猫狗识别数据集第12页

VLRMBench ：一个涵盖数学推理、幻觉理解、多图像理解等多种任务的视觉-语言奖励模型基准测试数据集

2025-03-10，由上海交通大学和小红书公司联合创建了VLRMBench数据集。

·2025-03-12 22:23

将Labelme标注的数据做成COCO格式的数据集（实例分割的数据集）

这里说明一下：Labelme标注数据时候是用的多边形框，关于标注，可以看前面的博客文章下面制作的COCO数据集是用于实例分割的数据集。

一直开心·2025-03-12 21:39

KMeans实战——聚类和轮廓系数评估啤酒数据集

原理：在数据分析和机器学习中，聚类是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。

巷955·2025-03-12 21:38

机器狗监控系统软件工程师面试题

大部分企业会使用的面试题一、基础知识编程语言方面请简述C++中多态的实现方式，在机器狗监控系统中，哪里可能会用到多态来提高代码的扩展性？例如不同型号机器狗的运动控制模块。

道亦无名·2025-03-12 21:35

电机控制常见面试问题（二）

文章目录一、小电感对电机的影响二、转子位置识别1.传感器法2.无传感器三.选择电机和驱动器时通常考虑哪些关键参数四.介绍下mpc（模型预测控制）五.对于电机控制硬件设计的理解六.参数辨识在电机控制系统中扮演什么角色一

小雀丝·2025-03-12 20:04

爬虫的精准识别：基于 User-Agent 的正则实现

博主简介：CSDN博客专家，历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分

伏羲栈·2025-03-12 20:31

【Windows】CHKDSK全部用法-中文版

示例:检查C盘并修复错误：chkdskC:/f检查D盘并查找坏扇区：chkdskD:/rTIPS：通常我们的U盘插上后无法被正确识别，或提示需要格式化后使用，就可以先尝试使

雾削木·2025-03-12 20:29

【AI论文】SEAP: 无训练稀疏专家激活修剪，解锁大型语言模型的潜力

受大型语言模型中隐藏状态和激活值的聚类模式启发，SEAP识别出特定于任务的专家激活模式，并在保持任务性能和提高计算效率的同时对模型进行修剪。实验结果表明，SEAP在保持竞争

东临碣石82·2025-03-12 19:53

51-52 CVPR 2024 | Generalized Predictive Model for Autonomous Driving，自动驾驶通用预测模型

作者提出了通用的大规模自动驾驶视频预测模型GenAD，在实现过程中，进一步提出了迄今为止最大的自动驾驶场景训练数据集OpenDV-2K。

深圳季连AIgraphX·2025-03-12 18:18

JS面试题之原型

答：一是通过对象的__proto__获取letcat={name:'猫'}cat.

下一站是未知·2025-03-12 18:46

文档处理的数字化和革新 - ComIDP

智能文档处理是一种结合了人工智能（AI）、机器学习（ML）和光学字符识别（OCR）的技术，用于自动提取各种文档格式中的有价值信息。与传统的数据捕获方法需要大量手动干预不同，IDP利

·2025-03-12 17:07

(9-4-01)MM-Vet多模态大模型评估系统：多模态大模型评估

9.4多模态大模型评估在本项目中，通过文件mm-vet-v2_evaluator.py评估常见多模态模型在MM-Vet-v2数据集上的表现。

码农三叔·2025-03-12 17:13

DAMA 数据管理知识体系指南：第十章参考数据与主数据

管理数据集成的成本。降低风险。【满足

云祁·2025-03-12 17:12

为什么我的 PDF 无法正确转换为 Word？常见格式问题和最佳解决方案

字体缺失、布局混乱、文本变成图像、图片无法识别、表格边框消失或合并不正确。所有这些都是因为PDF是一种非结构化的文档。

·2025-03-12 17:36

Linux系统上快速上手USB开发————新手入门指南

以下是为LinuxUSB开发新手整理的详细入门指南，涵盖硬件识别、驱动配置到实际应用的完整流程：一、环境准备设备识别与驱动加载运行lsusb查看已连接的USB设备，输出示例如下：bashBus001Device002

飘逸小卤蛋·2025-03-12 16:09

【大数据入门】第三章·数据预处理

个人主页：十二月的猫-CSDN博客系列专栏：《小白读透AI原理》_十二月的猫的博客-CSDN博客十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.为什么要进行数据预处理2.1

