要素数据集

MySQL 到 Hadoop：Sqoop 数据迁移 ETL

Extract-Transform-Load数据迁移过程一、Extract数据抽取1.ODS：OperationalDataStore-可操作数据存储2.DW：DataWarehouse-数据仓库3.DM：DataMart-数据集市二
Ice星空·2025-03-23 03:45

Flink CDC 与 SeaTunnel CDC 简单对比

CDC技术在现代数据架构中扮演着至关重要的角色，特别是在实时数据集成、数据同步和事件驱动架构等场景中。CDC的工作原理CDC主要通过以下几种方式捕获数据变更：基于日志的CDC：直接
窝窝和牛牛·2025-03-23 03:13

使用Annoy进行高效的近似最近邻搜索

在处理大型数据集时，我们经常面临需要快速、准确地查找与给定查询点相近的数据点的问题。
eahba·2025-03-23 02:04

PyTorch数据归一化处理：transforms

数据归一化处理：transforms.Normalize###1.1理解torchvision*torchvision.transforms：常用的图像预处理方法*torchvision.datasets：常用的数据集
2401_87555420·2025-03-22 23:48

aws s3 java使用教程_在 Amazon S3 对象上执行操作 - 适用于 Java 的 AWS 开发工具包

在AmazonS3对象上执行操作AmazonS3对象表示一个文件或数据集合。每个对象必须驻留在一个存储桶中。
weixin_42510731·2025-03-22 23:47

AWS SAP学习笔记-概念

ETL应用程序广泛应用于数据集成、数据仓库构建、数据分析和数据迁移等场景。ETL的三个主要步骤：Extract（提取）：从各种数据源（如数据库、文件、API等
HainesFreeman·2025-03-22 23:16

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1
计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-22 22:08

一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！

预训练通常是指在大规模数据集上进行模型训练，以帮助
小城哇哇·2025-03-22 20:26

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架，主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析
百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

MiniMind

数据集分类：tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。
亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

使用Seaborn绘制小提琴图

首先，我们需要导入必要的库和数据集。这里我们使用Seaborn自带的数据集tips作为例子。importseaborn
CodeWG·2025-03-22 14:44

SQL Server数据库表删除分区

查看分区方案SELECT*FROMsys.partition_schemes;--查看分区函数SELECT*FROMsys.partition_functions;2.合并所有分区将所有分区合并为一个，使数据集中在单个分区中
MartinYangHJ·2025-03-22 12:21

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络，预测输入图像是否属于以下
苏雨流丰·2025-03-22 12:20

深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch |

文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容：本文主要贡献：2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：
小酒馆燃着灯·2025-03-22 10:03

建模中的特征衍生技巧总结（含各类常用衍生函数）

本文总结了有哪些特征衍生方法，函数是什么，用在什么场景，具体步骤如下：数据集探索：1.ID有无重复：tcc['customerID'].nunique()==tcc.shape[0]2.有无缺失值：tcc.isnull
爱学习的uu·2025-03-22 08:12

【IT大学生必会的】 10 种图表线性回归

其他算法模型适用的图表，咱们在后面再给大家进行总结~至于数据集，表现方式，大家可以根据我给出的代码继续调整即可！那么，在
.Boss.·2025-03-22 08:08

Matplotlib| scatter函数

这种图表显示了两个变量之间的关系，每个点代表了数据集中的一个观测值。scatter函数通常用于探索数据，特别是要查看两个变量是否存在某种相关性或模式。
漂亮_大男孩·2025-03-22 06:21

【图像预处理】

应用数据增强技术，如旋转、平移、缩放、翻转等，以扩大数据集，提高
瞬间记忆·2025-03-22 02:45

什么是设计模式以及常见的例子（如单例、工厂、观察者等）

设计模式一般包含模式名称、问题、目的、解决方案、效果等基本要素。设计模式根据目的（即模式是用来做什么的）可以分为三大类：创建型模式、结构型模式和行为型模式。
python资深爱好者·2025-03-22 01:41

模拟退火算法：原理、应用与优化策略

本文详细阐述模拟退火算法的原理，深入分析其核心要素，通过案例展示在函数优化、旅行商问题中的应用，并探讨算法的优化策略与拓展方向，为解决复杂优化问题提供全面的理论与实践指导，助力该算法在多领域的高效应用与创新发展
尹清雅·2025-03-21 22:46

