纯净噪声数据集

雾

雾一袭白衣我消失在雾中留下的是妹妹的眼泪是那还未出世的孩子是恐惧和猜疑枪声划过午夜蒙尘的镜子将他困住我不能张口揭露那肮脏的真相凝固的血液让枫糖不再纯净球衣的洞口看破人性的枷锁我已然触不到时光里的温度
兰辰若·2024-02-03 03:05

skimage中random_noise使用的一点问题

利用skimage.util.random_noise函数，我们可以很方便的实现对图像添加高斯，泊松，椒盐噪声等常见噪声。
木子李子远·2024-02-03 03:50

【RT-DETR有效改进】利用YOLO-MS的MSBlock模块改进ResNet中的Bottleneck（RT-DETR深度改进）

提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块(其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块)，我们将其用于替换我们ResNet中Basic组合出一种新的结构，来替换我们网络中的模块可以达到一种轻量化的作用，我将其用于我的数据集上实验
Snu77·2024-02-03 02:26

2019-03-16 Spark基本架构及运行原理

SparkCore:包含Spark的基本功能，包含任务调度，内存管理，容错机制等，内部定义了RDDs(弹性分布式数据集)，提供了很多APIs来创建和操作这些RDDs。为其他组件提供底层的服务。
做一只乐观的小猴子·2024-02-03 02:04

2023-05-07

第二天在眼罩纯净的黑暗里，校园铺展开来，它的一切都是那么那么崭新，白晃晃的墙壁，齐整整的小道。似乎是中学的校园布局，因为我在路上瞟到了高中舍友
陈映竹·2024-02-03 02:12

四月，如期而至

且与有缘人，共有四月天……走进四月，阳光格外鲜亮明丽，风愈清，花正红，万物纯净，久违的清新，也开始在静中滋生。
小常识分享·2024-02-03 00:56

花开冬日

喜欢种花的人，有一颗纯净的心，愿意从幼苗等花开，愿意从黄叶等发芽，愿意朝朝暮暮，风风雨雨，千千万万遍，只为你。喜欢养花的人，会因为一个嫩芽感动，会因为一个花苞激动，会因为一种美丽的绽放而心动。
小满mama·2024-02-02 23:35

K-means 算法的原理简介

目标不是预测目标输出，而是通过识别数据集中的模式、聚类或关系来探索数据的结构。3.目标函数：K-
GIS工具-gistools2021·2024-02-02 22:26

读书有什么用？

为了让孩子们更懂得读书有什么用，我特地给他们讲了一个小故事，以此来告诉他们随着读书增多头脑更加智慧，心灵更加纯净，长大了更有机会选择自己感兴趣的事！图片发自App
三月小女子23点前睡觉·2024-02-02 22:22

自动摘要抽取模型

在应用中，决策树通常是基于一套规则来将数据分门别类，在一个数据集中，决策树算法会利用每一个样本的属性变量，并确定哪一个属性是最重要的，然后给出一系列的决策去最优地将数据划分为多个子集。
天禧68·2024-02-02 22:35

将心放空，若琉璃

喜欢纯净的情怀，以另一种姿态回馈生活，绵绵暖暖；品一方琉璃万千，让红尘乐逍遥。守着阳台，品味终南烟云，静享一帘幽梦。低到尘埃里的美好，如此千回百转，静静相依。喜欢琉璃，就像喜欢岁月静好。听风
fe4e49a813e1·2024-02-02 22:31

Hadopp未授权访问导致RCE

前言：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和处理。
安鸾彭于晏·2024-02-02 22:27

什么是RDD

ResilientDistributedDataset==>弹性分布式数据集Resilient==>指的是RDD的分区数量是可以进行弹性控制的Distributed==>指的是RDD的分区分布式的存在于各个执行
zholeiv5·2024-02-02 22:18

Pytroch 自写训练模板适合入门版 包含十五种经典的自己复现的一维模型 1D CNN

训练模板在毕业之前，决定整理一下手头的代码，自己做1D-CNN这吗久，打算开源一下自己使用的1D-CNN的代码，包括用随机数生成一个模拟的数据集，到自己写的一个比较好的适合入门的基础训练模板，以及自己复现的所有
浩浩的科研笔记·2024-02-02 21:47

