自动驾驶数据集

VTK的数据组装

1、数据模型设计基于三个类别：vtkPartitionedDataSet是数据集的集合（不要与vtkDataSet混淆）。
网卡了·2024-02-08 03:38

labelimg 在pycharm下载使用

labelimg使用数据标注工具labelimg制作数据集在pycharm中搜索labelimg选择版本安装labelimginstall使用数据标注工具制作数据集启动带参数启动1、cmdcd到指定目录
王红臣同学·2024-02-08 02:41

【深度学习： 计算机视觉】如何改进计算机视觉数据集

【深度学习：计算机视觉】如何改进计算机视觉数据集训练模型并评估性能确定数据集需要改进的原因和位置收集或创建新的图像或视频数据重新训练机器学习模型并重新评估，直到达到所需的性能标准机器学习算法需要大量数据集来训练
jcfszxc·2024-02-08 02:49

在 Python 中如何处理大数据集以避

如何在Python中实现一个异步的RESTfulAPI客户端？在Python中实现异步的RESTfulAPI客户端通常涉及到使用异步框架，例如aiohttp，来进行非阻塞的HTTP请求。以下是一个简单的示例，展示如何使用aiohttp实现异步的RESTfulAPI客户端：首先，确保你已经安装了aiohttp：bashCopycodepipinstallaiohttp然后，以下是一个简单的异步RES
顶碗冷笑话·2024-02-08 02:14

Python 机器学习 交叉验证、网格搜索

它涉及将数据集分成几个部分，通常是“折叠”（folds），然后将模型在一个折叠上进行
weixin_42098295·2024-02-08 01:11

Python 机器学习 特征预处理

特征缩放通常用于标准化数据集中各个特征的范围，使它们在相似的尺度上。这一步骤对于许多机器学习算法特别重要，尤其是那些基于距离的算法（如K-近邻）和梯度下降法（如线性回归、逻辑回归、神经网络）。
weixin_42098295·2024-02-08 01:41

微服务笔记27：容器调度与服务编排

硬件过滤：Web集群与大数据集群。集群类别不同需要的资源不同，We
胖琪的升级之路·2024-02-07 23:36

Python中层次聚类的艺术：从原理到实践的全面解析

数据聚类在数据分析领域扮演着重要的角色，它可以帮助我们将相似的数据点分组在一起，揭示数据集的内在结构和模式。
theskylife·2024-02-07 23:57

基于深度学习的行人重识别(person reid) 计算机竞赛

文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码6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的行人重识别该项目较为新颖
Mr.D学长·2024-02-07 23:47

合思·易快报，奔向费控「自动驾驶」无人区

以足够柔软、足够弹性的姿态伫立在产业大潮中。作者|皮爷出品|产业家从4周到1周，人数从6人削减到3人，效率提升300%，人员节省50%……这是动力源给出的数字。动力源，是我国第一家在上海证券交易所主板上市的电源行业企业。其生产的通信用开关电源在电信运营商占有率接近25%，市场排名前三，也更是一众如阿里巴巴、百度等企业的供应商。作为具备核心竞争力的制造企业，尽管业务发展顺利，在具体的财务模型上这家国
产业家·2024-02-07 23:16

互联网加竞赛 基于深度学习的行人重识别(person reid)

文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码6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的行人重识别该项目较为新颖
Mr.D学长·2024-02-07 23:14

数据仓库入门介绍框架（附带完整项目实战）

一、诞生背景企业数据分析需要：各个部门自己建立独立的数据抽取系统，导致数据不一致概述数据仓库是一个面向主题的、集成、非易失的且随时间变化的数据集合主要用于组织积累的历史数据，并使用分析方法（OLAP、数据分析
麻辣清汤·2024-02-07 23:34

爬取boss直聘“数据分析”工作

2、使用工具：python3.10，sublimeText33、工作任务：A:获取数据B:保存数据C:清理数据集4、开始任务：4.1安装python3，s
鸣_回首向来萧瑟处，也无风雨也无情·2024-02-07 23:03

