ACM_集训

七月集训(第26天) —— 并查集

前言此为《英雄算法联盟：算法集训》的内容，具体内容详见：知识星球：英雄算法联盟-六月集训。加入星球后，即可享用星主CSDN付费专栏免费阅读的权益。
英雄哪里出来·2022-12-31 22:09

七月集训(第31天) —— 状态压缩

前言此为《英雄算法联盟：算法集训》的内容，具体内容详见：知识星球：英雄算法联盟-六月集训。加入星球后，即可享用星主CSDN付费专栏免费阅读的权益。
英雄哪里出来·2022-12-31 22:09

SwinUnet官方代码训练自己数据集

SwinUnet官方代码训练自己数据集训练流程参考（单通道灰度图像的分割）：https://blog.csdn.net/qq_37652891/article/details/1239327721、数据标注利用
胖子工作室·2022-12-31 07:43

Flink：调用JPMML机器学习模型

有个需求就是要使用数据分析团队实现好的模型，而且是python的，要求在Flink平台上跑起来提供实时调用模型处理数据文章目录背景JPMML介绍环境准备安装使用步骤示例：决策树分类Iris数据集训练模型并获得
小明同学YYDS·2022-12-30 14:00

sklearn学习笔记11：模型选择与评估

一.交叉验证仍需要测试集做最后的模型评估，但不再需要验证集最基本的方法被称为：k-折交叉验证，将训练集划分为k个较小的集合，每一个k折都会遵循下面的过程：将k-1份训练集子集作为训练集训练模型将剩余的1
奔跑的蜗牛君666·2022-12-30 09:37

【深度学习】基于PyTorch搭建ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101、ResNet152网络

一、使用PyTorch搭建ResNet18网络并使用CIFAR10数据集训练测试1.ResNet18网络结构所有不同层数的ResNet：这里给出了我认为比较详细的ResNet18网络具体参数和执行流程图
别出BUG求求了·2022-12-30 08:23

211大学计算机复试不机试,2019清华大学计算机考研912考试复试常问问题？

2018-05-1818:23|考研集训营清华大学作为“985”“211工程”院校，是许多考生的考研目标，其中计算机专业是清华大学的一项热门专业，许多考生对于清华大学的计算机专业抱有很大的希望，但作为自命题院校许多考生对于清华大学的资料获取并不是很多
Redwolf Luo·2022-12-30 07:45

[Paddle Detection]基于PP-PicoDet行车检测（完成安卓端部署）

该项目使用bdd100k_car数据集训练，并完成了安卓部署。项目意义：现如今，汽车在日益普及人们的生活，再给人们带来极大便利的同时也造成了拥堵的交通更为频发的交通事故。通过行车检
心无旁骛~·2022-12-29 15:24

TensorFlow2——Keras概述

文章目录1、导入tf.keras2、建立一个简单的模型SequentialmodelConfigurethelayers3、训练和评估设置训练使用NumPy数据训练使用tf.data数据集训练评估和预测
Jacob Jiang·2022-12-29 13:55

tf.data处理数据全过程——代码详解

加载图片并进行数据增强1.数据集文件存储形式2.获取数据集路径和类别名称2.1获取类别名称2.2获得存放训练集和验证集的数据和标签的列表3.加载训练集和验证集4.数据增强4.1使用`tf.image`进行数据增强5.数据集训练
Yuuu_le·2022-12-29 00:33

后端集训营|放个大招

后端技术方向未来发展1传统互联网后台服务器系统，都是海量数据处理系统，都是经过单机性能优化，然后再靠堆机器，当发展到一定程度，就开始降本增效，需要极致的性能优化来减少物理成本，大厂会招聘技术高手。2嵌入式领域，手机，物联网，IoT，汽车电子，飞机，航天等等，这些都是高性能领域，未来这些领域对代码质量和性能要求会更高。3对于云计算，一直以来各大厂商都在比拼技术实力，谁能用更低的成本提供更高的算力，谁
极客重生·2022-12-28 20:58

CNN经典网络（2）---AlexNet（模型搭建+训练+预测+可视化）

目录论文：模型架构：模型参数：模型搭建：应用：数据集：1、公开数据集2、自己的数据集训练：1、寻找可使用的GPU2、图像预处理3、找到训练集4、将类索引写入json文件5、加载数据集6、定义网络、训练设备
balabalaba5·2022-12-28 18:56

