离线数据集指标第16页

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包进行聚类

代码：#导入必要的库importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘制图形fromsklearn.clusterimportKMeans#KMeans聚类算法importnumpyasnp#数值计算库#定义class1到class4的数据点，模拟四个不同的类（每个类7个二维点）class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5]

〖是♂我〗·2025-02-03 09:11

自定义数据集使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

代码：importnumpyasnp#导入用于数值计算的库importmatplotlib.pyplotasplt#导入用于绘图的库#class1_points和class2_points分别定义了两个类别的数据点，二维坐标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

〖是♂我〗·2025-02-03 09:11

Megatron：深度学习中的高性能模型架构

Megatron大多用于GPT（生成式预训练模型）、BERT等Transformer模型的预训练，擅长在大规模数据集和高性能计算资源上进行训练。

gs80140·2025-02-03 08:06

探索前端可观察性：如何使用Telemetry提高用户体验

这些数据通常包括性能指标、错误日志、用户交互事件等

桂月二二·2025-02-03 07:01

yfinance的使用

功能有哪些还不是太清楚，似乎不支持多年的PE指标获取。

ilikework·2025-02-03 06:25

夜晚场景下的人车检测数据集VOC+YOLO格式4199张6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)：4199标注数量(xml

FL1623863129·2025-02-03 06:52

网球比赛检测数据集VOC+YOLO格式6648张5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)：6648标注数量(xml

FL1623863129·2025-02-03 06:52

Python数据的筛选、排序与聚合

Python数据的筛选、排序与聚合在数据分析过程中，我们常常需要对数据进行筛选、排序和聚合操作，以便从数据集中提取有价值的信息。

大数据张老师·2025-02-03 06:20

告警架构高可用怎么做？

以下是实现告警高可用性的几个关键步骤：1.Prometheus实例的高可用多Prometheus实例：部署多个Prometheus实例来监控相同的服务和指标。

企鹅侠客·2025-02-03 05:39

2024年作品汇总

思维读书笔记-《当下的力量》读书笔记-《暗时间》信息技术如何设计离线跑批系统程序员工作中常见问题，你遇到过几个？

萝卜青今天也要开心·2025-02-03 04:34

详解大模型微调数据集构建方法(持续更新)

本文详细介绍了大模型微调数据集构建方法，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。文章目录

herosunly·2025-02-03 04:03

【深度学习】softmax回归的简洁实现

本节继续使用Fashion-MNIST数据集，并保持批量大小为256。

熙曦Sakura·2025-02-03 02:22

100.3 AI量化面试题：解释配对交易(Pairs Trading)的原理，并说明如何选择配对股票以及设计交易信号

AI量金术师·2025-02-02 23:54

SAP Portfolio Analyzer 中夏普比率（Sharpe Ratio）计算

越高的夏普指标，意味着在收益相对与风险越高。在SAPTRM模块中计算风险是适用年化组合收益减去年化基准收益，在除以年化组合风险，这边用组合收益的标准差。

cuiyan6458·2025-02-02 23:22

【识别代码截图OCR工具】

以下是一些支持识别代码截图且能较好地保留代码结构、不出现乱码的OCR工具，以及它们的具体网站：1.Umi-OCR特点：免费开源的离线OCR软件，支持截图OCR、批量OCR、PDF识别等功能。

stsdddd·2025-02-02 23:51

100.1 AI量化面试题：解释夏普比率(Sharpe Ratio)的计算方法及其在投资组合管理中的应用，并说明其局限性

.夏普比率的基本概念1.1定义与计算方法1.2实际计算示例2.在投资组合管理中的应用2.1投资组合选择2.2投资组合优化3.夏普比率的局限性3.1统计假设的限制3.2实践中的问题4.改进方案4.1替代指标

AI量金术师·2025-02-02 23:51

CNN的各种知识点（五）：平均精度均值（mean Average Precision, mAP）

mAP）概念：计算步骤：具体例子：重要说明：典型值范围：总结：好的，我将分两部分详细解答您的问题：1.平均精度均值（meanAveragePrecision,mAP）概念：mAP是目标检测中最常用的评估指标

墨绿色的摆渡人·2025-02-02 22:50

Python从0到100（八十一）：神经网络-Fashion MNIST数据集取得最高的识别准确率

前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新

是Dream呀·2025-02-02 22:19

从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理

从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理1.背景介绍1.1问题的由来在人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一项基础且重要的研究方向。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-02 22:43

计算机网络质量指标,计算机网络性能指标

1.速率/比特率/数据率传送数据的速率单位：b/s、bps、Kbps、Mbps、2.带宽表示网络的通信线路传送数据的能力，即单位时间内，从网络一点到另一点所能通过的最高数据率带宽越宽，其所能传输的“最高数据率”也越高。单位：b/s、bps、Kbps、Mbps、3.吞吐量表示单位时间内通过某个网络(或信道、接口)的数据量。4.时延指数据从网络的一端传送到另一端所需的时间总时延=发送时延+传播时延+处

