离线数据集

基于Python卷积神经网络的Mnist手写数字识别

Mnist数据集是一个包含大量手写数字图片的数据集，被广泛用于训练和测试各种图像识别算法。使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）来解决手写数字识别问题，不

2301_79809972·2025-03-25 20:12

2024年河南省职业院校技能大赛高职组 “大数据分析与应用” 赛项任务书（四）

2024年河南省职业院校技能大赛高职组“大数据分析与应用”赛项任务书（四））背景描述：任务一：Hadoop完全分布式安装配置（25分）任务二：离线数据处理（25分）子任务一：数据抽取任务三：数据采集与实时计算

落寞的魚丶·2025-03-25 19:32

使用LangChain和中文羊驼2.0搭建离线版的ChatPDF

本文的目标是搭建一个离线版本的ChatPDF（支持中英文），让你随心地与你想要阅读的PDF对话，借助大语言模型提升获取知识的效率。除此之外，你还可以：了解使用LangChain完整的流程。

大模型常客·2025-03-25 18:49

Python使用SVC算法解决乳腺癌数据集分类问题——寻找最佳核函数

Python使用SVC算法解决乳腺癌数据集分类问题——寻找最佳核函数最佳内核模板解决思路代码最佳内核您的任务是选择最佳内核，使用SVC算法解决乳腺癌数据集的分类问题。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-25 17:18

前端面试题100题：问答精选与简明解析

语义标签（如，），多媒体标签（如，），离线存储（localStorage，sessionStorage），新的表单控件（如，）。CSS3有哪些新特性？

薛飞之·2025-03-25 13:50

神经网络解决非线性二分类

具体步骤包含生成数据集、定义神经网络模型、训练模型、测试模型以及可视化决策边界。

欣然～·2025-03-25 12:37

Ubuntu 离线安装 gcc、g++、make 等依赖包

前言项目现场的服务器无法连接互联网，需要提前获取gcc、g++、make等依赖包。一、如何获取依赖包需要准备一台可以连接互联网的电脑（如：个人电脑上的虚拟机安装一个与服务器一样的系统），用于下载依赖包。之后把通过互联网下载下来的依赖包拷贝到内网环境的服务器中，进行依赖包安装。二、下载依赖包#更新依赖源apt-getupdate#把缓存文件夹里的deb包清理掉apt-getclean#下载build

于齐龙·2025-03-25 10:28

Service Worker 实现离线应用思路

1背景本地运行一个vue项目，界面如下：使用ServiceWorker对其进行缓存，预期在停止运行项目时（模拟离线场景）也能够正常访问项目2缓存的资源分析检查network，浏览器访问：http://localhost

诚诚程程成·2025-03-25 10:20

31天Python入门——第12天:迭代器·生成器底层竟是这样子的

语句使用生成器对于可迭代对象、迭代器、生成器的理解生成器的工作原理生成器生成器是一种特殊类型的函数，可以按需生成一系列的值，而不是一次性将所有值都计算出来并存储在内存中.生成器可以大大节省内存消耗，特别适用于处理大型数据集或无限序列

安然无虞·2025-03-25 08:43

在 Qt 中，不带参数或整形的参选的信号能够从 std::thread 发送成功，而带枚举离线的信号却发送失败

在Qt中，不带参数或整形的参选的信号能够从std::thread发送成功，而带枚举离线的信号却发送失败当信号和槽在不同线程时，默认使用队列连接（Qt::QueuedConnection），信号会被放入接收线程的事件队列

海绵海·2025-03-25 08:40

通信之2m测试仪

通常所说的2M测试仪即2M误码仪，是用于2Mb/sN×64Kb/s误码测试、离线测试、FAS、CRC-4、E-BIT等测试的精密仪器。

玖Yee·2025-03-25 07:06

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法

传统机器学习依赖于预先收集的静态数据集进行训练，这种方法在面对不断变化的环境时显得捉襟见肘。

熵减画眉·2025-03-25 01:48

残疾人员检测数据集VOC+YOLO格式3168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)：3168标注数量(xml

