车牌车辆数据集第26页

【数据分析之数据预处理、分析建模、可视化——详细讲解】

2.数据预处理数据预处理是数据分析中最重要的一环，其目的是从原始数据中产生质量高的数据集。数据预处理步骤包括：数据清洗：处理缺失值、异常值和噪声数据。对于缺失值，可以选择删除、填充

程序员不想YY啊·2024-02-11 01:30

通向零拥堵的城市—基于车路协同的智能交通系统

、零交通拥堵是我们大家日常生活中最想实现的目标，为此中国智能网联汽车产业创新联盟V2X工作组特组织编写了《通向零拥堵的城市----基于车路协同的智能交通系统》，旨在搭建车路协同平台，协同各方，共同推动车辆网联化的落地应用

小赛TT·2024-02-11 00:13

【Py/Java/C++三种语言OD2023C卷真题】20天拿下华为OD笔试之【贪心】2023C-停车找车位【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

为了防剐蹭，需为停车人找到一个车位，使得距停车人的车最近的车辆的距离是最大的，返回此时的最大距离。输入描述

闭着眼睛学算法·2024-02-10 23:48

致敬！新冠肺炎一线工作者

身穿白色防护服在病房里忙绿的你们;身穿统一制服指挥道路上来往车辆的也你们;身穿黄色大衣站在不同岗位上管控人流的你们;还有那些默默无闻在一线抗击疫情的党员、志愿者们;我郑重地说一声：你们辛苦了!

正正_2f47·2024-02-10 23:01

2018年8月22日星期二晴335篇围棋课

路上正值下班高峰期，车辆行人密密匝匝，一片拥挤，心内焦急，不由加快了速度

雄关漫道真如铁v而今迈步从头越·2024-02-10 23:54

基于SpringBoot+Vue的车辆出租管理系统设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)

文章目录前言项目运行截图技术框架后端采用SpringBoot框架前端框架Vue可行性分析系统测试系统测试的目的系统功能测试数据库表设计代码参考数据库脚本为什么选择我？获取源码前言博主介绍：✌全网粉丝10W+,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌精彩专栏推荐订阅2

Java开源领先者·2024-02-10 22:23

冷雨敲窗‖慕妍

站在窗口，望着外面路上的行人与车辆穿梭，往事一幕幕浮现在脑海里：爷爷是个勤劳善良的老人，上过文言文学堂，对文言文的背诵与解释很拿手，理解

慕妍Author·2024-02-10 21:13

四、机器学习基础概念介绍

四、机器学习基础概念介绍1_机器学习基础概念机器学习分类1.1有监督学习1.2无监督学习2_有监督机器学习—常见评估方法数据集的划分2.1留出法2.2校验验证法（重点方法）简单交叉验证K折交叉验证（单独流出测试集

ITS_Oaij·2024-02-10 21:39

多项式回归

jhkj_5154·2024-02-10 21:37

你主动一些，我们之间或许还会有故事。

不停息的车辆来回在路上穿梭，每一辆车都是带着一些寄托从城市的这一侧跑向另一侧，走在呼啸而过的车流旁边男孩的节奏好像是在这夜色中被放慢的不少，可能是耳机里的歌声节奏跟不上城市里的车流，可能是疲惫的心态已经没有洋溢的奔跑的状态

深海菠萝屋·2024-02-10 21:35

看电影

通常是早早吃了晚饭，有时是一个人（爱人在外工作，孩子外出求学），有时是和极要好的朋友一起，慢慢悠悠的走在通往电影院的路上，看焦急的行人匆忙与我擦肩而过，看来往的车辆渐次消失在暮色里，感叹岁月匆匆时间流逝

弯月牙·2024-02-10 21:29

东山再起

向南的大路上，烟尘滚滚，步兵、骑兵，再加上车辆、马匹、辎重，队伍浩浩荡荡，差不多拉了千把里长。

李鹤轩1·2024-02-10 21:37

Python基础学习-08 列表

为特定数据集选择正确的类型可能意味着保留含义，并且可能意味着提高效率或安全性。列表列表是一个有序且可更改的集合。在Python中，列表用方括号编写。

Jiang_Immortals·2024-02-10 21:23

python基础学习-多元回归（Multiple Regression）

请看下面的数据集，其中包含了一些有关汽车的信息。

Jiang_Immortals·2024-02-10 21:23

Apriori介绍及代码批注

一、Apriori原理解析1.概述关联规则分析是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，目的是在一个数据集中找到各项之间的关联关系，而这种关系并没有在数据中直接体现出来。

