评估集

#PyCharm 2024.1新增功能

以下是对这些新增功能的详细解析：一、智能编码辅助HuggingFace模型和数据集文档预览PyCharm2024.1引入了HuggingFace模型和数据集的快速文档预览功能。
Dingdangr·2025-03-16 02:05

正则表达式全解析 + Java常用示例

目录一、正则表达式基础（一）元字符（二）字符集（三）量词二、正则表达式常用示例（一）验证邮箱格式（二）验证电话号码格式（三）提取网页中的链接（四）验证日期格式（五）验证URL格式三、正则表达式在Java
我真的不想做程序员·2025-03-16 02:05

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都
bug菌¹·2025-03-16 01:26

《数据挖掘导论》 第二章数据

Collectionofdataobjectsandtheirattributes特征值数值型的或者描述性的（男/女-->0/1）特征和特征值之间的区别：相同的属性可能被赋予不同的特征值，如身高的单位可能是米或者英尺不同的属性可以映射到相同的值集，
爱吃草莓的西瓜酱·2025-03-16 01:56

思特奇实践项目入选2024年“数据要素×”大赛优秀项目案例集

2024年“数据要素×”大赛是国内首个聚焦数据要素开发应用的全国性大赛,由国家数据局联合有关部门主办,活动围绕《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》部署的工业制造、现代农业、文化旅游等12个行业领域对应设置12个赛道,旨在遴选出一批应用成效显著、创新性强、引领效应好的数据要素开发利用解决方案,带动相关技术产业发展。首届“数据要素×”大赛吸引了来自政产研学用等领域的近2万支队伍、10
资讯分享周·2025-03-16 01:53

python 实现 A* 算法

它通过评估每个节点的代价函数(f(n)=g(n)+h(n))来选择最优路径，其中：(g(n))是从起点到当前节点的实际代价。
dev.null·2025-03-16 00:18

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速？

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速是提升计算性能和处理大规模数据集的重要手段。下面将详细介绍如何在MATLAB中实现这些技术。
琛哥的程序·2025-03-16 00:18

自动化测试入门基础知识必看（超详细）

目录1初识自动化测试2自动化测试和手工测试有什么不同3什么是自动化测试4自动化测试和手工测试应用范围的对比5区别对待不同的测试阶段6如何评估测试工具7如何选择合适的测试工具总结重点：配套学习资料和视频教学
软件测试老莫·2025-03-16 00:48

大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）

1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集
MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

【系统架构设计师】论文：论软件产品线技术

论文：论软件产品线技术文章目录摘要正文总结摘要根据“十五”国防科技重点实验室—“机载XXPD火控雷达性能开发与评估实验室”的建设需求。
数据知道·2025-03-15 20:49

软件代码测试如何进行?专业第三方软件测评机构分享

软件代码测试是对软件应用程序进行评估的过程，旨在发现软件中的缺陷、错误或潜在问题，确保软件的功能、性能和安全性满足预定的要求。
第三方软件测评·2025-03-15 20:19

**ResNet-SE + MFCC** 训练框架，包括 **数据加载、训练流程**，以及 **混淆矩阵** 可视化示例

依赖库安装如果你还没安装相关库，请先执行：pipinstalltorchtorchaudiotorchvisionscikit-learnmatplotlibtqdm2.数据加载这里假设你有一个音频分类数据集，
大霸王龙·2025-03-15 19:10

max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别

这三个参数都是控制训练数据如何被处理的，它们的作用和区别如下：1.max_samples（最大样本数）定义：限制每个数据集最多使用多少条数据。
背太阳的牧羊人·2025-03-15 19:09

Cohen‘s Kappa 系数（κ系数）

Cohen’sKappa系数（κ系数）是一种用于评估两个标注者（或分类器）之间一致性的统计指标，适用于分类任务。它考虑了随机一致性的影响，提供比简单的准确率（Accuracy）更可靠的评估方式。
大霸王龙·2025-03-15 19:09

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr

)→保存新的分词模型、(init_model.py文件)实现过计算均值来扩展模型的嵌入层以适应新的词汇表，然后保存扩展后的模型、(prepare_pretrain_dataset.py文件)将原始数据集进行处理
一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件
一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

