鸟类数据集第12页

Python近似最近邻搜索库之annoy使用详解

概要在大数据时代，处理高维数据集的需求越来越迫切，尤其是在机器学习、推荐系统和自然语言处理等领域。高维数据集中的一个常见问题是最近邻搜索，即找到与给定数据点最接近的数据点。

Rocky006·2024-02-20 02:58

Elasticsearch：特定领域的生成式 AI - 预训练、微调和 RAG

对特定领域数据集进行预训练和微调等方法使LLMs能够推理并生成特定领域语言。然而，使用这些LLM作为知识库仍然容易产生幻觉。

Elastic 中国社区官方博客·2024-02-20 01:33

孔雀与乌鸦

这个国家有史以来从没有出现过任何鸟类，当地人也不知道什么是“鸟”。有一天，一个外乡人来到这个国家，碰巧带来了一只乌鸦。当人看到了乌鸦，都觉得非常惊奇。

Q吉丽娜·2024-02-20 01:30

【AIGC】Stable Diffusion的模型微调

下面是一个通用的微调过程的概述：准备数据集：准备用于微调的数据集。这包括输入图像和相应的标签（如果适用）。确保数据集与您的微调任务相匹配，并且具有足够的样本量和多样性。

AIGCExplore·2024-02-20 01:42

C#基础语法知识

byte、ushort、uint、ulong有符号变量：sbyte、short、int、long浮点数：float、double、decimal特殊类型：bool、char、string复杂数据类型：数据集合

Js_x·2024-02-20 00:54

MySQL数据库

MySQL数据库一、MySQL数据库入门1.初识数据库数据库（DataBase,DB）是一个存在于计算机存储设备上的数据集合，它可以简单地理解为一种存储数据地仓库。

邹老师的小课堂·2024-02-20 00:52

挑战杯基于GRU的电影评论情感分析 - python 深度学习情感分类

文章目录1前言1.1项目介绍2情感分类介绍3数据集4实现4.1数据预处理4.2构建网络4.3训练模型4.4模型评估4.5模型预测5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于GRU的电影评论情感分析该项目较为新颖

laafeer·2024-02-20 00:53

《生产调度优化》专栏导读

Lins号丹·2024-02-19 23:01

2022-01-03

鳥趣·杂谈（二）从秋儿几个录像来看：1这种斑鸠鳥自己可能不会筑窝，秋儿家楼上一个长方形的盆竞被牠选为窝，并且生下小鳥，不像其他鸟类在野外树林等处唅草筑窝成家，因此可能是＂鸠占鹊巢＂的制造者！

无名1933·2024-02-19 23:30

在 Android 上部署自定义 YOLOv8 教程

在本教程中，我将向您展示如何在Android设备上使用自定义数据集部署YOLOv8。想要了解如何在Android设备上使用您自己的数据集部署YOLOv8？本文将展示如何操作。

小Z的科研日常·2024-02-19 23:05

基于ORB-SLAM2与YOLOv8剔除动态特征点

ORB-SLAM2与YOLOv8剔除动态特征点以下方法以https://cvg.cit.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download#freiburg3_walking_xyz数据集进行实验测试

笨小古·2024-02-19 23:34

RK3568笔记十四：yolov8pose部署

一、环境1、平台：rk35682、开发板:ATK-RK3568正点原子板子3、环境：buildroot特别说明：本示例中模型的训练使用的数据是coco8-pose数据集，数据量很少，模型效果无法保证，只是用来测试部署用的

殷忆枫·2024-02-19 23:04

目标检测应用场景—数据集【NO.26】满汉字检测数据集

写在前面：数据集对应应用场景，不同的应用场景有不同的检测难点以及对应改进方法，本系列整理汇总领域内的数据集，方便大家下载数据集，若无法下载可关注后私信领取。关注免费领取整理好的数据集资料！

人工智能算法研究院·2024-02-19 23:31

YOLOv8制作自定义数据集并训练

YOLOv8制作自定义数据集并训练前言一、制作自定义数据集1、建立相应文件夹2、下载图片3、为图片打标签（1）安装labelimg（2）打开labelimg（3）标记图片二、按比例移动自定义数据集中的内容三

东东不熬夜·2024-02-19 23:00

MySQL 基础知识（一）之数据库和 SQL 概述

花落随风轻飘舞·2024-02-19 23:55

【机器学习笔记】5 机器学习实践

数据集划分子集划分训练集（TrainingSet）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。

RIKI_1·2024-02-19 23:52

WebGL开发飞行模拟器

2.地图和地形数据集成：集成地图和地

super_Dev_OP·2024-02-19 23:22

【解决（几乎）任何机器学习问题】：超参数优化篇（超详细）

有⼀个数据集，你直接应⽤⼀个模型，然后得到结果。模型在这⾥的参数被称为超参数，即控制模型训练/拟合过程的参数。如果我们⽤SGD训练线性回归，模型的参数是斜率和偏差，超参数是学习率。

