用例集第25页

计算机视觉（Computer Vision，CV）四大基本任务--分类、检测、定位、分割

文章目录前言一、计算机视觉任务一：目标分类常用数据集常见网络结构二、计算机视觉任务二：目标定位三、计算机视觉任务三：目标检测常用数据集常见网络结构四、计算机视觉任务四：目标分割常用数据集常见网络结构前言计算机视觉

明月光舞·2025-02-14 05:29

简介 AMD zen 系列 cpu zen zen+ zen2 zen3 zen4 特性

zen系列cpu，几代之间，指令集又什么区别？AMD的Zen系列CPU在不同代之间引入了多种指令集扩展和架构改进。

Eloudy·2025-02-14 04:16

图的基本操作【严蔚敏】

图的基本操作：ADTGraph{数据对象V：V是具有相同特性的数据元素的集合，称为顶点集。

MooMLu·2025-02-14 03:31

vite.config.js 的一些常用配置你知道吗

前言当我们进行前端开发项目的时候都需要一些构建工具，像Webpack、Rollup、Snowpack、Vite等构建工具，而在Vue3的官方文档中的创建应用例子使用了Vite，那么问题来了，为什么在Vue3

子伟-H5·2025-02-14 03:58

【python Pandas】读取与存储hdf5文件

文章目录Pandas读取与存储HDF5文件1.HDF5文件简介通俗的介绍：学术概念：2.读取HDF5文件2.1读取简单的HDF5文件2.2读取多个数据集2.3使用过滤条件读取数据2.4读取HDF5文件的所有数据集

人才程序员·2025-02-14 02:24

零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程

1.机器学习的五个基本步骤在机器学习项目中，我们通常遵循以下步骤：收集数据：获取数据集，例如从文件、数据库或在线资源。清洗和预处理数据：处理缺失值、去除异常数据、转换数据格式等。

山海青风·2025-02-14 01:14

【AIGC】 AI 编程技术要点分享

2.5代码补全2.6代码翻译3.错误调试3.1提供详细错误信息3.2多AI对比分析4.优化代码4.1提出整体优化要求4.2明确具体优化方向5.辅助测试5.1创建测试数据5.2修改测试数据5.3设计测试用例

灵境引路人·2025-02-14 01:14

ESP8266 使用步骤

5：串口I2C等功能都有6：型号ESP-01S7：波特率：115200bis/s7:AT指令：具体可看官网（安信可）指令集与使用实例。

官子无敌刘小路·2025-02-14 00:41

COCO数据集

官网地址：http://cocodataset.org/#downloadCOCO是一个大规模的物体检测、分割和描述数据集。

是小果果蛋儿啊·2025-02-13 23:37

功能测试常用方法概述

在测试过程中，测试人员无需深入了解软件内部结构，仅依据需求规格说明书来设计测试用例，重点检验功能的正确性，涵盖输入数据、预期结果、界面操作、业务流程等多个方面。

机器视觉小小测试员·2025-02-13 23:03

【语义分割专题文章】

一、数据篇【遥感】【道路】篇：【语义分割】【专题系列】一、MassachusettsRoadsDataset马萨诸塞州道路数据集获取二、CNN篇Unet(2015)：【语义分割】【专题系列】二、Unet

BoostingIsm·2025-02-13 22:59

重磅：中国开源首个百万级机器人数据集，具身智能迎来ImageNet时刻

智元机器人携手上海人工智能实验室等机构，重磅发布AgiBotWorld数据集，这是全球首个基于真实场景的百万级机器人数据集。

吴脑的键客·2025-02-13 19:08

2025年实体店破局新方案，碰一碰发视频高效做营销

目前集星云推推出的"碰一碰"短视频裂变方案，完善解决了这些难题。NFC技术让宣传变得更简单通过手机NFC近场通讯技术，顾客只需轻碰店内碰一碰卡片，即可一键发布商家短视频。

hy14762_·2025-02-13 17:26

如何避免交叉验证中的数据泄露？

大家好，我是小青在机器学习中，交叉验证（Cross-Validation）是一种常用的模型评估技术，目的是通过将数据集分割为多个子集，反复训练和验证模型，以便更好地估计模型的性能。

奋进小青·2025-02-13 17:25

用 Python+ChatGPT 自动生成测试用例，效率提升 90%

行业现状：互联网企业平均每个功能点需要15-20个测试用例人工编写痛点：重复劳动、覆盖率不足、维护成本高行业趋势：Gartner预测2025年70%的企业将采用AI辅助测试传统测试用例编写之痛#传统测试代码示例

