ACM训练集第6页

基于深度学习算法的轴承故障自主分类

，结合轴承的3种直径（直径1,直径2,直径3），轴承的工作状态有10类：表1轴承故障类别外圈故障内圈故障滚珠故障正常直径11230直径2456直径3789实验包含以下两个文件：1.train.csv，训练集数据

deleteeee·2024-02-06 06:08

RF和Feature Importance函数

RF原理随机森林中每颗树的生成：1）如果训练集大小为N，对于每棵树而言，随机且有放回地从训练集中的抽取N个训练样本（这种采样方式称为bootstrapsample方法），作为该树的训练集；2）如果每个样本的特征维度为

yz_wang·2024-02-06 01:43

利用sklearn工具中的train_test_split快速划分实例分割数据集

我爱派生·2024-02-06 01:17

CDOJ 木杆上的蚂蚁

http://www.acm.uestc.edu.cn/#/problem/show/300Description在一根细木杆上，有一些速度相同蚂蚁，它们有的往左走，有的往右走，木杆很细，只允许一只蚂蚁通过

Accepted丶·2024-02-05 22:12

脑筋急转弯_leetcode.1033、521、292.简单动脑

哎，最近忙着ACM和蓝桥杯（毕竟都是第一次参赛的小白），可把自己整迷糊了，当两项比赛全部告一段落，自己才是真的觉悟到自己与别人的差距以及自己的大脑思考问题的能力很是欠缺，还有就是思考不够全面，往往一道题明明自己已经写出了方法

云澈丿·2024-02-05 22:02

R语言提高效率的技巧方法（1）

1、批量导入包library(pacman)p_load("dplyr","survival")2、查看R包使用方法help(package="survival")3、查看R包内所有函数library(

weixin_49320263·2024-02-05 18:21

base64_encode(hash_hmac('sha1',$message, $accessKey, true))

安全认证协议中要求使用hmac_sha1方法对信息进行编码但是两边生成的签名一直不一致phpbase64_encode(hash_hmac('sha1',$message,$accessKey,true))javaMacmac

大春儿的试验田·2024-02-05 14:34

杭电2055

题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?

NiRAutomata·2024-02-05 12:42

DBeaver连接SqlServer报“The server selected protocol version TLS10 is not accepted by client prefere”的错误

macm芯片使用DBeaver在连接SqlServer时，出现如下图所示的错误：TheserverselectedprotocolversionTLS10isnotacceptedbyclientpreferences

彩虹豆·2024-02-05 11:16

2-5 异常检测 Anomaly detection with robust deep autoencoders 笔记

一、基本信息题目：Anomalydetectionwithrobustdeepautoencoders 期刊/会议：ACMSIGKDD 发表时间：2017年引用次数：26二、论文总结2.1研究方向

Siberia_·2024-02-05 11:34

协同过滤算法（Collaborative Filtering）

k-NN算法每一次都在训练集去寻找与目标样本最接近的k个实例，然后根据这k个实例的分类结果来产生目标样本的预测结

城市中迷途小书童·2024-02-05 10:30

TensorFlow 基础学习 - 4 (重点是调参)

简而言之：训练集就是用来告诉神经网络模型"这就是马的样子"、"这就是

叉叉敌·2024-02-05 10:19

机器学习本科课程实验1 线性模型

3.1一元线性回归3.2多元线性回归3.3对数几率回归，线性判别分析（二选一）3.4类别不均衡3.1一元线性回归——Kaggle房价预测使用Kaggle房价预测数据集：打乱数据顺序，取前70%的数据作为训练集

11egativ1ty·2024-02-05 08:38

自然语言开发AI应用,利用云雀大模型打造自己的专属AI机器人

大模型通常指那些参数量庞大、层数深、拥有巨大的计算能力和数据训练集的模型。但不能不承认的是，普通人使用大模型还是有一定门槛的，首先大模型通常需要大量的计算资源才能进行训练和推理。

