纯净噪声数据集

长颈鹿目标检测数据集VOC格式300张

长颈鹿，一种高大而优雅的哺乳动物，以其长长的颈部和腿部、独特的斑纹和适应草原生活的能力而闻名。长颈鹿是哺乳纲、长颈鹿科的动物，是世界上最高的陆地动物。它们的身体非常修长，颈部和腿部特别长，非常适合在开阔的草原上觅食和逃避天敌。长颈鹿的皮毛通常是棕色或浅黄色，上面有着明显的斑纹，有助于伪装和隐蔽。长颈鹿是草食性动物，主要以树叶、果实、花朵等植物性食物为食。它们有着非常敏锐的视力和嗅觉，能够找到高处的
小楼先森·2024-01-19 09:14

越走越远的“朋友”

小学的同学是一群在一起吃辣条的伙伴，天真又辣漫，我们只谈辣条的日新月异，不谈你瞒我瞒，心里纯净无杂，这是我和你们最像朋友的时候。
恋爱咨询顾问·2024-01-19 09:42

图像数据增广

目录一、常用的图像增广方法1、随机翻转2、随机裁剪3、随机颜色变换二、图像代码实现1、定义图像显示辅助函数2、随机翻转3、随机裁剪4、随机颜色变换5、结合多种图像增广方法三、使用图像增广进行训练1、下载数据集
奉系坤阀·2024-01-19 09:14

软件测试|使用matplotlib绘制平行坐标系图

我们将使用一个示例数据集来演示。什么是平行坐标系图平行坐标系图是一种多维数据可视化技术，通过将数据的不同特征（维度）表示为平行的坐标轴，以便在不同维度之间进行比较。每个数据点用一条线段连接各个坐
程序员曦曦·2024-01-19 08:39

李沐《动手学深度学习》线性神经网络 softmax回归

预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归目录系列文章一、softmax回归（一）问题背景（二）网络架构（三）softmax运算（四）小批量样本的矢量化（五）损失函数二、图像分类数据集
丁希希哇·2024-01-19 08:36

Re6:State of the Art on Diffusion Models for Visual Computing

Abstract将会主要介绍扩散模型的基本数学概念、流行的扩散模型实现细节，以及其应用，最后讨论可用的数据集，指标等1Introduction生成式模型的能力大爆发，如StableDiffusion,Imagen
Zhuanshan_·2024-01-19 08:23

结离婚数据分析完整数据代码数据

这里你可以编写代码，文档关于文件目录project：project目录是本项目的工作空间，可以把将项目运行有关的所有文件放在这里，目录中文件的增、删、改操作都会被保留input：input目录是数据集的挂载位置
mqdlff_python·2024-01-19 08:18

transformer猪肉价格预测 实战 可直接运行

在这里，我们使用一个简单的示例数据集。importpandasaspd#示例数据（日
mqdlff_python·2024-01-19 08:17

论文阅读：Vary论文阅读笔记

目录引言整体结构图数据集构造Vary-tiny部分DocumentData数据构造ChartData构造Negativenaturalimage选取Vary-base部分引言论文：Vary:ScalinguptheVisionVocabularyforLargeVision-LanguageModelsPaper
Liekkas Kono·2024-01-19 08:44

基于数据挖掘机器学习的心脏病患者分类建模与分析

首先，读取数据集，该数据集是UCI上的心脏病患者数据集，其中包含了303条患者信息，每一名患者有13个字段记录其基本信息（年龄、性别等）和身体健康信息（心率、血糖等），此外有一个类变量记录其是否患有心脏病
mqdlff_python·2024-01-19 08:13

交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -BiLSTM-CrossAttention轴承故障识别模型

目录往期精彩内容：前言1快速傅里叶变换FFT原理介绍第一步，导入部分数据第二步，故障信号可视化第三步，故障信号经过FFT可视化2轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集和对应标签3交叉注意力机制
建模先锋·2024-01-19 08:03

多特征变量序列预测-模型代码全家桶

性能优越包括完整的风速数据集，以及已经生成制作好的数据集、标签，对应代码均可以运行包括数据CEEMDAN预处理的代码，和完整预测模型代码、可视化代码、模型评估代码下载：数据集和代码全家桶环境：python3.9
建模先锋·2024-01-19 08:03

多特征变量序列预测(六) CEEMDAN+CNN-Transformer风速预测模型

目录往期精彩内容：前言1多特征变量数据集制作与预处理1.1导入数据1.2CEEMDAN分解1.3数据集制作与预处理2基于Pytorch的CEEMDAN+CNN-Transformer预测模型2.1定义CEEMDAN
建模先锋·2024-01-19 08:33

基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-BiLSTM-Attention的预测模型

往期精彩内容：时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较-CSDN博客风速预测（一）数据集介绍和预处理-CSDN博客风速预测（二）基于Pytorch的EMD-LSTM
建模先锋·2024-01-19 08:21