请叫我铁牛·2025-02-02 21:42

500多种目标检测数据集下载地址汇总（YOLO、VOC）

名称辣椒病害分类数据集9076张12类别.7z【目标检测数据集】光伏电池异常检测数据集VOC+YOLO格式219张2类别_2.zip【目标检测数据集】钢丝绳破损灼伤缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1318

2401_85863780·2025-02-02 21:10

2024年开源数据集地址汇总包含最新最全数据集在这你可以找到任何想要数据集

目标检测数据集和图像分类数据集是计算机视觉领域的两大重要资源，它们为训练和评估各种视觉模型提供了关键的数据支持。目标检测数据集主要用于训练模型以识别和定位图像中的特定物体。

萌萌哒240·2025-02-02 21:10

水稻和杂草检测数据集VOC+YOLO格式1356张2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)：1356标注数量(xml

FL1623863129·2025-02-02 21:39

定西市房屋建筑轮廓面图层shp格式arcgis数据有高度字段+无偏移坐标分析测评

【定西市房屋建筑轮廓面图层shp格式arcgis数据有高度字段+无偏移坐标+2022年】这一资源是GIS领域的重要数据集，主要用于城市规划、地理分析和建筑管理等方面。

天赐信息科技·2025-02-02 21:37

【实战篇】Android安卓本地离线实现视频检测人脸

实战篇Android安卓本地离线实现视频检测人脸引言项目概述核心代码类介绍人脸检测流程项目地址总结引言在当今数字化时代，人脸识别技术已经广泛应用于各个领域，如安防监控、门禁系统、移动支付等。

我的青春不太冷·2025-02-02 20:06

python cv2 matchtemplate_机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-模板匹配（单目标匹配和多目标匹配）1.cv2.matchTemplate(进行模板匹配) 2.cv2.minMa...

1.cv2.matchTemplate(src,template,method)#用于进行模板匹配参数说明：src目标图像，template模板，method使用什么指标做模板的匹配度指标2.min_val

weixin_39621044·2025-02-02 20:34

最全NVIDIA Jetson开发板参数配置和购买指南

IRevers·2025-02-02 19:55

Jupyter Notebook代码实现了一个简单的全连接神经网络，用于对MNIST手写数字数据集进行分类任务

{"cells":[{"cell_type":"code","execution_count":7,"metadata":{

pk_xz123456·2025-02-02 19:23

波士顿房价预测

该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价，期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型，因为房价是一个连续值，所以房价预测显然是一个回归任务。

苏轼喜欢玩电脑·2025-02-02 17:13

索引的底层数据结构、B+树的结构、为什么InnoDB使用B+树而不是B树呢

它的结构特点包括数据集中在叶子节点、叶子节点连接成链表、内部节点仅存储键值和指针。在数据库和文件系统中，B+树被广泛应用于索引和

因特麦克斯·2025-02-02 17:43

软件工程概论试题五

E.方法F.过程正答：BEF3.下面中英文术语对照哪些是正确的、且是属于非功能性需求的指标?

minaMoonGirl·2025-02-02 17:40

Fooocus AI绘画神器兼具Midjourney和Stable Diffusion强大功能，win版本整合包一键运行N卡版（8g内存4g显卡可操作硬盘空间要500g），省去繁琐的安装（A卡改参数）

该软件是离线的，开源的，免费的，同时，类似于许多在线图像生成器，

struggle2025·2025-02-02 15:30

Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类

一.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心，然后重复以下两个步骤来更新质心，直到质心不再显著移动为：第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数

飞Link·2025-02-02 15:26

【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】

文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇

是阿牛啊·2025-02-02 14:54

银河麒麟系统V10（arm版）离线安装docker说明

#银河麒麟系统docker环境#随着2024年微软全球蓝屏事件的出现，系统安全越来越重要。目前很多企业开始尝试国产化操作系统上，但是很多软件依赖和环境总是会出现各种问题，比如安装了a软件，发现却b依赖，安装了b依赖又缺其他依赖。本文介绍如何在国产化银河麒麟系统V10（arm）版上安装docker。Docker是一组平台即服务（PaaS）的产品。它基于操作系统层级的虚拟化技术，将软件与其依赖项打包为

爱T小毛驴·2025-02-02 14:52

如何本地部署DeepSeek？DeepThink R1 本地部署全攻略：零基础小白指南。

离线运行AI，免费使用OpenAI级别推理模型本教程将手把手教你如何在本地部署DeepThinkR1AI模型，让你无需联网就能运行强大的AI推理任务。无论你是AI新手还是资深开发者，都可以轻松上手！