快乐非自愿·2024-02-05 06:26

两分钟克隆你的声音，支持替换电影和视频里面的声音，免费使用支持docker一键部署，集成工具包括声音伴奏分离、自动训练集分割、中文自动语音识别(ASR)和文本标注

两分钟克隆你的声音，支持替换电影和视频里面的声音，免费使用支持docker一键部署，集成工具包括声音伴奏分离、自动训练集分割、中文自动语音识别(ASR)和文本标注。

代码讲故事·2024-02-05 06:13

【装机必备】推荐一款macOS下自动清理内存小工具

RAMmemoryusageofthesystemRAMmemoryusedbyappsRAMmemoryusedbybackgroundprocessesAmountofavailablefreeMacmemoryAmountofremovablefilesDateandsizeoflatestRAMcl

WXL_JIANSHU·2024-02-05 03:30

nmn怎么样？nmn逆龄美肌丸有用吗？前沿科学观察

小姐姐2020·2024-02-04 21:55

OJ(Online Judge)系统及ACM测试题库大全

OJ是OnlineJudge系统的简称，用来在线检测程序源代码的正确性。著名的OJ有RQNOJ、URAL等。国内著名的题库有北京大学题库、浙江大学题库等。国外的题库包括乌拉尔大学、瓦拉杜利德大学题库等。简介：OnlineJudge系统（简称OJ）是一个在线的判题系统。用户可以在线提交程序多种程序（如C、C++）源代码，系统对源代码进行编译和执行，并通过预先设计的测试数据来检验程序源代码的正确性。程

阿-杰·2024-02-04 20:00

整理：OJ系统及ACM测试题库大全

OJ是OnlineJudge系统的简称，用来在线检测程序源代码的正确性。著名的OJ有RQNOJ、URAL等。国内著名的题库有北京大学题库、浙江大学题库等。国外的题库包括乌拉尔大学、瓦拉杜利德大学题库等。简介：OnlineJudge系统（简称OJ）是一个在线的判题系统。用户可以在线提交程序多种程序（如C、C++）源代码，系统对源代码进行编译和执行，并通过预先设计的测试数据来检验程序源代码的正确性。程

bat67·2024-02-04 20:59

KNN 及其扩展

算法流程如下：首先将传进来的参数进行归一化（即除以他们的max-min,将数值转化为0~1之间）然后将测试数集进行拆分，拆分为一部分为训练集，一部分为测试集然后对测试集中每个用例进行全局的计算，即测试集中

AresAnt·2024-02-04 20:34

Encoder-based Domain Tuning for Fast Personalization of Text-to-Image Models——【论文笔记】

本文是发表于ACMTransactionsonGraphics期刊上的一篇论文论文地址：[2302.12228]基于编码器的域优化，用于文本到图像模型的快速个性化(arxiv.org)官方代码：mkshing

我是浮夸·2024-02-04 14:51

吴恩达：改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化(Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularizatio)

@[toc]1.1训练、开发、测试集trainset训练集Devset验证集testset测试集小规模数据：训练集：其他=7:3大数据时代（超百万数据）：训练集占80%或者90%以上验证集和测试集来自同一分布如果只有训练集和验证集

Cache_wood·2024-02-04 10:48

python文件输入读取——ACM格式

数据的读取和输出3中读取多行输入的方式input()sys.stdinsys.stdin.readline()2中输出方式print()sys.stdout.write()3中读取多行输入的方式input()##可输入多行数据，直到遇到空行try:whileTrue:line=input()ifline=='\n':breaka,b=map(int,line.split())print(a+b)e

bulingg·2024-02-04 10:38

python 查找两列不同的值、相同的值（dataframe数据探索）

在做数据挖掘时，查看训练集、测试集数据的情况时，有时需要查看两者之间不同的值和相同的值。

蓝翔厨师长·2024-02-04 09:56

java数据结构与算法刷题-----LeetCode15. 三数之和

java数据结构与算法刷题目录（剑指Offer、LeetCode、ACM）-----主目录-----持续更新(进不去说明我没写完)：https://blog.csdn.net/grd_java/article

