要素数据集

Google Earth Engine——导入无云 Sentinel-2 图像和NDVI计算

在本练习结束时，您将能够搜索、查找和可视化范围广泛的遥感数据集。在第一个练习中，我们将重点关注
此星光明·2025-03-15 09:17

数学建模之数学模型-3：动态规划

文章目录动态规划基本概念阶段状态决策策略状态转移方程指标函数最优指标函数动态规划的求解前向算法后向算法二者比较应用案例一种中文分词的动态规划模型摘要引言动态规划的分词模型问题的数学描述消除状态的后效性选择优化条件算法描述和计算实例算法的效率分析和评价结束语参考文献动态规划基本概念一个多阶段决策过程最优化问题的动态规划模型包括以下666个要素
^ω^宇博·2025-03-15 08:13

【架构思维基础：如何科学定义问题】

架构思维基础：如何科学定义问题一、问题本质认知1.1问题=矛盾根据毛泽东《矛盾论》，问题本质是系统内部要素间既对立又统一的关系。
调皮的芋头·2025-03-15 06:46

RV1126笔记三十七：PaddleOCR检测模型训练

PaddleOCR检测模型训练及验证测试1、准备数据集在PaddleOCR目录下新建文件夹：train_data,这个文件夹用于存放数据集的。
殷忆枫·2025-03-15 05:16

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

过程：通常涉及准备领域特定的数据集、设计合适的损失函数、调整超参数（例如学习率、批量大小等），以及选择冻结或解冻部分参数来更新模型
AI Echoes·2025-03-15 05:38

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

核心：通过额外的训练（使用特定数据集）优化模型的性能，提升其在特定场景下的效果。例如：将通用模型微调为法律咨询、医疗诊断或金融分析的专业模型。
AI Echoes·2025-03-15 04:34

pytorch实现cifar10多分类总结

cifar-10简介：CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集，每张图片都是3×32×32，3通道彩色图片，分辨率32×32。
L_pyu·2025-03-15 00:31

多分类—微调DistilBERT对生物医学文本进行实验方法多分类：Automated Text Mining of Experimental Methodologies from Biomedical

AutomatedTextMiningofExperimentalMethodologiesfromBiomedicalLiterature从生物医学文献中自动挖掘实验方法文本paper：https://arxiv.org/abs/2404.13779github：本文做的就是微调DistilBERT去做多分类任务，训练自己的数据集
小小帅AIGC·2025-03-14 23:56

Git 钩子自动化部署完全指南：掌握 post-receive 触发机制与生产实践

文章目录Git钩子自动化部署完全指南：掌握post-receive触发机制与生产实践一、核心机制剖析1.1触发三要素1.2触发时序图二、配置全流程详解2.1目录结构规范2.2权限控制矩阵2.3标准脚本模板三
窝窝和牛牛·2025-03-14 22:37

Vue+OpenLayers 实现点击查询要素信息

1、给地图绑定点击事件this.map.on('click',this.mapClick);2、导入axiosnpmiaxiosimportaxiosfrom'axios'3、编写方法mapClick(event){//获取url的getFeatureInfo请求地址varurl=this.layer.getSource().getFeatureInfoUrl(event.coordinate,t
小zhi学习·2025-03-14 21:06

Python爬虫教程：如何通过接口批量下载视频封面（FFmpeg技术实现）

实际上，视频封面不仅能提供重要的信息（例如视频标题、主题或情感等），而且它们也能作为数据集中的重要属性，用于视频分类、推荐系统等应用。
Python爬虫项目·2025-03-14 20:23

机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |

文章目录一KNN算法原理二KNN三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二
小酒馆燃着灯·2025-03-14 19:11

