猫狗识别数据集

Python 潮流周刊#68：2023 年 Python 开发者调查结果（摘要）

本周刊由Python猫出品，精心筛选国内外的250+信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。
·2025-01-18 22:46

Python 潮流周刊#86：Jupyter Notebook 智能编码助手（摘要）

本周刊由Python猫出品，精心筛选国内外的250+信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。
·2025-01-18 22:44

《守护数据隐私的堡垒：构建基于差分隐私的MySQL匿名化处理系统》

它不仅能够有效地抵御各种形式的重识别攻击，而且还可以保持数据集统
墨夶·2025-01-18 22:06

机器学习02-发展历史补充

机器学习02-发展历史补充文章目录机器学习02-发展历史补充1-机器学习个人理解1-初始阶段：统计学习和模式识别（20世纪50年代至80年代）2-第二阶段【集成时代】+【核方法】（20世纪90年代至2000
坐吃山猪·2025-01-18 21:02

OpenSPG docker 安装教程

文章目录前言自述一、OpenSPG1.介绍二、安装步骤1.安装服务端2.客户端部署前言自述我最近是想结合chatglm3-6b和知识图谱做一个垂直领域的技术规范的问答系统，过程中也遇到了很多困难，在模型微调上，在数据集收集整理上
@comefly·2025-01-18 21:29

基于SIFT特征提取和模板匹配的车标识别算法MATLAB仿真（含MATLAB代码）

摘要本文介绍了一种基于尺度不变特征变换（SIFT）特征提取和模板匹配的车标识别方法，并通过MATLAB进行仿真。
爱学习的通信人·2025-01-18 21:28

asp.net mysql 性能问题_ASP.NET性能优化小结

一、返回多个数据集检查你的访问数据库的代码，看是否存在着要返回多次的请求。每次往返降低了你的应用程序的每秒能够响应请求的次数。
syhakh·2025-01-18 21:57

Thanos架构学习

Thanos有两种架构模式sidecar部署receiver部署组件概念及说明简介官网参考Thanos基于prometheus，在此基础上提供了全局指标查询，可将多个云/region的prometheus数据集中管理
qq_道可道·2025-01-18 20:19

【MySQL 的 ONLY_FULL_GROUP_BY 模式】

一、GROUPBY使用时的关键要点1.理解GROUPBY的作用GROUPBY用于将数据集分割成多个组，每个组由一组具有相同属性的行组成。这使得聚合函数可以应用于每一组，而不是整个数据集。
m0_74823336·2025-01-18 20:46

什么是结构体？什么是联合体？结构体和联合体有什么区别？能否在声明过程当中缺省名字？结构体可以包含函数吗？在 C 和 C++ 中有何不同？

1）结构体结构体（structure）是一种由不同数据类型的成员组成的数据集合类型，它允许将多个相关的变量组合在一起，形成一个更复杂的数据类型。
SUN_Gyq·2025-01-18 19:12

PCL 点云高程渲染：实现点云高程信息的颜色渲染

点云是由大量的三维点组成的数据集合，每个点都具有X、Y和Z坐标。点
技术征服冒险·2025-01-18 19:40

使用Python访问和操作Llama的方法

使用Python访问和操作Llama的方法Llama是一个流行的Python库，用于处理和操作数据集。它提供了丰富的功能和工具，使我们能够轻松地对数据进行处理、转换和分析。
起风了~~~。·2025-01-18 19:40

【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优
半截诗·2025-01-18 19:06

【YOLOv8杂草作物目标检测】

YOLOv8杂草目标检测算法介绍模型和数据集下载算法介绍YOLOv8在禾本科杂草目标检测方面有显著的应用和效果。
stsdddd·2025-01-18 19:35

cordova 指纹验证登录

实现流程：1：初始化--获取手机指纹识别支持情况（传感器支持，API支持，用户设置支持等）2：用户凭证登录（通常是用户名+密码）成功，调取系统指纹验证，验证通过，本地存储用户凭证；3：登录画面调用系统指纹验证
petunsecn·2025-01-18 19:34

CaigouSearch 基于ngram分词的轻量PHP全文检索插件

简单易用最关键，菜狗搜索：https://github.com/rock365/caigou这是一个基于ngram分词的PHP模糊搜索插件，且完全免费，对博客等中小型网站来说，绰绰有余，因为它是用PHP
·2025-01-18 18:34