IKM 测试题 - Java SE 8 评估测试题目

关于JavaSE中this()和super()关键字的使用问题：以下哪些陈述正确描述了JavaSE中this()和super()关键字的使用？选项：如果super()没有被编码，则编译器将生成对零参数超类构造函数的调用。this()和super()可以在同一构造函数中使用。如果使用，this()或super()调用必须始终是构造函数中的第一条语句。this()和super()调用可以在构造函数之外
843294669·2025-03-15 18:37

【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面，30个数据集。纯干货分享❤

而事实上一定是，质量高的数据集可能是最重要的！数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性，数据集的大小、质量
.Boss.·2025-03-15 18:05

用Python打造AI玩家：挑战2048，谁与争锋

ChromeDriver2.安装Python库四、代码说明‌1.init_driver函数‌2.play_2048函数‌五、完整代码六、改进版本七、主要模块八、核心算法分析1.棋盘状态获取2.位置权重系统3.连续性评估
穿梭的编织者·2025-03-15 17:30

探究Visual Studio中的乱码问题

三个字符集概念源码字符集MSVC中/source-charset即源代码文本文件的字符集，NodePad++、记事本、VSCode这样类似的文本编辑器，可以打开源文件看一下你的字符集（文件编码）。
L-Super·2025-03-15 17:25

llm数据存储基础设施

原生数据库，可提供对密集向量、稀疏向量、张量（多向量）和全文的快速混合搜索项目仓库:https://github.com/infiniflow/infinity关键特性令人难以置信的快在百万级矢量数据集上实现
galileo2016·2025-03-15 17:24

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。
湫怿·2025-03-15 16:19

安全测试数据的分析、报告及业务应用

另一个具有管理价值的目标是将应用程序的安全状态与安全基线进行对比，以此评估应用安全流程的改进情况。假设安全指标基线对应的是仅完成
蚂蚁质量·2025-03-15 16:18

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的SOC估计(1)基于迁移学习的SOC估计方法数据集、
萌萌可爱郭德纲·2025-03-15 15:07

AS32X601双核锁步MCU技术优势分析

AS32X601是国科安芯公司研制的一系列基于32位RISC-V指令集车规级MCU处理器芯片。主频高达180MHz，支持双核锁步架构，基于软错误防护技术加持，显著提高芯片安全性能。
国科安芯·2025-03-15 15:04

高安全可靠MCU芯片AS32X601应用解析

1.AS32X601简介AS32X601系列是国科安芯基于32位RISC-V指令集研发的高性能MCU产品，具备高安全、低失效、多接口、低成本等核心优势。
国科安芯·2025-03-15 14:03

RISC-V汇编学习（二）—— 汇编语法

RISCV汇编学习系列：RISC-V汇编学习（一）——基础认识RISC-V汇编学习（二）——汇编语法RISC-V汇编学习（三）——RV指令集RISC-V汇编学习（四）——R
禾仔仔·2025-03-15 14:28

光伏开发：工商业光伏的流程管理全面解析

同时，深入了解屋顶结构、使用年限等关键信息，为后续设计和技术评估提供依据。3、现场踏勘与技术评估实地踏勘确认项目现场情况，结合技术方案测算，评估
鹧鸪云光伏与储能软件开发·2025-03-15 12:12

分布式光伏监控系统设计

一、产品简介快控光伏运维云平台软件是针对工商业分布式光伏电站设计研发的一款集控管理系统。
能源数字化创业者·2025-03-15 11:40

超详细的Numpy基础教程！！！

Numpy在数据科学中非常重要，因为它提供了高效的数组处理能力和广泛的数学函数库，这对于处理大规模数据集、进行科学计算和机器学习等任务至关重要。
不会爬虫的闲鱼·2025-03-15 11:08

全国产飞腾+FPGA架构，支持B码+12网口+多串电力通讯管理机解决方案

如国家颁布的《中华人民共和国网络安全法》、工信部颁布的《工业控制系统信息安全防护指南》、发改委颁布的14号令《电力监控系统安全防护规定》、国家能源局颁布的《关于印发电力监控系统安全防护总体方案等安全防护方案和评估规范的通知
深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2025-03-15 11:06

