高光谱数据集

预训练和微调在迁移学习中的作用

预训练(Pre-training)预训练是指在一个大型且通常与目标任务相关但不完全相同的数据集上训练模型的过程。
一条小小yu·2024-02-19 12:42

AIGC实战——能量模型(Energy-Based Model)

AIGC实战——能量模型0.前言1.能量模型1.1模型原理1.2MNIST数据集1.3能量函数2.使用Langevin动力学进行采样2.1随机梯度Langevin动力学2.2实现Langevin采样函数
盼小辉丶·2024-02-19 12:40

scIMC：scRNA-seq插补方法基准

在这项工作中，作者使用6个模拟和2个真实的scRNA-seq数据集，从以下四个方面全面评估和比较了总共12种可用的插补方法：1.基因表达
tzc_fly·2024-02-19 12:03

高光谱图像降噪方法（2D Wavelet, 3D Wavelet, FORPDN, HyRes等方法）

近年来，随着遥感应用的不断深入，高光谱图像研究已经成为遥感领域发展最迅速的技术之一。与其他传统成像技术相比，高光谱图像具有更多优势：更丰富的信息量、纳米级的光谱分辨率以及范围更广且连续的光谱。
哥廷根数学学派·2024-02-19 12:19

基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库(三)

基于InternLM和LangChain搭建你的知识库大模型开发范式Finetune在大型语言模型中，Finetune（微调）是一种技术，用于调整预训练的模型以提高其在特定任务或数据集上的表现。
骆驼穿针眼·2024-02-19 12:41

Linux：docker的CIG部署

CAdvisor简介他是一个容器资源监控工具，包括容器的cpu网络io磁盘io等进行监控，同时提供了一个web页面用于查看实时的一个运行状态，他默认只有2分钟的数据存储，而且只是针对单物理机，但是他提供了很多的数据集成接口
鲍海超-GNUBHCkalitarro·2024-02-19 11:38

计算机设计大赛 深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测 - python opencv

文章目录1前言2实现效果3CNN卷积神经网络4Yolov56数据集处理及模型训练5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向
iuerfee·2024-02-19 11:59

揭秘JVS-智能BI数据集管理：让你的数据处理更高效！

数据集是JVS-智能BI中承载数据、使用数据、管理数据的基础，同样也是构建数据分析的基础。
·2024-02-19 11:41

RapidMiner数据挖掘2 —— 初识RapidMiner

请求的工作包括发现应用程序的图形用户界面（GUl），以及检查和处理示例数据集的不同元素。本支持文件中提供的补充解释旨在定义：0.文本说明所有应用程
思诺学长·2024-02-19 11:23

多元统计分析课程论文-聚类效果评价

数据集来源：UnsupervisedLearningonCountryData(kaggle.com)代码参考：Clustering:PCA|K-Means-DBSCAN-Hierarchical||Kaggle
talle2021·2024-02-19 11:45

数据分析之数据预处理、分析建模、可视化

数据集成：将来自不同来源的数据合并到一起，建立一致的数据集。数据变换：对数据进行规范化、标准
终将老去的穷苦程序员·2024-02-19 11:11

open3d点云滤波，直通滤波、体素下采样、均匀下采样、统计滤波、半径滤波

open3d点云滤波，直通滤波、体素下采样、均匀下采样、统计滤波、半径滤波一、直通滤波二、体素下采样三、均匀下采样四、统计滤波五、半径滤波六、点云数据集获得一、直通滤波importopen3daso3dimportnumpyasnpdefpass_through
云杂项·2024-02-19 11:02

Dataframe型数据分析技巧汇总

Kaggle如何针对少量数据集比赛的打法。数据降维的几种方法HF.075|时间序列趋势性分析方法汇总机器学习必须了解的7种交叉验证方法（附代码）这个图！
我叫杨傲天·2024-02-19 11:30

在数据同步时，如何保证数据一致性？

在数据集成中经常被提及的一个需求是ExactlyOnceSemantic，要求在端到端的数据同步中一条记录同步到目的端，在任何情况下都不产生丢失和重复。
牵一缕阳光·2024-02-19 10:08

可观测集合 ObservableCollection＜T＞、BindingList＜T＞

这时我们就需要使用可被观测的集合ObservableCollection、BindingList1、ObservableCollection一个动态数据集合，该集合在添加或删除项或刷新整个列表时提供通知
James.TCG·2024-02-19 10:27

ChatGPT原理以及发展

ghat属于大规模预训练模型，有两个关键字，大规模和预训练，大规模：参数够多、模型够大预训练：数据集够多，训练时间够多所以单个人没有足够的算力，那就直接有现成的吧语言处理和图像处理在深度学习里都差不多原理基本相似
菜鸟Cardll·2024-02-19 10:49

机器学习中7种常用的线性降维技术总结

1、PrincipalComponentAnalysis(PCA)PrincipalComponentAnalysis(PCA)是一种常用的降维技术，用于将高维数据集转换为低维表示，同时保留数据集的主要特征
·2024-02-19 10:25