深度学习常用格式转化脚本xml2yolo/coco2yolo/bdd2yolo/frame2video等

**数据集格式转换脚本**`coco2yolo.py`示例注释：注释说明：`xml2yolo.py`示例注释：注释说明：2.
qq1309399183·2025-01-18 17:54

LLMs，即大型语言模型

LLMs在众多领域都有广泛的应用，如自然语言理解（NLU），语言生成，以及语音识别和合成等。例如，它们能够理解人类的语言
maopig·2025-01-18 17:52

《多模态语言模型：一个开放探索的技术新领域》

核心主题多模态语言模型的特点仍处于探索和定义阶段没有固定的标准任务和评估方法研究方向高度开放技术路径主要存在两种方法：后期融合(LateFusion)从语言模型backbone开始添加图像编码器效果稳定，成本可控早期融合(EarlyFusion)从多模态数据集预训练效果尚不明显需要更大规模计算资源开放和透明的重要性促进知识累积和技术迭代降低技术准入门槛避免技术垄断便于安全性审计主要挑战技术层面数据
XianxinMao·2025-01-18 17:16

OCR字符识别--WeChatocr

导入库，及定义微信OCR地址fromwechat_ocr.ocr_managerimportOcrManager,OCR_MAX_TASK_IDimportthreadingwechat_ocr_dir=r"./ocr/WeChatOCR/7079/extracted"#OCR的地址，可以用everythin工具查找一下地址这个地址是电脑用户安装APP的地址---C:\Users\xxxx\App
鲁鲁在川·2025-01-18 16:12

【linux】看门狗&喂狗的简述

看门狗的功能作用“看门狗定时器”，从功能上说它可以让微控制器在意外状况下（比如软件陷入死循环）重新回复到系统上电状态，以保证系统出问题的时候重启一次。
乔峰不是张无忌330·2025-01-18 15:32

推荐3D UNet实现：深度学习3D体素数据语义分割的利器！

去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个快速发展的深度学习时代，3DUNet已经成为3D图像处理领域中不可或缺的工具，尤其在医疗影像分析和3D物体识别等任务上展现出强大的潜力
滑辰煦Marc·2025-01-18 14:57

3DUnet实现3D医学影像的有效分割

3DUnet实现3D医学影像的有效分割1.配置代码环境2.配置数据集以及模型文件3.训练4.预测1.配置代码环境这里介绍一个很好的开源项目，git为：https://github.com/ellisdg
Andrew_Xzw·2025-01-18 13:49

企业架构业务流程设计五步法

企业架构业务流程设计五步法企业架构与业务流程概述企业架构定义及重要性业务流程概念及作用企业架构与业务流程关系第一步：明确战略目标与需求确定企业战略目标分析业务需求及痛点制定项目目标与计划第二步：梳理现有业务流程调研现有业务流程情况识别关键业务环节及问题评估现有流程效率与效果第三步
公众号：优享智库·2025-01-18 12:45

行为识别的方法

行为识别主要有以下几大类方法，每类方法各有特点及典型算法：传统方法特点：利用手工设计特征对行为进行表征，再用统计学习的分类方法进行识别。
人工智能专属驿站·2025-01-18 11:07

EOF分析在Python中的利器：eofs库使用指南

它特别适合处理大型时空数据集，通过高
潘妙霞·2025-01-18 11:34

ET199加密狗复制方法步骤详解

ET199加密狗作为一种常见的硬件加密设备，被广泛应用于各类软件中，用于保护软件不被非法复制和使用。
+Greer82·2025-01-18 11:01

Python AI教程之二十一：监督学习之支持向量机（SVM）算法

SVM具有很强的适应性，适用于各种应用，例如文本分类、图像分类、垃圾邮件检测、笔迹识别、基因表达分析、人脸检测和异常检测。
潜洋·2025-01-18 10:25

Node.js Express与MongoDB博客系统开发实战

项目强调了Node.js的异步I/O和事件驱动特性，以及MongoDB处理大规模、复杂数据集的能力，适合进行毕业设计等综合性开发任务。1.Node.js技术介绍与应用Node.
凯二七·2025-01-18 05:19

DuckDB-Wasm 库详解

1.DuckDB简介DuckDB是一个开源的列存储数据库，专注于在线分析处理（OLAP），特别适合处理中小型数据集。
maply·2025-01-18 04:40

node.js项目依赖关系分析工具 Depazer 的使用

帮助识别循环依赖、未使用的依赖、或过度复杂的依赖。可视化图表：生成清晰的依赖关系图，帮助开发者快
付星途·2025-01-18 04:36

Dexie.js内存管理技巧：在大型数据集操作中避免浏览器崩溃

Dexie.js内存管理技巧：避免浏览器崩溃在使用Dexie.js操作大型数据集时，如果不注意内存管理，可能会导致浏览器内存溢出（OOM，OutofMemory）或崩溃。
maply·2025-01-18 03:04