基于cnn的人脸识别_人脸识别技术：从传统方法到深度学习

基于人工设计的特征和传统机器学习技术的传统方法近来已被使用非常大型的数据集训练的深度神经
weixin_39890289·2022-12-28 13:26

用自建kinetics-skeleton行为识别数据集训练st-gcn网络流程记录

用自建kinetics-skeleton行为识别数据集训练st-gcn网络流程记录0.准备工作1.下载/裁剪视频2.利用OpenPose提取骨骼点数据,制作kinetics-skeleton数据集3.训练
trajectories·2022-12-28 08:22

all query identities do not appear in gallery

问题描述：在reid-strong-baslline使用Market-1501数据集训练reid模型后，使用自己的数据集仿照Market-1501制作相同格式的数据集。
nodototao·2022-12-27 17:46

CNNs Transformer的position位置编码、位置嵌入

two-dimensionalneighborhoodstructure）Transformer：lackinductivebiasesinherent（suchas,translationequivarianceandlocality）,但是当其数据集训练足够
MengYa_DreamZ·2022-12-27 06:49

【ML】欠拟合（underfitting）和 过拟合（overfitting）实践（基于sklearn）

】欠拟合（underfitting）和过拟合（overfitting）实践（基于sklearn）数据集加载数据可视化数据一阶模型（欠拟合）训练预测+评估可视化二级模型（符合要求）五阶模型（过拟合）数据集训练集
胡子哥_·2022-12-27 03:00

Paddle-Human 行为识别 | 使用NTU-RGB-D自定义数据集训练STGCN动作识别模型 （二）

上文说到Paddle-Human开源了行为识别模型，但是只能识别摔倒行为，那么现在我们将让模型能够识别更多行为。一、训练环境搭建项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleVideohttps://github.com/PaddlePaddle/PaddleVideo训练STGCN是在PaddleVideo开发套件中完成的环境可以直接沿用上一篇博客里面的环
訢詡·2022-12-27 00:45

利用Spark MLlib实现Kmeans算法实例(Python)

聚类通常用于探索性分析和/或作为分层监督学习管线（其中针对每个群集训练不同的分类器或回归模型）的组成部分。
糖小豆子·2022-12-26 14:44

深度学习中训练集验证集测试集的区别以及常见的数据集划分原则

通常在深度学习中将数据集划分为训练集、验证集和测试集训练集：相当于教材或例题，训练集在我们的模型过程中起的作用就是更新模型的参数，用以获得更好的性能，其行为表现就是让我们以为模型掌握了相关的知识（规律）
续写童话·2022-12-25 23:09

训练集、测试集、验证集

将数据分成训练集、验证集、测试集1、决策树模型，选定初始预剪枝的参数值，用训练集训练，生成模型；改变预剪枝参数值若干次，用训练集训练，生成若干模型，用验证集检验正确率，确定最优的预剪枝参数值；2、多项式回归
WenbinYao&YouweiHu·2022-12-25 23:06

C2AE: Class Conditioned Auto-Encoder for Open-set Recognition（CVPR 2019）部分翻译

ClassConditionedAuto-EncoderforOpen-SetRecognition[J].IEEE,2019.C2AE:ClassConditionedAuto-EncoderforOpen-SetRecognition摘要1介绍2相关工作3所提出的方法3.1闭集训练
_Cat_·2022-12-25 23:31

数据挖掘 打乱数据（DataFrame）

一、假设有一个10行的数据（DataFrame）二、生成随机序列三、将数据分成训练集和测试集训练集：8行数据测试集：2行数据四、代码importpandasaspdimportnumpyasnpd=np.arange
炼丹的蜗牛@/"·2022-12-25 20:16

人工智能与机器学习——人脸表情识别

目录一、人脸特征提取步骤二、笑脸数据集训练三、笑脸识别四、参考连接一、人脸特征提取步骤①数据集这里我们使用GENKI-4K数据集去进行我们的实验，GENKI-4K一共包含4000个图像,分为“笑”和“不笑
暮雪千·2022-12-25 18:35