FL1623863129·2025-03-24 19:05

IDEA 出现 Cannot access aliyunmaven in offline mode 问题解决方案

maven.aliyun.com/repository/public)inofflinemode这种错误通常意味着Maven正在尝试从远程仓库（如阿里云Maven仓库）下载依赖，但由于某种原因，IDEA处于离线模式

z2637305611·2025-03-24 18:49

英伟达开源超强模型Nemotron-70B；OpenAI推出Windows版ChatGPT桌面客户端

Niemotron-70B的开发基于Llama-3.1，且开源数据集加强其训练效果。分析指出，英伟达的策略是

go2coding·2025-03-24 14:55

生物信息复习笔记（3）——GEO数据库

一个测序数据集里有很多个GSM，点进去可以看到该样本的各种信息（样本来源，临床表征，各种处理样本方式，处理数据方式）。GSE：包含所有信息的完整数据集。（最重要）做生信样本量不能少：30以上。精准搜索

Kriol·2025-03-24 13:44

物联网（IoT）系统中，数据采集器拿来即用

在物联网（IoT）系统中，数据采集器（也称为网关或数据集中器）扮演着至关重要的角色，主要负责从各种传感器和设备中收集数据，并将其转换为统一的格式后传输到云端或本地服务器进行处理和分析。

小赖同学啊·2025-03-24 11:29

自动化测试 —— Pytest fixture及conftest详解

fixture中的代码可以定制，满足多变的测试需求，包括定义传入测试中的数据集、配置测试前系统的初始状态、为批量测试提供数据源等等。

程序员曦曦·2025-03-24 10:21

YOLOV8多模态(可见光+红外光，基于Ultralytics官方代码实现）

YOLOV8双分支模型架构图YOLOV8多模态目标检测前言：环境配置要求1.数据集DroneVehicle数据集(可见光+热红外)2.数据集文件格式(labeles:YOLO格式)3.权重文件下载4.配置模型

@M_J_Y@·2025-03-24 07:20

操作系统高频（一）线程与进程

⭐⭐⭐进程进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配的基本单位。是操作系统结构的基础。进程是线程的容器。

HUZ_小Z·2025-03-24 06:16

图神经网络实战——分层自注意力网络

图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为

盼小辉丶·2025-03-24 05:32

使用 Airbyte Typeform 加载器进行数据文档化

在数据集成的世界中，Airbyte是一个非常强大的平台，它为我们的ETL管道提供了从API、数据库和文件到数据仓库和湖泊的连接器。

shuoac·2025-03-24 04:55

基于NanoDet的无人机交通违规监控系统设计与实现

本博客详细介绍了数据集的构建、模型的训练与推理、碰撞检测算法的实

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-24 02:09

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点

XW-ABAP·2025-03-23 19:07

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

为什么选鸢尾花数据集：数据量小、特征明确，适合教学演示。Scikit-learn优势：提供现成算法和工具，无需从头写数学公式。二、环境准备：5分钟快速上手目的：搭建可运行的代码环境，避免卡在工具安装环

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

机器学习实战第一章机器学习基础

机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息； 2、机器学习能让我们自数据集中受启发

LuoY、·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

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·2025-03-23 18:26

【如何打包docker大镜像】

项目场景：需要将容器服务部署到离线服务器上；方案：本机的镜像进行打包，然后拷贝到服务器上部署问题描述提示：这里描述项目中遇到的问题：docker中镜像太大，以至于打包时电脑卡死解决方案：压缩打包dockersavemmyolo

