立体相机标定数据集第14页

企业如何选择一款高效的ETL工具

其超过5000家企业用户的使用和广泛应用，同时国内大量数据集成工程师

·2024-02-19 19:23

ETL数据集成工具DataX、Kettle、ETLCloud特点对比

ETL数据集成工具对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。

·2024-02-19 19:52

【QTableView】

QTableView是Qt框架中用于显示表格形式数据的部件，通常用于显示数据库查询结果、数据集以及其他类似的结构化数据。

Qt历险记·2024-02-19 19:46

聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类

文章标题：聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类简介聚类分析是机器学习中的一个重要任务，它涉及将数据集中的样本分成多个类别或簇，使得同一簇内的样本相似度较高，不同簇之间的样本相似度较低

Evaporator Core·2024-02-19 19:01

互联网加竞赛基于设深度学习的人脸性别年龄识别系统

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习机器视觉的人脸性别年龄识别系统该项目较为新颖

Mr.D学长·2024-02-19 19:00

Z分数标准化

Z分数标准化是一种常用的数据标准化方法，用于将不同数据集的值转换为具有相同比例和零均值、标准差为1的标准正态分布。这种标准化方法对于机器学习和统计分析中的特征缩放和数据预处理非常有用。

草明·2024-02-19 19:30

Redis- SCAN命令

虽然KEYS命令在某些情况下仍然有其用途，但在处理大型数据集时，它可能会引起一些问题：KEYS命令的问题阻塞：KEYS命令在执行时会对数据库进行全面扫描以匹配给定的模式。

青衫客36·2024-02-19 18:17

java集合

1.集合框架概述Java集合可分为Collection和Map两大体系：Collection接口：用于存储一个一个的数据，也称单列数据集合。

小陈09·2024-02-19 18:09

Zilliz Cloud 再发新版本：性能提升超 10 倍，AI 应用开发流程再简化！

本次新版本的主要内容包括：大幅提升的向量搜索性能（性能提升10倍以上）、企业级数据安全和无缝数据集成。新版本发布后，用户无需自定义代码，便可快速顺畅地完成非结构化数据处理和索引。

·2024-02-19 18:40

【手把手教你】训练YOLOv8分割模型

.下载文件在github上下载YOLOV8模型的文件，搜索yolov8，star最多这个就是2.准备环境环境要求python>=3.8，PyTorch>=1.8，自行安装ptyorch环境即可2.制作数据集制作数据集

是啊洋呀·2024-02-19 16:47

挑战杯基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于CNN实现谣言检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐

laafeer·2024-02-19 16:45

挑战杯地铁大数据客流分析系统设计与实现

文章目录1前言1.1实现目的2数据集2.2数据集概况2.3数据字段3实现效果3.1地铁数据整体概况3.2平均指标3.3地铁2018年9月开通运营的线路3.4客流量相关统计3.4.1线路客流量排行3.4.2

laafeer·2024-02-19 16:41

均方根（rms），标准差（std）,平均绝对误差（mae），方差（var/std*std）计算与数学意义

标准差能反映一个数据集的离散程度。3、平均绝对误差（mae）平均绝对误差是所有单个观测值与算术平均值的偏

拾穗哥·2024-02-19 16:06

SwinIR的训练过程

SwinIR的训练过程可以分为以下几个步骤：数据准备：首先，需要准备训练SwinIR模型所需的数据集。这通常包括高分辨率（HR）图像和低分辨率（LR）图像。

数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:04

今日Arxiv最热大模型论文：大语言模型真的理解上下文了吗？新研究揭示惊人发现

本文介绍了一个通过适配现有数据集来评估生成模型的上下文理解基准。该基准包括四个不

夕小瑶·2024-02-19 16:55

如何探索和可视化用于图像中物体检测的 ML 数据

不过，鉴于检测大型数据集往往需要耗费大量人力物力，它在计算机视觉（computervision）领域的广泛应用，尚有待进一步开发。

虚无火星车·2024-02-19 16:11

面试：正确率能很好的评估分类算法吗

不同算法有不同特点，在不同数据集上有不同的表现效果，根据特定的任务选择不同的算法。如何评价分类算法的好坏，要做具体任务具体分析。对于决策树，主要用正确率去评估，但是其他算法，只用正确率能很好的评估吗?

