类别

11-R因子

R因子因子用于存储不同类别的数据类型，例如人的性别有男和女两个类别，年龄来分可以有未成年人和成年人。R语言创建因子使用factor()函数，向量作为输入参数。
qwy715229258163·2025-02-22 00:23

基于Python的情感分析与情绪识别技术-从基础到前沿应用

SentimentAnalysis）与情绪识别（EmotionRecognition）是自然语言处理领域的重要分支，二者存在本质差异：情感分析侧重判断文本的极性（正面/负面/中性）情绪识别需识别具体情绪类别
一键难忘·2025-02-22 00:18

深度学习模型的全面解析：技术进展、应用场景与未来趋势

这些模型可以根据其结构和应用场景被分为不同的类别，包括但不限于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）和Transformer模型等。
阿尔法星球·2025-02-21 22:03

【中项】系统集成项目管理工程师-第4章 信息系统架构-4.1架构基础

通信专业主要需要关注“计算机网络”这个专业类别，可以考的科目有初级资格的“网
日记成书·2025-02-21 20:21

Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景

支持向量机（SVM）：用于分类和回归问题，通过寻找一个超平面来最大化不同类别之间的间隔。决策树
Java资深爱好者·2025-02-21 20:47

常见网络攻击以及防御方法大全，零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

网络安全威胁类别网络内部的威胁，网络的滥用，没有安全意识的员工，黑客，骇客。木马攻击原理C/S架构，服务器端被植入目标主机，服务器端通过反弹连接和客户端连接。从而客户端对其进行控制。
网安导师小李·2025-02-21 18:28

高斯混合模型（GMM）与K均值算法（K-means）算法的异同

高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）和K均值（K-Means）算法都是常用于聚类分析的无监督学习方法，虽然它们的目标都是将数据分成若干个类别或簇，但在实现方法、假设和适用场景上有所不同
路野yue·2025-02-21 15:32

25/2/18 ＜算法笔记＞ ByteTrack

它属于目标跟踪领域中基于检测的类别（trackingbydetection），核心思想是利用目标检测器的高置信度和低置信度检测结果，通过简单的后处理策略实现高效和准确的目标跟踪。
青椒大仙KI11·2025-02-21 04:40

R语言应用实战-基于R语言的判别分析：fisher判别法，距离判别法以及Bayers判别法（附源代码）

它所要解决的问题是在一些已知研究对象用某种方法已经分成若干类的情况下确定新的样本属于已知类别的哪一类。
文宇肃然·2025-02-21 01:21

判别分析在R语言中的实现

判别分析是一种常用的统计方法，用于将样本数据分配到已知类别中。在R语言中，我们可以使用多个包来实现判别分析，例如MASS、caret和lda等。
FgVector·2025-02-21 00:45

SMT贴片加工报价构成要素与成本优化策略解析

为直观呈现报价要素的关联性，特构建以下参数对照表：要素类别成本占比范围关键波动因素优化切入点PCB基材成本15-25%层数/板材类型/表面处理工艺标
安德胜SMT贴片·2025-02-20 21:51

sklearn.ConfusionMatrixDisplay可视化混淆矩阵

混淆矩阵是一种常用的评估分类模型性能的工具，它可以直观地展示模型在各个类别上的预测结果与真实标签之间的关系。下面详细介绍如何使用ConfusionMatrixDisplay进行混
Cachel wood·2025-02-20 09:03

VeighNa：强大的Python开源量化交易平台

该框架不仅支持多种资产类别的交易，如股票、期货、期权、加密货币等，还支持多种交易接口和协议，使得用户能够轻松进行多市场、多品种的交易策略开发和部署。VeighNa提供了丰富的量化交
@Unity打怪升级·2025-02-19 19:04

AI编程赋能Python实现零编程决策树算法

决策树的每个节点代表一个特征，每个分支代表该特征的一个属性值，而每个叶节点表示一个类别或一个数值。
智享食事·2025-02-19 18:30

html5新增的标签有哪些

HTML5新增的标签主要可以分为几类，以下是按照类别进行分点表示和归纳的HTML5新增标签：结构性标签：:定义文档或节的头部。:定义导航链接。:定义文档中的独立节。
北原_春希·2025-02-19 16:46

亚马逊美国站重要通知：DOE认证合规要求

二、涉及产品范围以下类别的商品需完成DOE认证：充电器类：蓝牙耳机、蓝牙音箱、运动手环、手机、平板等。电源适配器：手机、平板充电器等。家用电器：电视机、洗衣机、干衣机、冰箱、
检测认证-Collin·2025-02-19 10:20

