高光谱数据集

基于全连接神经网络模型的手写数字识别

设计目的及任务描述2.1设计目的2.2设计任务三.神经网络模型3.1全连接神经网络模型方案3.2全连接神经网络模型训练过程3.3全连接神经网络模型测试四.程序设计一.前言手写数字识别要求利用MNIST数据集里的
Jc.MJ·2024-02-13 10:21

【程序设计竞赛】竞赛中的细节优化

如果下面的说法存在误导，请专业大佬评论指正读写优化C++读写优化——解除流绑定在ACM里，经常出现数据集超大造成cinTLE的情况，其实cin效率之所以低，不是比C低级，而是因为需要与scanf的缓冲区同步
lcx_defender·2024-02-13 10:17

Python机器学习之交叉验证

交叉验证是一种非常常用的对于模型泛化能力进行评估方法，交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题，也可以解决参数调优的问题。
一只怂货小脑斧·2024-02-13 09:32

TMUX命令的基本操作和使用

TMUX使用场景：假如你需要跑大模型或者数据集特别大的AI任务时，它往往需要花较长时间才能跑完，在跑的过程中，不能断电断网，一旦断电断网则之前跑的epoch全部作废，要重新开始跑。
eeeasyFan·2024-02-13 08:38

Oracle简单命令

数据库系统阶段数据库的核心：数据模型数据库系统阶段发展：一代数据库：层级网状数据库管理系统二代数据库：关系数据库管理系统（RDBMS)三代数据库：有待发展1.2数据库特点1）数据共享2）减少数据冗余度3）数据独立4）数据集中控制
小诚complier·2024-02-13 08:05

MIT-BEVFusion系列五--Nuscenes数据集详细介绍，有下载好的图片

一、数据集部分mmdetection官方对Nuscenes的中文解释地址：https://mmdetection3d.readthedocs.io/zh_CN/latest/advanced_guides
端木的AI探索屋·2024-02-13 08:19

Nuscenes数据集点云数据如何转换到图像上

零、概要注意：该文章是手写ai自动驾驶，Nuscenes数据集的笔记。首先，学习需要使用到nuScenes数据集。
端木的AI探索屋·2024-02-13 08:48

机器学习原型聚类

通过迭代的方式，每次迭代都将数据集中的各个点划分到
黄粱梦醒·2024-02-13 07:08

使用深度学习进行“序列到序列”回归

此示例使用[1]中所述的涡轮风扇发动机退化仿真数据集。该示例训练一个LSTM网络，旨在根据表示发动机中各种传感器的时间序列数据来预测发动机的剩余使用寿命（预测性维护，以周期为单位进行测量）。训练
jk_101·2024-02-13 06:02

Python ocr自动标注数据集,Python ocr哪个速度最快

大家好，小编来为大家解答以下问题，Pythonocr自动标注数据集，Pythonocr哪个速度最快，现在让我们一起来看看吧！
a17348·2024-02-13 06:25

论文阅读：《Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey》——Part 1：2D HPE

HPE分类人体建模模型二维单人姿态估计回归方法目前发展优化基于热图的方法基于CNN的几个网络利用身体结构信息提供构建HPE网络视频序列中的人体姿态估计2D多人姿态识别方法自上而下自下而上2DHPE总结数据集和评估指标
自信且放光芒66·2024-02-13 05:33

探索XGBoost：多分类与不平衡数据处理

准备数据首先，我们需要准备多分类和不平衡的数据集。以下是一个简单的示例：importpandasaspdfromsklearn.
Echo_Wish·2024-02-13 05:19

一个实用的利用TCGA数据的网页工具

里面的数据集不仅仅包括tcga，还有其他许多的数据集。不懂的话可以看视频教学https://www.bilibili.com/v
刘大帅1·2024-02-13 04:41

Electron 主进程和渲染进程

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。
前白·2024-02-13 02:31

R语言拆分测试集和训练集（1）

方法1：sample#拆分数据集#生成模拟数据集set.seed(5)data_mo<-data.frame(a1=rnorm(20,30,5),a2=rgamma(20,50,10),a3=rnorm
weixin_49320263·2024-02-13 00:34