噪底

白噪声在全带宽上的功率-174+10*log10(BW)，其中BW是以Hz为单位的，计算得到100M带宽上的白噪声为-94dBm；在实际工作带宽上的噪声功率-174+10*log10(30000*12*
国宝级初学者·2024-02-02 21:00

基于GAN-CNN-CNN的鲁棒笔迹识别方法(二)

上一篇文章讲到了HTID_0数据集的建立以及它的缺陷,本节主要内容是模型的架构和新数据集HTID_1的建立.笔迹识别有了制作HTID_0的经验,我意识到分类任务并不是最难解决的那部分,因为现在已经有非常多性能优秀的分类网络
kadog·2024-02-02 21:41

2019-12-04

今天的科研还是没有啥进展嘞~嗯，早上上了两节课，打游戏打到整个人心态都崩了~也不晓得是我太菜还是对面太强，下午和晚上就是开会开会~学习还是有那么一点收获的~大猪蹄子要解决这样的问题，数据集有10个字段，
Yanic·2024-02-02 21:41

秋有夏目

蔚蓝的大海，金黄的海岸，天空晴朗的那般纯净。周末黄昏，携妻、儿，带着帐篷、隔潮垫，穿过临海公园，躺在沙滩上枕着胳膊，听海浪的声音。
雨后的朦胧·2024-02-02 20:45

vivado 使用SSN分析

使用SSN分析VivadoIDE提供与I/O相关的开关噪声水平的分析不同的设备。SSN分析提供了对中断的估计，同时切换输出可能导致I/O组中的其他输出端口导通。
cckkppll·2024-02-02 20:40

vivado 验证I/O和时钟规划

AMDVivado™工具允许您运行DRC来检查违规行为，以及执行SSN分析以估计切换噪声水平。对I/O执行最终验证和时钟分配，您必须实现设计并生成比特流。
cckkppll·2024-02-02 20:39

《Towards Robust Monocular Depth Estimation：Mixing Datasets for Zero-shot Cross-dataset Transfer》论文笔记

具体来讲文章的策略可以归纳为：1）使用多个深度数据集（各自拥有不同的scale和shift属性）加入进行训练，增大数据量与实现场景的互补；2）提出了一种scale-shiftinvariable的loss
m_buddy·2024-02-02 20:58

《PackNet：3D Packing for Self-Supervised Monocular Depth Estimation》论文笔记

文章的创新点主要体现为：使用3D卷机作为深度编解码网络，在相机位姿的6d信息基础上对平移分量进行约束，提出了一个新的数据集DDAD（DenseDepthforAutomatedDriving）。单
m_buddy·2024-02-02 20:28

【根据loss曲线看模型微调效果】如何使用loss曲线诊断机器学习模型性能

一、Loss曲线在模型的预训练或者微调过程中，我们一般通过观察loss曲线来得出模型对于数据集的学习效果等信息。那么我们如何根据loss曲线得到一些信息呢？
子非Yu@Itfuture·2024-02-02 19:11

JavaScript 基础五 对象

可以理解为一种无序的数据集合，注意数组是有序的数据集合。letobj={una
aPurpleBerry·2024-02-02 19:38

imu内参标定

imu内参标定前言1.imu噪声模型介绍2.
猫星星·2024-02-02 19:56

使用Kalibr标定相机和IMU（ZED+px4）外参

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档使用Kalibr标定相机和IMU（ZED+px4）外参前言一、Kalibr介绍二、CAM-IMU外参标定1.相机内参2.IMU噪声参数3.
猫星星·2024-02-02 19:56

AirSim中运行VIO算法(VINS-Mono)

IMU内外参的完整解释，可以参考我的另一篇文章:一IMU参数配置根据文章IMUKalibrparametersforAirSim、AirSim仿真IMU内参分析可以得到AirSim中连续时间的IMU随机噪声参数如下
智能之欣·2024-02-02 19:24

生产审讯室防撞防火软包厂家

审讯室防撞防火软包是用特制96kg/m3的高密度高平整度砂光防火A级吸音棉（面层贴防火吸音毡），外包防火B1级吸音布制作而成，吸音频谱高，对低、中、高频的噪声均有良好的吸音效果，并具有良好的防撞、回弹性能
fskaiyin·2024-02-02 19:34