机器学习中的10种非线性降维技术对比总结

降维意味着我们在不丢失太多信息的情况下减少数据集中的特征数量，降维算法属于无监督学习的范畴，用未标记的数据训练算法。尽管降维方法种类繁多，但它们都可以归为两大类:线性和非线性。
·2024-02-19 10:49

怎么用ETL工具实现MQ消息同步

ETL工具是一种数据抽取、转换和加载工具，其主要用于数据集成、数据转换和数据加载等操作。ETL工具可以
·2024-02-19 10:43

Hive入门，Hive是什么？

Hive是一个开源的数据仓库工具，主要用于处理大规模数据集。它是建立在Hadoop生态系统之上的，利用Hadoop的分布式存储和计算能力来处理和分析数据。
JayGboy·2024-02-19 10:31

如何使用Pycharm中的image模块以及导入打开图片（属性）

在学习pytorch深度学习的过程中，通常会使用到大量的数据集，包括训练集和测试集。
JayGboy·2024-02-19 10:00

六、Redis之数据持久化及高频面试题

数据持久化官网文档地址：https://redis.io/docs/manual/persistence/Redis提供了主要提供了2种不同形式的持久化方式：RDB（Redis数据库）：RDB持久性以指定的时间间隔执行数据集的时间点快照
acro_09·2024-02-15 10:36

缺失值NA并不可怕,只要了解它

那么是因为代码写错了，或者数据类型没搞清，还有一种情况就是，数据集明明只有5行，可是你却要取出第10行到第20行的数据，那么结果就也都是NA了。NA并不可怕。
小梦游仙境·2024-02-15 10:11

代码+视频基于R语言进行K折交叉验证

交叉验验证（交叉验证，ＣＶ）则是一种评估模型泛化能力的方法，广泛应用中于数证据采挖掘和机器学习领域，在交叉验证通常将数据集分为两部分，一部分为训练集，用于建立预测模型；另一部分为测试集，用于测试该模型的泛化能力
天桥下的卖艺者·2024-02-15 09:11

Redis key过期事件的监听

redis自2.8.0之后版本提供KeyspaceNotifications功能，允许客户订阅Pub/Sub频道，以便以某种方式接收影响Redis数据集的事件。
__robin·2024-02-15 09:29

基于LightGBM的回归任务案例

在对XGB模型进行了越来越多的改进以获得更好的性能之后，XGBoost是一种极限梯度提升机器，但通过lightgbm，我们可以在没有太多计算的情况下实现类似或更好的结果，并在更短的时间内在更大的数据集上训练我们的模型
python收藏家·2024-02-15 09:21

Kafka(一)

Kafka最新定义：Kafka是一个开源的分布式事件流平台（EventStreamingPlatform），被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。
xxxxxxxpp·2024-02-15 09:10

机器翻译及相关技术

数据预处理：将数据集清洗、转化为神经网络的输入minbatchEncoder-Decoderencoder：输入到隐藏状态decoder：隐藏状态到输出SequencetoSequence模型模型：训练
d64273b6f382·2024-02-15 08:21

机器学习材料性能预测与材料基因工程如何整？

近几年随着大数据和人工智能介入，通过采用支持向量机、神经网络等机器学习算法训练数据集来构建模型，以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等性能，大大推动了新型材料的发现和传统材料的更
cuiliuyun·2024-02-15 08:11

预习-上课-复习：让机器像人一样学习对话

达摩院对话智能（ConversationalAI）团队对这个问题进行了研究探索，先将其用在了人机对话领域，在国际知名多轮对话数据集MultiWoz上取得了最好结果。论文标题：Preview
PaperWeekly·2024-02-15 08:10

异常检测-基于统计学的方法-学习笔记-2

异常检测的统计学⽅法的⼀般思想是：学习⼀个拟合给定数据集的⽣成模型，然后识别该模型低概率区域中的对象，把它们作为异常点。
Rank_Fan007·2024-02-15 05:37

java并发编程（一）线程与进程

一、进程进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。在早期面向进程设计的计算机结构中，进程是程序的基本执行实体。
我犟不过你·2024-02-15 04:34

labelImg和labelme区别

LabelImg和LabelMe是两种常用的标注工具，用于创建标注数据集以供机器学习和计算机视觉任务使用。虽然它们都具有相似的目标，即方便用户进行图像标注，但在某些方面存在一些区别。
FL1623863129·2024-02-15 02:40

助力工业生产质检，基于轻量级yolov8-seg开发构建工业场景下滚珠丝杠传动表面缺陷分割检测系统

在我们之前的系列博文中也有很多相应的开发实践，感兴趣的胡都可以自行移步阅读，本文的核心思想就是想要基于轻量级的实例分割模型来开发构建工业场景下的滚珠丝杠传动表面缺陷分割检测系统，首先看下实例效果：简单看下数据集
Together_CZ·2024-02-15 02:40