深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务，有哪些改进角度？

引言1数据预处理2数据集增强3特征选择4模型选择5模型正则化与泛化6优化器7学习率8超参数调优9性能评估与模型解释引言在非时间序列的回归任务中，深度学习和机器学习都是常用的方法。
Better Bench·2024-01-19 07:23

12 个 yyds 的开源鸿蒙实战项目

小狐浏览器基于鸿蒙HarmonyOS，使用ArkTS开发纯净的浏览器（小狐狸浏览器）。
资深CV大师·2024-01-19 07:06

深度学习笔试题（一）

（C）A.B.C.D.2、对于隐藏单元，tanh激活通常比sigmoid激活函数更有效，因为其输出的平均值接近于1，因此它可以更好地将数据集中到下一层。
beyond谚语·2024-01-19 07:50

神经网络分为哪几层？

在输入层中，每个神经元代表了数据集中的一个特征。隐藏层（HiddenLayers）：这些是位于输入层和输出层之间的层。在隐藏层中，神经元对输入数据进行加工和转换。一个神经网络可以有一个或多个隐藏层。
CA&AI-drugdesign·2024-01-19 07:13

概率论在激光雷达的目标检测和跟踪中的应用

激光雷达可以提供目标的位置、速度和形状等信息，但由于噪声和不确定性的存在，这些数据往往是不完全准确的。通过建立概率模型,可以对目标的位置和状态进行建模，并利用概率分布来描述目标的不确定性。
weixin_30777913·2024-01-19 06:22

go排序sort包详解

sort包提供了排序切片和用户自定义数据集的函数。
Generalzy·2024-01-19 06:34

麻瓜变白袍巫师？SLEICL新范式：强模型生成“魔法书”增强弱模型性能直逼GPT-4...

作为一种大模型领域的学习范式最早是在OpenAI公司关于GPT3.5的技术报告中首次提出，主要是因为当时提升大模型在下游任务表现的主要方法是微调，但微调却有以下三点不足：低效率：从实际的角度来看，每个新任务都需要大量的带有标记的例子数据集
zenRRan·2024-01-19 06:03

我是农村滴

深山野林我也特别高兴说，我是来自深山里的孩子，所以我心里装着朴实善良勤劳的人们，山的雄伟，水的纯净，路的崎岖，
庆梅汤·2024-01-19 06:33

YOLOv8改进 | 主干篇 | 低照度增强网络PE-YOLO改进主干（改进暗光条件下的物体检测模型）

它包括一个细节处理模块（DPM），用于通过上下文分支和边缘分支增强图像细节，以及一个低频增强滤波器（LEF），以捕获低频语义并减少高频噪声。
Snu77·2024-01-19 06:15

善良

要有济人之心，物质有厚薄，精神无囿限；要有赞人之口，好言令冬暖，恶语使夏寒；要有纯净之眼，你看简单了，众生并不复杂；要有助人之手，少些锦上添花，多点雪中送炭；要有忍人之胸，你接纳多少，就能收获多少。
青年文摘与驴肉火烧之约·2024-01-19 05:46

前端小技巧（一）：将集合循环获取并改变值

首先拿到数据集合letlist=res.resultfor(vari;i
荼蘼toome·2024-01-19 05:36

图像生成之生成对抗网络（Generative adversarial networks，GAN）

GAN受博弈论中的零和博弈启发，将生成问题视作判别器和生成器这两个网络的对抗和博弈：生成器从给定噪声中（一般是指均匀分布或者正态分布）产生合成数据，判别器分辨生成器的的输出和真实数据。前者试
Wilson_Hank·2024-01-19 05:03

D16习茶笔记

九九八十一数第16数时间：2020年12月27日，星期日上午地点：家分享：独享茶具：柴烧壶水:农夫山泉纯净水天气：霾茶品：老寿眉烧水壶：随手泡周日，计划炭炉烧水，没有像昨天那样好好关照，炭点好居然慢慢熄了
口合1976·2024-01-19 04:24

2019，我的愿望

4.走上太傻第一步，拥有纯净的思想。5.和父母，一家四口一起去泰国清迈度假。6.外出学习充电一次7.每天读道德经至少一遍，每天写感恩日记发现我的愿望真的很少，因为我现在每天生活在富足喜乐中。
玄宝贝·2024-01-19 04:33

GEE：面对对象（斑块/超像素）尺度的随机森林回归预测教程

基于像素的回归通常忽略了相邻像素之间的关系，因此可能无法捕捉到空间上的一致性信息；相邻像素可能具有相似的属性，而基于像素的方法可能导致对空间相关性的忽视；由于基于像素的回归考虑了每个像素，它可能对图像中的噪声敏
_养乐多_·2024-01-19 04:51

深度学习 | 三个概念：Epoch, Batch, Iteration

深度学习|三个概念：Epoch,Batch,Iteration-(jianshu.com)image.pngEpoch（时期）：当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次>epoch
柠檬先生在搬砖·2024-01-19 04:36

