真实道路车辆检测数据集

DeepSeek 训练数据模板生成指南

DeepSeek训练数据模板生成指南（一次生成多条高质量数据集）一、核心数据格式规范1.基础结构（JSONL格式）每条数据需包含prompt（输入指令）和completion（期望输出）两个核心字段，采用单行
He.Tech·2025-03-18 18:39

别再用纸质登记了！中小企业如何轻松实现访客管理？

更糟糕的是，信息真实性难以保障，不少访客会出于隐私考虑提供虚假信息。从而，导致有些企业为保证信息真实性，对访客身份信息进行核验，如此一来，大量真实个人信息便登记在纸质表格上。
·2025-03-18 18:04

yolov8的第一次实验报告

实验日期:[2025-01-16]2.数据集数据集名称:[datasets]数据集大小:[2.68Gb]数据集描述:[数据集主要分两个类别：zdjy_ld,zdjy_gd]注释：占道经营流动，占道经营固定
算法宇宙·2025-03-18 16:55

YOLOv8n-OBB使用C#在windows10进行部署（CPU）

1.训练YOLOv8-OBB模型1.1数据集制作所用标注工具：X-AnyLabeling下载链接：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/releases/download
cd_Ww777·2025-03-18 15:21

运维Tips | Ubuntu 24.04 安装配置 samba 文件共享

[知识是人生的灯塔，只有不断学习，才能照亮前行的道路]Ubuntu24.04安装配置samba文件共享描述：我们将Ubuntu24.04作为机器学习的工作站，往往需要将Ubuntu24.04中的数据或者代码共享给我们其他使用
全栈工程师修炼指南·2025-03-18 14:12

Linux系统运维工程师入门绝招放送

我就稀里糊涂的，这样报着必死的决心，考下RHCE认证，走上了Linux运维的道路，成为了一名linux运维工程师。有些心得跟大家分享下，避免小白多走冤路。
云计算运维工程师·2025-03-18 14:42

BioDeepAV：一个多模态基准数据集，包含超过1600个深度伪造视频，用于评估深度伪造检测器在面对未知生成器时的性能。

2024-11-29,由罗马尼亚布加勒斯特大学创建BioDeepAV数据集，它专门设计来评估最先进的深度伪造检测器在面对未见过的深度伪造生成器时的泛化能力，这对于提高检测器的鲁棒性和适应性具有重要意义。
·2025-03-18 13:27

基于HarmonyNext的ArkTS实战：构建高性能跨平台应用

我们将通过一个详细的实战案例，讲解从项目架构设计到代码实现的完整流程，确保读者能够跟随步骤完成一个真实
·2025-03-18 13:54

介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用

ApacheSpark的基本概念包括：弹性分布式数据集（RDD）：是Spark中基本的数据抽象，是一个可并行操作的分区记录集合。RDD可以在集群中的节点间进行分布式计算。转换（Transform
佛渡红尘·2025-03-18 13:31

使用 labelImg 制作YOLO系列目标检测数据集（

文章转载自K同学，谨防原文失效可参考link1和link2和link3LabelImg介绍LabelImg支持文件夹的导入，在标完一张后，在左侧选择NextImage就可以切换到下一张继续了。输出格式部分，目前LabelImg支持YOLO和PascalVOC2种格式，前者标签文件后缀是.txt件，而后者标签文件后缀是.xml件。标签保存在对应的labels文件夹下，与images中的图片文件名一一
2401_89791028·2025-03-18 10:40

数据挖掘：第二章、认识数据

第二章认识数据2.1数据类型与统计汇总数据集与数据对象一个数据集由多个数据对象组成，每个数据对象代表一个实体。
initial- - -·2025-03-18 10:31

Python 学习之旅：持续学习和扩展（八）学习 seaborn 进行数据可视化

  在Python数据可视化的进阶道路上，seaborn是一款不容小觑的库。它建立在matplotlib之上，却拥有独特的风格和强大的功能，让数据可视化变得更加简洁、美观且富有洞察力。
喜-喜·2025-03-18 09:59

如何进行需求管理

其中，需求收集要求从多渠道获取真实、全面的用户和市场反馈；需求分析则强调对需求进行分类、优先级排序与详细讨论；需求变更控制主张建立严格的审批和追踪机制，确保需求动态调整时产品始终聚焦核心价值。
·2025-03-18 08:15

技术解析麦萌短剧《阴阳无极》：从「性别偏见下的对抗训练」到「分布式江湖的架构重构」

本文将从算法博弈视角拆解这场武侠革命的底层逻辑，探讨如何在性别偏见的数据集中完成模型的自我进化。
短剧萌·2025-03-18 08:15

Flink流式计算系统

然而我们知道，批处理器在时间切分点附近仍然无法保证数据结果的真实
xyzkenan·2025-03-18 07:13

数据挖掘中的数据预处理：填充与主成分分析

在实际场景中，数据集可能会因为各种原因出现缺失
阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

时间语义与窗口操作：Flink 流式计算的核心逻辑

一、Flink时间语义详解1.1三种时间概念1.1.1EventTime（事件时间）定义：事件实际发生的时间，由事件本身携带的时间戳决定应用场景：需要准确反映事件真实顺序的场景（
小诸葛IT课堂·2025-03-18 06:33

