用例集

知识蒸馏教程 Knowledge Distillation Tutorial

使用CIFAR-10数据集importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchvision.datasetsa
Qiming_v·2025-02-05 17:03

目标检测数据集-Pascal VOC 数据集介绍

个人微信公众号：AI研习图书馆ID：（Art-Intelligence）欢迎关注，交流学习，共同进步~1.引言PASCALVOC数据集，为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀数据集，从2005年到2012
AI研习图书馆·2025-02-05 17:01

详解PASCAL VOC数据集及基于Python和PyTorch的下载、解析及可视化【目标检测+类别分割】

目录PASCALVOC数据集简介PASCALVOC各年份数据集摘要数据集下载通过下面官方提供的网址下载通过PyTorch的API下载数据集解析目标检测数据集物体分割数据集参考文献PASCALVOC数据集简介
KRISNAT·2025-02-05 16:53

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

引入必要的库importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,classification_report
灵封～·2025-02-05 15:41

Mybatis

MyBatis避免了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集。
一十一code·2025-02-05 14:38

基于昇腾用PyTorch实现传统CTR模型WideDeep网络

基于昇腾用PyTorch实现传统CTR模型WideDeep网络本文主要介绍如何在昇腾上使用pytorch对推荐系统中经典的网络模型WideDeep网络进行训练的实战讲解，使用数据集是criteo，主要内容分为以下几个模块
·2025-02-05 14:00

DirectX：DirectX概述与历史_2024-07-20_04-53-32.Tex

DirectX最初是为了简化游戏开发而设计的，但随着时间的推移，它已经成为了一个广泛应用于各种多媒体应用的强大工具集
chenjj4003·2025-02-05 13:59

构建动态React作品集：Portfolio-In-React实战指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：“Portfolio-In-React”是一个利用React技术构建的个人作品集项目，旨在通过JavaScript库创建一个动态和交互式的在线展示平台。
yang lebron·2025-02-05 13:24

基于深度学习的车牌检测识别系统 —— 使用YOLOv5实现车牌检测与识别

目录引言项目背景与目标1.1项目背景1.2项目目标系统设计与架构2.1系统功能概述2.2系统架构数据准备与处理3.1数据集选择与收集3.2数据标注3.3数据集划分YOLOv5模型训练与优化4.1YOLOv5
2025年数学建模美赛·2025-02-05 12:20

机器学习之决策树！决策树算法实战：葡萄酒品质预测

数据集介绍我们将使用著名的UCIMachineLearningRepository中的“葡萄酒品质”数据集。这个数据集包含了葡萄酒的各种化学成分和物理特性，
风清扬雨·2025-02-05 12:18

测压表压力表计量表针头针尾检测数据集VOC+YOLO格式4862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)：4862标注数量(xml
FL1623863129·2025-02-05 12:18

deepseek测试提效之快速查找测试用例

在软件测试过程中，测试用例的设计和管理是测试工程师日常工作的核心。当测试用例数量庞大且分散在不同的文档、工具或系统中时，快速检索所需的测试用例变得尤为重要。
Python测试之道·2025-02-05 12:44

分布式微服务系统架构第91集：系统性能指标总结

加群联系作者vx：xiaoda0423仓库地址：https://webvueblog.github.io/JavaPlusDoc/系统性能指标总结系统性能指标包括哪些？业务指标、资源指标、中间件指标、数据库指标、前端指标、稳定性指标、批量处理指标、可扩展性指标、可靠性指标。1）业务指标：主要包括并发用户数、响应时间、处理能力。响应时间ResponseTime:RT对于在线实时交易：互联网企业：50
掘金-我是哪吒·2025-02-05 08:22

机器学习day8

自定义数据集，使用朴素贝叶斯对其进行分类代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclass1_points=np.array([[2.1,2.2],[2.4,2.5
ኈ ቼ ዽ·2025-02-05 07:49

机器学习day5

自定义数据集使用tensorflow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代码importtensorflowastfimportnumpyasnp#1.自定义数据集data=[[
ኈ ቼ ዽ·2025-02-05 07:47

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclass1_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],[1.7,3.3
sirius12345123·2025-02-05 07:45

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

自定义数据集：继承torch.utils.data.Dataset类创建自定义数据集，并重写__len__和__getitem__方法。
知识鱼丸·2025-02-05 06:42

功能自动化测试流程

3.2自动化测试用例设计根据《测试计划》、《软件需求规格说明书》、《系统测试用例》设计出针对自动化测试的测试用例。测试用例
犯困小咩·2025-02-05 05:03

JVM执行引擎

一、执行引擎的概述:执行引擎是]ava虚拟机核心的组成部分之一;“虚拟机”是一个相对于“物理机”的概念，这两种机器都有代码执行能力，其区别是物理机的执行引擎是直接建立在处理器、缓存、指令集和操作系统层面上的
糖JL是我儿·2025-02-05 03:18

KaiwuDB 储能行业解决方案入选国家级案例集题

会上，工业和信息化网络安全发展中心（以下简称“信息中心”）通报了2023年信息技术应用典型解决方案入围获奖名单，并正式发布《2023信息技术应用典型解决方案案例集》。
KaiwuDB 数据库·2025-02-05 03:46