华农DrLai·2024-02-19 15:08

机器学习第二十五周周报 ConvLSTM

降水预报问题的建模3.2ConvolutionalLSTM3.3编码-预测结构4.文献解读4.1Introduction4.2创新点4.3实验过程4.3.1Moving-MNISTDataset4.3.2雷达回波数据集

沽漓酒江·2024-02-19 15:51

Pytorch-SGD算法解析

的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)SGD，即随机梯度下降（StochasticGradientDescent），是机器学习中用于优化目标函数的迭代方法，特别是在处理大数据集和在线学习场景中

肆十二·2024-02-19 14:10

利用R中的corrmorant包绘制精美的相关性热图

带我去滑雪·2024-02-19 14:32

还没秃头的程序猿-D·2024-02-19 14:02

计算机设计大赛深度学习中文汉字识别

文章目录0前言1数据集合2网络构建3模型训练4模型性能评估5文字预测6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习中文汉字识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

iuerfee·2024-02-19 14:36

数据结构中线性表简述

线性表是数据结构中最简单、最常用的一种结构，它是由一组具有相同数据类型的元素组成的数据集合。

JayGboy·2024-02-19 14:51

计算机设计大赛深度学习乳腺癌分类

文章目录1前言2前言3数据集3.1良性样本3.2病变样本4开发环境5代码实现5.1实现流程5.2部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标

iuerfee·2024-02-19 13:40

使用深度学习进行序列分类

此示例使用Waveform数据集。此示例训练LSTM网络来识别给定时间序列数据的波形类型。训练数据包含四种波形的时间

jk_101·2024-02-19 13:40

R语言基本数据管理学习

《星际迷航》本章内容1.操纵日期和缺失值2.熟悉数据类型的转换3.变量的创建和重编码4.数据集的排序，合并与取子集5.选入和丢弃变量1.创建新变量x%%y为求余；x%/%y整数除法。

超人快飞·2024-02-19 13:05

【自然语言处理】实验3，文本情感分析

在本次任务中，我们将在影评文本数据集（RottenTomato）上进行情感分析

X.AI666·2024-02-19 13:38

云计算基础-备份和容灾

备份：备份是容灾的基础，通常指在数据中新内，将全部或部分数据集合从应用主机的硬盘或阵列复制到其他存储介质的过程。

比特微联·2024-02-19 13:28

深度学习优化算法

优化算法1.如何解决训练样本少的问题要训练一个好的CNN模型，通常需要很多训练数据，尤其是模型结构比较复杂的时候，比如ImageNet数据集上训练的模型。

丁引·2024-02-19 13:42

MTR++论文阅读

不过在infer的时候这一部分不会进行用数据集聚类获得query轨迹点（goal点）：将goal点也进行Transformer，并且让上一帧模型的结果用于下一帧的模型推理，可以使模型的推

ZHANG8023ZHEN·2024-02-19 13:35

理解作者

好像描述还是太模糊，只是感觉那个人跨越了时间的界限，连同他的一切都会在眼前立体起来。以前有看一些画家的也有看一些物理学家的也有会看一些文学家的。

HHHeiing·2024-02-19 13:32

4张图片就可以微调扩散模型

基础概念1、生成模型和文本到图像的合成生成模型是一类机器学习模型，旨在生成与给定数据集相似的新数据

·2024-02-19 12:29

预训练和微调在迁移学习中的作用

预训练(Pre-training)预训练是指在一个大型且通常与目标任务相关但不完全相同的数据集上训练模型的过程。

一条小小yu·2024-02-19 12:42

AIGC实战——能量模型(Energy-Based Model)

AIGC实战——能量模型0.前言1.能量模型1.1模型原理1.2MNIST数据集1.3能量函数2.使用Langevin动力学进行采样2.1随机梯度Langevin动力学2.2实现Langevin采样函数

盼小辉丶·2024-02-19 12:40

scIMC：scRNA-seq插补方法基准

在这项工作中，作者使用6个模拟和2个真实的scRNA-seq数据集，从以下四个方面全面评估和比较了总共12种可用的插补方法：1.基因表达

tzc_fly·2024-02-19 12:03

驶向未来：3D可视化模型重塑我们的道路认知

一、从平面到立体，解锁道路新视角你是否曾站在十字路口，对着复杂的交通网络感到迷茫？传统的道路地图，虽然详尽，但总是缺乏直观的三维感。而3D模型的出现，正是为了解决这一问题。

