车牌识别数据集

stl文件 python_STL_10数据集处理

这次要写的是stl10用于自编码器自编码，又称自编码器(autoencoder)，是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器(autoencoder)内部有一个隐藏层h，可以产生编码(code)表示输入。该网络可以看作由两部分组成：一个由函数h=f(x)表示的编码器和一个生成重构的解码器r=g(h)。自编码器(Autoencoder，AE)是一个3层或者大于3层的神经网络，将输入
weixin_39614094·2024-09-06 00:17

叶斯神经网络（BNN）在训练过程中损失函数不收敛或跳动剧烈可能是由多种因素

可以尝试使用学习率衰减策略，或者根据任务和数据集的特点设置合适的学习率。数据问题：数据集中的噪声、异常值或不均匀的分布可能会导致模型的损失函数上升。此外，如果训练数据和验证
zhangfeng1133·2024-09-05 23:06

LLM资料大全：文本多模态大模型、垂直领域微调模型、STF数据集、训练微调部署框架、提示词工程等

LLM资料大全：文本多模态大模型、垂直领域微调模型、STF数据集、训练微调部署框架、提示词工程等自ChatGPT为代表的大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）出现以后，由于其惊人的类通用人工智能
汀、人工智能·2024-09-05 22:31

倾向得分匹配法（PSM）

2、PSM的stata应用以数据集ldw_exper.dta为例，该数据集包含结果变量re78（1978年实际收入），处理变量t（是否参加就业培训），协变量age（年龄），educ（教育年限），black
姚利汪汪汪·2024-09-05 22:17

Spark基础

一.基础1.RDD机制  1.rdd分布式弹性数据集，简单的理解成⼀种数据结构，是spark框架上的通⽤货币。所有算⼦都是基于rdd来执⾏的，不同的场景会有不同的rdd实现类，但是都可以进⾏互相转换。
Tom无敌宇宙猫·2024-09-05 22:26

flux 文生图大模型 自有数据集 lora微调训练案例

参考：https://github.com/ostris/ai-toolkit目前Flux出现了3个训练工具SimpleTunerhttps://github.com/bghira/SimpleTunerX-LABS的https://github.com/XLabs-AI/x-fluxai-toolkithttps://github.com/ostris/ai-toolkit待支持：https:/
loong_XL·2024-09-05 20:47

【C++11】lambda表达式

文章目录lambda表达式C++98中的一个例子lambda表达式语法lambada表达式的使用捕获列表说明函数对象与lambda表达式lambda表达式C++98中的一个例子在C++98中，如果想要对一个数据集合中的元素进行排序
_麦子熟了·2024-09-05 17:53

Apache Spark简介

Spark提供了一种高效的方法来处理大规模数据集，可以在内存中进行快速计算，具有比传统的基于磁盘的数据处理引擎更高的性能。
不知名的小Q·2024-09-05 17:52

从0开始深度学习（4）——线性回归概念

1.1线性模型线性假设是指目标可以表示为特征的加权和，以房价和面积、房龄为例，可以有下面的式子：w称为权重（weight）b称为偏置（bias）、偏移量（offset）或截距（intercept）给定一个数据集
青石横刀策马·2024-09-05 15:47

【Python机器学习】机器学习任务中常见的数据异质问题和模型异构问题是什么？解决策略是什么？

文章目录数据异质模型异构数据异质数据异质问题（Heterogeneityindata）通常指数据集内部的不一致性，这些不一致性可能来自多种源。
惊鸿若梦一书生·2024-09-05 15:46

knn分类代码实现（超详解）

本文未赘述原理，觉得知道knn的优秀的同志们都有一定的了解，直接上代码，本代码作为一个参考，希望大家能够结合本人的代码自己去做一遍，虽然可以直接调knn或有数据集，本文呈现的更多的是底层。
小锐->技术成就梦想,梦想成就辉煌。·2024-09-05 14:06

第R3周：天气预测

本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客参考文章：第R3周：LSTM-火灾温度预测（训练营内部可读）作者：[K同学啊]任务说明：该数据集提供了来自澳大利亚许多地点的大约10年的每日天气观测数据。
Jessica2017lj·2024-09-05 13:30

基于流谱理论的SSL/TLS协议攻击检测方法

随着安全套接层/安全传输层（SSL/TLS）加密协议的广泛使用，针对SSL/TLS协议本身发起的SSL/TLS攻击日益增多，因此通过搭建网络流采集环境，构建了包含4种SSL/TLS攻击网络流与正常网络流的网络流数据集
米朵儿技术屋·2024-09-05 12:57

NL2SQL技术方案系列(2)：全系列技术选型完整版：从通用技术选型(向量、图数据库)、大模型选择、Prompt工程、前沿技术方案展示

NL2SQL技术方案系列(2)：全系列技术选型完整版：从通用技术选型(向量、图数据库)、大模型选择、Prompt工程、前沿技术方案展示NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型
汀、人工智能·2024-09-05 12:25