嵌入式软件工程师为什么要撰写博客？——开启技术进阶与职业发展的双重大门

社区贡献：推动嵌入式技术生态演进知识传播的涟漪效应四、写作方法论：打造专业级技术博客内容开发五步法可视化增强技术五、数据验证：博客投资回报率分析六、实践指南：从入门到专家的路径规划博客运营路线图关键成功要素结语一
Electron-er·2025-03-14 17:00

python进程与线程_python进程和线程

(一个线程运行一段时间后会释放GIL,另一个线程获取GIL便会执行，然后再释放)进程：是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动。进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。
weixin_39543758·2025-03-14 16:21

KNN算法实例_手写识别系统

在数据处理过程中，将使用一个常见的手写数字数据集，如MNIST数据集。数据集我们将使用MNIST数据集，它包含60000个训练样本和10000个测试样本。
V文宝·2025-03-14 16:47

深入浅出 K 近邻算法：原理、实践与应用

无论是处理简单数据集，还是面对复杂的数据分布，KNN都展现出独特的魅力。本文将深入探讨KNN算法的原理、特点、优缺点、实现步骤以及在分类和回归任务中的具体应用。
烂蜻蜓·2025-03-14 12:50

极致出海友好，融云 IM 支持消息免打扰设置时区

在应用的社交模块，时区差异更是全球化产品必须考虑的核心要素。比如，若产品支持消息免打扰设置时段，就要针对不同时区进行相应的计算和实现。
·2025-03-14 12:21

医学人工智能影像诊断数据收集与整理

下面我会给出一个简单的示例流程，介绍如何收集、整理和准备医学影像数据集，并提供一些基础的Python代码示例。数据收集首先，你需要收集包含医学影像的数据集。
V搜xhliang0246·2025-03-14 12:18

Python 爬虫实战：开放数据集抓取与大数据分析应用

引言在数据驱动的时代，开放数据集成为了各领域研究和应用的宝贵资源。通过抓取和分析开放数据集，我们可以挖掘出有价值的信息，为决策提供支持。
西攻城狮北·2025-03-14 10:04

Hive高级SQL技巧及实际应用场景

Hive高级SQL技巧及实际应用场景引言ApacheHive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，它提供了一个用于查询和管理分布式存储中的大型数据集的机制。
小技工丨·2025-03-14 07:40

LangChain实战：利用LangChain SQL Agent和GPT进行文档分析和交互

我最近接触到一个非常有趣的挑战，涉及到人工智能数字化大量文件的能力，并使用户可以在这些文件上提出复杂的与数据相关的问题，比如：数据检索问题：涉及从数据库中获取特定数据点或数据集，例如“电子产品类别中有多少产品
AGI八零后·2025-03-14 05:57

高效集成销售订单数据到MySQL的方法

聚水潭数据集成到MySQL的技术案例分享在企业的数据处理和分析过程中，如何高效地将聚水潭系统中的销售订单数据集成到MySQL数据库中，是一个关键的技术挑战。
CL_IN·2025-03-14 05:55

Akamai 与 AWS 风控分析与绕过技术探讨

2.Akamai风控核心要素Akamai的主要风控机制包含以下几个关键点：Canvas指纹识别每个浏览器环境都有其独特的Canvas指纹这是风控系统的核心识别方式之一用户行为分析鼠标移动轨迹检测操作行为模式识别相关参数的实时计算与验证
qq_33253945·2025-03-14 05:52

2024年上半年系统架构设计师论文真题

一、论大数据lambda架构大数据处理架构是专门用于处理和分析巨量复杂数据集的软件架构。它通常包括数据收集、存储、处理、分析和可视化等多个层面，旨在从海量、多样化的数据中提取有价值的信息。
任铄·2025-03-14 02:07

【图论】——理论基础总结

图论图的基本概念基本要素：边节点两点连成线，多个点连成的线称为图。当然也可以就一个节点，或者啥也没有（空图）。
weixin_47868976·2025-03-14 02:06

