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F1模型评估
深度学习在交通标志识别中的应用
深度学习在交通标志识别中的应用深度学习在交通标志识别中的应用1.交通标志识别的背景2.CNN在交通标志识别中的应用3.数据集准备4.模型训练与优化5.
模型评估
与部署结语深度学习在交通标志识别中的应用交通标志是道路上的重要元素
OverlordDuke
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2024-01-11 08:15
目标检测
深度学习
深度学习
人工智能
目标检测
公共问题
工地日记(四〇一)
11月7日上午现场
F1
大厅F1-1、1-2区作业情况汇总:一、钢筋加工棚7人二、1-2-7段L2层板钢筋绑扎17人,木工支模5人,机电预埋4人,钢筋焊接2人三、七号塔吊下L2层打磨修补2人四、七号塔吊西侧
另一号
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2024-01-11 05:52
VMware Workstation 不可恢复错误: (vcpu-0)解决方法
重启电脑进入BIOS;3、重启电脑进入BIOS方法:电脑重启开机时,按
F1
或F2、或F5、或delete等..不同品牌进入不同。4、找到菜单Advanced/Intel(R)Virtualizat
浩哥爱吃肉
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2024-01-11 02:23
面试宝典之spring框架常见面试题
F1
、类的反射机制有啥用?(1)增加程序的灵活性,可扩展性,动态创建对象。(2)框架必备,任何框架的封装都要用反射。(框架的灵魂)F2、获取Class对象的三种方式?
Long里小花荣
·
2024-01-11 01:19
面试
spring
职场和发展
不畏狂风骤雨 环保师傅正忙
相当于65米/秒比
F1
赛车车速还要快你如果有幸坐在F
郭大牛
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2024-01-11 00:34
2020-09-05
掌閱
F1
打卡復盤:問題:一、心裡有所鬆懈打卡打了11天,觉得自己穩了,沒問題了。刚开始真的是每天醒来第一件事就是打卡,而
大汁
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2024-01-10 14:37
R语言ggplot2可视化多项式曲线、多项式方程以及多项式
模型评估
指标R方:使用ploynom包拟合三阶多项式模型
R语言ggplot2可视化多项式曲线、多项式方程以及多项式
模型评估
指标R方:使用ploynom包拟合三阶多项式模型目录
statistics.insight
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2024-01-10 13:56
人工智能
机器学习
r语言
数据挖掘
数据分析
XGBoost建模调参-保险赔偿预测模型
基本建模流程:1)读取数据;2)特征理解;3)数据清洗、预处理;4)建立模型;5)
模型评估
。
Avasla
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2024-01-10 10:53
机器学习算法
Python
数据分析
python
机器学习 —— 自用整理期末复习笔记
【机器学习】假设空间与版本空间-CSDN博客二、
模型评估
与选择1、经验误差与过拟合2、评估方法2.1、留出法2.2、交叉验证法2.3、自助法
西皮呦
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2024-01-10 09:15
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
毕业设计——基于深度学习的手势识别以及手势交互功能(TensorFlow)(YOLO)
目录前言1、背景介绍2、项目简介3、环境配置配置介绍版本4、模型实现数据集制作手势训练
模型评估
识别效果5、GUI界面以及手势交互的实现区域介绍展示初始页面识别页面多媒体控制页面6、结语前言今天,向大家介绍基于深度学习的手势识别以及手势交互功能的实现
deep_learning333
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2024-01-10 05:24
python
人工智能
深度学习
目标检测
tensorflow
多特征变量序列预测(一)——CNN-LSTM风速预测模型
目录往期精彩内容:前言1多特征变量数据集制作与预处理1.1导入数据1.2数据集制作与预处理2基于Pytorch的CNN-LSTM预测模型2.1定义CNN-LSTM预测模型2.2设置参数,训练模型3
模型评估
与可视化