Fishermen_sail·2024-02-10 20:45

坐标变换(2)—不同坐标系下的变换

如下图所示，在自动驾驶车辆上会存在大量冗余的传感器，例如轮速传感器、激光雷达，毫米波雷达，摄像头，超声波雷达，GPS，IMU等。

lewif5231·2024-02-10 20:44

【机器学习】合成少数过采样技术 (SMOTE)处理不平衡数据（附代码）

1、简介不平衡数据集是机器学习和人工智能中普遍存在的挑战。当一个类别中的样本数量明显超过另一类别时，机器学习模型往往会偏向大多数类别，从而导致性能不佳。

小Z的科研日常·2024-02-10 19:26

快速了解机器学习中过采样（SMOTE）问题

一、过采样过采样是一种处理不平衡数据集的方

AI_dataloads·2024-02-10 19:26

【数据＋代码】贝叶斯优化KNN算法

2、读取并理解数据本次使用某药物数据集进行多分类，首先从数据集中进行读取数据

小Z的科研日常·2024-02-10 19:26

把命运交在别人手中

我正在想这些事情的时候，狭小的车道上突然出现一个女人，看身影她应该是中年妇女，我紧急踩了一脚刹车，一阵吃惊，看着她只把背影留给了我，连头也不回地继续地横穿国道，如果后面行驶来的车辆刹车不急，她刚才大概率会死亡

刘迟·2024-02-10 19:18

报表工具有没有sql植入风险？如何规避？

报表检测到sql植入风险，一般是报表工具提供了通用查询的功能，也就意味着sql（sql类数据集）是可以通过参数动态拼接的。

昵称叫啥捏·2024-02-10 19:44

单细胞分析之细胞注释工具Garnett

本文摘自公众号【生信诊断所】原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/eV0m1H6a9gyf4FMZjqQnzA摘要Garnett是一个单细胞自动注释软件包，输入数据包括一个单细胞数据集和细胞类型定义文件

11的雾·2024-02-10 19:00

别人长假有七天，我只有2天

更有新闻报道说四川某地下起了雪，车辆全堵在路上，甚至还要民警帮忙推

一生悫·2024-02-10 19:19

特征工程:数据平衡

目录一、前言二、正文Ⅰ.基于过采样算法Ⅱ.基于欠采样算法Ⅲ..基于过采样和欠采样的综合算法三、结语一、前言大多数情况下，使用的数据集是不完美的，会出现各种各样的问题，尤其针对分类问题的时候，会出现类别不平衡的问题

林浩杨·2024-02-10 18:02

Gaze Estimation人脸数据集学习（MPIIFaceGaze、EyeDiap、Gaze360、ETH-Gaze）

目录1、MPIIFaceGaze2、EyeDiap3、Gaze3604、ETH—Gaze四个数据集注视分布：1、MPIIFaceGaze收集：与MPIIGaze是同一批数据，采集人物相同。

晚风何处来·2024-02-10 18:26

Pytorch CGAN实现MNIST手写数字数据集

在本博客中，我们将使用PyTorch框架实现一个条件生成对抗网络（ConditionalGAN，简称CGAN），并利用MNIST数据集进行手写数字的生成。

晚风何处来·2024-02-10 18:56

言情小说《前妻攻略老公哭着求复合》盛晚【全章节】免费阅读全文

“盛小姐，这是车牌号11111的事故照片

海边书楼·2024-02-10 18:39

【VQA】VQA数据集和判别标准

一、VQA常用的数据集：1.COCO-QACOCO-QA数据集中的图像来自于MS-COCO数据集，主要包括123287张图像，其中72738张用于训练，38948用于测试，并且每张图像都有一个question

阮恒·2024-02-10 18:26

马路上有没有正义

凤凰城学校为禁止校门口停车，于是用水泥护栏把路边给封堵了，只留出窄窄的两个车道……这天，在车道前等侯了四辆逆行车辆，才轮到我正常方向通行，原因端在对向车道停了部霸王车……经过时，忍不住摇下车窗贱骂几句，

斯够悥兔子o·2024-02-10 18:09

第一次冥想

书中用了许多故事来讲解，印象比较深的一个是“道路”的比喻，就是作为冥想者，你应该是坐在一条大路的旁边，看着道路中各种车辆往来穿行，这些车辆就是你的

平凡烟火·2024-02-10 16:23

庄里人加油

看着窗外，马路上没有几个车辆人烟稀少。孩子爸爸昨晚还在给学生们出题准备考试，凌晨时通知不去学校了，在家等着通知。

十月的风吹过·2024-02-10 16:30

给电动车上牌照

今天趁老公休息，约他一起去交警大队办电动车牌照。我现在骑的电动车，是一辆破旧的绿缘电动车，一二年买的，是特意买给女儿上高中用的。因为不放心女儿骑大电动车，特意买的自行车式的，当时还给女儿限了速。