深度学习驱动的极端天气预测：时空数据异常检测与应用全解析（基于Python + TensorFlow）

摘要：时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点，对极端天气预测至关重要。深度学习，尤其是LSTM网络，因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。
AI_DL_CODE·2025-01-18 02:01

【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts，纯卷积神经网络，更快更准，，降低参数量！

目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLOv8有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要视觉识别的
YOLO大师·2025-01-18 02:59

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集

人脸识别和表情识别是其中的一个重要应用，能够在多种场景下提供重要的信息，例如安全监控、情感分析、智能客服、健康监测等。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:25

基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统

本文将基于YOLOv8目标检测模型和UI界面，开发一个完整的人脸年龄检测识别系统。我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计，并附上完整代码。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

基于深度学习的人脸表情识别系统（YOLOv10+UI界面+数据集）

在本篇博客中，我们将详细介绍如何构建一个基于深度学习的人脸表情识别系统。该系统主要由三部分组成：YOLOv10（深度学习模型）进行表情识别、UI界面展示识别结果以及数据集的准备和训练过程。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

1.引言近年来，人脸表情识别在情感计算、智能人机交互、心理学研究等领域有着广泛的应用。深度学习的快速发展，使得高效、准确的人脸表情识别成为可能。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

《解锁鸿蒙系统AI与第三方应用集成的无限可能》

利用鸿蒙系统内置的人工智能服务鸿蒙系统提供了丰富的人工智能服务，如语音助手、视觉识别、自然语言处理等。开发者可以直接调用这些服务，无需从头开始研发。
·2025-01-18 01:04

《软硬协同优化，解锁鸿蒙系统AI应用性能新高度》

目前，鸿蒙系统中的AI应用已经涵盖了语音助手、图像识别、智能推荐等多个领域，为用户带来了更加智能、便捷的体验。然而，随着
·2025-01-18 01:03

《解锁鸿蒙系统AI能力，开启智能应用开发新时代》

这意味着开发者无需从头搭建复杂的AI模型和算法，只需通过低至“一行代码”调用系统级原生AI能力，如文本识别、视觉
·2025-01-18 01:03

如何进行产品需求的分析与挖掘

产品需求分析的目标可以是：识别市场机会：发现用户未被满足的需求，或者现有市场中存在的痛点。优
·2025-01-18 01:31

如何定义需求的优先级

一、理解和识别需求首先，项目团队需要完全
·2025-01-18 01:30

潜在客户管理怎么管理？主流的方法和工具

有效的潜在客户管理能够帮助企业识别并筛选高质量的潜在客户，最终推动销售目标的达成。管理潜在客户不仅需要系统化的方法，还需要合适的工具支持。
·2025-01-18 01:59

传统数据湖和数据仓库的“中心化瓶颈”

以下是具体表现：1.单点瓶颈（SinglePointBottleneck）传统数据湖/仓库通常由中心化的数据平台团队负责，所有的数据集成、清洗、建模和治理工作都集中在这一个团队中，导致：工作负载过重：数据平台团队需要处理所有领域的数据需求
PersistDZ·2025-01-18 00:45

火绒安全原理、用法、案例和注意事项

火绒安全是一款功能强大的安全软件，它采用了先进的安全技术和算法，通过实时监测、恶意代码识别、防火墙功能、沙箱技术和网络保护等多种手段，为用户提供全面的计算机安全防护。1.为什么选用火绒安全？
正在走向自律·2025-01-17 23:29

Pandas数据预处理：处理缺失值 - 插值法

首先，我们需要导入Pandas库并加载包含缺失值的数据集。假设我们有一个名为df的数据框
代码艺术巧匠·2025-01-17 22:26

Python Pandas中的高级数据插值方法

大家好，在数据分析过程中，缺失值是一个常见的问题，尤其是在处理真实世界的数据集时，缺失值的存在可能会对分析结果产生较大的影响。
python慕遥·2025-01-17 22:20

python训练模型损失值6000多_机器学习中的 7 大损失函数实战总结（附Python演练）...

介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型，并准备好将它交付给客户。但是，你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型?
weixin_39700394·2025-01-17 21:45

NLP-语义解析(Text2SQL)：技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】

基线模型Seq2Seq在加入Attention、Copying等机制后,能够在ATIS、GeoQuery数据集上达到84%的精确匹配,但是在WikiSQL数据集上只能达到23.3%的精确匹配,37.0%
u013250861·2025-01-17 21:43
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