建模先锋
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2024-01-10 03:52
时间序列预测
cnn
lstm
机器学习
Python轴承故障诊断 (十)基于VMD+CNN-Transfromer的故障分类
轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2故障VMD分解可视化3基于VMD+CNN-Transformer的轴承故障诊断分类3.1定义VMD-CNN-Transformer分类网络模型3.2设置参数,训练模型3.3
模型评估
代码
建模先锋
·
2024-01-10 03:50
python
cnn
分类
Python数据分析主要步骤及常用库介绍
实施过程数据分析遵循如下主要过程数据采集数据挖掘数据可视化1.数据采集数据采集可以基于公司积累的数据,也可以基于公开数据通常会采⽤两者结合⽅式,让数据类别更丰富见机器学习的之数据学习算法2.数据挖掘数据(业务逻辑)理解数据准备建⽴模型数据清洗数据存储
模型评估
见
carmen_山海
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2024-01-09 21:41
python基础
python
数据分析
开发语言
AC 剑指 Offer 10- II. 青蛙跳台阶问题
示例1:输入:n=2输出:2示例2:输入:n=7输出:21示例3:输入:n=0输出:1提示:02){fn=f1.add(f2);
f1
=f2;f2=fn;n--;}returnfn.mod(newBigInte
itbird01
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2024-01-09 20:28
精确率(Precision,P),召回率(Recall,R)以及
F1
值(F1-score,
F1
)
狗狗识别系统的例子:假设我们有两个集合:实际狗狗的集合(实际真正是狗狗的图片):A我们识别为狗狗的集合(我们认为是狗狗的图片):B精确率(Precision,P):精确率是指在我们识别为狗狗的图像中,有多少是真正是狗狗的。在狗狗识别系统中,如果我们识别了10张图像为狗狗,而只有其中的8张是真的狗狗,那么精确率就是80%。精确率=(真正是狗狗的图片数)/(被识别为狗狗的图片总数)集合表示:Preci
天一生水water
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2024-01-09 20:24
机器学习
人工智能
银河麒麟4.0.2安装
大致有下面3个问题:1.联想的安全策略,不让BIOS回刷解决方法:重启,按
F1
进行系统设置页面;然后选择安全管理-防BIOS回刷-关闭即可。
washingtin
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2024-01-09 18:18
麒麟
001集map()函数、function()函数、及list()函数应用实例—python基础入门实例
#def为定义函数,后面跟函数名并以冒号:结尾returnx#函数具体内容data1=[66,15,91,28,98,50,7,80,99]#[]中括号内数值以逗号隔开,为列表类型mymap=map(
f1
yngsqq
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2024-01-09 17:26
python
python
模型评估
之偏差-方差分解
为了避免过拟合,我们经常会在模型的拟合能力和复杂度之间进行权衡。拟合能力强的模型一般复杂度会比较高,容易导致过拟合。相反,如果限制模型的复杂度,降低其拟合能力,又可能会导致欠拟合。因此,如何在模型能力和复杂度之间取得一个较好的平衡对一个机器学习算法来讲十分重要。偏差-方差分解(Bias-VarianceDecomposition)为我们提供一个很好的分析和指导工具。 偏差-方差分解试图对学习
老羊_肖恩
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2024-01-09 15:53
QT编程之 快捷键
F1
查看帮助F2跳转到函数定义(和Ctrl+鼠标左键一样的效果)Shift+F2声明和定义之间切换F4头文件和源文件之间切换Ctrl+1欢迎模式Ctrl+2编辑模式Ctrl+3调试模式Ctrl+4项目设置模式
-ypchen
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2024-01-09 11:24
qt
QtCreator常用快捷键
1)帮助文件:
F1
(光标在函数名字或类名上,按
F1
即可跳转到对应帮助文档,查看其详细用法)2).h文件和对应.cpp文件切换:F43)编译并运行:Ctrl+R4)函数声明和定义(函数调用和定义)切换:F25
卡车司机.