R语言分类回归决策树交互式修剪和更美观地可视化分析细胞图像分割数据集

最近我们被客户要求撰写关于决策树的研究报告，包括一些图形和统计输出。绘制分类或回归树的基本方法的rpart()函数只是调用plot。然而，总的来说，结果并不漂亮。事实证明，一段时间以来，有一种更好的方法来绘制rpart()树。我们可以大概浏览下如何实现，并且进一步研究。视频：从决策树到随机森林：R语言信用卡违约分析信贷数据实例从决策树到随机森林：R语言信用卡违约分析信贷数据实例，时长10:11#绘
拓端研究室·2024-02-13 00:04

R语言逻辑回归logistic模型分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况

最近我们被客户要求撰写关于逻辑回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。相关视频：R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险逻辑回归Logistic模型原理和R语言分类预测冠心病风险实例，时长06:48逻辑回归是一种拟合回归曲线的方法，y=f(x)，当y是一个分类变量时。这个模型的典型用途是在给定一组预测因素x的情况下预测y，预测因素可以是连续的、分类的或混合的。一般来说，分类
拓端研究室·2024-02-13 00:03

书生·浦语大模型第四课作业

基础作业：构建数据集，使用XTuner微调InternLM-Chat-7B模型,让模型学习到它是你的智能小助手，效果如下图所示，本作业训练出来的模型的输出需要将不要葱姜蒜大佬替换成自己名字或昵称！
查里王·2024-02-13 00:59

分区表

Hive中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时通过WHERE字句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的查询效率会提高很多。
incover·2024-02-12 22:34

DL4J中文文档/DataVec/读取器

读取器读取器从存储中的数据集迭代记录，并将数据加载到数据向量中。
hello风一样的男子·2024-02-12 22:18

InternLM大模型实战-4.XTuner大模型低成本微调实战

文章目录前言笔记正文XTuner支持模型和数据集微调原理跟随文档学习快速上手自定义微调准备数据准备配置文件MS-Agent微调前言本文是对于InternLM全链路开源体系系列课程的学习笔记。
早上真好·2024-02-12 21:40

[代码复现]FBNETGEN: Task-aware GNN-based fMRI Analysis via Functional Brain Network Generation

仅提供ABIDE数据集复现步骤，很简单。
夏莉莉iy·2024-02-12 21:02

分析流程||scanpy单细胞分析流程2-降维聚类及差异基因鉴定

基于python实现可以有效处理超过100万个细胞的数据集的强大功能。以10X官网的3kpbmc数据为例，学习一下scanpy。参考：https://scanpy
BBio·2024-02-12 20:44

2021-10-10

CellRepMet|基因筛查的通用工具箱STAMPScreen原创图灵基因图灵基因今天收录于话题#前沿分子生物学技术基因工程领域积累了一个巨大的工具箱：海量在线数据集、基因编辑工具和快速廉价的基因组测序
图灵基因·2024-02-12 20:33

Cross-lingual Transfer of Monolingual Representations

clipboard.png假设有两种语言L1和L2，L1既有大量无标签数据又有下游任务的监督数据，L2只有大量无标签数据，整个流程可分为一下四步：在L1无标签的数据集上，训练一个单语的bert，任务为masked
ltochange·2024-02-12 20:03

使用PyOD进行异常值检测

PyOD是PythonOutlierDetection的缩写，可以简化多变量数据集中识别异常值的过程。
deephub·2024-02-12 18:21

基于用户的协同过滤推荐算法原理、过程、代码实现 基于用户项目评分的协同过滤推荐算法程序 余弦、修正余弦、person皮尔森算法、欧几里得距离公式等相似度算法 movielens电影评分数据集

本文主要介绍基于用户的协同过滤推荐算法的推荐原理、推荐过程、代码实现。一、基于用户的协同过滤推荐算法推荐原理基于用户的协同过滤推荐算法是协同过滤推荐算法中最简单、最传统的推荐算法，是根据用户对项目的某一种操作行为，为目标用户找到操作行为相同或者相似的用户，这些操作行为相同或者相似的用户称之为目标用户的近邻用户，然后在这些近邻用户中找出目标用户没有操作行为同时近邻用户同时有操作行为的项目，最后将这些
linge511873822·2024-02-12 18:48