十二月的猫·2025-03-12 16:35

数据可视化新高度：用seaborn.heatmap为数据加热

热力图正是那神奇的调味料，通过颜色变化帮你识别数据中的热点与

星际编程喵·2025-03-12 15:01

【模型调优的深入分析与Python实践】

模型调优的深入分析与Python实践一、模型调优的定义与目标模型调优（ModelTuning）是通过系统化调整机器学习模型的超参数和结构参数，使模型在特定数据集上达到最佳性能的过程。

蝉叫醒了夏天·2025-03-12 15:30

机器学习模型-从线性回归到神经网络

Earth explosion·2025-03-12 15:57

OmniParser omnitool 使用体验和使用中踩过的坑

工具介绍OmniParserOmniParser是一个图像识别工具，主要功能是：自动识别图片

yiheng2000·2025-03-12 14:25

利用 WPF 和阿里云实现图片多区域文字识别并保存至 Excel

一、项目背景本项目旨在通过自定义指定图片的多个识别区域，利用强大的文字识别技术将这些区域内的文字提取出来，并保存到Excel表格中，方便后续的数据处理和分析。

如沐春风菜鸡收割机·2025-03-12 14:54

【图片识别保存表格】图片文档指定多个识别区域，识别固定位置的文字并导出到Excel，Python5分钟搞定，学会不求人

例如，一份扫描的采购订单可能在不同位置有订单编号、供应商信息、采购物品列表等，通过自定义区域识别，可以更精确地提取这些信息并存储到数据库或Excel表格中，方便日后的检索和统计。

如沐春风菜鸡收割机·2025-03-12 14:54

Python自动化识别与删除Excel表格空白行和列

本文将介绍如何利用Python来自动化识别并删除Excel文件中

Eiceblue·2025-03-12 14:53

如何提升OmniParser V2的小元素识别率——YOLOv8 增加 P2 层的性能变化解析

YOLOv8增加P2层通过牺牲部分计算效率换取了小目标检测性能的显著提升，尤其适用于高分辨率、小目标密集的场景。开发者需根据具体任务需求，在精度与速度之间进行合理权衡，并通过模型轻量化技术优化部署效果。更多技术细节可参考微软等机构的开源实现136。YOLOv8增加P2层的性能变化解析一、性能提升方向小目标检测精度显著提高原理：P2层对应更高分辨率的浅层特征图（如1/4下采样），能捕捉更细粒度的纹理

AI-AIGC-7744423·2025-03-12 14:22

Linux学习(十五)(故障排除(ICMP,Ping,Traceroute,网络统计,数据包分析))

这涉及识别和解决Linux系统中的问题。这些问题的范围包括常见的系统错误、硬件或软件问题、网络连接问题以及系统资源的管理。

solomonzw·2025-03-12 13:18

Zotero7最新（2024）安装、配置步骤

Zotero6有关Zotero的其他文章：Zotero7最新（2024）安装、配置步骤-CSDN博客Zotero7最新配置webDAV同步功能（与InfiniCLOUD）-CSDN博客关于Zotero7无法识别拖入的

八年。。·2025-03-12 13:17

vite自动引入api（按需import）

我们可以通过自动引入API省掉在页面中每次手动引入，例如：ref、reactive等等unplugin-auto-import可以自动识别代码中库或者API的调用，自动导入相应的模块，从而减少了手动导入的工作量

·2025-03-12 12:25

机器学习背后的数学芝士

矩阵则是二维数组，广泛应用于数据集的表示和变换操作。线性变换线性变换描述了向量在空间中的拉伸、压缩或旋转过程。这类变换在数据预处理、

小技工丨·2025-03-12 11:36

大模型微调：定义、方法、应用与未来展望

一、定义与意义（一）微调的定义大模型微调是指在预训练模型的基础上，通过特定领域的数据集对模型进行进一步训练的过程。

软件职业规划·2025-03-12 11:33

扩散 Transformer 策略：用于通才视觉-语言-动作学习的规模化扩散 Transformer

最近，在多样化的机器人数据集上进行预训练的大型视觉-语言-动作模型，已展示出利用少量域内数据泛化到

三谷秋水·2025-03-12 10:27

计算机视觉深度学习入门（4）

在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型，这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业，那么很可能会在实践中遇到这种情况。

yyc_audio·2025-03-12 10:26

按键精灵鹰眼中控：ios多设备管理工具

鹰眼结合了图像识别技术和多设备控制技术，能够同时管理多台设备，实现精准、高效的自动化操作。通过鹰眼群控，您可以轻松完成批量任务、自动化测试和多设备同步操作，大幅提升工作效率。二、鹰眼群控的