【AI】PyTorch实战（一）：目标检测之fasterrcnn_resnet50_fpn

PyTorch模型库中，有已经训练好的检测模型fasterrcnn_resnet50_fpn，它是使用COCO数据集训练的结果。
郭老二·2022-12-25 17:14

2020牛客国庆集训派对day2 F-SUM OF SUB RECTANGLE AREAS

2020牛客国庆集训派对day2F-SUMOFSUBRECTANGLEAREAS数学推导+大数相乘题意思路Code(71MS)传送门：https://ac.nowcoder.com/acm/contest
狙击美佐·2022-12-25 08:16

caffe-windows 配置和cifar10数据集训练

本篇，将开始对分类器的探索！本人选用的是开源世界现在最流行的深度学习架构，至于为何怎么选，因为看到别人都这么选。。至于别的会不会更好，以后再说吧，有更深入的研究会跟大家分享。第一步是下载，这个没什么说的。值得说的是版本问题，本人下载的是最新版本的，但你看到的时候可能已经有新的更新，这个时候你可以选择下载最新的（可能会遇到文章中没有提到的错误），也可以下载我后面会给出的DEMO（10个下载积分，不要
宿魄man·2022-12-24 18:01

【PaddleSeg】使用自己制作的CityScapes数据集训练模型

一：CityScapes格式数据集制作1：labelme安装指南github：labelme第一步：下载安装第二步：创建环境安装依赖基于Anaconda第三步：在终端输入命令激活环境condaactivatelabelme再输入labelme打开标注工具2：数据标注标注后生成的文件格式输入以下命令，将.json文件转换为训练所需的maskpythontools/labelme2seg.py其中，为
私はいつも好きです樱岛麻衣·2022-12-24 17:10

Lime算法总结--可解释性机器学习算法总结

假设对于需要解释的黑盒模型，取关注的实例样本，在其附近进行扰动生成新的样本点，并得到黑盒模型的预测值，基于新的数据集训练可解释的模型来得到对黑盒模型良好
南京比高IT·2022-12-24 14:51

自编神经网络应用于MNIST手写数字识别

一、数据集训练集：https://pjreddie.com/media/files/mnist_train.csv测试集：https://pjreddie.com/media/files/mnist_test.csv
windawdaysss·2022-12-24 11:27

mindspore两日集训营202209-自定义算子 数据处理

作业一：基于pyfunc模式定义sin算子写一个基于numpy的计算正弦函数的python原生函数。定义两个函数，一个是张量形状的推导函数（infer_shape）,另一个是张量数据类型的推导函数（infer_dtype）。使用作业模板提供的测试代码测试基于上面函数的pyfunc类型自定义算子，并与MindSpore自带的Sin算子作为比较。作业二：利用hybrid类型的自定义算子实现三维张量的加
irrationality·2022-12-23 20:28

【实际操作】DenseFusion复现过程详解-YCB-Video数据集

本次实验建立在实现LineMod数据集训练基础之上，因为前期的环境搭建都是一样的。首先，需要下载YCB-Video数据集，可以自己找找百
Panpanpan！·2022-12-23 09:11

用MATLAB实现基于HOG特征和SVM线性分类器的滑动窗口人脸识别

（0）源代码见GitHub（1）引入数据集训练集：利用CaltechWebFacesproject做正类，SunScenedatabase做负类（主要是场景图片），将他们都裁减成大小一致。
weixin_43883815·2022-12-23 07:00

《人工智能实践：Tensorflow笔记》听课笔记24_7.1卷积神经网络

一、回顾及展开前两讲中我们利用全连接网络实现了对mnist数据集的训练，我们已学会使用数据集训练模型，并让训练好的
RENeast·2022-12-23 05:25

关键词提取_NLP 关键词 提取 实战 案例

训练一个关键词提取算法需要以下几个步骤：1）加载已有的文档数据集；2）加载停用词表；3）对数据集中的文档进行分词；4）根据停用词表，过滤干扰词；5）根据数据集训练算法；根据训练好的关键词提取算法对新文档进行关键词提取要经过以下环节
L7 Studio·2022-12-22 15:53