基于大数据技术的用户日志数据分析及可视化平台搭建项目代码及数据集

目录大数据专业实习报告........................................................................................................11.项目概述..............................................................................
yushibing717·2024-02-12 17:44

Python数据分析从入门到进阶：模型评估和选择（含详细代码）

本文介绍如何使用sklearn代码进行模型评估模型评估对模型评估的基本步骤如下：首先将要将数据集分为训练集和测试集对训练集进行模型拟合确定合适的评估指标计算在测试集上的评估指标1数据集划分在机器学习问题中
程序员老冉·2024-02-12 16:34

（深度学习快速入门）图对比学习综述笔记-中文信息学报2023第37卷第5期

文章目录引言问题定义和相关背景图定义及其类型对比学习图神经网络图分析的下游任务节点级图对比学习方法实例对比跨级别对比边级别图对比学习图级别对比学习图对比学习扩展不同类型图上的扩展结合监督信息的图对比学习图数据集介绍引言传统的图数据分析通常采用监督学习的框架
快乐江湖·2024-02-12 15:18

统计学习方法（李航）--第二章 感知机（比较基础）

（二）学习策略1.数据集的线性可分性：若存在wx+b的超平面可以将数据集完全分割，则称为线性可分。2.学习策略（以
人間煙火Just·2024-02-12 15:14

GEE数据集——全球日光日照地图分布图数据

日光地图发行版将包括一个新的数据集，该数据集由矢量化的土地覆盖物特征组成，这些特征来自欧洲空间局的2020年世界覆盖物（10米）栅格。该数据
此星光明·2024-02-12 15:12

GEE数据集——美国地质调查局历史地形图(更新)

美国地质调查局历史地形图美国地质调查局地形图的历史可追溯到19世纪末，当时美国地质调查局开始着手绘制整个美国的详细地图。1:24,000比例尺，也称为7.5分钟四边形地图，成为最广泛使用的比例尺之一。每张地图覆盖7.5分经纬度的区域，从而详细呈现了约64平方英里（166平方公里）的面积。前言–人工智能教程其中的一个子集已被收录到约81,000+幅地图的总体收藏中，未来还将进行改进和补充。元数据包括
此星光明·2024-02-12 15:12

Google Earth Engine（GEE）——欧空局WorldCover 10 m分辨率土地利用/土地覆盖数据集 2020 V100

有2651个瓦片，关于访问这个数据集的更多信息可以在这里找到。目前的收集只集中在输入质量层，地图层在谷歌地球引擎中可作为一个图像集。DATA|WORLDCOVER输入质量层是一个
此星光明·2024-02-12 15:42

GEE——巴西年度土地覆盖下载和地图展示（Mapbiomas 集成包）内含使用教程和下载链接

分辨率：30m，数据类型：多个栅格数据集和类型
此星光明·2024-02-12 15:41

GEE数据集——巴西年度土地覆被和利用地图

巴西年度土地覆被和利用地图ç巴西年度土地利用和土地覆被制图项目是一个由生物群落、土地利用、遥感、地理信息系统和计算机科学专家组成的合作网络，依靠谷歌地球引擎平台及其云处理和自动分类功能生成巴西年度土地利用和土地覆被时间序列。MapBiomas项目--是一项多机构倡议，旨在利用卫星图像的自动分类过程生成年度土地覆被和利用地图。有关该项目的完整介绍，请点击此处。前言–人工智能教程其他地区，如泛亚马孙、
此星光明·2024-02-12 15:39

神经网络训练中的epoch和batch概念

在神经网络训练中，"epoch"和"batch"是两个基本的概念：Epoch:一个epoch代表的是整个数据集被遍历一次的过程。在一个epoch中，网络会对每一个训练样本学习一次，然后更新权重。
山泼黛·2024-02-12 14:29