学习pear的Image_Graph包的一些笔记

2007bystone5image_graph中的对象类型及结构graph----------总图形plotarea-------绘图区plot-------------图块dataset--------数据集
stone5·2025-03-18 05:24

WinNAS：构建人机平等的数据社交平台，开启智能交互未来

WinNAS以其独特的IM（即时通讯）聊天系统，正在构建一个人机平等的数据社交平台，为用户提供更智能、更便捷的数据管理体验，同时为未来与AI的深度对接铺平道路。
DeepSeek+NAS·2025-03-18 02:00

在数字化时代重构人际关系：探索真实连接的创新方式

在数字化时代重构人际关系：探索真实连接的创新方式关键词数字化时代、人际关系、真实连接、创新方式、社交算法、用户体验、跨界合作摘要随着数字化时代的到来，人际关系面临着前所未有的挑战。
AI天才研究院·2025-03-18 02:53

Linux企业实战-----LVS+keepalived负载均衡集群

用LVS实现负载均衡实现步骤：#若在虚拟环境中需执行此步骤创建两个新的虚拟机，VMWARE可忽略此步骤真实主机:cd/var/lib/libvirt/images/lsqemu-imgcreate-fqcow2
Yang5208·2025-03-18 02:52

当你简历有一个agent项目如何准备问答

大模型的参数无法实时更新，本身也无法与真实世界产生实时连接，在多数场景下难以满足实际需求。部分场景需要私有
喂喂喂喂位·2025-03-18 02:51

知识蒸馏 vs RLHF：目标函数与收敛分析

目标函数知识蒸馏的目标函数通常由两部分组成：分类损失（StudentLoss）：学生模型的输出与真实标签之间的交叉熵损失，表示为：[Lclassification=CrossEntropy(y,q(1)
从零开始学习人工智能·2025-03-18 01:48

【多模态处理篇五】【DeepSeek文档解析：PDF/Word智能处理引擎】

举个真实场景：法务小姐姐用这个工具处理200页的英文合同时，5分钟就能提取出关键条款、风险点、履约时间线，效率直接翻10倍！一、核心技术解析：文档处理的"庖丁解
再见孙悟空_·2025-03-18 01:48

奥威BI多数据源融合分析

一、多数据源的无缝对接奥威BI数据可视化工具在数据集成方面表现出色，它能够轻松对接多种数据源，如金蝶、Exc
qq_43696218·2025-03-18 01:48

YOLOv8n-seg.pt的使用（实例分割，训练自己制作的数据集）

python3一、YOLOV8源码下载参考：GitHub-ultralytics/ultralytics:NEW-YOLOv8inPyTorch>ONNX>OpenVINO>CoreML>TFLite二、数据集制作
再坚持一下！！！·2025-03-18 00:10

LVI-SAM、VINS-Mono、LIO-SAM算法的阅读参考和m2dgr数据集上的复现（留作学习使用）

ROS一键安装参考：ROS的最简单安装——鱼香一键安装_鱼香ros一键安装-CSDN博客opencv官网下载4.2.0参考：https://opencv.org/releases/page/3/nvidia驱动安装:ubuntu18.04安装显卡驱动-开始战斗-博客园cuda搭配使用1+2cuda安装1：Ubuntu18.04下安装CUDA_ubuntu18.04安装cuda-CSDN博客cuda
再坚持一下！！！·2025-03-18 00:10

Biobank genetic data探析（三）

二.数据集描述2.1Genotypingprocess查看之后发现这部分不是很重要，毕竟
想摸鱼的生信小白·2025-03-17 23:35

Lumberyard：Lumberyard物理系统详解_2024-07-13_20-00-57.Tex

Lumberyard：Lumberyard物理系统详解Lumberyard物理系统概述物理引擎介绍Lumberyard,亚马逊的游戏引擎，集成了强大的物理引擎，用于模拟游戏世界中的真实物理行为。
chenjj4003·2025-03-17 23:32

pytorch中的DataLoader

1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。它与Dataset类结合使用：Dataset：定义数据集的来源、结构以及如何获取单个数据样本。
朋也透william·2025-03-17 21:48

AI如何创作音乐及其案例

生成对抗网络（GAN）：包含生成器和判别器，生成器负责生成音乐样本，判别器判断生成的音乐是否真实。两者相互对抗、不断优化，使生成器生成更逼真的音乐。变分自编码器（
alankuo·2025-03-17 21:44

C/C++每日一练：实现选择排序

选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法，时间复杂度为，其中n是数组长度，不适合大数据集的排序，适合于元素较少且对性能要求不高的场景。
風清掦·2025-03-17 20:11

如何做好兼容性测试

尤其是在环境搭建方面，建议采用虚拟机、真实设备与云端环境相结合的方式进行多维度测试，为后续的深度测试奠定扎实基础。一、兼容性测试的基本概念在软件测试领域，兼容性
·2025-03-17 20:27