基于cesium的二三维地图

一、项目简介基于cesium的二三维地图二、实现功能支持虚线和阴影支持以标注的方式显示属性支持要素查询支持二三维度地球显示支持小数据量文件矢量动态切片三、技术选型Cesiumproj4jsturftext-encodinggeojson-topojsonshpjs
程序员小美·2025-03-21 21:05

解析稳定率达99.99%！合合信息“大模型加速器2.0”助力AI打破“幻觉”

训练数据是影响大模型“认知能力”的关键要素，近期，上海合合信息科技股份有限公司（简称“合合信息”）TextIn“大模型加速器2.0”版本正式上线，基于领先的智能文档处理技术，对复杂文档的版式、布局和元素进行精准解析及结构化处理
·2025-03-21 21:56

动态规划算法求解背包问题的全面剖析

摘要本文深入剖析动态规划算法在求解背包问题中的应用，详细阐述动态规划算法的基本原理、核心要素与解题步骤。
15号外媒·2025-03-21 20:54

软件工程：数据字典

二、数据字典的四大组成要素1.数据流（DataFlow）定义：数据在系统中的流动路径。描述内容：来源与去向：起点（外部实体/处理）、
愚戏师·2025-03-21 17:02

【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建（SfM 算法）

【小白深度教程1.32】手把手教你从多视角图像进行3D重建（SfM算法）1.SfM三维重建算法简介2.SfM方法和原理3.安装依赖库4.构建数据集5.可视化结果6.完整代码1.SfM三维重建算法简介从多张照片中开发三维模型被称为多视图
小寒学姐学AI·2025-03-21 17:53

【知识管理】

二、要素和现状
搞技术的季·2025-03-21 14:02

GraphCube、Spark和深度学习技术赋能快消行业关键运营环节

GraphCube图多维数据集技术、Spark大数据分析处理技术和深度学习技术的结合，为这些环节提供了智能化、动态化和实时化的解决方案，显著提升业务运营效率和企业利润。一、技术
weixin_30777913·2025-03-21 13:28

一、大语言模型微调 vs. 大语言模型应用

一、大语言模型微调vs.大语言模型应用1.微调（Fine-Tuning）的含义与特点定义与作用微调指在预训练好（通用）的基础模型上，通过在特定领域或任务的数据集上进一步训练来调整模型参数，使其在该领域任务中获得更优表现
AI Echoes·2025-03-21 13:54

如何用大模型评估大模型——PAI-Judge裁判员大语言模型的实现简介

对于回答客观问题的LLM，目前业内已经有比较成熟的数据集进行效果评测与模型打榜。
·2025-03-21 12:08

外贸英语报价单制作步骤分享，可在线编辑

本文将深入解析外贸英语报价单的核心要素，并介绍如何通过ZohoBooks快速制作标准化模板，提升业务效率与竞争力。
·2025-03-21 11:32

国家标准与行业标准：差异剖析与协同共进

在社会经济与产业发展进程中，标准是保障产品质量、规范市场秩序以及促进技术进步的关键要素。其中，国家标准和行业标准扮演着极为重要的角色，它们既有紧密联系，又存在显著区别。
德为先科技·2025-03-21 10:24

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
木尘152132·2025-03-21 09:17

OpenEuler kinit报错找不到文件的解决办法

客户一套华为大数据集群平台,在一台arm平台openEuler服务器上面安装完集群客户端之后,使用kinit认证出现报错Nosuchfileordirectory:最终定位是操作系统/lib64缺少ld
久违的太阳·2025-03-21 08:38

JAVA学习-练习试用Java实现“对大数据集中的网络日志进行解析和异常行为筛查”

问题：编写一个Spark程序，对大数据集中的网络日志进行解析和异常行为筛查。解答思路：下面是一个简单的Spark程序示例，用于解析网络日志并筛查异常行为。
守护者170·2025-03-21 07:30

JAVA学习-练习试用Java实现“实现一个Spark应用，对大数据集中的文本数据进行情感分析和关键词筛选”