计算结构化数据集范围内给定位置的单元格 ID

开发环境：Windows11家庭中文版MicrosoftVisualStudioCommunity2019VTK-9.3.0.rc0vtk-exampledemo解决问题：计算结构化数据集范围内给定位置的单元格
XX風·2024-02-07 22:45

Node后端基础6-操作数据库（MongoDB）

一、数据库的概念数据库就是数据的仓库，用来对数据进行一个存储，它可以与多个用户共享数据，具有尽可能小的冗余度，是一个数据集合。
Shimmer微光·2024-02-07 22:43

无人驾驶中常用的37个数据集以及每个数据集的亮点

打开检查的快捷键是ctrl+shift+i1.Automotivemulti-sensordatasethttps://goo.gl/1YbD5E亮点：全方位视觉数据，实现全方位环绕感测；包括冬季有雪的情况2.Apollohttps://goo.gl/yy144b亮点：来自多个传感器的大量注释数据，适合深度学习和训练任务；支持开源项目3.BerkeleyDeepDriveVideodataseth
相信光的奥特王小懒·2024-02-07 22:37

yolov8使用旋转框自己做数据集检测

主要在数据集制作，训练的步骤和目标检测是一样的1.数据集标注主要使用rolabelimg工具，这个工具不能在线安装得下载源代码然后运行标注好数据保存会是一个xml文件2.把xml文件转换成dota的xml
初学者5213·2024-02-07 22:35

RDD vs DataFrame vs Dataset

它是一个只读的数据集合。RDD是Spark最基础的数据结构。RDD允许开发者使用容错的形式在集群中使用内存计算，这样可以提高计算速度。1.2DataFrameDataFrame是使用数据组成命名
一生逍遥一生·2024-02-07 22:20

机器学习5-线性回归之损失函数

假设有数据集其中是输入特征，是对应的输出。线性回归的模型假设是：其中，是输入特征，是模型的参数。损失函数（成本函数）表示预测值与实际值之间的差异。
dracularking·2024-02-07 21:17

K-近邻算法原理简述

近邻分类算法就是通过已知分类的数据集，来分类未分类的东西。
散修然·2024-02-07 20:01

MATLAB环境下生成对抗网络系列（11种）

图像的数据增强是一套使用有限数据来提高训练数据集质量和规模的数据空间解决方案。
哥廷根数学学派·2024-02-07 20:55

mmdetection使用自己的voc数据集训练模型实战

一.自己数据集整理将labelimg格式数据集进行整理1.1.更换图片后缀为jpgimportosimportshutilroot_path='/media/ai-developer/img'file=
dream_home8407·2024-02-07 19:10

Vim实战：使用Vim实现图像分类任务（一）

文章目录摘要安装包安装timm数据增强Cutout和MixupEMA项目结构编译安装Vim环境环境安装过程安装库文件计算mean和std生成数据集摘要论文：https://arxiv.org/pdf/2401.09417v1
静静AI学堂·2024-02-07 19:37

大语言模型微调数据集（2）

CLUE数据集CLUE是一个中文语言理解测评基准，包括分类、命名实体识别和机器阅读理解任务。CLUE中的数据集为JSON格式。
三更科技公社·2024-02-07 19:03

李宏毅pm2.5作业【转载】

二、使用步骤1.引入库2.提取TEST数据集3
言糙·2024-02-07 19:45

Stereo vision with image-guided structured-light pattern matching

实验步骤：1数据获取：根据标准视差图获取3个数据集。数据集1和2是通过红外和可见光摄像头获取的。数据集3是通过普通摄像头获取的。
约德尔人winter·2024-02-07 18:23