青柚~·2025-03-23 15:28

读书笔记五 ---大数据之路--数仓分层

ODS层跟离线系统的定义一样,ODS层属于操作数据层,是直接从业务系统采集过来的最原始数据（进行了数据清洗）,包含了所有业务的变更过程,数据粒度也是最细的。

qq_38215991·2025-03-23 08:11

使用LangGraph迁移MapReduceDocumentsChain进行长文档的摘要

在大数据处理和文本分析领域，MapReduce是一种非常重要的策略，用于处理和分析大型数据集。

dgay_hua·2025-03-23 06:43

Python用Bokeh处理大规模数据可视化的最佳实践

本文将介绍如何使用Bokeh处理大规模数据可视化，并提供一些最佳实践和代码实例，帮助你高效地展示大数据集中的重要信息。1.为什么选择Bokeh？

一键难忘·2025-03-23 05:04

基于偏移量、游标分页的详解

前言大量的数据集往往会被分成多个空间去存储。例如一本书就会有几十页几百页，因为把一本书都放在一页去展示不管是对生产者还是消费者都是及其不友好的。

B_rownJay·2025-03-23 04:24

分页优化之——游标分页

游标分页（Cursor-basedPagination）是一种高效的分页方式，特别适用于大数据集和无限滚动的场景。

PhilipJ0303·2025-03-23 03:18

轻松入门Apache SeaTunnel：数据集成利器

文章目录轻松入门ApacheSeaTunnel：数据集成利器什么是SeaTunnel基本原理运行流程SeaTunnelvsDataX：两大数据集成工具对比实战场景：MySQL数据同步至ElasticsearchSeaTunnel

窝窝和牛牛·2025-03-23 03:16

MySQL 到 Hadoop：Sqoop 数据迁移 ETL

Extract-Transform-Load数据迁移过程一、Extract数据抽取1.ODS：OperationalDataStore-可操作数据存储2.DW：DataWarehouse-数据仓库3.DM：DataMart-数据集市二

Ice星空·2025-03-23 03:45

Flink CDC 与 SeaTunnel CDC 简单对比

CDC技术在现代数据架构中扮演着至关重要的角色，特别是在实时数据集成、数据同步和事件驱动架构等场景中。CDC的工作原理CDC主要通过以下几种方式捕获数据变更：基于日志的CDC：直接

窝窝和牛牛·2025-03-23 03:13

使用Annoy进行高效的近似最近邻搜索

在处理大型数据集时，我们经常面临需要快速、准确地查找与给定查询点相近的数据点的问题。

eahba·2025-03-23 02:04

Python中Pyttsx3库实现文本转化成语音MP3格式文件

它不仅能在离线下将文本转换为语音MP3格式文件，也能在Windows、MacOS和Linux等多个操作系统上实现语音播报。同时，还可以调整语音播报的语速、音量和音色。

定星照空·2025-03-23 00:22

PyTorch数据归一化处理：transforms

数据归一化处理：transforms.Normalize###1.1理解torchvision*torchvision.transforms：常用的图像预处理方法*torchvision.datasets：常用的数据集

2401_87555420·2025-03-22 23:48

aws s3 java使用教程_在 Amazon S3 对象上执行操作 - 适用于 Java 的 AWS 开发工具包

在AmazonS3对象上执行操作AmazonS3对象表示一个文件或数据集合。每个对象必须驻留在一个存储桶中。

weixin_42510731·2025-03-22 23:47

AWS SAP学习笔记-概念

ETL应用程序广泛应用于数据集成、数据仓库构建、数据分析和数据迁移等场景。ETL的三个主要步骤：Extract（提取）：从各种数据源（如数据库、文件、API等

HainesFreeman·2025-03-22 23:16

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1

计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-22 22:08

Umi-OCR 实践教程：离线、免费、高效的图像文字识别工具

一、工具简介Umi-OCR是一款开源、免费且支持离线运行的OCR（光学字符识别）工具，适用于Windows和Linux系统。

几道之旅·2025-03-22 20:30

一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！

预训练通常是指在大规模数据集上进行模型训练，以帮助

小城哇哇·2025-03-22 20:26

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架，主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

MiniMind

数据集分类：tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

使用Seaborn绘制小提琴图

首先，我们需要导入必要的库和数据集。这里我们使用Seaborn自带的数据集tips作为例子。importseaborn

CodeWG·2025-03-22 14:44

SQL Server数据库表删除分区

查看分区方案SELECT*FROMsys.partition_schemes;--查看分区函数SELECT*FROMsys.partition_functions;2.合并所有分区将所有分区合并为一个，使数据集中在单个分区中

MartinYangHJ·2025-03-22 12:21

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