YOLOv8-Seg分割训练自己的数据集

目录0、引言1、环境准备2、数据集准备2.1、创建数据集存放的文件夹2.2准备用于YOLOv8-Seg训练的txt2.2.1COCO数据集json文件YOLOv8-Seg格式的txt2.2.2制作自己的
_Mamba24·2024-02-15 02:40

今日arXiv最热NLP大模型论文：无需数据集，大模型可通过强化学习与实体环境高效对齐 | ICLR2024

引言：将大型语言模型与环境对齐的挑战虽然大语言模型（LLMs）在自然语言生成、理解等多项任务中取得了显著成就，但是在面对看起来简单的决策任务时，却常常表现不佳。这个问题的主要原因是大语言模型内嵌的知识与实际环境之间存在不对齐的问题。相比之下，强化学习（RL）能够通过试错的方法从零开始学习策略，从而确保内部嵌入知识与环境的对齐。但是，怎样将先验知识高效地融入这样的学习过程是一大挑战，为了解决这一差距
夕小瑶·2024-02-15 02:56

Excel的“创建表”功能，自动将新增数据添至已创建名称！

在使用Excel时，你是否遇到过这样情况：在已经有大量数据集的表格中，我们需要添加一条新数据，在现有的数据集中，我们已经创建了一系列的名称，新增数据如何可以自动加到已创建的名称中呢？
Excel客旅·2024-02-15 01:25

进程与线程概念

一、进程与线程进程：是代码在数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位。线程：是进程的一个执行路径，一个进程中至少有一个线程，进程中的多个线程共享进程的资源。
xmh-sxh-1314·2024-02-15 00:46

2021-06-20

文献学习笔记FeatureselectionusingLinearDiscriminantAnalysisforbreastcancerdataset算法步骤：Step1:下载数据集；Step2:计算数据集中每个类中每个属性的平均值得到平均值向量
大耳汪·2024-02-14 23:17

SQL数据聚合必备：10个核心函数一网打尽

数据处理是专业人士经常面对的问题，尤其是在大型数据集的情况下。有效总结和分析数据非常重要，能从数据中获取有价值的见解。
知白守黑V·2024-02-14 23:25

大数据集群环境启动总结

hadoop启动与停止单个节点逐一启动在主节点上使用以下命令启动HDFSNameNode：hadoop-daemon.shstartnamenode在每个从节点上使用以下命令启动HDFSDataNode：hadoop-daemon.shstartdatanode在主节点上使用以下命令启动YARNResourceManager：yarn-daemon.shstartresourcemanager在每
我还不够强·2024-02-14 23:04

掌握C语言文件操作：从入门到精通的完整指南！

这个数据集有一个名称，叫做文件名。文件通常是驻留在外部介质(如磁盘等)上的，在使用时才调入内存中来。
Betty’s Sweet·2024-02-14 23:21

Python数据分析 Pandas快速入门至进阶这篇就够了

它基于NumPy构建，提供了大量库和标准数据模型，用于高效地处理大型数据集。Pandas的主要特点包括：DataFrame：这是一种高效快速的数据结构模式，支持自定义索引。
碎像·2024-02-14 23:49

Python的Sklearn库中的数据集

二、Sklearn数据集种类sklearn的数据集有好多个种自带的小数据集（packageddataset）：sklearn.d
王荣胜z·2024-02-14 23:13

g++编译选项中的-m64是什么意思

64位系统可以访问的内存地址范围远大于32位系统，这通常意味着它们可以处理更大的数据集和更多的内存。此外，64位系统的寄存器也更大，这可以加速某些类型的计算。使用-m64选项编译你的程序将确保所有
kfjh·2024-02-14 22:25

吴恩达机器学习—大规模机器学习

学习大数据集数据量多，模型效果肯定会比较好，但是大数据也有它自己的问题，计算复杂如果存在100000000个特征，计算量是相当大的，在进行梯度下降的时候，还要反复求损失函数的偏导数，这样一来计算量更大。
魏清宇·2024-02-14 21:14

“高颜值”在线可视化分析利器—NetworkAnalyst！

它不仅可以进行比对、定量、基因表达差异分析和富集分析、蛋白相互作用分析、多个数据集整合分析
ee00dc6faab7·2024-02-14 20:22

掌握C语言文件操作：从入门到精通的完整指南！

这个数据集有一个名称，叫做文件名。文件通常是驻留在外部介质(如磁盘等)上的，在使用时才调入内存中来。
·2024-02-14 19:18

Task04：数据完整存储与内存的数据集类+结点预测与边预测任务实践

数据完整存储与内存的数据集类一、InMemoryDataset基类简介在PyG中，通过继承InMemoryDataset类来自定义一个数据可全部存储到内存的数据集类。
cherry_7·2024-02-14 17:02

[超分辨率重建]ESRGAN算法训练自己的数据集过程

一、下载数据集及项目包1.数据集1.1文件夹框架的介绍，如下图所示：主要有train和val，分别有高清（HR）和低清（LR）的图像。
Cr_南猫·2024-02-14 17:02
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