怎样去掉最大值和最小值，计算每类的平均值？

01TRIMMEAN函数这里需要用到TRIMMEAN函数返回数据集的内部平均值。TRIMMEAN计算排除数据集顶部和底部尾数中数据点的百分比后取得的平均值。函数
甘彬·2024-01-19 03:27

安全帽佩戴检测算法模型训练详细流程

主要包括三类目标物体：头盔（helmet），人（person）和人头（head）二、实现流程1、数据集：直接用的网络数据集，下载地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio
Trisyp·2024-01-19 03:11

yolo9000：Better, Faster, Stronger的目标检测网络

BatchNormalization(批量归一化)（2）HighResolutionClassifier---高分辨率分类器（3）AnchorBoxes---锚框（4）DimensionClusters---数据集标准框的长宽进行聚类
慕溪同学·2024-01-19 03:09

现代诗――卓玛的伤

万灯点燃，转动的佛链纯净的自然――都是卓玛无法抗拒的心念。
骨念珠·2024-01-19 03:59

KNN回归：通过折叠交叉验证来寻找最佳的k值并绘制折线图

fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV#导入鸢尾花数据集
g191913·2024-01-19 03:05

Pytorch之目标检测（单个目标检测，Single Object Detection）

数据集下载地址AMD-Training400.ziphttps://ai.baidu.com/broad/introduction引入包%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromPILimportImage
深思海数_willschang·2024-01-19 03:51

【小白学PyTorch】20 TF2的eager模式与求导

微信：cyx645016617.参考目录：文章目录1什么是eager模式2TF1.0vsTF2.03获取导数/梯度4获取高阶导数之前讲解了如何构建数据集，如何创建TFREC文件，如何构建模型，如何存储模型
微信公众号[机器学习炼丹术]·2024-01-19 02:50

机器学习练习 6 - Support Vector Machines（支持向量机）

1SupportVectorMachines（支持向量机）在本实验的前半部分，将使用包含各种2D2D2D数据集的支持向量机(SVMs)。
Phoenix_ZengHao·2024-01-19 02:59

day4-过拟合，欠拟合

训练误差和泛化误差训练集，交叉验证集，测试集k折交叉验证过拟合和欠拟合过拟合的解决手段训练误差和泛化误差训练误差是在训练集上的误差泛化误差是通过训练集得到的模型在测试集上的误差训练集，交叉验证集和测试集一个完整的数据集为了能训练出更泛化的模型
wamgz·2024-01-19 02:23

Redis持久化、主从与哨兵架构详解

你可以对Redis进行设置，让它在“N秒内数据集至少有M个改动”这一条件被满足时，自动保存一次数据集。
liushaojiax·2024-01-19 02:18

机器学习笔记（十）聚类算法DBSCAN原理和实践

相对于前两种算法，DBSCAN的原理要简单的多，但是这并不意味着它的效果就会差，在很多算法表现不好的非凸数据集上（凸数据集可以简单理解为数据集中的任意两点连线上的点都在数据集内），DBSCAN往往能取得较好的效果
大白兔黑又黑·2024-01-19 01:04

『阅读•思考•灵性新苑‖第二辑/883/1001』《当下的觉醒》5 智明 编著

第5章冥想：让心归于纯净，使心理负担得到释放（节选）2.不再为已经过去的事而悲伤【禅心智语】才有病患，莫论轻重，便念无常，一心待死。
景熙惟·2024-01-19 01:12

基于YOLOv8深度学习的葡萄簇目标检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2024-01-19 01:54

基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2024-01-19 01:23

大模型部署过程中需要注意的事项

数据集的准备与处理在部署大型语言模型之前，首先需要准备一个广泛且多样化的数据集。这个数据集应该涵盖多个领域、不同风格和语境的文本数据，这样能确保模型全面学习并适应各种语言的表达。
英智未来·2024-01-19 01:51

基于YOLOv8深度学习的智能肺炎诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2024-01-19 01:19

《人生最美是清欢》读书笔记22——抹茶的美学

茶道，就是自然的、山林的、野趣的、宁静的、纯净的、平常的精神。中日茶道讲的都是平静和自然的趣味。
星河流云·2024-01-19 00:31

浅谈：什么是机器学习？它的重要性体现在哪

机器学习能够处理和分析这些庞大的数据集，从中提取有价值的信息和见解，以帮助做出更好的决策。复杂问题解决：
Imagination官方博客·2024-01-19 00:26

Kaggle知识点：训练神经网络的7个技巧

训练神经网络的挑战在训练数据集的新示例之间取得平衡。七个具体的技巧，可帮助您更快地训练出更好的神经网络模型。学习和泛化使用反向传播设计和训练网络需要做出许多看似任意的选择，例如节点
Imagination官方博客·2024-01-19 00:56

【大数据】HBase集群安装部署

一、前提条件服务器配置好，搭建大数据集群服务器看这篇：搭建学习使用的大数据集群环境：windows使用vmware安装三台虚拟机，配置好网络环境安装好对应版本的hadoop集群，并启动安装好对应版本的zookeeper
橙子园·2024-01-19 00:51
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