白马区块Crypto100·2025-02-02 14:21

【机器学习与数据挖掘实战】案例11：基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析

数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具，而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域，两者相辅相成，共同推动

Francek Chen·2025-02-02 14:20

新浪微博签到数据集可视化系列（一）：数据介绍

微博签到是指用户在发布微博内容的同时标记自身位置的行为。微博签到数据不仅反映了用户在特定时间的所处位置，还能体现其活动轨迹、兴趣偏好以及与周围环境的互动关系，具有高频性、实时性等特征，以及蕴含丰富的时间、空间和语义等多维信息，在社会科学、地理信息科学、城市研究、市场营销等领域应用广泛。微博签到数据主要由用户信息、地点（POI）信息与签到微博信息三部分组成，有用户昵称、性别、生日、注册地、IP归属地

雪山青木·2025-02-02 13:48

【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践数学建模_问题根因分析机器学习

现阶段深度学习有三大特征：数据驱动：即数据训练，将数据输入到模型中进行训练；关联学习：模型基于给定训练数据集，进行关联学习；概率输出：即最后的输出，判断这个图片有“狗“的概率是多少。

2401_84239830·2025-02-02 13:41

Qwen 模型自动构建知识图谱，生成病例 + 评价指标优化策略

关于数据库和检索方式的选择AIMedicalConsultantforVisualQuestionAnswering(VQA)系统：更适合在前端使用向量数据库（如FAISS）结合关系型数据库来实现图像和文本的检索与存储。因为在VQA场景中，你需要对患者上传的图像或文本症状进行语义向量化，以便快速查找相似病例或相关医学图像内容；同时用关系型数据库维护患者基础信息和简单的交互记录即可。AI-Power

2301_79306982·2025-02-02 13:11

Python 批量下载 ERA-5 Reanalysis 数据

ECMWF大气再分析数据集ERA-interim已被ERA-5数据集取代，ERA-5详细信息看这里下面介绍下载的具体步骤：1.要下载ERA-5数据集，需要先注册一个CDS账号。

zhe是我呀·2025-02-02 12:40

【自然语言处理（NLP）】基于Transformer架构的预训练语言模型：BERT 训练之数据集处理、训练代码实现

文章目录介绍BERT训练之数据集处理BERT原理及模型代码实现数据集处理导包加载数据生成下一句预测任务的数据从段落中获取nsp数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建

道友老李·2025-02-02 12:04

攻克设备数据质量难题：深度学习应用的数据基石搭建教程（DBSCAN 聚类算法）

旨在为从业者提供一站式解决方案，助力打造高质量设备数据集，为深度学习模型高效运行筑牢根基，推动设备管理智能化落地。文章目录攻克设

AI_DL_CODE·2025-02-02 10:51

PyTorch 官方文档中文版本

我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络，该神经网络预测输入图像是否属于到以下类别之一：T恤/上衣、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫

圣心·2025-02-02 10:49

Kafka 监控及使用 JMX 进行远程监控的安全注意事项

此外，Kafka可以成为数据集成的极具吸引力的选择，具有有意义的性能监控和对问题的及时警报。基本上，当对Kafka问题进行故障排除时

流华追梦·2025-02-02 09:18

Web性能优化-详细讲解与实用方法-MDN文档学习笔记

中文官网性能优良的网站能够提高访问者留存和用户满意度，减少客户端和服务器之间传输的数据量可降低各方的成本不同的业务目标和用户需求需要不同的性能度量，要提高网站性能，你需要了解用户体验、加载和渲染性能，以及如何将性能度量与业务指标结合起来什么是

LoveEmiliaForever·2025-02-02 09:42

python抓包库大流量数据对比_justniffer抓取流量大法

Understandyourselfinordertobetterunderstandingothers知己方能解人本篇简单介绍一款流量抓取神器—justniffer，其能在线抓取流量也能离线分析数据包

weixin_39849254·2025-02-02 03:40

webview加载页面有2秒白屏_iOS App秒开H5实战总结

juejin.im/user/593a775561ff4b006c76346a在《iOSapp秒开H5优化探索》一文中简单介绍了优化的方案以及一些知识点，本文继续介绍使用WKURLSchemeHandler拦截加载离线包

weixin_39875419·2025-02-02 02:30

Spark 任务与 Spark Streaming 任务的差异详解

Spark任务与SparkStreaming任务的主要差异源自于两者的应用场景不同：Spark主要处理静态的大数据集，而SparkStreaming处理的是实时流数据。

goTsHgo·2025-02-02 00:14

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

2.2非监督学习聚类降维三、Python在深度学习中的应用3.1深度学习框架TensorFlowPyTorch四、Python在AI大模型中的应用4.1大模型简介4.2GPT-4o实例五、实例验证5.1数据集介绍

小李很执着·2025-02-01 23:43

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