数据标注工具及其对预训练模型性能的影响

这些模型通过在大规模无标注文本数据集上进行预训练，学习到丰富的语言知识和语义表示，并在下游任务中展现出优异的性能。BERT、GPT-3等预训练模型的出现，标志着NLP领域进入了一个新的时代。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-15 10:00

信息检索系统评估指标的层级分析：从单点精确度到整体性能度量

在构建搜索引擎系统时，有效的评估机制是保证系统质量的关键环节。
·2025-03-15 10:52

Python 科学计算与机器学习入门：NumPy + Scikit-Learn 实战指南

四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法
吴师兄大模型·2025-03-15 09:25

哨兵2号遥感影像解析全流程：步骤、算法与AI应用详解

遥感影像解析是农业监测、环境评估等领域的重要技术手段。哨兵2号（Sentinel-2）凭借其高分辨率多光谱数据，成为遥感分析的热门数据源。
zhz5214·2025-03-15 09:24

vue中el-tree的懒加载

这种方法可以显著提高页面的加载速度和响应性能，特别是在大型数据集上。要使用el-tree的懒加载功能，需要在树形控件组件中提供一个load方法。
zhz5214·2025-03-15 09:22

基于纯视觉的 GUI 代理的屏幕解析工具（OmniParser）

一、技术原理1.数据集构建：从流行网页和应用中提取数据，构建可交互图标检测数据集和图标描述数据集，为模型训练提供基础。
deepdata_cn·2025-03-15 09:51

大数据技术【7】

归为该类；②更新中心点为每类的均值；③随机选取k个中心点；④j选择一项：a.③①②④b.①②③④c.①④③②d.④③②①A.③①②④B.①②③④C.①④③②D.④③②①3.利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需要探查的
星绘搜题·2025-03-15 09:50

GEE数据集——Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) 卫星sentinel-2哨兵-2（HLS）

简介统一大地遥感卫星哨兵-2（HLS）项目通过虚拟卫星传感器群提供一致的地表反射率（SR）和大气层顶部亮度（TOA）数据。陆地成像仪（OLI）安装在美国宇航局/美国地质调查局的联合陆地卫星8号和陆地卫星9号上，而多光谱仪（MSI）则安装在欧洲的哥白尼哨兵-2A号和哨兵-2B号卫星上。通过综合测量，可以每2到3天以30米的空间分辨率对陆地进行全球观测。HLS项目使用一套算法来获得OLI和MSI的无缝
此星光明·2025-03-15 09:18

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

PowerShell脚本编写

PowerShell不仅提供了丰富的命令集来管理Windows系统，还支持脚本编写，允许开发者创建复杂的自动化任务来简化日常开发流程。
君君学姐·2025-03-15 08:39

審單人員效率 PPP 模型

审单人员效率PPP模型的目的审单人员效率PPP模型的主要目的是通过系统化的计算和分析，评估审单人员的工作效率，并为管理决策提供数据支持。
chenchihwen·2025-03-15 07:01

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

STM32上使用UCOSII--软件定时器和任务延时

有关UCOS任务的介绍：STM32上使用UCOSII–任务有关UCOS信号量和邮箱的介绍：STM32上使用UCOSII–信号量和邮箱有关消息队列和信号量集的介绍:STM32上使用UCOSII–消息队列和信号量集一
Zach_z·2025-03-15 05:42

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

Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析

Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析一、线程安全基础认知在并发编程环境下，当多个线程同时操作同一集合对象时，若未采取同步措施，可能导致以下典型问题：数据竞争：多个线程同时修改数据导致结果不可预测状态不一致
扣得A艾·2025-03-15 04:07

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

Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析

Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析一、线程安全基础认知在并发编程环境下，当多个线程同时操作同一集合对象时，若未采取同步措施，可能导致以下典型问题：数据竞争：多个线程同时修改数据导致结果不可预测状态不一致
jiajia651304·2025-03-15 03:51

PCL 点云OBB包围盒（二）

文章目录一、简介二、实现步骤二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介包围盒是一种求解离散点集最优包围空间的算法，基本思想是用体积稍大且特性简单的几何体（称为包围盒）来近似地代替复杂的几何对象。
大鱼BIGFISH·2025-03-15 02:10

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
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