AWS Solutions Architect Associate 备考大纲

太长不看版：AWS最主要的4个服务类别是Storage,Compute,Database和Network。
apa45866·2025-02-18 20:45

【YOLO模型】（1）--YOLO是什么

1.核心思想它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位置。
方世恩·2025-02-18 15:41

国产MCU厂商 品牌汇总及分析(转载)

我们根据这50家MCU厂商的产品特性和出货量，分别归入相应应用类别，但这并非意味着一个公司只提供一个应用的行业方案。国内MCU厂商多集中在家电和消费电子应用领域，该市场的竞争已经十分激烈。
IoT-Darren·2025-02-17 16:16

朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用

它的核心思想是根据训练数据中不同类别的条件概率，预测新文本属于哪个类别。尽管其假设条件较为简单（假设特征之间相互独立），但朴素贝叶斯在许多实际应用中仍表现出色，特别是在处理文本分类任务时。
Ash Butterfield·2025-02-17 15:36

景联文科技数据处理平台：支持高质量图像标注服务

分割标注：包括语义分割（同一类别的所有实例被视为整体）和实例分割（每
景联文科技·2025-02-17 00:35

柑橘叶子病害检测数据集VOC+YOLO格900张3类别

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)：900标注数量(xml文件个数)：900标注数量(txt文件个数)：900标注类别数
FL1623863129·2025-02-16 23:28

深度学习（1)-简单神经网络示例

在这个例子中，我们要解决的问题是，将手写数字的灰度图像（28像素×28像素）划分到10个类别中（从0到9）。我们将使用MNIST数据集，图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。
yyc_audio·2025-02-16 21:41

建筑物损坏程度分割数据集labelme格式2816张5类别

数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：2816标注数量(json文件个数)：2816标注类别数：5标注类别名称:["minor-damage
FL1623863129·2025-02-16 20:03

RPC与Restful

区别所属类别不同REST，是RepresentationalStateTransfer的简写，中文描述表述性状态传递（是指某个瞬间状态的资源数据
篡篡·2025-02-16 14:18

Linux基础之文件权限的八进制表示法

每个文件或目录的权限会根据三个用户类别来分配：所有者(user,u)：文件的创建者或指定的所有者（属主）。同组用户(group,g)：与文件所有者属于同一组的用户（属组）。
vortex5·2025-02-16 13:16

智慧交通道路路面状态干燥潮湿分割数据集labelme格式1115张7类别

数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：1115标注数量(json文件个数)：1115标注类别数：7标注类别名称:["plate
FL1623863129·2025-02-15 14:49

yolo使用的一些脚本

合并yolo标注label输入两个路径的labels，可以特定的32类别的标注合并到target_dir目录中的txt中#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2024/6/1917:57#
一休哥※·2025-02-15 14:14

python作用域与命名空间

.简介1.1.作用域1.2.命名空间1.3.联系与区别1.3.1.例子1.3.2.说明2.命名空间2.1.内置命名空间2.2.全局命名空间2.3.局部命名空间2.4.类/对象命名空间3.作用域3.1.类别
懒大王今天不写代码·2025-02-15 12:00

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-SSD（Single Shot MultiBox Detector）—— 单次检测多框检测器

它采用单阶段（SingleStage）方法，能够直接从图像中检测多个对象，并输出类别和边界框，比传统的两阶段方法（如FasterR
IT古董·2025-02-15 09:09

npm : 无法加载文件 ，因为在此系统上禁止运行脚本和npm的语句无法被idea识别的问题以及解决方案

该情况是由于powershell的类别问题，可以通过以下步骤解决：用管理员的身份运行powershell：输入命令，修改计算机的执行策略：set-ExecutionPo
谁爱我都不爱，我爱J·2025-02-15 06:10

Python机器学习舆情分析项目案例分享

数据标注：对于监督学习，需要对收集到的数据进行标注，标记为积极、消极或中性等类别。可以使用人工标注的方式，也可以利用半
数澜悠客·2025-02-15 02:05

零基础入门机器学习 -- 第四章分类问题与逻辑回归

分类（Classification）：用于预测离散类别，如垃圾邮件vs正常邮件。例如：判断一封邮件是否是垃圾邮件（“垃圾邮件”or“正常邮件”）。预测一个贷款申请是否会被批准（“批准”or“拒绝”）。
山海青风·2025-02-14 23:14