AI改变世界·2025-02-13 17:24

深度学习-情感分析

以下将分别使用PyTorch和TensorFlow框架实现基于深度学习的情感分析，这里以影评的情感分析为例，数据集使用IMDB影评数据集。

小赖同学啊·2025-02-13 17:52

R-CNN架构

这些提议定义了我们的检测器可用的候选检测集。第二个模块是一个大型卷积神经网络，它从每个区域中提取固定长度的特征向量。第三个模块是一组特定类别的线性支持向量机（SVM）。

·2025-02-13 16:10

从零开始构建一个大语言模型-第七章第一节

第七章目录7.1指令微调简介7.2为有监督的指令微调准备数据集7.3将数据整理成训练批次7.4为指令数据集创建数据加载器7.5加载预训练的大语言模型7.6在指令数据上对大语言模型进行微调7.7提取并保存回复

释迦呼呼·2025-02-13 15:07

Java高级特性（基础知识点总结）

Map面试题面试题2：面试题3Map接口：HashMap的数据结构面试题：面试题面试题包装类：JavaApi输入流和输出流会使用File类操作文件或目录File类的构造方法IO流的分类4大顶级抽象父类字符集基础知识

杰—·2025-02-13 15:06

Dav_笔记12：Automatic SQL Tuning 之 3 SQL-Tuning

要调整多个语句，必须创建SQL调优集（STS）。SQL调优集是一个数据库对象，它存储SQL语句及其执行上下文。您可以使用命令行API或企业管理器创建SQL调优集。

Dav_2099·2025-02-13 14:03

高等代数复习：线性空间

爱吃白饭·2025-02-13 14:32

利用prompt技术结合大模型对目标B/S架构软件系统进行测试

设计prompt：根据测试点，设计能引导大模型给出相关测试思路、用例或预期结果的prompt。例如，对于用户登录功能测试，prom

小赖同学啊·2025-02-13 14:30

常见的深度学习模型总结

1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间：2006年左右，随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加，深度学习开始兴起。

编码时空的诗意行者·2025-02-13 13:29

模型应用管理的成功之道：策略、工具与团队协作

●训练与验证：使用训练数据训练模型，并通过验证集评估模型性能。●超参数调优：通过交叉验证、网格搜索等方法优化模型超参数。2.模型部署●

·2025-02-13 11:28

02.单一职责原则详解

02.单一职责原则详解目录介绍01.问题思考分析02.单一职责原则介绍03.如何理解单一指责04.用例子理解单一职责05.为何遵守单一原则06.方法层面单一职责07.接口层面单一职责08.类层面单一职责

·2025-02-13 11:26

15.模版模式设计思想

模版模式设计思想目录介绍01.模版模式基础1.1模版模式由来1.2模版模式定义1.3模版模式场景1.4模版模式思考1.5模版模式特点1.6理解模版唯一性1.7主要解决问题02.模版模式原理2.1罗列一个场景2.2用例子理解模版

·2025-02-13 11:26

使用亚马逊针对 PyTorch 和 MinIO 的 S3 连接器进行模型检查点处理

适用于PyTorch的AmazonS3连接器提供了专为S3对象存储构建的PyTorch数据集基元（数据集和数据加载器）的实现。

MinIO分布式存储·2025-02-13 11:37

JVS-智能BI一键导入导出，轻松实现数据共享和无缝迁移

功能介绍与使用场景图表、报表、大屏、数据集、数据源新增导入导出

·2025-02-13 11:23

Kivy教程大全之使用 NumPy 和 Kivy 对 Android 设备进行图像分类

这里不深入讨论准备数据集、构建、训练和优化ANN的步骤。在本教程中将仅对它们进行简要讨论。但不要担心——在不了解这些细节的情况下遵循本教程中的想法是可以的。如果您想了解它们，请查看我之

知识大胖·2025-02-13 08:48

Adobe软件全家桶：从平面到视频再到音频的创意之旅

在创意设计的广阔天地里，Adobe公司旗下的系列软件无疑是设计师们手中的魔法棒，它们串联起平面设计、视频剪辑直至音频处理的每一个环节，成为跨越视觉创意门槛的必备工具集。

垚哥说·2025-02-13 08:16

100.13 AI量化面试题：支持向量机（SVM）如何处理高维和复杂数据集？

自定义核函数3.特征处理与优化3.1特征工程3.2参数优化4.实践应用策略4.1核函数选择指南4.2性能优化策略5.回答话术0.承前本文通过通俗易懂的方式介绍支持向量机(SVM)如何处理高维和复杂数据集，