第二十五篇 SQL优化杀手锏：用分析函数让你的查询快如闪电

目录一、初识分析函数：外卖骑手的一天1.1真实工作场景二、分析函数三板斧（超直观对比表）三、手把手教学：5大核心函数详解️3.1排名三剑客（班级成绩单案例）3.1.1ROW_NUMBER()：唯一学号式排名
随缘而动，随遇而安·2025-03-17 20:09

【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用决策树算法（ID3和CART）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier,plot_tree#加载数据集
SmallBambooCode·2025-03-17 20:08

DeepBranchTracer：一种使用多特征学习进行曲线结构重建的通用方法

2024-02-02，由刘超、赵婷、郑能干一起提出了一种名为DeepBranchTracer的新型方法，是一种高效、通用的曲线结构重建方法，适用于多种2D和3D图像数据集。
·2025-03-17 20:20

深入解密 ：Postman、Apipost和Apifox API 协议与工具选择

今天，我就把自己积累多年的“血泪教训”和经验打包成一篇文章，献给和我一样的开发同胞们，带你一网打尽API的协议类型和工具选择，让你工作效率飙升，开发道路越走越顺！
·2025-03-17 19:45

中国黑客传说：游走在黑暗中的精灵

我不对本文的真实性负责。本文禁止任何媒体转载，但允许个人转载至微博或个人博客!本文中所有的人物都将匿名，请不要去猜测他是谁，也请不要试图寻找他，这只会给你我都带来不必要的麻烦。
roosterhpf·2025-03-17 18:52

请编写一个Python程序，实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测功能。

请注意，这个示例不会包含所有细节，比如数据集的准备、鲸鱼优化算法的具体实现（WOA是一个元启发式算法，需要单独实现或引用现有库），以及CNN-Bi
2301_81121233·2025-03-17 17:21

如何使用 Python 实现生成对抗网络

生成器的任务是以噪声为输入，生成看似真实的图像；而判别器则需要根据输入的图像，判断该图像是真实的还是由生成器生成的。下面我们将通过Python代码来实现一个简单的GAN模型。首先，我们
NoABug·2025-03-17 17:15

GAN模型的Python应用——生成对抗网络

生成器用于生成假样本，判别器用于评估真实性。两个神经网络相互博弈，通过一次次迭代训练，最终生成器可以生成足以骗过
代码编织匠人·2025-03-17 17:15

如何使用Python实现生成对抗网络（GAN）

生成器负责生成与训练数据相似的新数据，而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。这两个部分不断相互博弈，直到生成器能够生成非常逼真的数据，使判别器难以区分生成数据和真实数据。
「已注销」·2025-03-17 16:13

ST-Align：一个包含430万训练样本，涵盖了15种细粒度多模态数据集

该模型配备了一个名为ST-Align的数据集，专为细粒度时空多模态理解设计。一、研究背景近年来，多模态大型语言模型（MLLMs）在多模态理解方面取得了显著进展，能够基于图像或视频生成对话或描述。
·2025-03-17 15:12

PlanLLM: 首个支持开放词汇与封闭集任务的跨模态视频程序规划框架

该方法在COIN、CrossTask、NIV三个基准数据集上取得显著性能提升，展现了其在弱监督学习中的有效性
·2025-03-17 15:11

s1K 数据集：是一个用于提升语言模型推理能力的高质量数据集。

2025-02-07，由斯坦福大学、华盛顿大学等研究机构创建了s1K数据集，该数据集包含1,000个精心挑选的问题，并配以推理轨迹和答案，为语言模型推理能力的提升提供了重要的数据基础。
·2025-03-17 14:37

HTML 样式与布局初体验：学习进程中的关键节点（二）

学习中的困难与突破在学习HTML样式与布局的过程中，我也遇到了不少困难，这些困难就像是学习道路上的绊脚石，但也正是在克服它们的过程中，我实现了自我的突破和成长。
计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-03-17 14:27

训练数据重复采样，让正负样本比例1：1

详细解释resample函数：resample函数来自sklearn.utils，用于从数据集中重新抽样。replace=True表示允许重复抽样，即同一个样本可以被多次选中。
kimi-222·2025-03-17 14:24

【go从入门到精通】探秘struct结构体转json为什么需要首字母大写？

并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业
前网易架构师-高司机·2025-03-17 13:47

【动手学深度学习】#1PyTorch基础操作

PyTorch版】哔哩哔哩@跟李牧学AI目录1.1数据操作1.1.1入门1.1.2运算符1.1.3广播机制1.1.4索引和切片1.1.5节省内存1.1.6转换为其他Python对象1.2数据预处理1.2.1读取数据集
-一杯为品-·2025-03-17 13:17

Linq的理解

Linq（link）代表语言集成查询（LanguageIntegratedQuery）Linq是.NET框架的扩展，它允许我们以使用SQL查询数据库的方式来查询数据集合。
It_sharp·2025-03-17 13:15
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