ii_best·2025-03-12 09:19

重大安全威胁！全球近5W个访问管理系统存在严重安全漏洞

这些系统本应通过密码、生物识别和多因素认证等身份验证方法控制建筑物访问，然而却因关键配置错误导致敏感数据暴露，使设施面临未经授权进入的风险。

FreeBuf-·2025-03-12 09:47

51-53 CVPR 2024 | DriveWorld：通过自动驾驶世界模型进行 4D 预训练场景理解（含模型数据流梳理）

DriveWorld在UniAD的基础上又有所成长，提升了自动驾驶目标检测、目标追踪、3D占用、运动预测及规划的性能，后期扩大数据集和调整骨干网络大小应该会

深圳季连AIgraphX·2025-03-12 08:43

情感识别（Emotion Recognition）

情感识别（EmotionRecognition）是通过分析人类的多模态数据（如面部表情、语音、文本等）来识别和理解其情感状态的技术。它在人机交互、心理健康、市场分析等领域有广泛应用。

路野yue·2025-03-12 08:10

AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘astype‘

:'NoneType'objecthasnoattribute'astype'报错，如下图所示通过dug,发现im的shape为none,究其原因是因为cv.imread无法读取图像，主要原因是因为我数据集中存在中文名称

冰虺·2025-03-12 06:55

机器学习入门指南：从 TensorFlow 到 PyTorch

机器学习入门指南：从TensorFlow到PyTorch机器学习（MachineLearning）是人工智能的核心领域之一，近年来在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了巨大进展。

6v6-博客·2025-03-12 06:23

Faster R-CNN原理详解以及Pytorch实现模型训练与推理

【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.

阿_旭·2025-03-12 05:51

cornell grasp data 康奈尔大学抓取数据集百度云

国内下载较慢，康奈尔大学抓取数据集分享，给有用的人。科研之路道阻且长，互行方便。康奈尔大学抓取数据集是基于深度学习方法实现机器人自主抓取的必备数据集，直接推动了机器人自主抓取的发展。

工科pai·2025-03-12 05:20

【Crypto】CTF 密码学题目解题思路图

│└──1.4其他编码（摩尔斯、URL等）│└──步骤：识别符号（如.-/），使用专用解码器。│├──2.古典密

D-river·2025-03-12 05:19

如何进行项目风险评估

进行项目风险评估的核心在于全面识别风险、定量评估、动态监控。

·2025-03-12 04:20

RK3568笔记五十六：yolov8_obb旋转框训练部署

https://github.com/ultralytics/ultralytics一、训练1、环境搭建使用的是AUTODL环境，yolov8-obb数据集不大，也可以使用cpu。

殷忆枫·2025-03-12 04:07

对开源VLA sota π0的微调——如何基于各种开源数据集、以及你自己的私有数据集微调π0(含我司的微调实践)

前言25年2.4日，几个月前推出π0的公司PhysicalIntelligence(π)宣布正式开源π0及π0-FAST，如之前所介绍的，他们对用超过10,000小时的机器人数据进行了预训练该GitHub代码仓库「π0及π0-FAST的GitHub地址：github.com/Physical-Intelligence/openpi」包括4个方面：简言之，就是π0本身的代码和权重、特定平台上特定任务

v_JULY_v·2025-03-12 04:07

DeepSeek该选蒸馏版还是满血版

针对不同版本的DeepSeek，需要从多个维度综合分析：1.模型规模与基础能力671B模型在理论上具备更强的底层推理能力：更大参数量意味着更强的模式识别、逻辑推理和知识储备能力，尤其在跨领域、开放域任务中优势显著

飞翔的FOX·2025-03-12 04:35

RDD 行动算子

在ApacheSpark中，RDD（弹性分布式数据集）是核心数据结构之一。行动算子会触发实际的计算并返回结果或执行某些操作。

阿强77·2025-03-12 03:02

搜广推校招面经四十四

Y1nhl·2025-03-12 02:24

如何使用Adobe Acrobat DC删除PDF空白页

识别空白页：浏览缩略图，找到您想要删除的空白页。空白页通常没有任何文本或图像内容。删除空白页：选中空白页的缩略图，然后点击“删

一叶知秋xj·2025-03-12 02:21

【AI深度学习网络】Transformer时代，RNN（循环神经网络）为何仍是时序建模的“秘密武器”？

在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域，数据本质上是序列化的——即当前数据点与前后数据点存在依赖关系。传统的前

arbboter·2025-03-12 02:18

DeepSeek发展背景和前景

2.技术演进：2024年1月：发布首个大模型DeepSeekLLM，包含670亿参数，在2万亿token的数据集上训练，性能超越Llama270BBase。202

爱吃苹果的日记本·2025-03-12 02:18

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