深度学习的开源分布式框架Deeplearning4j

在Hadoop和Spark的帮助下，我们可以轻松地分发模型和大数据集，并运行
weixin_43106248·2024-02-02 19:13

迁移学习Transfer Learning的优缺点，以及在使用迁移学习的注意事项！

这使得我们可以在已有的数据集上训练模型，然后将这个模型应用到新的、不同的数据集上。避免重新训练：对
小桥流水---人工智能·2024-02-02 19:08

PaddleOCR模型训练及使用详细教程

文章目录Part1.OCR原理及开源项目对比Part2.PaddleOCR介绍Part3.PaddleOCR模型训练环境搭建Part4.制作数据集Part5.训练模型Part6.转换成推理模型并应用Part1
Elaine猿·2024-02-02 18:24

初识数据库

1.数据库数据库是一个存在于计算机存储设备上的数据集合，该集合中的数据按照一定的数据模型进行组织、描述和存储。数据库可看作电子化的文件柜
枯木再难逢春·2024-02-02 18:35

2024华数杯A题高质量成品论文+完整数据py代码+来源数据集+参考文献

华数杯A题（完整版在文末）此题涉及到放射性废水从日本排放到海洋中的扩散问题，以及对环境和人类健康的潜在影响。考虑大气环流和日本的地理位置对放射性废水扩散的影响，我们需要将大气-海洋相互作用和区域海洋流动模式纳入考虑。大气环流对海洋表面流动的影响：风力可以显著影响海洋表层的流动方向和速率，特别是在近海区域。日本周边的海洋流动特征：北太平洋流动模式，如黑潮（KuroshioCurrent）等强劲的海洋
上善若水AP·2024-02-02 18:02

2024华数杯A题高质量成品论文+完整数据py代码+来源数据集+参考文献

A题日本排核废水（完整数据代码在文末）####1.时变因素：-Tritium浓度的时变因素包括排放时间、排放量、海水运动等。需要考虑问题陈述中给出的放射性废水排放计划（Appendix）。####2.海洋环境因素：-Tritium浓度的分布受到海洋环境因素的影响，如水流、潮汐、季节性变化等。可以考虑使用流体动力学模型来模拟Tritium在海水中的传播。####3.Tritium吸收和释放：-Tri
上善若水AP·2024-02-02 18:01

datax避坑记录

datax避坑记录先介绍一下datax，dataX是阿里云DataWorks数据集成的开源版本，在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。
佛祖保佑永不宕机·2024-02-02 17:28

AI识鸟，基于YOLOv5【n/s/m/l/x】全系列参数模型开发构建工业野外场景下鸟类检测识别分析系统

之前无意间看到一个公司专门是做鸟类识别的，据说已经积累了大量的行业领域数据集且技术已经深耕好多年了，有幸体验过实际的产品感觉还是很强大的，这里后面我就想着能够自己去基于目标检测模型来开发构建自己的鸟类检测识别分析系统
Together_CZ·2024-02-02 16:10

基于轻量级YOLOv5模型开发构建200种鸟类细粒度检测识别分析系统

在之前的项目中，关于鸟类数据集开发的模型大多是集中在识别系统领域，很少有尝试构建细粒度的目标检测系统，在我之前文章中200种鸟类识别系统的基础上，本文的初衷主要就是尝试将yolov5s轻量级模型应用到大规模数据细粒度目标检测模型开发中去
Together_CZ·2024-02-02 16:40

基于轻量级YOLOv5开发构建鸟类检测识别分析系统

这里主要是基于前文的基础上开发构建的轻量级的鸟类检测系统，首先看下效果：接下来看下数据集：YOLO格式标注文件如下：实例标注内容如下所示：00.518750.5013890.5791670.863889VOC
Together_CZ·2024-02-02 16:40

基于卷积神经网络模型开发构建国内大规模鸟类图像识别分析系统

200种鸟类细粒度检测识别分析系统》《基于轻量级YOLOv5开发构建鸟类检测识别分析系统》《基于轻量级神经网络GhostNet开发构建的200种鸟类细粒度识别分析系统》前面这些相关的实践大都是基于同一批的数据集开发构建的
Together_CZ·2024-02-02 16:40