【论文阅读】Revisiting the Assumption of Latent Separability for Backdoor Defenses

https://github.com/Unispac/Circumventing-Backdoor-Defenses摘要和介绍在各种后门毒化攻击中，来自目标类别的毒化样本和干净样本通常在潜在空间中形成两个分离的簇
开心星人·2025-02-14 19:10

24、深度学习-自学之路-卷积神经网络

如果你保持一定的距离，你就会发现你可以看到物品更加的全貌一些，这样将方便你观察物品的类别。如果你距离的再远一点，你就会看到物品的轮廓，那么你将依据物品的轮廓去判断物品的类别。如果图片
小宇爱·2025-02-14 11:46

小迪网络安全2025期 ~ 笔记整理（持续更新）

基础入门篇一、常见资产架构1.1Web篇1.1.1Web2.0架构1.1.2Web类别1.1.3Web额外配置1.1.4Web额外配置（二）1.2App&小程序篇1.2.1App&小程序开发方式二、抓包
1999er·2025-02-14 11:14

第二章：9.5 多个输出的分类

多标签分类问题多标签分类问题是一种特殊的分类问题，其中每个输入样本可以同时属于多个类别。这与单标签分类问题不同，在单标签分类问题中，每个输入样本只能属于一个类别。
望云山190·2025-02-14 05:33

计算机视觉核心任务

1.计算机视频重要分类计算机视觉的重要任务可以大致分为以下几类：1.图像分类（ImageClassification）识别图像属于哪个类别，例如猫、狗、汽车等。
飞瀑·2025-02-14 04:53

OpenAI 神话崩塌！DeepSeek-R1升至全球风格控制类第一，国内开源大模型集体给奥特曼上了一课！...

1月24日，在国外大模型排名Arena上，DeepSeek-R1基准测试已经升至全类别大模型第三，其中在风格控制类模型（StyleCtrl）分类中与OpenAIo1并列第一。
LinkTime_Cloud·2025-02-14 03:31

机器学习·逻辑回归

基于线性回归的模型，通过使用逻辑函数（如Sigmoid函数）将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值，用于表示属于某个类别的可能性。
AAA顶置摸鱼·2025-02-14 03:00

解锁动态规划的奥秘

前言：在动态规划的众多问题中，多状态DP问题是一个非常重要的类别。它的难点在于如何设计合适的状态表示和转移方程，从而高效地解决问题。
zxfbx·2025-02-14 03:29

YOLO各版本原理和优缺点解析

以下是各版本的详细介绍及优缺点分析：1.YOLOv1（2016年）原理：将输入图像划分为S×SS\timesSS×S的网格，每个网格预测多个边界框和类别置信度。
Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

COCO数据集

COCO具有以下特点：物体分割上下文识别超像素材质分割33万张图片（超过20万张有标注）150万个物体实例80个物体类别91个材质类别每张图片有5个描述25万人的关键点COCO数据集是一个多用途的计算机视觉数据集
是小果果蛋儿啊·2025-02-13 23:37

R-CNN架构

R-CNN架构架构RCCN由三个模块组成：第一个模块生成与类别无关的区域提议。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。
·2025-02-13 16:10

python 类属性 实例属性_类属性和实例属性

姓名和年龄等属性是用于描述具体的一个对象(例如：周润发)，而人物的数量是用于描述明星这个类别。如果使用面向对象技术对以上实体进行描述，周润发、成龙、刘德华
weixin_39747615·2025-02-13 13:52

图像分类与目标检测算法

一、图像分类算法图像分类是指将输入的图像划分为预定义的类别之一。这一过程的核心在于特征提取和分类器的设计。1.特征提取特征提取是图像分类的第一步，其目标是从图像中提取出能够区分不同类别的关键信息。
BugNest·2025-02-13 10:26

机器学习: 逻辑回归

它通过计算目标变量的概率来预测类别归属，并假设数据服从伯努利分布（二分类）或多项式分布（多分类）。逻辑回归模型输出的是概率值，通常使用sigmoid函数将线性组合映射到0和1之间。
小源学AI·2025-02-13 07:04

逻辑回归不能解决非线性问题，而svm可以解决

它的目的是寻找一个最适合数据的直线（或超平面），用来将不同类别的数据分开。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。
江河地笑·2025-02-13 07:01

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

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。数据集被分为50,000张训练图像和10,000张测试图像。
　☆cwlulu·2025-02-12 23:39
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