机器连接和边缘计算

以一种高效、可扩展的方式进行连接和边缘计算的结合，解决了在工业物联网应用中的机器数据集成问题。一边缘计算边缘计算描述了由中央平台管理的数据分散式处理。边缘计算对于工业物联网而言非常重要。
SoftingChina·2024-02-07 18:24

北京房价预测——Kaggle数据

实验流程实验数据从Kaggle中选择了帝都北京住房价格的数据集，该数据集摘录了2011～2017年链家网上的北京房价数据。
GavinHarbus·2024-02-07 18:39

公开 学生课堂行为数据集 SCB-Dataset 2 Student Classroom Behavior dataset

公开学生课堂行为数据集SCB-Dataset2StudentClassroomBehaviordatasetb站：https://www.bilibili.com/video/BV1cW4y197Ah/
计算机视觉-杨帆·2024-02-07 17:07

【毕业设计选题】基于深度学习的学生课堂行为检测算法系统 YOLO python 卷积神经网络 人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1深度卷积神经网络2.2YOLOv5算法三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光
Mini_hailang_IT·2024-02-07 17:37

Pandas.DataFrame.cummax() 累积最大值 详解 含代码 含测试数据集 随Pandas版本持续更新

关于Pandas版本：本文基于pandas2.2.0编写。关于本文内容更新：随着pandas的stable版本更迭，本文持续更新，不断完善补充。传送门：PandasAPI参考目录传送门：Pandas版本更新及新特性传送门：Pandas由浅入深系列教程本节目录Pandas.DataFrame.cummax()计算公式：语法：返回值：参数说明：axis指定计算方向（行或列）skipna忽略缺失值*ar
数象限·2024-02-07 16:14

【MATLAB】使用随机森林在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.随机森林在神经网络的应用当使用随机森林进行特征选择时，算法能够为每个特征提供一个重要性得分，从而帮助识别对目标变量预测最具影响力的特征。这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。通过剔除不重要的特征，模型的复杂度降低，同时保持了较高的预测准确性。随机森林是一种集成学习算法，利用多棵决策树对特征进行建模。由于其天然的并行化、抗过拟合的特性和对非线性关系的
编程到天明·2024-02-07 15:31

【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.梯度提升树在神经网络的应用使用梯度提升树进行特征选择的好处在于可以得到特征的重要性分数，从而识别出对目标变量预测最具影响力的特征。这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。此外，特征选择可以帮助理解数据，并为进一步的特征工程提供指导，有效地提高模型的预测性能。梯度提升树（GBT）是一种强大的监督学习算法，常用于回归和分类问题。通过利用多棵决策树的集成学
编程到天明·2024-02-07 15:59

关联语句join与合并语句union

本博客将深入探讨各种JOIN语句的用法和应用场景，帮助读者更好地理解如何通过连接操作合并和处理数据集，以应对复杂的数据分析和查询需求。
张万森的救赎·2024-02-07 15:58

多维时序 | MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测

最小二乘支持向量机多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍1.MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测；2.运行环境为Matlab2021b；3.data为数据集
机器学习之心·2024-02-07 14:17

51-24 BEVFormer、BEVFormer v2，Occupancy占用网络灵感源泉 论文精读

今天要读论文的是BEVFormer，有人说这是新一代自动驾驶感知融合的基石，有人说是后续OccupancyNetwork占用网络工作的灵感源泉。
深圳季连AIgraphX·2024-02-07 13:31

51-21 LSS (Lift,Splat,Shoot) ，实现 BEV 感知的开山之作 论文精读

这以后阅读的论文逐渐靠近自动驾驶实用领域，本文要讲的是Bird's-Eye-View，BEV开山之作，来自Nvidia的LSS论文。LSS核心动机：2D-->3D，构建BEV空间。
深圳季连AIgraphX·2024-02-07 13:00