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2024-01-09 11:23
互联网加竞赛 基于卷积神经网络的乳腺癌分类 深度学习 医学图像
数据集3.1良性样本3.2病变样本4开发环境5代码实现5.1实现流程5.2部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度,召回率和
F1
Mr.D学长
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2024-01-09 09:20
python
java
机器学习(四) --
模型评估
(4)
系列文章目录机器学习(一)--概述机器学习(二)--数据预处理(1-3)机器学习(三)--特征工程(1-2)机器学习(四)--
模型评估
(1-4)未完待续……目录机器学习(四)--
模型评估
(1)机器学习(
₫从心
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2024-01-09 08:43
人工智能
#
机器学习
机器学习
人工智能
截图神器Snipaste 截图+贴图
下载并打开Snipaste,按下
F1
来开始截图,再按F3,截图就在桌面置顶显示了。就这么简单!对于很多的程序员、运营狗来说真的非常有用哦,随时随地核对需求,忘记了随时看一眼。没有广告!没有广告!
带你读书的暖阳
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2024-01-08 23:51
模型评估
与选择
1、经验误差与过拟合错误率:分类错误的样本数占样本总体的比例。即如果m个赝本中存在a个样本分类错误,则错误率为E=a/m;精度=1-错误率=1-a/m误差:学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异。学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”,在新样本上的误差称为“泛化误差”。过拟合(overfitting):学习器把训练样本学得太好了,很可能已经把·训练样本自身的一些特点当作了所有
c839e88a53e3
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2024-01-08 21:11
提升图像分割精度:学习UNet++算法
2.1Python环境配置2.2相关库的安装三、数据处理3.1数据的获取与预处理3.2数据的可视化与分析四、网络结构4.1UNet++的网络结构4.2UNet++各层的作用五、训练模型5.1模型训练流程5.2
模型评估
指标
忆~遂愿
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2024-01-08 19:57
算法探索
学习
算法
计算机视觉
人工智能
视觉检测
图像处理
python
(四)STM32F407 cubemx定时器PWM驱动tb6612
废话不多说直接开始主题,本人是基于STM32F407VET6芯片,但是意在你看懂这篇文章后,不管是
F1
,F4,H7等一系列系统定时器PWM配置都能明白如何通过参考手册去学习配置。
大神的风范
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2024-01-08 17:54
stm32
嵌入式硬件
单片机
(二)STM32F407 cubemx按键点灯
废话不多说直接开始主题,本人是基于STM32F407VET6芯片,但是意在你看懂这篇文章后,不管是
F1
,F4,H7等一系列系统点灯按键配置都能明白如何通过参考手册去学习配置。
大神的风范
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2024-01-08 17:51
stm32
数据手册
stm32
单片机
嵌入式硬件
mysql otl变量绑定_OTL翻译(5) -- otl_stream流相关绑定变量
在ORACLE里面占位符的表示方法与其他数据库不同,在ORACLE里面的占位符是通过带有冒号的前缀来表示的,如::
f1
/:supervisor_name/:employee
Fe1icidad
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2024-01-08 15:08
mysql
otl变量绑定
Hello 2024(A~D,
F1
)
新年坐大牢A-WalletExchange题意:共有俩钱包,每回合从其中一个钱包中拿走一块钱,谁拿走最后一块钱谁赢。思路:奇偶讨论即可。//Problem:A.WalletExchange//Contest:Codeforces-Hello2024//URL:https://codeforces.com/contest/1919/problem/0//MemoryLimit:256MB//Time
你怎么知道我有一块铜牌
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2024-01-08 07:19
Codeforces
c语言
c++
算法
Visual Studio Code 常用快捷键
VisualStudioCode常用快捷键文章目录VisualStudioCode常用快捷键1.主命令框2.常用快捷键2.1编辑器与窗口管理2.2代码编辑格式调整光标相关重构代码查找替换显示相关其他1.主命令框
F1
狐说狐有理
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2024-01-08 07:58
前端其他相关
vscode
ide
前端
vue.js
打印奇数行,偶数行