基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现

1.引言随着智能交通系统的发展，车牌识别技术已成为交通管理、停车场自动化、路面监控等应用中的关键技术之一。车牌识别系统（LicensePlateRecognition,LPR）主要用于识别车辆的车牌号码，并将其转化为可以进一步处理的数据。车牌识别系统通常由图像处理、字符识别、目标检测等多种技术组成。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（YouOn
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-14 01:33

【系统架构设计师】2024年上半年真题论文: 论大数据lambda架构（包括解题思路和素材）

更多内容请见：备考系统架构设计师-专栏介绍和目录文章目录真题题目（2024年上半年试题1）解题思路论文素材参考真题题目（2024年上半年试题1）大数据处理架构是专门用于处理和分析巨量复杂数据集的软件架构
数据知道·2025-03-14 01:29

【大模型新书】基于RAG的生成式AI：使用LlamaIndex、Deep Lake和Pinecone构建自定义的检索增强生成管道

Kindle版即包含免费的PDF格式电子书主要特点实现RAG的可追溯输出，将每个响应与其源文档链接，构建可靠的多模态对话智能体在管道中集成RAG、实时人类反馈改进和知识图谱，交付准确的生成式AI模型在动态检索数据集与微调静态数据之间平衡成本与性能书籍描述基于
AI大模型-大飞·2025-03-13 23:18

Labelme转Voc、Coco

Q：在github找的cv代码基本都是根据现有且流行的公共数据集格式组织的训练数据集，这导致我使用labelme标注好之后需要我们重新组织数据集labelme2coco#!
小慧1024·2025-03-13 22:09

Java Stream 流的常见用法和场景，以及注意事项

Stream流提供了一种高效、易读且功能强大的方式来处理数据集合，支持顺序和并行两种处理方式。
明天过后ww·2025-03-13 20:29

Pandas真实案例进阶：从数据清洗到高性能分析的完整指南

案例背景：电商用户行为分析假设某电商平台提供以下数据集（模拟数据包含100万条记录），需完成用户行为分析：user_logs.csv：用户浏览、加购、下单日志user_profiles.csv：用户地域
Eqwaak00·2025-03-13 20:26

基于SWIFT和Qwen1.5-0.5B-Chat进行大模型全参微调（魔搭社区）

1，swift框架安装pipinstallms-swift2，模型下载gitclonehttps://www.modelscope.cn/qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat.git二、数据集准备使用
m0_65156252·2025-03-13 18:47

Prompt优化 COT/COD

文章目录基本的方法论框架COT/CODCOT/COD对比其他优化点1.示例引导与少样本学习2.角色设定与背景引导3.任务分解与步骤引导基本的方法论框架基础要素：指令、背景信息、补充数据（要求）、输出格式
陌陌623·2025-03-13 18:12

计算机视觉算法实战——车道线检测

本文将深入探讨当前主流的车道线检测算法，选择性能最好的算法进行详细介绍，并涵盖数据集、代码实现、优秀论文、具体应用以及未来的研究方向和改进方向。1.当前相关的算法✨✨车道线检测算法
喵了个AI·2025-03-13 17:32

支持 40+ 插件，Spring AI Alibaba 简化智能体私有数据集成

作者：张震霆&何裕墙，SpringAIAlibabaContributor在AI智能体（AIAgent）开发的过程中，RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）和ToolCalling已经成为两种至关重要的模式。RAG通过结合检索技术和生成模型的强大能力，使智能体能够实时从外部数据源获取信息，并在生成过程中增强其知识深度和推理能力。通过这种方式，智能体不仅能依赖于模型的预
阿里云云原生·2025-03-13 16:29

用Python在Excel工作表中创建数据透视图

数据透视图是基于数据透视表创建的Excel图标，它能够帮助我们从复杂的数据集中提炼出有价值的信息，提供直观且易于理解的数据视图。
·2025-03-13 15:48

【图像去噪】论文复现：TPAMI 2025！全面提升单图像去噪泛化性！像素级零样本去噪方法Pixel2Pixel的Pytorch源码复现，跑通源码，修改各种报错，框架详解，注释详细！

