路标数据集第24页

深度学习-随机梯度下降

matplotlibinlineimportmathfrommxnetimportnp,npxfromd2limportmxnetasd2lnpx.set_np()随机梯度更新在深度学习中，目标函数通常是训练数据集中每个样本的损失函数的平均

白云如幻·2024-02-05 12:10

Python Numpy入门学习：基础与进阶

通过Numpy，我们可以轻松地处理大规模数据集，进行各种数学运算和数据分析。本文将分两部分介绍Numpy的基础知识和进阶应用。二、

Dxy1239310216·2024-02-05 12:08

深度学习本科课程实验4 卷积神经网络

二维卷积实验1.1任务内容手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）（只用循环几轮即可）使用torch.nn实现二维卷积，

11egativ1ty·2024-02-05 11:36

机器学习——网易慕课笔记

文章目录机器学习笔记说在前面第一章1.1机器学习引言1.2开发环境准备1.3一个神经元的网络第二章计算机视觉加载`FashionMNIST`数据集构造神经元网络模型训练和评估模型自动终止训练第三章卷积神经网络

河篱·2024-02-05 10:18

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（三）

它们是强大的算法，能够拟合复杂的数据集。例如，在第二章中，你在加利福尼亚住房数据集上训练了一个DecisionTreeRegressor模型，完美拟合

绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:10

可控概率抽奖算法

代码/***@function封装可控概率的抽奖功能*@param$arrarray数据集合*@param$weight_keystring权重字段*@returnarray被选中的元素*/functioncontrollableProbability

小松聊PHP进阶·2024-02-05 10:24

优化总结

这也不难理，为什么在无去重需求下，使用UNIONALL而不是UNION2)DISTINCT替代方式GROUPBY：优化原理：我们先说下为什么大数据集下先GROUPBY再COUNT的效率要优于直接COUNT

xuanxing123·2024-02-05 09:13

跑通 yolov5-7.0 项目之训练自己的数据集

yolov5一、yolov5源码下载二、配置环境，跑通项目三、训练自己的数据集1、获取验证码数据2、标注图片，准备数据集3、开始训练自己的数据集1、train.py训练数据集2、val.py验证测试你的模型

抄代码抄错的小牛马·2024-02-05 09:33

交叉验证

交叉验证不会返回一个模型，在调用cross_val_score时，内部会构建多个模型，但交叉验证的目的只是评估给定算法在特定数据集上训练后的泛化性能好坏。

dreampai·2024-02-05 08:25

批量归一化和残差网络

1.批量归一化标准化：使得任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近。批量归一化：就是在批次范围内做标准化。

英文名字叫dawntown·2024-02-05 08:20

机器学习本科课程实验1 线性模型

第三章线性模型3.1一元线性回归3.2多元线性回归3.3对数几率回归，线性判别分析（二选一）3.4类别不均衡3.1一元线性回归——Kaggle房价预测使用Kaggle房价预测数据集：打乱数据顺序，取前70%

11egativ1ty·2024-02-05 08:38

impala与kudu进行集成

概要Impala是一个开源的高效率的SQL查询引擎，用于查询存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大规模数据集。它提供了一个类似于传统关系型数据库的SQL接口，允许用户使用SQL语言

shandongwill·2024-02-05 07:44

挖掘建模概述

数据挖掘建模过程1.2.1定义挖掘目标一般可以分为三类：把握趋势和模式、预测或分类、求最优解1.2.2数据取样常见的抽样方法包括：随机抽样、等距抽样、分层抽样、顺序抽样、分类抽样1.2.3数据探索这一步考虑的是数据集的

三块给你买麻糬_31c3·2024-02-05 07:02

C#魔仙-lesson_05-文件的输入与输出

文件的输入与输出一个文件是一个存储在磁盘中带有指定名称和目录路径的数据集合。当打开文件进行读写时，它变成一个流。从根本上说，流是通过通信路径传递的字节序列。有两个主要的流：输入流和输出流。

疯帮主·2024-02-05 06:32

Python 数据可视化：配色方案

2、实验数据首先导入必要的库：import pandasaspdimport seabornassnsimport matplotlib.pyplotasplt我们将使用Seaborn库的数据集之一，称为

小Z的科研日常·2024-02-05 06:09

1.0 Hadoop 教程

Hadoop为庞大的计算机集群提供可靠的、可伸缩的应用层计算和存储支持，它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集，并且支持在单台计算机到几千台计算机之间进行扩展。

二当家的素材网·2024-02-05 06:38

【从单张图像解锁深度信息】Depth Anything一种用于鲁棒单目深度估计的高度实用的解决方案

为此，我们通过设计数据引擎来收集并自动注释大规模未标记数据（~62M）来扩展数据集，这显着扩大了数据覆盖范围，从而能够减少泛化误差。我们研究了两种简单而有效的策略，使数据扩展前景光明。