构建一个测试助手Agent：提升测试效率的实践

从测试痛点说起记得和测试团队讨论时的场景：小张：每次新功能上线都要写很多测试用例,很耗时小李：是啊,而且回归测试也很繁琐我：主要是哪些测试场景？
·2025-02-05 02:44

TensorFlow 示例项目实战与源码解析.zip

文章将详细介绍TensorFlow的核心概念，如张量、图计算、会话、变量、梯度下降与优化器、损失函数、数据集、模型评估、模型保存与恢复以及KerasAPI。读者可通过实践这些示
ELSON麦香包·2025-02-05 01:34

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

数据集生成：-使用make_classification函数生成包含1000个样本的数据集，设置20个特征，其中10个是有信息的特征，类别数为2，通过设置random_state=42保证每次运行生成的数据相同
知识鱼丸·2025-02-05 01:31

电子信息工程专业学习过程中资料分享

pwd=8888提取码：8888③：石油大学-《模拟电路》和《数字电路》视频教程各31集链接：htt
莲月唯翼·2025-02-04 23:47

DeepSeek 微调变得简单：使用 Python 创建自定义 AI 模型 学习针对所有用例微调 DeepSeek R1 模型

简介当每个人都竞相在ChatGPT上构建应用程序时，精明的开发人员正在悄悄发现DeepSeek-R1的微调功能，这是一颗隐藏的宝石，可以将通用人工智能转变为专业的数字专家。通过本文，您将了解如何将通用的DeepSeekR1模型转变为专门的、特定领域的LLM。推荐文章《使用DeepseekZeroCodingExperience创建类似飞扬的小鸟游戏》权重1，DeepSeek《如何在本地电脑上安装和
知识大胖·2025-02-04 22:09

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

基于ssm+vue.js的库存管理软件附带文章源码部署视频讲解等

文章目录前言详细视频演示具体实现截图核心技术介绍后端框架SSM前端框架Vue持久层框架MyBaits为什么选择我代码参考数据库参考测试用例参考源码获取前言博主介绍：✌CSDN特邀作者、资深全栈开发程序员
程序员kidow·2025-02-04 20:27

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

scikit-learn实现SVM

核技巧：在实际应用中，许多数据集不是线性可分的，这就需要使用核
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

StarRocks从入门到精通系列二：手动部署StarRocks

BE节点CPU需支持AVX2指令集。各节点间需要通过万兆网卡及
快乐骑行^_^·2025-02-04 19:17

iOS 进阶必读 - 收藏集 - 掘金

深入研究Block捕获外部变量和__block实现原理-掘金前言Blocks是C语言的扩充功能，而Apple在OSXSnowLeopard和iOS4中引入了这个新功能“Blocks”。从那开始，Block就出现在iOS和Mac系统各个API中，并被大家广泛使用。一句话来形容Blocks，带有自动变量（局...神经病院Objective-CRuntime住院第二天—消息发送与转发-掘金前言现在越来越
weixin_33743880·2025-02-04 18:11

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

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

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

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

大模型应用之基于Langchain的测试用例生成

一用例生成实践效果在组内的日常工作安排中，持续优化测试技术、提高测试效率始终是重点任务。
少喝冰美式·2025-02-04 11:19

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

httprunner参数调用样例及其他说明

在HttpRunner中，如果你需要在多个用例中使用同一个响应体（比如获取token或者其他在第一个用例中提取的数据），此文提供以下思路:一、通过variables和extract共享数据1.1.步骤概述在第一个用例中获取
谷隐凡二·2025-02-04 09:02

httprunner实践样例

目录1.安装HTTPRunner2.基本概念和目录结构3.编写一个HTTPRunner测试用例（YAML示例）4.运行测试用例5.使用Python编写测试用例6.运行Python测试用例7.集成测试报告
谷隐凡二·2025-02-04 09:32

在CentOS服务器上部署DeepSeek R1

在CentOS服务器上部署DeepSeekR1，并通过公网IP与其进行对话，可以按照以下步骤操作：一、环境准备系统要求：CentOS8+（需支持AVX512指令集）。
蓝染k9z·2025-02-04 09:30

Selenium安装及配置和Python/Java案例

Selenium的用途*Selenium*有很多功能，但其核心是Web浏览器自动化的一个工具集，它使用最好的技术来远程控制浏览器实例，并模拟用户与浏览器的交互。
fuqying·2025-02-04 09:28

【数据库系列】Liquibase 与 Flyway 的详细对比

1.基础介绍1.1LiquibaseLiquibase是一个开源的数据库版本控制工具，允许开发人员通过定义变更集（Change
颜淡慕潇·2025-02-04 08:48

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

Ubuntu下Hadoop的安装与使用

//为hadoop设置密码sudoadduserhadoopsudo//为hadoop用户增加管理员权限2、更新apt并安装vimsudoapt-getupdate3、安装SSH、配置SSH无密码登陆集群
ly201552y·2025-02-04 07:44
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