审计性则是建立用户信任的基础，复杂
XianxinMao·2025-02-04 16:55

基于WiFi的智能照明控制系统的设计与实现（论文+源码）

1系统方案设计本设计智能照明控制系统，结合STM32F103单片机、光照检测模块、显示模块、按键模块、太阳能板、LED灯模块、WIFI模块等器件构成整个系统，在功能上可以实现光照强度检测，并且在自动模式下可以自动调节照明亮度
云山工作室·2025-02-04 15:49

第五篇: 使用Python和BigQuery进行电商数据分析与可视化

在这篇文章中，我们将使用Python结合GoogleBigQuery来分析电商数据集，以最畅销商品和平均订单价格最高的前10位客户为主题，展示如何通过数据可视化提供有价值的业务见解。
山海青风·2025-02-04 15:46

超级好用、超准文字识别框架----飞浆PaddlePaddleOCR（文件检测+识别）实战篇

飞桨OCR主要包括以下几个方面的功能和特点：文字检测（TextDetection）：通过检测图像中的文本区域，确定文本的位置和边界框。文字
数虫·2025-02-04 14:46

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpclass1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[-1.9,1
sirius12345123·2025-02-04 14:15

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvm#定义数据class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.
sirius12345123·2025-02-04 14:15

TCRT5000红外循迹模块简介

当接收到足够强度的红外线时，接收管的状态会发生变化，从而实现对物体的检测。二、工作原理：TCRT5000传感器的红外发射二极管不断发射红外线。当发射出的红外线没有被反射回来或被反射回来但强度不够大时
海阔天空_2013·2025-02-04 14:14

使用scikit-learn中的K均值包进行聚类分析

准备自定义数据集首先，需要一个自定义数据集来进行聚类分析。importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#创建自定义数据
Luzem0319·2025-02-04 14:12

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

数据集定义：-data列表包含了文本样本及其对应的情感标签。每个元素是一个元组，第一个元素是文本，第二个元素是标签。特征提取：-使用CountVectorizer将文本转换为词频向量。
知识鱼丸·2025-02-04 14:40

k8s worker 节点关机 sts 管理的 pod 无法迁移

官方文档中解释如下：当某节点关闭但kubelet的节点关闭管理器未检测到这一事件时，在那个已关闭节点上、属于State
一腔热血1007·2025-02-04 14:40

落地 dnn对象检测

"C:\opencv\opencv\sources\samples\dnn\models.yml"下载opencv的深度模型框架，例如caffe，copyMobileNetSSD_deploy.prototxt和MobileNetSSD_deploy.caffemodel所在的位置，其中prototxt需要后面生成，这两个文件用于std::stringmodel_text_file和std::st
没学上了·2025-02-04 13:32

c语言nba球星信息系统,NBA：超神控卫

“经检测，宿主身高198cm，体重93公斤，根据前世宿主特点选择初始巨星模板—“控卫”。”“随机抽取六大控卫专属能力进行融合。”
冥袭·2025-02-04 13:31

使用numpy自定义数据集，使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

本博客将展示如何使用numpy自定义一个数据集，并利用scikit-learn中的SVM实现分类。
辞落山·2025-02-04 10:10

使用 Numpy 自定义数据集，使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,recall_score,f1_score2.自定义数据集使用
辞落山·2025-02-04 10:40

【机器学习】自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

一、K均值算法简介K均值算法的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于离它最近的簇中心（centroid）所代表的簇。
加德霍克·2025-02-04 10:36

Python命令汇总：雷电模拟器

雷电模拟器命令操作合集写在前面使用目的：雷电模拟器库函数调用（调用时注意函数前缀）一、模拟器参数操作添加模拟器add(name:str)获取安装包列表get_package_list(index:int)->list检测是否安装指定的应用
棠梨煎雪灬·2025-02-04 09:31

QMK Toolbox 常见问题解决方案

https://gitcode.com/gh_mirrors/qm/qmk_toolbox项目基础介绍QMKToolbox是一个为QMKFirmware设计的工具箱应用程序，它集成了多种刷写工具，支持自动检测和刷写键盘固件
窦晟唯Keene·2025-02-04 08:51

自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

1.引言在这篇博客中，我们将使用PaddlePaddle框架实现一个逻辑回归模型，利用NumPy自定义数据集进行训练，并保存模型。最后，我们将演示如何加载保存的模型并进行预测。
辞落山·2025-02-04 07:16

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

代码：#导入必要的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义类1的数据点，每个数据点是二维的坐标class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])#定义类2的数据点，每个数据点是二维的坐标class2_poi
〖是♂我〗·2025-02-04 07:46

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.7,2.9],[3.2,2.6],[1.
Z211613347·2025-02-04 07:12

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorchvision.transformsastransformsimportpandasaspdimportnumpyasnpclassCustomDataset(Dataset):def_
Z211613347·2025-02-04 07:40