Spark

它提供了对大数据集的容错机制，支持并行操作。DataFrame：DataFrame是基于RDD
傲雪凌霜，松柏长青·2024-09-05 11:20

Hadoop-MapReduce机制原理

阶段图1、MapReduce概述  HadoopMapReduce是一个分布式计算框架，用于轻松编写分布式应用程序，这些应用程序以可靠，容错的方式并行处理大型硬件集群（数千个节点）上的大量数据（多TB数据集
H.S.T不想卷·2024-09-05 11:46

【目标检测】MMRotate旋转目标检测训练自定义DOTA格式数据集

1.安装环境1.1.Conda虚拟环境condacreate--namemmrotatepython=3.8-ycondaactivatemmrotate1.2.安装PyTorchpipinstalltorch==1.12.1+cu113torchvision==0.13.1+cu113torchaudio==0.12.1--extra-index-urlhttps://download.pyto
ericdiii·2024-09-05 10:10

二、MMRotate旋转框目标检测训练DOTA数据集（模型推理与部署，保存推理结果为xml文件并构建镜像）

在上一篇文章中介绍了MMRotate的概述、安装和训练Dota数据集全流程，由于文章篇幅限制还剩下一部分模型的推理和部署环节没有写，为避免后续对这部分工作的遗忘，决定还是补充上这部分的笔记，仅作记录，如有不足之处还请指出
清如许.·2024-09-05 10:07

PYTHON：Scipy的曲线适合NxM阵列？

但是，我们可以将二维矩阵视为N个一维数据集，然后对每个一维数据集应用`curve_fit`来找到对应的一维曲线拟合参数。
潮易·2024-09-05 08:54

Object Tracking

（鱼数据集、声呐视频、MOT）TheCaltechFishCountingDataset:ABenchmarkforMultiple-ObjectTrackingandC
ZoneIan·2024-09-05 07:50

使用Pandas进行数据分析

Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大
2301_81698853·2024-09-05 03:55

Python列表全解析：从入门到精通

一、列表的基本概念列表是Python中一种有序、可变的数据集合，能够存储多个元素，这些元素可以是任何数据类型。列表使用方括号[]定义，元素之间用逗号,分隔。例如：my_list=[1,2,3,'a
Bro_cat·2024-09-05 01:08

（二）十分简易快速 自己训练样本 opencv级联lbp分类器 车牌识别

强烈建议先阅读上一篇博文，此篇博文是上一篇的拓展目录1、haar与lbp分类器的对比2、使用工具对LBP特征类型进行训练3、LBP分类器现象展示4、完整代码贴出5、更新后的工程贴出6、结语1、haar与lbp分类器的对比Haar特征分类器的优缺点：优点：准确性：在训练数据充足且质量高的情况下，Haar分类器可以达到很高的检测准确率。成熟稳定：Haar特征分类器是较早使用的特征检测方法之一，经过多年
Sisphusssss·2024-09-05 00:37

Python教程：使用 Python 和 PyHive 连接 Hive 数据库

更新数据5.4删除数据6.表的描述信息和数据库操作6.1获取表描述6.2列出所有数据库6.3切换数据库7.关闭连接8.使用示例9.完整代码在大数据时代，Hive提供了一种简便的方式来处理和分析大规模的数据集
旦莫·2024-09-04 23:32

AI模型：追求全能还是专精？

常见的AI模型类型包括：监督学习模型：这些模型通过训练数据集学习，数据集中包含了输入和对应的输出标签。例子包括决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。
Lill_bin·2024-09-04 23:00

【机器学习】任务二：波士顿房价的数据与鸢尾花数据分析及可视化

1.3scikit-learn库：1.4TensorFlow1.5Keras2.波士顿房价的数据分析及可视化2.1波士顿房价的数据分析2.1.1步骤一：导入所需的模块和包2.1.2步骤二：从Keras库中加载波士顿房价数据集
FHYAAAX·2024-09-04 21:16

第T4周：使用TensorFlow实现猴痘病识别

天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊文章目录一、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1、加载数据2、数据可视化3、再次检查数据4、配置数据集三
oufoc·2024-09-04 18:03

机器学习算法 —— LightGBM

博客的简介（文章目录）目录背景描述数据说明数据来源LightGBMLightGBM原理简介LightGBM的优点LightGBM的缺点LightGBM的应用基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战函数库导入数据读取
ZShiJ·2024-09-04 18:30