Week10

第10周十七、大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)17.1大型数据集的学习参考视频:17-1-LearningWithLargeDatasets(6min).mkv如果我们有一个低方差的模型
kidling_G·2024-02-12 14:29

大语言模型ChatGLM + P-Tuning微调实践

大语言模型ChatGLM+P-Tuning微调实践文章目录大语言模型ChatGLM+P-Tuning微调实践LLM微调基础本次实践环境说明ChatGLM部署以及激活conda环境安装依赖禁用W&B训练数据集
North_D·2024-02-12 13:59

Python建模复习 ：数据挖掘技术理论

第二部分数据挖掘技术理论2.1数据分析方法论KDD知识发现KnowledgeDiscoveryfromDatabase：数据清理、数据集成、数据选择、数据变换（正规化、泛化、离散化）、数据挖掘、模式评估
啾啾二一·2024-02-12 13:50

【实证分析】地级市-资本存量测算结果数据集（含计算公式及原始数据）（ 2003-2021年）

该数据集利用了从城市统计年鉴和中国统计年鉴获取的固定资产投资数据及其增速，为了弥补2017年至2021年期间官方统计年鉴数据的缺失，采用了各省、各市年鉴和公报中的数据。
T0620514·2024-02-12 12:11

「精心整理」Ceph搭建硬件建议详解

Ceph是专为在商品硬件上运行而设计的，这使得构建和维护超大规模的数据集群在经济上是可行的。当规划出你的集群硬件时，你需要平衡一些考虑因素，包括故障域和潜在的性能问题。
Lin_b0c9·2024-02-12 12:41

使用PyOD进行异常值检测

PyOD是PythonOutlierDetection的缩写，可以简化多变量数据集中识别异常值的过程。
·2024-02-12 11:08

开源大数据集群部署（九）Ranger审计日志集成（solr）

作者：櫰木1、下载solr安装包并解压包tar-xzvfsolr-8.11.2.gzcdsolr-8.11.2执行安装脚本./bin/install_solr_service.sh/opt/solr-8.11.2.tgz安装后，会在/etc/default/下生成solr.in.sh文件。2、在rangeradmin下生成solr相关配置cd/opt/ranger-2.3.0-admin/cont
·2024-02-12 10:07

神经语言程式(NLP)项目的15 个开源训练数据集

我们整理了训练聊天机器人所需的对话数据集，包括问答数据、客户支持数据、对话数据和多语言数据。
suoge223·2024-02-12 09:54

《利用Python进行数据分析》 14.2 MovieLens 1M数据集

第十四章数据分析示例注：本章示例数据集可在附带的GitHub仓库（http://github.com/wesm/pydata-book）中找到14.2MovieLens1M数据集GroupLens实验室
CCC考研·2024-02-12 08:46

Hadoop：认识MapReduce

MapReduce是一个用于处理大数据集的编程模型和算法框架。其优势在于能够处理大量的数据，通过并行化来加速计算过程。
爱写代码的July·2024-02-12 06:41

R语言管道操作及绘制数据集对比图和回归线的基础并简单建模

使用了R语言自带的数据框mtcars，里面包含了各品牌型号的车辆参数信息。可以使用head()函数先查看下数据框信息：>head(mtcars)mpgcyldisphpdratwtqsecvsamgearcarbMazdaRX421.061601103.902.62016.460144MazdaRX4Wag21.061601103.902.87517.020144Datsun71022.84108
环能jvav大师·2024-02-12 06:33

Vits2.3-Extra-v2:中文特化，如何训练及推理（新手教程）

Vits2.3-Extra-v2:中文特化修复版auto_DataLabeling干声10分钟左右.wav问题描述：Vits2.3-Extra-v2:中文特化，如何训练及推理（新手教程）解决方案：一、准备数据集切分音频本次音频数据自己录制干声
玩电脑的辣条哥·2024-02-12 06:42

XGBoost算法

此外，它在处理缺失值和大规模数据集上也有很好的表现。XGBoost是一种基于梯度提升决策树（GBDT）的算
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-12 04:11
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