紫苏姚·2024-02-10 16:28

Datawhale组队学习GNN-task04 数据完整存储与内存的数据集类+节点预测与边预测任务实践

DataWhale开源学习资料:https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master/GNN6.1数据完全存于内存的数据集类学习在

79f3c66c2fe7·2024-02-10 15:12

民间故事：修建跨河大桥，桥墩接连倒塌，老汉说，准备三牲六畜肉

因为老桥是五十年代简易修建而成，这些年来过往车辆频繁，桥面道路坑坑洼洼，路面多处出现裂缝，再加上承重能力也不能满足现在车辆的使用要求。于是，在一个炎炎

诗文书画汇·2024-02-10 14:18

雪白的深秋

其中夹杂着类似雪的冰晶，在那些停得整整齐齐的车辆上面，留下来寒冷的痕迹。忽大忽小，忽急忽缓，或稀疏，或繁密。一直到午后，才实现了无缝

星雁·2024-02-10 14:44

Biu懂AI：Object Detection训练数据的Label格式

这种应用在生活中应用很多，例如停车场的车牌识别，监控的物体识别，智能驾驶的车道车辆识别等等。平常我们不会看到它是怎么框出识别物的，但是在debug模式下我们经常

WPG大大通·2024-02-10 13:28

屡抓屡犯

今天交警又到镇上抓车了，摩托车无牌照，驾驶员未戴头盔，摩托车违规搭棚，还有怕摄像头拍照用囗罩遮车牌的。交警五点半下班打道回府时，拖走五六台违章摩托车。

平常心A·2024-02-10 13:11

redis过期淘汰策略、数据过期策略与持久化方式

no-eviction不删除任何数据,内存不足存入会直接报错,可以在redis配置文件中进行设置,其中有两个非常重要的概念,LRU与LFULRU表示最近最少使用,LFU为最少频率使用又按照volatile已设置过期时间的数据集和

sunyunfei1994·2024-02-10 12:30

cityscapes数据集的下载和应用

链接内容官方地址：https://www.cityscapes-dataset.com/使用git的地址：https://github.com/mcordts/cityscapesScripts要自己登录download的哦数据下载在官网下载，不需要，需要企业级别邮箱（不能qq,163，gmail）；每天有限制的下载次数;注册账号，网页下载。。我自己不怎么断。断的话看方法二终端脚本下载(推荐):w

zisuina_2·2024-02-10 12:20

ssm/php/node/python酷美二手车管理系统

随着汽车产业的蓬勃发展以及人们生活水平的提高，车辆更新换代的速度日益加快，这直接促进了二手车市场的繁荣。

vcd602·2024-02-10 12:11

【深度学习】: MNIST手写数字识别

如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主,可接实验指导1对1有任何疑问或者问题，也欢迎私信博主，大家可以相互讨论交流哟~~案例2：构建自己的多层感知机:MNIST手写数字识别相关知识点:numpy科学计算包，如向量化操作，广播机制等1数据集简介

X.AI666·2024-02-10 11:34

机器学习系列——（二十）密度聚类

引言在机器学习的无监督学习领域，聚类算法是一种关键的技术，用于发现数据集中的内在结构和模式。

飞影铠甲·2024-02-10 11:53

北威的传统小镇-哈廷根 |在北威的日子3

从波鸿转电车前往哈廷根路上，从市中心慢慢转入一条狭长的道路，电车在中间行驶，左右两边是车道，很难想象电车居然不会和来往的车辆相撞。感慨之际，

AugustusCui·2024-02-10 11:05

计算机毕业设计PyFlink+Hadoop+Hive民宿数据分析可视化大屏民宿推荐系统民宿爬虫民宿大数据知识图谱机器学习大数据毕业设计

流程1.selenium自动化爬虫框架采集民宿数据约10万条存入.csv文件作为数据集；2.使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗，生成最终的.csv文件并上传到hdfs；3

计算机毕业设计大神·2024-02-10 10:56

机器学习9-随机森林

随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，用于改善单一决策树的性能，通过在数据集上构建多个决策树并组合它们的预测结果。它属于一种被称为“集成学习”或“集成学习器”的机器学习范畴。

dracularking·2024-02-10 10:12

方差与偏差

bias-variancedecomposition)是解释学习算法泛化性能的一种重要工具.偏差方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解.我们知道，算法在不同训练集上学得的结果很可能不同，即便这些训练集是来自同一个分布.对测试样本队令yD为m在数据集中的标记

井底蛙蛙呱呱呱·2024-02-10 10:18

机器学习8-决策树

决策树的构建过程：1.选择特征：从所有特征中选择一个最佳的分裂标准，以将数据集分成两个子集。2.分裂数据：使用选定的特征和分裂标准将数据集分成两个子集。这个过程会递归地应用于每个子集，形成树的分支。