X.AI666·2024-02-19 23:48

深度探索Python集合：从基本操作到高级用法

在Python编程中，集合(Set)作为一种高效且功能强大的内置数据结构，常用于处理不包含重复元素的无序数据集合。本文将详述Python集合的基本操作、进阶技巧以及在实际场景中的应用。

田猿笔记·2024-02-19 22:09

[AIGC_coze] Kafka 的主题分区之间的关系

每个主题可以包含多个分区，每个分区都是一个独立的有序数据集。生产者将数据发送到特定的主题，而消费者通过订阅主题来接收数据。每个主题都被划分为多个分区，每个分区都是一个独立的存储单元。

程序员三木·2024-02-19 22:37

快乐学Python，通过用户和订单的数据分析，制定营销策略【实战】

本篇文章，我们来通过一个真实的电商数据集进行分析，在复习前面内容的基础上，也可以感受一下电商数据分析的分析流程。1、需求说明最近某个电商网站需要策划一场推广活动，通过发短信的方式，向客户发

我爱娃哈哈·2024-02-19 22:37

【论文精读】DALL·E

在大多数数据集上的表现超越以往的方法。

None-D·2024-02-19 22:40

【8】知识加工

简而言之，本体是用于描述一个领域的数据集合，是知识库的骨架。作用：获取、描述和表示相关领域的知识，提供对该领域知识的共同理解，确定领域内共同认可的词汇，提供该领域特定的概念

铁盒薄荷糖·2024-02-19 22:06

扩展语音识别系统：增强功能与多语言支持

一、引言在之前的博客中，我们成功构建了一个基于LibriSpeech数据集的英文语音识别系统。现在，我们将对系统进行扩展，增加一些增强功能，并尝试支持多语言识别。

GT开发算法工程师·2024-02-19 22:24

中科星图——Landsat8_C2_ST数据集是经大气校正的地表温度数据

数据名称：Landsat8_C2_ST数据来源：USGS时空范围：2020年1月-2023年3月空间范围：全国数据简介：Landsat8_C2_ST数据集是经大气校正的地表温度数据，属于Collection2

此星光明·2024-02-19 22:19

谷歌地球引擎（GEE）中公开免费的扩展包介绍（汇总）

您将找到将EarthEngine扩展到新环境、增强可操作性和简化工作流的库和模块，以及教程、脚本、博客和社区托管的数据集。

此星光明·2024-02-19 22:18

Google Earth Engine（GEE）简单介绍及注册

GEE平台融合了谷歌服务器提供的强大计算能力或者以及大范围的云计算资源，平台数据集提供了对地观测卫星大量完整的影像数据如Sentinel，MODIS，Landsat等，也提供了植被、地表温度和社会经济等数据集

生态遥感监测笔记·2024-02-19 22:16

GEE土地分类——如何利用多年的ESRI_Global-LULC_10m将研究区的指定区域重分类分为两类数据（将多类土地分类转化为草地和非草地区域）

简介本教程主要的目的是利用自己上传的多年土地分类应先过来实现指定区域的土地分类，而且只提取ESRI_Global-LULC_10mESRI_Global-LULC_10m数据集是由ESRI（环境系统研究研究所

此星光明·2024-02-19 22:44

听说有 Hugging Face 陪伴的春节，是这样的…

非常感谢将模型、数据集和应用Demo发布在HuggingFace上的团队，新的一年，我们也会持续发掘和介绍更多国内开发者/研究机构发布在HuggingFace上的作品。

·2024-02-19 21:31

2019-02-03

（2）整理（tibble）就是将数据保存为一致的形式，以满足其所在数据集在语义上的要求。简

蜀山黔水·2024-02-19 21:46

探索设计模式的魅力：迭代器模式让你轻松驾驭复杂数据集合

个人主页：danci_系列专栏：《设计模式》制定明确可量化的目标，并且坚持默默的做事。文章目录一、引言二、原理与结构迭代器模式的关键参与者类图和组件间的交互️迭代器接口和具体迭代器类的实现案例三、应用实例️️数组数据结构的迭代树数据结构的迭代四、优缺点与最佳实践优点缺点最佳实践一、引言大家好！今天我们来探索一个至关重要但又不失优雅的编程模式——迭代器模式！在这个信息爆炸、数据成山的时代，能够高效地

danci_btq·2024-02-19 21:21

FFA 2023 专场解读：AI 特征工程、数据集成

今年FlinkForwardAsia（以下简称FFA）重新回归线下，将于12月8-9日在北京望京凯悦酒店举办。FlinkForwardAsia2023大会议程已正式上线！FlinkForward是由Apache官方授权的ApacheFlink社区官方技术大会，作为最受ApacheFlink社区开发者期盼的年度峰会之一，FFA2023将持续集结行业最佳实践以及Flink最新技术动态，是中国Flink

