自然语言数据集

R语言 粗暴的数据可视化#3 简单数据散点图

如果有什么问题、需要R代码文件、示例数据集，欢迎在下方评论。
医学小蛋散·2024-02-03 04:37

探索自然语言处理在改善搜索引擎、语音助手和机器翻译中的应用

文章目录每日一句正能量前言文本分析语音识别机器翻译语义分析自然语言生成情感分析后记每日一句正能量努力学习，勤奋工作，让青春更加光彩。
想你依然心痛·2024-02-03 02:28

【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

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

自然语言处理（02/10）：自然语言处理任务和应用程序

一、描述  在广阔的人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一个迷人而充满活力的领域。NLP弥合了计算机和人类语言之间的鸿沟，使机器能够理解、解释和生成类似人类的文本。
无水先生·2024-02-02 22:49

深度学习之循环神经网络

前言卷积神经网络CNN在图象处理领域起到了重要的作用,在自然语言处理中还要看循环神经网络RNN,RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息.为什么要发明循环神经网络我们先来看一个
懒猫gg·2024-02-02 22:19

OpenAI开放新功能，可通过@一键调用任意GPTs

作为人工智能领域的重要成果之一，OpenAI的GPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型在自然语言处理方面取得了巨大的突破。
庄泽峰·2024-02-02 22:13

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

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

开放式人工智能：聚焦OpenAI的发展历程

的里程碑事件研究成果及突破组织结构与模式的转变与微软的合作OpenAI的主要产品与技术GPT系列GPT-1GPT-2GPT-3GPT-3.5GPT-4GPT-4的创新及其对人工智能应用的潜在影响更高效的自然语言处理多模态学习平台智能数据分析个性化医疗和
kadog·2024-02-02 21:11

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

大模型相关概念

目前AI的一些发展方向：自然语言处理，计算机视觉，语音识别，专家系统，推荐系
Dust | 糖·2024-02-02 20:37

Python 深度学习实战：聊天机器人

在现实生活中，深度学习已经广泛应用于各个领域，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。而聊天机器人则是自然语言处理的一个重要应用之一，它可以通过深度学习技术来实现对用户输入的文本进行理解和回复。
Python人工智能大数据·2024-02-02 20:47

Python入门实战：人工智能应用开发

人工智能的目标是让计算机能够理解自然语言、学习、推理、解决问题、识别图像、语音识别、自主决策等。人工智能的发展对于各个行业的创新和发展产生了重要影响。
Python人工智能大数据·2024-02-02 20:15

《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

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

ACL'23 | 最新论文速递！代码生成大模型综述！

它主要目的就是将自然语言转换成可执行代码来提高开发人员的工作效率，终极目标就是干翻所有程序员，最近，随着大模型的出现，距离这一天又稍稍进了一步。
AITIME论道·2024-02-02 19:37

码多多ChatAI智能聊天系统：打造智能营销

产品介绍:码多多ChatAI智能聊天系统是一款基于人工智能技术的聊天机器人，具备自然语言处理、情感识别和多轮对话能力。
什么软件好·2024-02-02 18:28

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

基于Transformer结构的扩散模型综述

这一类模型，如GPT系列，以其强大的语言理解和生成能力，成功地应用于自然语言处理、文本生成、机器翻译等多个领域。扩散模型通常使用一个基于卷积的
张小殊.·2024-02-02 17:14

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

一文读懂大语言模型

随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）成为了热门的研究领域之一。
virtaitech·2024-02-02 16:20

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

使用 PyTorch 构建 NLP 聊天机器人

查看JavaScript中的自然语言处理（NLP）（系列）二、设置Python环境我们首先需要一个环境来运行我们的聊天机器人代码。本指南使用Python
无水先生·2024-02-02 16:09

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

个人永久性免费-Excel催化剂功能第86波-人工智能之图像OCR文本识别全覆盖

过往功能第15波-接入AI人工智能NLP自然语言处https://www.jianshu.com/p/56a0616125fa技术行业背景在图像OCR技术中，一直让人诟病的是准确度问题
aoxikui0458·2024-02-02 16:56

【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

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

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

Window10 上MindSpore(CPU)用LeNet网络训练MNIST

本文是在windows10上安装了CPU版本的Mindspore,并在mindspore的master分支基础上使用LeNet网络训练MNIST数据集，实践已训练成功，此文为记录过程中的出现问题；（据说此时
老妹儿的·2024-02-02 14:30

做研究系列：如何快速复现大量研究论文的成果

利用已有的代码库和开源实现：许多研究者会在GitHub或其他平台上共享他们的代码和数据集。搜索这些资源可以节省大量时间。查看是否有相关的复现项目或者基于原始论文构建的库。理解并记录实
科学禅道·2024-02-02 14:24

【数据+代码】使用XGBoost实现回归分析

2、数据准备本例中，我们使用的是1973年至2016年间美国燃烧煤炭发电产生的二氧化碳排放量数据集。数据帧包含需要分隔为年和月列的列“YYYYMM”。在此步骤中，我们还将删除数据帧中可能
小Z的科研日常·2024-02-02 14:21

史上最全的spark面试题

答：RDD（ResilientDistributedDataset）叫做分布式数据集，是spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变，可分区，里面的元素可以并行计算的集合Dataset：就是一个集合，
@毛毛·2024-02-02 13:12

spark相关面试题总结

答：RDD（ResilientDistributedDataset）叫做分布式数据集，是spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变，可分区，里面的元素可以并行计算的集合Dataset：就是一个集合，
专注于大数据技术栈·2024-02-02 13:39
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