本文亮点：跑通Pixel2Pixel全部源码，包含数据集准备、制作像素库(PixelBank)、训练和推理等，
十小大·2025-03-13 14:11

图像去雾常见数据集

高质量的数据集是算法研究的基础，本文将介绍一些常用的图像去雾数据集，包括其特点、应用场景以及下载地址。
梦姐的编程日志·2025-03-13 13:09

点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测

目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达
格图素书·2025-03-13 13:08

Epoch 和 Batch Size的设计 + 模型的早停策略（基于上篇）

1.Epoch的设计epoch表示整个数据集被模型完整遍历一次。
一只小铁柱·2025-03-13 13:08

分布式并行策略概述

可以显著减少训练时间，尤其是当模型较小，而数据集较大时。缺点：随着模型大小的增加，每个处理单元需要的内存也增加，可能受限于单个GPU的内存容量。大规模时通
灵海之森·2025-03-13 10:11

论文学习：基于机器学习的光声图像分析1

31期间论文学习笔记，关于基于机器学习的光声图像分析的6篇1区论文血管结构模拟&分割：Quantificationofvascularnetworksinphotoacousticmesoscopy链接数据集链接摘要这篇论文提出了一种新的方法
superace7911·2025-03-13 05:37

【深度学习】从全连接层到卷积

例如，在之前猫狗分类的例子中：假设我们有一个足够充分的照片数据集，数据集中是拥有标注的照片，每张照片具有百万级像素，
熙曦Sakura·2025-03-13 04:56

【Scannet V2 三维数据集下载】

ScannetV2三维数据下载ScannetV2数据介绍：“ScanNet是一个RGB-D视频数据集，包含2多次扫描中的5万次观看，并带有1500D摄像机姿势、表面重建和实例级语义分割进行注释。
萧伯纳.·2025-03-13 03:20

PyTorch分布式训练

：分布式训练概述环境设置数据并行（DDP）模型并行启动训练性能优化建议示例代码参考资料和相关问题以下是为您整理的PyTorch分布式训练教程指南：一、PyTorch分布式训练核心概念数据并行：通过分割数据集实现多
阳光明媚大男孩·2025-03-13 02:16

机器学习专栏博文汇总

本篇汇集了Python游乐园中机器学习专栏博文，会持续更新，需要的小伙伴可以收藏一下Python机器学习实战：基于不同机器学习算法的鸢尾花数据集分析机器学习常见问题：过拟合及其处理方式结构化数据和非结构化数据的区别是什么如何选择合适的机器学习算法来处理非结构化数据可用于文本分析的机器学习算法都有哪些
python游乐园·2025-03-13 02:09

论文阅读：Personalized Purchase Prediction of Market with Wasserstein-Based Sequence Matching

概述问题背景及陈述预测算法步骤一：itemembeddings步骤二：计算wassersteinDistance步骤三：Wasserstein-BasedDynamicTimeWarping预测实验评价标准数据集对比的
Narcissus`小暮·2025-03-13 01:07

论文阅读 EEG-TCNet

EG-TCNET成功地推广了单个数据集，通过0.25的元效应优于MOABB的当前最新技术水平
Plan-C-·2025-03-13 01:36

论文阅读《Semantic Stereo Matching with Pyramid Cost Volumes》

SSPCV-Net（语义立体匹配网络）目的：进一步捕捉视差的细节主要模块：数据集：SceneFlow,KITTI2012,KITTI2015,Cityscape(比较泛化能力)-------------
cunese0088·2025-03-13 01:34

VLRMBench ：一个涵盖数学推理、幻觉理解、多图像理解等多种任务的视觉-语言奖励模型基准测试数据集

2025-03-10，由上海交通大学和小红书公司联合创建了VLRMBench数据集。
·2025-03-12 22:23
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