殷丿grd_志鹏·2024-02-04 08:53

2024牛客寒假算法基础集训营1

(https://ac.nowcoder.com/acm/contest/67741/I)L-要有光M-牛客老粉才知道的秘密A-DFS搜索#include#defineendl'\n'#defineintlonglongusingn

沫刃起·2024-02-04 07:02

Codeforces Gym 100733A Shitália 计算几何

ShitáliaTimeLimit:20SecMemoryLimit:256MB题目连接http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?

weixin_34075268·2024-02-04 00:52

Viko_ReCode·2024-02-04 00:22

python_ACM模式《剑指offer刷题》链表4

题目：面试tips：询问是否需要判断环，可微调下方代码。思路：思路一：判断环是否存在：设定一快一慢指针，均从头节点出发，快指针一次走两步，慢指针一次走一步。若无环，则快指针会先到达空，返回False表示无环；若有环，则快慢指针必定相遇。前者无环快指针先到达空节点好理解，后者有环为什么快慢指针必定相遇呢？这里提供两种理解方式。理解①：理解②：设慢指针刚进入环的第一个节点时，快指针(此时必定在环中)与

cuier520·2024-02-03 21:30

python_ACM模式《剑指offer刷题》二叉树1

题目：面试tips：1.询问是否可以使用双端队列(看后面思路就可知为什么要问这个)思路：时复和空复都为O(n)思路一：利用双端队列。总体思想是利用二叉树层序遍历(二叉树的层序遍历就是用队列dq，且从左往右每一层存入队列中)，但这里的双端队列使用在path中，即存储路径path时，遇到奇数列，从dq中读出来的节点进行尾插入path；遇到偶数列，从dq中读出来的节点进行头插入。例如：层序遍历对上述二叉

cuier520·2024-02-03 21:27

头发掉光光√·2024-02-03 19:29

湍流喷雾中的亚网格条件混合统计建模：一种机器学习方法-POF-Yao2020a

由气相直接数值模拟(CP-DNS)得到的结果提取的统计数据作为神经网络的训练集，并将得到的智能体作为预测喷雾燃烧条件标量耗散率的大涡模拟下的亚格子模型。

charryzzz·2024-02-03 17:38

基于决策树模型和支持向量机模型的手写数字识别

把数据分成训练数据集和测试数据集4、训练SVM模型5、训练决策树模型6、对所使用的模型进行评估7、对手写数字图像进行预测本项目实现了第一个功能：可以通过导入库和数据集、通过对数据集的预处理、读取、可视化，将数据集划分为训练集和测试级

派大星先生c·2024-02-03 13:37

决策树知识点

Gini系数、均方差连续值处理不支持支持支持缺失值处理不支持支持支持剪枝不支持支持支持2.决策树树得构建流程（1）.首先构建根节点，将所有训练数据都放在根节点；（2）.选择一个最优特征，按照这一特征将训练集分割成子集

慢慢向前-·2024-02-03 13:05

2020_HUASOJ_圣诞杯赛题题解

比赛链接：2020_HUAS_ACM_圣诞杯赛题A,D题（huas_zq）A:直接暴力#includeusingnamespacestd;constintN=10010;inta[N],b[N];//c

小新不想起床·2024-02-03 13:30

论文阅读：Assessing the Performance of Interactive Multiobjective Optimization Methods: A Survey

AssessingthePerformanceofInteractiveMultiobjectiveOptimizationMethods:ASurvey作者：BEKIRAFSAR、KAISAMIETTINEN、FRANCISCORUIZ期刊：ACMComput

还是要努力呀！·2024-02-03 09:18

【ACM独立出版-EI稳定快检索-社科可收】2024年电力电子与人工智能国际学术会议（PEAI 2024）

2024年电力电子与人工智能国际学术会议（PEAI2024）将于2024年1月19-21日于中国厦门召开。会议将围绕电力电子、人工智能等在相关领域中的新研究成果，为来自国内外高等院校、科学研究所、企事业单位的专家、教授、学者、工程师等提供一个分享专业经验，扩大专业网络，面对面交流新思想以及展示研究成果的国际平台，探讨本领域发展所面临的关键性挑战问题和研究方向，以期推动该领域理论、技术在高校和企业的