AI量金术师·2025-02-13 08:11

逻辑回归不能解决非线性问题，而svm可以解决

它的分类决策是基于输入特征的加权和，即：由于逻辑回归是线性模型，因此它只能在数据集是线性可分的情况下表现良好。如果数据的分布是非线性的，逻辑回归可能无法有效地分类，因为

江河地笑·2025-02-13 07:01

Flutter 轻松实现动态更新 ListView

在贴代码之前，先介绍一些概念和内容数据集final_names=['Andrew','Bob','Charles'];int_counter=0;新的数据It

技术小黑屋_·2025-02-13 03:37

推荐开源项目：CXX-Qt - Rust与Qt的无缝融合

秋玥多·2025-02-13 02:03

基于Vue3的简易旋转音乐播放器

import{ref,onMounted}from"vue";import{ElNotification}from"element-plus";importmusicfrom'@/assets/music/骆集益

fsj2009yx·2025-02-13 02:59

Spring MVC中的拦截器和Servlet中的filter（过滤器）有什么区别？

例如，一个用于编码转换的过滤器可以对所有请求和响应进行字符集的转换，无论请求是针对哪个具体的业务模块。

猫猫爱敲代码·2025-02-13 00:14

Web自动化测试之测试用例流程设计

点击文末小卡片，免费获取软件测试全套资料，资料在手，涨薪更快一、测试用例通用结构回顾1.1、现有测试用例存在的问题可维护性差可读性差稳定性差1.2、用例结构设计测试用例的编排测试用例的项目结构1.3、自动化测试用例流程

测试1998·2025-02-13 00:42

大语言模型常见任务及评测数据集汇总（一）：70 余个数据集!

1.文本分类1.1.中文文本分类数据集：THUCNews：清华大学推出的中文新闻文本数据集，包含了74万篇新闻文章，覆盖了10个类别。

大F的智能小课·2025-02-13 00:12

深度学习练手小例子——cifar10数据集分类问题

CIFAR-10是一个经典的计算机视觉数据集，广泛用于图像分类任务。它包含10个类别的60,000张彩色图像，每张图像的大小是32x32像素。

　☆cwlulu·2025-02-12 23:39

如何使用自动化工具编写测试用例？

首先，了解一下什么是测试用例，当然很多大牛可

测试老哥·2025-02-12 23:35

App自动化测试用例的录制与编写

高效性：一次录制的测试用例可以重复多次执行，节省大量测试时间。准确性：借助脚本，系统能够保持稳定的执行路径，减少人为操作带来的误差。可维护性：对于频繁更改的功能，自动化

霍格沃兹测试开发学社测试人社区·2025-02-12 23:05

自动化测试用例怎么写？最全自动化测试用例设计编写指南...

自动化检查应形成一个不可拆分的单元，一个用例只能测试一个功能点。由于测试的颗粒度非常小，这与编写单元测试非常相似。原子性的测试用例应该是这样的：该测试用例尽可能少地断言，通常只有一个或两个断言。

软件测试雪儿·2025-02-12 22:33

Github地址

Github地址：https://github.com/TjuBryant选题：测试用例的自动生成转载于:https://www.cnblogs.com/IkseBryant/p/4505496.html

weixin_34138377·2025-02-12 22:28

学习系列二：常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等

等文章目录常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等前言一、json格式转yolo的txt格式二、yolov8的关键点labelme打的标签json格式转可训练的txt格式三、yolo的目标检测txt格式转coco数据集标签的

小啊磊_Vv·2025-02-12 21:23

【目标检测】YOLO格式数据集txt标注转换为COCO格式JSON

ericdiii·2025-02-12 21:21

mnist数据集下载及使用

#mnist数据集在百度云盘里#链接：https://pan.baidu.com/s/1ca2rL2-0_JLtnH1YQ3otvA#提取码：uq3d#pytorch自带数据集的使用importtorchvisionfromtorchvision.datasetsimportMNISTmnist

小句·2025-02-12 21:21

Laplace(拉普拉斯)平滑

平滑技术平滑技术是为了解决训练集的数据稀松问题。零概率问题，就是在计算实例的概率时，如果某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0。

郑万通·2025-02-12 20:45

17.推荐系统的在线学习与实时更新

郑万通·2025-02-12 20:15

pytest测试专题 - 1.2 如何获得美观的测试报告

<<返回目录1pytest测试专题-1.2如何获得美观的测试报告1.1背景虽然pytest命令的报文很详细，用例在执行调试时还算比较方便阅读和提取失败信息，但对于大量测试用例运行时，可能会存在以下不足报文被冲掉测试日志没法归档

彩虹小黑馬·2025-02-12 19:36

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