LLM_Home_Work_Day6

基础作业使用OpenCompass评测InternLM2-Chat-7B模型在C-Eval数据集上的性能
Rigel9527·2024-02-07 12:59

电动汽车雷达技术概述 —— FMCW干扰问题

智能电动汽车（包括自动驾驶汽车）集成了大量的传感器来实现高级驾驶辅助系统（ADAS）、自动驾驶功能以及车辆状态监测等功能。
初心不忘产学研·2024-02-07 12:24

未来电动汽车互联通信发展趋势分析

这可能会让我们更快地实现自动驾驶。为了实现自动驾驶和驾驶，并在整个车辆中共享更多信息。随着汽车变得越来越智能，人们越来越关注改善这些汽车的用户体验。
初心不忘产学研·2024-02-07 12:53

使用sklearn-SGDClassifier分类mnist数据集中‘5‘，并使用交叉验证评估模型

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportfetch_openmlfromsklearn.linear_modelimportSGDClassifierfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scoremnist=fetch_openml('mnist_78
脑子不好真君·2024-02-07 12:17

莫衷一是的自动驾驶算力抉择

/导读/11月29日，百度旗下集度汽车宣布，全球首款5nm汽车芯片高通SA8295P将率先搭载于集度汽车。明年4月北京车展集度将展出概念车型；2023年，首款量产车正式上市。高通8295是第4代骁龙汽车数字座舱平台，CPU采用与骁龙888同一代的第6代KryoCPU，GPU的3D渲染性能相比8155芯片有3倍性能提升，其AI算力达到30TOPS。看上去算力并不高，不过，这个芯片只是一个座舱平台，还
智能交通技术·2024-02-07 12:46

教程：教你一个简单快速能够掌握监督学习算法的方法

在监督学习中，我们首先导入包含有训练属性和目标属性的数据集。监督学习算法会从数据集中学习得出训练样本和其目标变量之
妄心xyx·2024-02-07 11:52

故障诊断 | 一文解决，TCN时间卷积神经网络模型的故障诊断（Matlab）

要使用TCN进行分类预测，您可以按照以下步骤进行：数据准备：准备您的训练和测试数据集。每个样本应该是一个序列数据，例如时间序列或文本序列。确保每个样本都
机器学习之心·2024-02-07 11:27

基于YOLOv8的暗光低光环境下（ExDark数据集）检测，加入多种优化方式---DCNv4结合SPPF ，助力自动驾驶（一）

本文主要内容:详细介绍了暗光低光数据集检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。
AI小怪兽·2024-02-07 11:16

基于YOLOv8的暗光低光环境下（ExDark数据集）检测，加入多种优化方式---自研CPMS注意力，效果优于CBAM ，助力自动驾驶（二）

本文主要内容:详细介绍了暗光低光数据集检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。
AI小怪兽·2024-02-07 11:44

Apache Iceberg 是什么？

本专栏目录结构和参考文献请见大数据技术体系WHATApacheIceberg是一种用于庞大分析数据集的开放表格式。表格式（TableFormat）的功能是确定该如何管理、组织和跟踪构成表的所有文件。
Shockang·2024-02-07 10:57

【Iceberg学习一】什么是Iceberg？

ApacheIceberg是一个面向大型分析数据集的开放表格格式。
周润发的弟弟·2024-02-07 10:56

大语言模型训练数据集（1）

CLUECorpusSmallCLUECorpusSmall包含新闻、社区互动、维基百科、评论语料。原始数据和细节描述在这里语料链接CLUECorpusSmall----https://share.weiyun.com/sC6PMhxxCLUECorpusSmall(BERT格式)----https://share.weiyun.com/9SPPGUOKNewsCommentaryv13(ZH-E
三更科技公社·2024-02-07 10:14

OpenPCDet 踩坑实录

在了解自动驾驶中的环境感知，看了些基于点云的目标检测，想看看具体有怎样的效果，于是选择OpenPCDet这个看起来集成方法又多，文档又全的开源项目，此处为GitHub地址。
Snape_·2024-02-07 10:38
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