解决AutoDL远程服务器训练大模型的常见问题：CPU内存不足与 SSH 断开

特别是在使用大规模数据集和多线程数据加载时，内存消耗可能会迅速增长，最终导致训练任务
微凉的衣柜·2024-09-04 17:26

数据分析项目——物流数据行业数据分析

这里又是一个经典的数据分析项目——物流数据行业数据分析，有需要项目配套数据集的可以关注私信我免费获取(●'◡'●)PS：本文中全部代码都在JupyterNotebook中编写完成，可以使用JupyterNotebook
~在杰难逃~·2024-09-04 17:54

pytorch利用简单CNN实现葡萄病虫害图片识别

3数据集我没有数据集，仅有的一些图片是之前委托我做程序的bro给的
麦麦大数据·2024-09-04 16:19

识别实验笔记和经验总结

在进行图像分类模型对比实验时，为了确保对比的公平性和可靠性，以下几个因素需要重点考虑：数据集的一致性：数据集分割：确保训练集、验证集和测试集的划分是一致的。各模型使用相同的训练数据和测试数据。
Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

语义分割笔记

在语义分割任务中，提升自制数据集上baselinemodel的平均交并比（mIoU）和平均精度（mAcc）的难度取决于多个因素。
Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

NL2SQL技术方案系列(4)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解2

NL2SQL技术方案系列(4)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解2NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL
汀、人工智能·2024-09-04 09:30

NL2SQL进阶系列(4)：ConvAI、DIN-SQL、C3-浙大、DAIL-SQL-阿里等16个业界开源应用实践详解[Text2SQL]

NL2SQL进阶系列(4)：ConvAI、DIN-SQL等16个业界开源应用实践详解[Text2SQL]NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD
汀、人工智能·2024-09-04 09:59

SQL必知必会（第4版）读书笔记

第1课了解SQL1.1数据库基础1.1.1数据库数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合。数据库（database）保存有组织的数据的容器（通常是一个文件或一组文件）。
·云扬··2024-09-04 07:17

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

Datasets：这是一个用于加载和预处理NLP数据集的库，与Tran
东华果汁哥·2024-09-04 06:39

NLP中的词向量及其应用

领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如
喜欢打酱油的老鸟·2024-09-04 05:01

[数据集][目标检测]街道乱放广告牌检测数据集VOC+YOLO格式114张1类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：114标注数量(xml
FL1623863129·2024-09-04 05:58

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
__元昊__·2024-09-04 04:02

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

对于大型数据集和复杂的神经网络结构，使用GPU可以大大减少训练时间。实时数据增强：在训练过程中，可以实时地对输入数据进行变换和增强，以提高模型的泛化能力。GPU加速使得这些操作更加高效。
俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

《昇思25天学习打卡营第1天|快速入门》

MindSpore提供基于Pipeline的数据引擎，通过数据集
一只IT攻城狮·2024-09-04 02:46

数学建模(多分类问题)

这些技术有助于从给定的训练数据集中学习分类模型，并在新的未知数据上进行
不以物喜a·2024-09-03 19:00

计量经济学中的检验——F检验（概念、检验假设、适用条件及操作流程）

它最常用于比较已拟合到数据集的统计模型，以识别最适合数据抽样总体的模型。精确的“F检验”主要出现在当模型用最小二乘法拟合数
佛系研go·2024-09-03 18:29

CART算法

假如有个数据集，分别给出了，不同年龄、职业、性别的不同学习时间。如果我构造了一棵决策树，想要基于数据判断这个人的职业身份，这个就属于分类树，因为是从几个分类中来做选择。
ziworeborn·2024-09-03 08:46

数据结构与算法关系(中)：如何评判一个算法的好坏

1、算法的效率度量方法我们知道一个算法的效率，抛开性能这些，其实值得注意的就是算法的执行时间，同一台机器上，我们使用相同数据集，利用计算机
MobotStone·2024-09-03 05:53

Python数据分析与可视化的基础知识（带例子）

以下是几个常见的数据分析库和它们的功能：1.NumPyNumPy是一个功能强大的科学计算库，提供了多维数组对象和各种计算功能，用于高效地处理大规模数据集。它还提供了许多数学函数和线性代数操作。
草宣·2024-09-03 05:03

基于分布式计算的电商系统设计与实现【系统设计、模型预测、大屏设计、海量数据、Hadoop集群】

研究目的1.4研究意义2关键技术理论介绍2.1Hadoop相关组件介绍2.2分布式集群介绍2.3Pyecharts介绍2.4Flask框架3分布式集群搭建及数据准备3.1Hadoop全套组件搭建3.2数据集介绍
王小王-123·2024-09-03 04:54

CLIQUE算法原理及Python实践

CLIQUE（ClusteringInQUEst）算法是一种基于网格的聚类方法，其主要目的是在数据集中发现子空间中基于密度的簇。
doublexiao79·2024-09-03 03:24

Mapreduce是什么

HadoopMapReduce是一个软件框架，基于该框架能够容易地编写应用程序，这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。
whisky丶·2024-09-03 01:07
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