艾思科蓝 AiScholar·2024-02-03 08:57

【BI&AI】Lecture 9-Motor system 1

MotorSystem专业词汇skeletalmuscle骨骼肌smoothmuscle平滑肌cardiacmuscle心肌flexorreflex屈曲反射centralpatterngenerators

头发没了还会再长·2024-02-03 07:01

1.27CNN（输入层，特征提取（卷积，最大池化），输出），损失函数（KL散度，交叉熵推导），熵（物理、信息熵推导），点积矩阵运算（CPU,GPU,NPU）

CNN损失函数KL散度，交叉熵B部分是训练集的真实实际值，是常数，C部分是训练结果，目的是要让这个损失最小化，与模型参数紧密相关，取出C（带负号），C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间，N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是

CQU_JIAKE·2024-02-03 07:23

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging贝叶斯通过训练集得到先验以及条件分布

ixtgtg·2024-02-03 07:51

HTTPS之使用acme.sh申请免费ssl证书

1、步骤一：安装acme.shacme.sh是一个集成了ACME客户端协议的Bash脚本a、安装命令curlhttps://get.acme.sh|[email protected]

余_小凡·2024-02-03 06:27

网络流数据集处理（深度学习数据处理基础）

（数据预处理）然后将这些文件处理成目标文件格式再分割成训练集和测试集。每次运行只会处理一个文件夹。运行train.py导入训练集训练模型，训练完之后进行保存模型参数。

Yorelee.·2024-02-03 06:58

scATAC文献：人类大脑皮质单细胞水平染色质和基因调控的动态发育图谱---方法

Chromatinandgene-regulatorydynamicsofthedevelopinghumancerebralcortexatsingle-cellresolutionsingularvalue:一scATACprocessing使用“cellrangeratacmkfastq

科研菜鸟·2024-02-03 05:20

倒计时66天

(0条未读通知)牛客竞赛_ACM/NOI/CSP/CCPC/ICPC算法编程高难度练习赛_牛客竞赛OJ(nowcoder.com)补题：qaq，5个小时，13个题，对3题，，，，麻了╥﹏╥...

算法怎么那么难啊·2024-02-02 22:43

【根据loss曲线看模型微调效果】如何使用loss曲线诊断机器学习模型性能

通常数据集会被划分成三部分，训练集（trainingdataset）、验证集（validationdataset）、测试集（testdataset）。

子非Yu@Itfuture·2024-02-02 19:11

虚拟机安装archlinux

1、创建虚拟机2、安装系统4、为了方便，修改密码并使用dos窗口连接5、磁盘分区由于新建虚拟机时是8G，所以只建一个分区就行6、格式化分区并挂载7、更新镜像root@archiso~#pacman-Sy8

甲子春秋·2024-02-02 17:38

音视频-ffmpeg命令行录制和播放视频

查看支持设备Win平台ffmpeg-fdshow-list_devicestrue-Idummy因为Win没有额外的摄像头,用MacMac平台ffmpeg-favfoundation-list_devicestrue-I

li_礼光·2024-02-02 16:05

深度学习优化器

2、常见优化器2.1.批量梯度下降法BGD(BatchGradientDescent)2.1.1、BGD表示BGD采用整个训练集的数据来计算costfunction对参数的梯度：假设要学习训练的模型参数为

Maann·2024-02-02 09:42

机器学习系列4-特征工程

hl=zh-cn本文作为学习记录自己归纳整理的思维导图这里写目录标题机器学习系列4-特征工程一级目录二级目录三级目录1.数据集划分1.1将数据集划分为训练集和测试集1

喜乐00·2024-02-02 07:36

Python机器学习：一文讲透机器学习中的验证集法

验证集法又被称为“留出法”，基本思路是将样本数据集划分为两个互斥的集合：训练集和测试集。其中训练集占比一般为2/3~4/5，常用70%；测试集占比一般为1/5~1/3，常用30%。

数据科学作家·2024-02-02 06:00

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