13款Scratch游戏源码：学习与实践

游戏包括贪吃蛇、大鱼吃小鱼、打砖块、走迷宫、格斗游戏和飞机大战等经典游戏，涵盖了运动控制、碰撞检测、分数计算、对象创建与
芦苇毛·2025-02-04 06:04

数据预处理 泰坦尼克号_了解泰坦尼克号数据集的数据预处理

数据预处理泰坦尼克号什么是数据预处理？(WhatisDataPre-Processing?)Weknowfrommylastblogthatdatapreprocessingisadataminingtechniquethatinvolvestransformingrawdataintoanunderstandableformat.Real-worlddataisoftenincomplete,i
张_伟_杰·2025-02-04 06:34

一种非接触式智能垃圾桶设计（论文+源码+实物）

1系统方案设计通过对需求展开分析，本设计非接触式智能垃圾桶采用STM32F103单片机作为控制器，通过红外传感器实现垃圾桶的满溢检测，通过三个SG90舵机分别控制可回收、不可回收、其他垃圾桶盖的开关，并通过
云山工作室·2025-02-04 05:29

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.散点输入class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.7,2.9],[3.2,2.6],[
Z211613347·2025-02-04 04:21

缓存增强生成（CAG）对比检索增强生成（RAG）：谁才是大语言模型的最优解？

优势处理大型或频繁更新的数据集时，无需一次性加载全部内容。避免了大量提示信息导致的截断或上下文过载问题。关键局限增加了检索步骤，可能会导致速度变慢。通常依赖外部
·2025-02-04 03:49

为什么尽量避免使用 `IN` 和 `NOT IN`？

一、效率问题1.NOTIN的性能瓶颈在SQL查询中，NOTIN往往会导致性能问题，尤其是在处理大数据集时。以下
·2025-02-04 03:48

电控三周速成计划参考

CubeMX创建第一个工程（选择STM32F103C8T6）生成代码并烧录到开发板（LED点亮验证）GPIO编程（3天）推挽输出/开漏输出模式区别使用HAL_GPIO_WritePin()控制LED按键输入检测
kyle~·2025-02-04 03:42

机器学习笔记20241017

GradientVanishing）梯度消失原因解决方法梯度爆炸（GradientExplosion）定义原因解决方法总结继续跟着小土堆学pytorchtorchvision#导入torchvision库，主要用于处理图像数据集
tt555555555555·2025-02-04 03:11

51单片机按键控制LED亮灭

原理图如下：根据原理图，我们可以发现按键按下时P2.1口的电平转换至低电平，所以我们只需要循环检测P2.1口的电平，当出现低电平时转换P3.7口的输出电平即可完成LED的亮灭转换。代码如下：#i
T.i.s·2025-02-04 03:10

R语言绘图实现—使用R语言绘制科研图形

###6.1常用图形参数####6.1.1颜色#对women数据集绘制散点图，并用红色表示散点。
kaka_R-Py·2025-02-03 23:13

目标检测的超级英雄：YOLO带你识别世界

前言YOLO（YouOnlyLookOnce）是计算机视觉领域一颗璀璨的明星，它以高效、快速著称，成为目标检测算法的代表。今天，我们一起走进YOLO的世界，看看它如何神奇地识别图像中的物体。
星际编程喵·2025-02-03 22:32

python 图像特征提取_python实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类的步骤

题目描述:给定40张不同风格的纹理图片,大小为512*512,要求将每张图片分为大小相同的9块,利用其中的5块作为训练集,剩余的4块作为测试集,构建适当的模型实现图片的分类.图片如下图所示:分析:由于数据集太小
weixin_39969060·2025-02-03 22:28

打架检测系统：基于YOLOv5的实时人群打架行为识别

1.引言打架检测，作为一个复杂且具有挑战性的任务，已经在多个领域展现出其巨大的应用潜力，尤其是在公共安全监控、安防摄像头、智能城市等应用场景中。
2025年数学建模美赛·2025-02-03 21:56

深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现 关键点及改进建议

深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现关键点及改进建议文章目录单目测距的进一步解释1.焦距的确定2.物体宽度\(W\)的获取3.图像处理技巧4.提高性能的建议5.实现代码中的注释添加一、前言单目视觉测距
QQ_767172261·2025-02-03 21:24

Python 图像处理进阶：特征提取与图像分类

SIFT（尺度不变特征变换）SIFT是一种用于检测图像中的关键点及其描述符的方法。SIFT特征具有尺度不变性和旋转不变性，适用于图像匹配和识别。
极客代码·2025-02-03 21:23

STM32F103C8T6驱动HC-SR04超声波模块测距打印在串口上

引言HC-SR04超声波测距模块因其成本低、精度高、使用简单，被广泛应用于机器人避障、液位检测等领域。
单片机阿伟·2025-02-03 20:46
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