源代码杀手·2024-02-05 06:57

吐槽一下：百度网盘 SVIP 也会限速

后面因为需要存些大文件，比如动辄几十GB的数据集啥的，360付费版容量也不是很高，或者说购买价格高。

astuv·2024-02-05 06:58

特征缩放和交叉验证法随笔

数据归一化就是把数据的取值范围处理为0-1或者-11之间任意数据转化为0-1之间(任意数据转化为-1-1之间(均值标准化x为特征数据，u为数据的平均值，s为数据的方差取值范围从-0.5-0.5交叉验证法通常我们会将数据集按一定比例进行切分为训练数据集和测试数据集对于较小数据集时候

zidea·2024-02-05 05:37

（课程笔记）深度学习入门 - 1 - OverView

一、机器学习算法的过程与结果1、首先要得到标签化数据集（DataSet），既然是标签化，那应该是监督学习模式，而且此处的数据集应该分化为训练用集（TrainSet）和测试用集（TestSet），训练用集用于训练最终的算法模型

牛顿第八定律·2024-02-05 05:55

python 中和机器学习相关的库：numpy scipy pandas scikit-learn tensorflow-gpu matplotlib

numpy：python科学计算的基础包，随机数生成、快速高效的多维数组对象ndarray，用于对数组执行元素级计算，直接对数组执行数学运算的函数；用于读写硬盘上基于数组的数据集工具等。

Hi-Lu·2024-02-05 04:41

Pascal VOC数据集下载百度云

链接：https://pan.baidu.com/s/1v259PakIgAxNTCEtULQeyw提取码：kaeb20072012数据集

咸鱼丶的自我修养·2024-02-05 04:40

好的标题为什么那么重要？

阅读标题很像开车时看路标，如果你看到一个路标指向你感兴趣的方向，你就会继续在上行驶，否则你就会改变方向，同样一个让你感兴趣的标题会让你继续阅读下去，如果广告文案具有足够强烈的感染力，或许你就会把手伸进口袋

酱小鱼啦·2024-02-05 04:09

数据分析：当当网书籍数据可视化分析

如果有小伙伴需要数据集和学习交流，文章下方有交流学习区！一起学习进步！

i阿极·2024-02-05 04:57

深度学习预备知识2——数据预处理

1读取数据集首先创建一个人工数据集，并存储在CSV（逗号分隔值）文件…/data/house_tiny.csv中。以其他格式存储的数据也可以通过类似的方式进行处理。

哦豁灬·2024-02-05 04:45

深度学习预备知识1——数据操作

机器学习通常需要处理大型数据集。线性代数和矩阵是计算大量数据的有力工具，需要一些矩阵运算相关的线性代数知识。深度学习是关于优化的学习。对于一个带有参数的模型，我们想要找到其中能拟合数据的最好模型。

哦豁灬·2024-02-05 04:44

colnames函数

记录日常错误首先colnames是其中一个函数，rownames、colnames两个函数基本用法是设置行或列标题的名称colnames(x)<-value不可丢掉X##在数据集中未标注第几列colnames

chengdehe·2024-02-05 04:01

目标检测SSD：训练自己的数据集

最近一直在搞objectdetection玩，之前用的是faster-rcnn，准确率方面73.2%，效果还不错，但是识别速度有点欠缺，我用的GPU是GTX980ti,识别速度大概是15fps.最近发现SSD(singleshotmultiboxdetector)这篇论文效果和速度都不错，我自己实验了一下，速度确实比faster-rcnn快不少。下面分两部分来介绍。第一部分介绍SSD的安装，第二部

BigCowPeking·2024-02-05 03:04

目标检测：2如何生成自己的数据集

目录1.数据采集2.图像标注3.开源已标记数据集4.数据集划分参考：1.数据采集数据采集是深度学习和人工智能任务中至关重要的一步，它为模型提供了必要的训练样本和测试数据。

proing·2024-02-05 03:28

布隆过滤器（BloomFilter）原理及如何实现（使用Redis的bitmap数据结构）

2、布隆过滤器（BloomFilter）原理布隆过滤器是一个初始值为零的bit数组和多个hash函数组成，本质是判断某个数是否在大数据集合中。它能够高效

知其_所以然·2024-02-05 03:25

大模型日报-20240204

为保护你的参数，上交大给大模型制作「人类可读指纹」阿里全新Agent玩转手机：刷短视频自主点赞评论，还学会了跨应用操作代谢数据集上四项指标达94%~98%，西南交大团队开发多尺度图神经网络框架，助力药物研发

程序无涯海·2024-02-05 03:30

计算机设计大赛深度学习植物识别算法系统

卷积核，池化核大小固定(2)特征提取更全面(3)网络训练误差收敛速度较快3VGG-Net的搭建3.1Tornado简介(1)优势(2)关键代码4InceptionV3神经网络4.1网络结构5开始训练5.1数据集

iuerfee·2024-02-05 02:55

TorchData的简单使用方法、基本用法

TorchData的基本使用1.Iterable-styleDataPipes可迭代样式的数据集是实现__iter__()协议的IterableDataset的子类的实例，并表示可在数据样本上迭代。