·2024-02-19 20:57

Flink CDC 3.0 正式发布，详细解读新一代实时数据集成框架

一、FlinkCDC概述FlinkCDC是基于数据库日志CDC（ChangeDataCapture）技术的实时数据集成框架，支持了全增量一体化、无锁读取、并行读取、表结构变更自动同步、分布式架构等高级特性

·2024-02-19 20:57

使用ETLCloud平台实现实时数据集成

ETLCloud平台使用ETLCloud平台实现实时数据集成（CDC）的优势包括：易于使用：平台提供简单易用的映射和触

·2024-02-19 19:55

企业如何选择一款高效的ETL工具

其超过5000家企业用户的使用和广泛应用，同时国内大量数据集成工程师

·2024-02-19 19:23

ETL数据集成工具DataX、Kettle、ETLCloud特点对比

ETL数据集成工具对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。

·2024-02-19 19:52

【QTableView】

QTableView是Qt框架中用于显示表格形式数据的部件，通常用于显示数据库查询结果、数据集以及其他类似的结构化数据。

Qt历险记·2024-02-19 19:46

聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类

文章标题：聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类简介聚类分析是机器学习中的一个重要任务，它涉及将数据集中的样本分成多个类别或簇，使得同一簇内的样本相似度较高，不同簇之间的样本相似度较低

Evaporator Core·2024-02-19 19:01

互联网加竞赛基于设深度学习的人脸性别年龄识别系统

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习机器视觉的人脸性别年龄识别系统该项目较为新颖

Mr.D学长·2024-02-19 19:00

Z分数标准化

Z分数标准化是一种常用的数据标准化方法，用于将不同数据集的值转换为具有相同比例和零均值、标准差为1的标准正态分布。这种标准化方法对于机器学习和统计分析中的特征缩放和数据预处理非常有用。

草明·2024-02-19 19:30

Redis- SCAN命令

虽然KEYS命令在某些情况下仍然有其用途，但在处理大型数据集时，它可能会引起一些问题：KEYS命令的问题阻塞：KEYS命令在执行时会对数据库进行全面扫描以匹配给定的模式。

青衫客36·2024-02-19 18:17

java集合

1.集合框架概述Java集合可分为Collection和Map两大体系：Collection接口：用于存储一个一个的数据，也称单列数据集合。

小陈09·2024-02-19 18:09

Zilliz Cloud 再发新版本：性能提升超 10 倍，AI 应用开发流程再简化！

本次新版本的主要内容包括：大幅提升的向量搜索性能（性能提升10倍以上）、企业级数据安全和无缝数据集成。新版本发布后，用户无需自定义代码，便可快速顺畅地完成非结构化数据处理和索引。

·2024-02-19 18:40

【手把手教你】训练YOLOv8分割模型

.下载文件在github上下载YOLOV8模型的文件，搜索yolov8，star最多这个就是2.准备环境环境要求python>=3.8，PyTorch>=1.8，自行安装ptyorch环境即可2.制作数据集制作数据集

是啊洋呀·2024-02-19 16:47

挑战杯基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于CNN实现谣言检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐

laafeer·2024-02-19 16:45

挑战杯地铁大数据客流分析系统设计与实现

文章目录1前言1.1实现目的2数据集2.2数据集概况2.3数据字段3实现效果3.1地铁数据整体概况3.2平均指标3.3地铁2018年9月开通运营的线路3.4客流量相关统计3.4.1线路客流量排行3.4.2

laafeer·2024-02-19 16:41

均方根（rms），标准差（std）,平均绝对误差（mae），方差（var/std*std）计算与数学意义

标准差能反映一个数据集的离散程度。3、平均绝对误差（mae）平均绝对误差是所有单个观测值与算术平均值的偏

拾穗哥·2024-02-19 16:06

SwinIR的训练过程

SwinIR的训练过程可以分为以下几个步骤：数据准备：首先，需要准备训练SwinIR模型所需的数据集。这通常包括高分辨率（HR）图像和低分辨率（LR）图像。

数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:04

今日Arxiv最热大模型论文：大语言模型真的理解上下文了吗？新研究揭示惊人发现

本文介绍了一个通过适配现有数据集来评估生成模型的上下文理解基准。该基准包括四个不

夕小瑶·2024-02-19 16:55

如何探索和可视化用于图像中物体检测的 ML 数据

不过，鉴于检测大型数据集往往需要耗费大量人力物力，它在计算机视觉（computervision）领域的广泛应用，尚有待进一步开发。

虚无火星车·2024-02-19 16:11

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