基于yolov5模型的200种鸟类检测识别分析系统

【购买专栏后可选择其中一个完整源码项目】本文是我新开设的专栏《完整源码项目实战》的第十三篇全源码文章，包含数据集在内的所有资源，可以实现零基础上手入门学习。
Together_CZ·2024-02-02 16:40

基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建200种鸟类细粒度检测识别分析系统

在之前的项目中，关于鸟类数据集开发的模型大多是集中在识别系统领域，很少有尝试构建细粒度的目标检测系统，在我之前文章中200种鸟类识别系统的基础上应用开发最新的YOLOv8检测模型，来实现大规模鸟类目标的细粒度检测识别
Together_CZ·2024-02-02 16:08

记-数据挖掘-数据挖掘概述认识

以上关键词：数据、有价值的信息、帮助决策数据：往往是大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的等等价值信息：隐藏在数据中，人们事先不知道，但又有潜在价值的信息和知识帮助决策：从技术角度帮助人
Andrew0000·2024-02-02 16:42

【JavaScript 漫游】【004】数据类型 object

运算符和[]运算符Object.keys方法delete命令in运算符for...in...对象概述JS的对象是一组“键值对”（key-value）的集合，是一种无序的复合数据集合。
皮皮伍同学·2024-02-02 16:26

晨起感恩

感恩儿子对门310的妈妈给我讲了好多事情，教我晾衣服，定纯净水，教我协调课程，和我聊他的感受。感恩宾馆的师傅给孩子找了桌子让孩子可以写作业，给我找了衣架可以晾衣服。
煦春·2024-02-02 16:46

PFA氟气吸收装装置耐强酸PFA气体洗涤装置本底纯净

PFA氢气吸收装置在PFA尾气处理中扮演着重要的角色。PFA（可溶性聚四氟乙烯）是一种聚合物材料，具有良好的化学惰性和耐腐蚀性。在半导体工业过程中，PFA尾气中可能含有氢气等有害气体，需要进行处理以确保环境安全和合规性。PFA氢气吸收装置通过吸收和处理PFA尾气中的氢气，实现高效的尾气处理。以下是PFA氢气吸收装置在半导体尾气处理中的几个重要作用：1.氢气安全处理：半导体尾气中的氢气是一种高度可燃
Zyy13913967812·2024-02-02 15:10

深度学习模型试跑(二):YOLACT/YOLACT++

目录一.模型解读二.推理效果yolactyolact++三.模型训练#3.1数据集准备#3.2参数修改#3.3开始训练#3.4推理效果一.模型解读链接中的解读很通俗详细，在此不做赘述；而且YOLACT+
(～o▔▽▔)～o o～(▔▽▔o～)·2024-02-02 15:28

2024.1.30 GNSS 学习笔记

由于伪距的噪声在分米量级，即使我们通过站间单差消除了绝大部分的误差影响，但受限于伪距的精度，我们也只能达到分米量级的定位水平。
Code_ADing·2024-02-02 15:25

D1675滤波器和缓冲器用于单通道6阶高清视频滤波驱动电路，可提高视频信号性能

D1675集成了一个直流耦合输入缓冲器、一个消除带外噪声的视频编码器和一个增益为+6dB可驱动75Ω负载的运放驱动。交流或直流耦合输入缓冲器消除同步挤压、弯曲和场倾斜。
青牛科技-Allen·2024-02-02 15:45

yolov8训练自己的关键点检测模型

参考：https://blog.csdn.net/weixin_38807927/article/details/135036450标注数据集安装labelmepipinstalllabelme-ihttps
翟羽嚄·2024-02-02 14:49

【issue-YOLO】自定义数据集训练YOLO-v7 Segmentation

1.拉取代码创建环境执行nvidia-smi验证cuda环境是否可用；拉取官方代码；clone官方代码仓库gitclonehttps://github.com/WongKinYiu/yolov7；从main分支切换到u7分支cdyolov7&&gitcheckout44f30af0daccb1a3baecc5d80eae22948516c579；(YOLO_v5的所有视觉任务在同一个代码仓库中，Y
斜月三星0727·2024-02-02 14:43
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