问题：实现一个Spark应用，对大数据集中的文本数据进行情感分析和关键词筛选。
守护者170·2025-03-21 07:30

玛哈特矫平机：引领制造业平整技术的新篇章

玛哈特矫平机：引领制造业平整技术的新篇章在制造业的广阔舞台上，材料的平整度是确保产品质量与精度的关键要素。玛哈特矫平机，凭借其出色的性能和前沿技术，正逐步成为推动制造业发展的重要驱动力。
玛哈特-小易·2025-03-21 06:55

Ai时代初期，人类文明的多纬度演进方向分析

在AI时代初期，文明的演进呈现出多维度、跨领域的突破性特征，结合最新研究进展与实践案例，其深层变革可进一步细化为以下六大维度：一、技术平权与生产要素重构AI技术通过算力跃迁与认知革命重构生产要素。
Ai度·2025-03-21 06:51

基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素

文章目录基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法
AI天才研究院·2025-03-21 05:13

大模型微调

使用算子分析数据并进行数据处理四，划分训练集和测试集五，编写训练脚本开始训练六，进行模型推理人工评估总结前言这是使用知乎评论进行模型微调，让模型输出更加通畅接近人的使用语言一、使用的库modelscope：提供模型、数据集下载能力
归一码字·2025-03-21 04:36

部分标签数据集生成与过滤特定标签方法

完整代码总结这段代码的目的是通过构建一个部分标签学习（PartialLabelLearning,PLL）框架来生成一个包含部分标签的数据集，并且支持根据给定的标签列表对数据集进行筛选和过滤。
阳光明媚大男孩·2025-03-21 03:32

MDX语言的软件工程

MDX（MultidimensionalExpressions）语言作为一种用于查询和操作多维数据集的表达式语言，已在数据分析、商业智能等领域得到了广泛应用。
苏墨瀚·2025-03-21 00:10

车辆检测与识别：车辆分类_（9）.车辆分类模型的评估与优化

然而，在不平衡数据集上，准确率可能具有误导性。fromsklearn.metricsimportac
zhubeibei168·2025-03-20 22:18

云原生分布式存储：数据洪流中的时空折叠艺术

IDC预测2026年全球存储开销达亿，沃尔玛每秒处理万笔交易日志，沙特阿美地震勘探数据集超。
桂月二二·2025-03-20 22:15

基于多头注意机制的多尺度特征融合的GCN的序列数据（功率预测、故障诊断）模型及代码详解

GCN的主要构成要素包括节点特征矩阵、邻接矩阵和卷积核。通过多次迭代，GCN可以逐步学习到图中节点的高阶表示，为后续的分类、预测等任务提供
清风AI·2025-03-20 22:14

做好自己生活的导演，难道不是吗？

今天就让我们一起探讨视频创作的三大核心要素。一、内容为王：讲好你的故事视频剪辑的核心是内容叙事。再华丽的特效也比不上一个打动人心的故事。
心灵星图·2025-03-20 21:12

「Python数据分析」Pandas基础，筛选数据利器：布尔索引

在pandas中，与操作，对应的是&这个符号，表示选取两个数据集重合的部分。或操作，对应的是|这个符号，表示选择两个数据集中，只要在一个数据集中出现的部分。
奕澄羽邦·2025-03-20 20:30

【Dive Into Stable Diffusion v3.5】1：开源项目正式发布——深入探索SDv3.5模型全参/LoRA/RLHF训练

目录1引言2项目简介3快速上手3.1下载代码3.2环境配置3.3项目结构3.4下载模型与数据集3.5运行指令3.6核心参数说明3.6.1通用参数3.6.2优化器/学习率3.6.3数据相关4结语1引言在人工智能和机器学习领域
Donvink·2025-03-20 19:24

PyTorch 深度学习实战（19）：离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法

本文将聚焦离线强化学习（OfflineRL）这一新兴方向，并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法，利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。
进取星辰·2025-03-20 19:52

CUDA编程基础

通过CUDA，开发者可以编写C、C++或Fortran代码，并将其扩展以在GPU上运行，从而显著提高性能，特别是在处理大规模数据集和复杂算法
清 澜·2025-03-20 17:35

系统架构设计（以飞控系统、航电系统、机电管理系统、电子电气架构为例）

系统架构的核心要素组成部分（Components）：系统中的独立模块或单元，每个模块执行特定的功能。组件可以是软件模块、硬件设备、数据库、用户界面等。组件间的关系（Rela
机载软件与适航·2025-03-20 15:23
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