神经网络之MNIST数据集和CIFAR-10数据集训练

1.构建前馈神经网络训练MNIST环境：pycharm+win10+conda3+python3.6首先创建一个神经网络类NeuralNetwork：importnumpyasnp#定义一个神经网络类classNeuralNetwork:#初始化参数def__init__(self,layers,alpha=0.1):self.Weight=[]self.layers=layersself.alp
圆滚熊·2022-12-22 14:06

PASCAL VOC数据集训练集、验证集、测试集的划分和提取

参考PASCALVOC数据集训练集、验证集、测试集的划分和提取-云+社区-腾讯云1、训练集、验证集、测试集按比例精确划分#数据集划分importosimportrandomroot_dir='.
Wanderer001·2022-12-22 14:30

将数据集按比例随机分成训练集和验证集

将数据集按比例随机分成训练集和验证集训练数据集时往往需要把数据集进行随机分配，该代码可以很好的实现对数据集按比例分配，代码如下：importos,random,shutildefmoveFile(fileDir
Airs_Gao·2022-12-22 14:54

在python中用pyTorch实现数字（0~9）语音识别

基于python的数字（0~9）语音识别1.收集训练数据speech_commands_v0.01.tar.gzhttp://download.tensorflow.org/data/speech_commands_v0.01
没用的阿鸡·2022-12-22 10:59

PyTorch 表情识别

图1数据集训练集和验证集数据加载在训练数据集下
计科 执念·2022-12-22 09:44

基于Pytorch的CIFAR10数据集训练与识别

一、CIFAR10数据集介绍CIFAR10数据集共有十个类别，分别是airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck二、模型训练模型代码：classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,self).__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Conv
yrhzmu·2022-12-22 09:48

基于Pytorch框架，使用CIFAR10数据集训练一个10类别图像分类器

本文参照pytorch官网中文教程【训练分类器】https://pytorch.apachecn.org/docs/1.7/06.html在官方程序上进行了微调，此程序能够自动识别系统当前环境，并决定使用cpu还是gpu进行训练，前提是你的环境已经安装了pytorch的cpu或gpu版本。因为网络太小，所以加速效果并不明显，官方已经解释了原因。甚至当我训练一个回合的时候，GPU上表现更慢，当尝试加
乐观的lishan·2022-12-22 09:12

深度学习------pytorch实现cifar10数据集

本博客主要以cifar10为数据集，采用vgg16对模型进行训练，通过训练集训练处模型，用测试集去验证训练集的模型的好坏。
小飞龙程序员·2022-12-22 09:41

Pytorch运行自己的数据集（基于小土堆）

在学完土堆的视频后就想把一开始的蚂蚁蜜蜂数据集训练一下在网上找了很久方法终于成功。
包饭厅咸鱼·2022-12-22 01:35

软件杯——基于深度学习的银行卡号识别系统，前期准备开始

2、程序实现银行卡号字符识别此模块要求使用数据增强后的数据集训练字符识别模型，最终模型能够识别出赛题提供的测试银行卡卡号以及自拍的银行卡卡号。我们目前面临的问题是
weixin_30595035·2022-12-21 19:27

TensorFlow之猫狗分类

文章目录猫狗大战数据集训练数据的读取(input_data.py)卷积神经网络模型的构造(model.py)猫狗大战数据集  Catsvs.Dogs(猫狗大战)是Kaggle大数据竞赛某一年的一道赛题，
付康为·2022-12-21 09:13

YOLOv5：训练自己的数据集

先用官网数据集训练pythontrain.py--datacoco128.yaml--weightsyolov5s.pt--img640二、数据集提取执行split_train_val.py在ImageSets
ariesoary·2022-12-21 07:55

语义分割之 加载训练数据

语义分割之加载训练数据一.列出数据集目录中与json文件同名的全部文件夹二.根据目录加载图像三.训练四.其他当你想使用自己的数据集训练一个语义分割神经网络时,可能会遇到下面的问题很多教程在开始时都是使用
Mr-MegRob·2022-12-21 07:33

机器学习 --- Adaboost

它是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。
川师_King·2022-12-20 17:39

记录一下百度paddleNLP经典项目

之前参加了百度paddleNLP+推荐-深度学习集训营，现在记录一下学习心得。
苦境人士·2022-12-20 15:51
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