神奇的布欧·2024-02-05 00:53

阿里计算巢：开启数据集市场的宝库，助力AI研究和应用

阿里计算巢阿里数据巢提供了一个丰富的数据集市场，官方地址：https://computenest.console.aliyun.com/dataset/service/cn-hangzhou可以看到数据集内容涵盖了多个领域

uncle_ll·2024-02-04 23:23

Python基础知识：Python注释及print函数、input函数

比如以下代码data.describe()#对数据集进行描述性分析其中data.describe()为需要被执行的代码，而“#”号及后面的内容则为对data.describe()这一代码的注释，其作用仅在于告知使用者该代码的具体含义或其他相关信息

数据科学作家·2024-02-04 23:42

对半网格搜索HalvingSearchCV

对半网格搜索的概念对半网格搜索算法设计了一个精妙的流程，可以很好的权衡子集的大小与计算效率问题，我们来看具体的流程：1、首先从全数据集中无放回随机抽样出一个很小的子集d0d_0d0，并在d0d_0d0上验证全部参数组合的性能

恒c·2024-02-04 23:31

人脸数据集：The Database of Faces (AT&T)

参考来源：Toevaluatetheprotectionprovidedbyourconstructionsagainstinferenceattacks,weusetheAT&TFacesdataset[17].Itconsistsofatotalof400tightlycroppedfaceimages,showing10differentanglesforeachof40humansubje

superdont·2024-02-04 22:00

机器学习 | 解析聚类算法在数据检测中的应用

目录初识聚类算法聚类算法实现流程模型评估算法优化特征降维探究用户对物品类别的喜好细分(实操)初识聚类算法聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象按照相似性分组。

亦世凡华、·2024-02-04 22:59

超级详细的YOLOV8教程

超级详细的YOLOV8教程YOLOV8介绍1.数据标记1.1第一种为在网站上下载，1.2第二种为在CVAT上自定义数据2.制作数据集3.部署YOLOV8的代码3.1远程部署3.1.1项目下载3.1.2修改代码

李小狗儿·2024-02-04 21:46

Python学习2 --- 第三章if语句,bool类型,for和while循环

\t是制表符，用来进行字符对齐的print()---这行代码的含义就是输出一个空1.从待处理数据集中按顺序取一次数据赋值给临时变量，然后对临时变量进行操作，操作完后再取下一个数据给临时变量，然后再进行操

Metallic Cat·2024-02-04 21:12

含笑的波浪

自己想走的路，追寻一个又一个沿途路标，自己也能拍打出浪花前进，带着憧憬，希望勇敢地含笑向前冲！——邹馨妍

立德优教育·2024-02-04 21:36

干货|app自动化之如何参数化用例

参数化就是把测试需要用到的参数写到数据集合里，让程序自动去这个集合里面取值，每条数据都生成一条对应的测试用

霍格沃兹·2024-02-04 21:09

R - 几种数据集筛选的速度

用了一份很大的数据集，进行条件筛选：t0=Sys.time()cprv_GM[cprv_GM$is_turbo=='非增压',]Sys.time()-t0#Timedifferenceof34.91563secst0

XuXiaolu·2024-02-04 21:36

（三）Hive的分桶详解

比如表buck(目录，里面存放了某个文件如sz.data)文件中本来是1000000条数据，由于在处理大规模数据集时，在开发和修改查询的阶段，如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询，会带来很多方便，所以我们可以分

小猪Harry·2024-02-04 19:20

探秘海洋生物，来看看海洋生物公开基因组数据集吧！

近日，由青岛华大基因研究院规划的海洋生物公开基因组数据集（PublicMarineGenomeResources,PMGR）系列在国家基因库生命大数据平台（CNGBdb）正式上线。

尐尐呅·2024-02-04 18:57

用yolov5训练自己的模型并测试

训练模型1、首先将数据集放在根目录下，名字一定要是images和labels，里面的目录名字最好为train和val，要不然系统会判别不出来2、然后复制一份coco128改名字为mydata.yaml，

今天也没有烦恼·2024-02-04 18:45

在Python中如何定义一个迭代器并使用它

迭代器与生成器总结在Python中，迭代器是一个非常强大的概念，它允许我们以一种延迟处理的方式逐个访问一个序列中的元素，这种处理方式特别适合处理大数据集，因为它不需要在开始处理前就将所有数据加载到内存中

数字魔术师·2024-02-04 18:43

在Python中如何定义一个生成器并使用它

目录1.定义生成器生成器函数示例生成器表达式示例2.使用生成器处理大数据集3.生成器的高级应用总结在Python中，生成器是一种用于创建迭代器的简单而强大的工具。

数字魔术师·2024-02-04 18:12

深度学习实验-3d医学图像分割

本实验数据集为多模态腹部分割数据集（AMOS），一个大规模，多样性的，收集自真实临床场景下的腹部多器官分割基准数据。本实验在百度飞桨平台上采用nnU-N

桶的奇妙冒险·2024-02-04 17:30

R语言学习case10：ggplot基础画图Parallel Coordinate Plot 平行坐标图

step1:导入ggplot2库文件library(ggplot2)step2：带入自带的iris数据集iris<-datasets::irisstep3：查看数据信息dim(iris)维度为[150,5

早起CaiCai·2024-02-04 17:18

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