久数君·2024-02-19 12:46

基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库(三)

基于InternLM和LangChain搭建你的知识库大模型开发范式Finetune在大型语言模型中，Finetune（微调）是一种技术，用于调整预训练的模型以提高其在特定任务或数据集上的表现。

骆驼穿针眼·2024-02-19 12:41

Linux：docker的CIG部署

CAdvisor简介他是一个容器资源监控工具，包括容器的cpu网络io磁盘io等进行监控，同时提供了一个web页面用于查看实时的一个运行状态，他默认只有2分钟的数据存储，而且只是针对单物理机，但是他提供了很多的数据集成接口

鲍海超-GNUBHCkalitarro·2024-02-19 11:38

计算机设计大赛深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测 - python opencv

文章目录1前言2实现效果3CNN卷积神经网络4Yolov56数据集处理及模型训练5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

iuerfee·2024-02-19 11:59

揭秘JVS-智能BI数据集管理：让你的数据处理更高效！

数据集是JVS-智能BI中承载数据、使用数据、管理数据的基础，同样也是构建数据分析的基础。

·2024-02-19 11:41

RapidMiner数据挖掘2 —— 初识RapidMiner

请求的工作包括发现应用程序的图形用户界面（GUl），以及检查和处理示例数据集的不同元素。本支持文件中提供的补充解释旨在定义：0.文本说明所有应用程

思诺学长·2024-02-19 11:23

多元统计分析课程论文-聚类效果评价

数据集来源：UnsupervisedLearningonCountryData(kaggle.com)代码参考：Clustering:PCA|K-Means-DBSCAN-Hierarchical||Kaggle

talle2021·2024-02-19 11:45

数据分析之数据预处理、分析建模、可视化

数据集成：将来自不同来源的数据合并到一起，建立一致的数据集。数据变换：对数据进行规范化、标准

终将老去的穷苦程序员·2024-02-19 11:11

open3d点云滤波，直通滤波、体素下采样、均匀下采样、统计滤波、半径滤波

open3d点云滤波，直通滤波、体素下采样、均匀下采样、统计滤波、半径滤波一、直通滤波二、体素下采样三、均匀下采样四、统计滤波五、半径滤波六、点云数据集获得一、直通滤波importopen3daso3dimportnumpyasnpdefpass_through

云杂项·2024-02-19 11:02

Dataframe型数据分析技巧汇总

Kaggle如何针对少量数据集比赛的打法。数据降维的几种方法HF.075|时间序列趋势性分析方法汇总机器学习必须了解的7种交叉验证方法（附代码）这个图！

我叫杨傲天·2024-02-19 11:30

在数据同步时，如何保证数据一致性？

在数据集成中经常被提及的一个需求是ExactlyOnceSemantic，要求在端到端的数据同步中一条记录同步到目的端，在任何情况下都不产生丢失和重复。

牵一缕阳光·2024-02-19 10:08

可观测集合 ObservableCollection＜T＞、BindingList＜T＞

这时我们就需要使用可被观测的集合ObservableCollection、BindingList1、ObservableCollection一个动态数据集合，该集合在添加或删除项或刷新整个列表时提供通知

James.TCG·2024-02-19 10:27

ChatGPT原理以及发展

ghat属于大规模预训练模型，有两个关键字，大规模和预训练，大规模：参数够多、模型够大预训练：数据集够多，训练时间够多所以单个人没有足够的算力，那就直接有现成的吧语言处理和图像处理在深度学习里都差不多原理基本相似

菜鸟Cardll·2024-02-19 10:49

机器学习中7种常用的线性降维技术总结

1、PrincipalComponentAnalysis(PCA)PrincipalComponentAnalysis(PCA)是一种常用的降维技术，用于将高维数据集转换为低维表示，同时保留数据集的主要特征

·2024-02-19 10:25

机器学习中的10种非线性降维技术对比总结

降维意味着我们在不丢失太多信息的情况下减少数据集中的特征数量，降维算法属于无监督学习的范畴，用未标记的数据训练算法。尽管降维方法种类繁多，但它们都可以归为两大类:线性和非线性。

·2024-02-19 10:49

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