奇数行:sed-n"1~2p"
f1
偶数行:sed-n"2~2p"f1sed-n'n;p'f11.png
圆缘1987
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2024-01-08 00:41
分类结果图怎么画ppt、excel
F1
分数在关注模型能够正确识别正例的情况下也保持较好的表现,适用于一些需要平衡精确率和召回率的场景。excel大法好,看起来不错从别人论文里偷了一张好看的,我
栗子甜酒
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2024-01-07 18:10
分类
数据挖掘
人工智能
机器学习之AUC、AUPRC、
F1
等评价指标的含义
AUC=0.506031AUC(areaunderthecurve)是
模型评估
指标,特别是二分类模型使用的主要离线评测指标之一。参考博客,AUC值是ROC曲线与x轴围成的面积。
小手指动起来
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2024-01-07 16:27
机器学习
学习
python
STM32系列(HAL库)——F103C8T6通过SPI方式读写W25Q64—(Flash存储模块)
1.软件准备(1)编程平台:Keil5(2)CubeMX(3)XCOM(串口调试助手)2.硬件准备(1)W25Q64模块(2)
F1
的板子,本例使用经典F103C8T6(3)ST-link下载器(4)USB-TTL
嵌入式创客工坊
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2024-01-07 14:34
STM32(HAL库)外设实战
stm32
单片机
arm
宇宙最强vscode教程(基础篇)
下的快捷键放在括号里Cmd+Shift+P(winCtrl+Shift+P)[TOC]零、快速入门有经验的可以跳过快速入门或者大致浏览一遍1.命令面板命令面板是vscode快捷键的主要交互界面,可以使用
f1
飞火流云0
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2024-01-07 11:37
四时佳兴与人同
visual
studio
code
(三)STM32F407 cubemx串口中断通讯
废话不多说直接开始主题,本人是基于STM32F407VET6芯片,但是意在你看懂这篇文章后,不管是
F1
,F4,H7等一系列系统串口通讯配置都能明白如何通过参考手册去学习配置。
大神的风范
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2024-01-07 10:31
stm32
单片机
嵌入式硬件
玩虚拟机和模拟器必备知识,开启虚拟化VT服务,简单完整教程
都是因为没开启这个服务开启很简单:a.重启进入BIOS设置b.找到对应VT选项c.选择设置由Disabled选为Enabled保存开机第一时间,连续不停点按"DEL"在键盘上下左右的上面(如果不行,还可以尝试ESC,
F1
那一只妖精不要走
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2024-01-07 10:34
matlab四元数傅里叶变换,四元数傅里叶变换
F(x)=
f1
(x)+jf2(x)∈L2(R,H
狐狸君raphael
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2024-01-07 07:30
matlab四元数傅里叶变换
机器学习(四) --
模型评估
(3)
系列文章目录机器学习(一)--概述机器学习(二)--数据预处理(1-3)机器学习(三)--特征工程(1-2)机器学习(四)--
模型评估
(1-4)未完待续……目录机器学习(四)--
模型评估
(1)机器学习(
₫从心
·
2024-01-07 02:15
人工智能
#
机器学习
机器学习
人工智能
【百面机器学习-
模型评估
】
为什么需要
模型评估
?在计算机科学特征时机器学习领域中,对模型的评估至关重要。只有选择与问题相匹配的评估方法才能快速第发现模型选择或者训练过程中出现的问题,迭代地对模型进行优化。
阿牛02
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2024-01-06 22:11
【深度学习】cv领域中各种loss损失介绍
2、
模型评估
:损失函数也可用于评估模型的性能。
行走的学习机器
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2024-01-06 13:21
深度学习
人工智能
计算机视觉
机器学习算法分类
k近邻算法,贝叶斯分类,决策树与随机森林,逻辑回归,SVM,回归模型线性回归,岭回归无监督学习目标值:无聚类模型k-means机器学习开发流程获取数据数据清洗特征工程(特征值与目标值)机器学习算法训练
模型评估
学了忘了学
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2024-01-06 01:40
【华为机试真题Java】测试用例执行计划
目录题目描述输入描述输出描述参考示例参考代码机试介绍写在最后题目描述某个产品当前迭代周期内有N个特性(
F1
,F2,......FN)需要进行覆盖测试,每个特性都被评估了对应的优先级,特性使用其ID作为下标进行标识
forest_long
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2024-01-05 23:28
华为机试真题-Java
华为od
算法
华为
java
python
测试用例
华为招聘机试
如何计算奈奎斯特率和奈奎斯特间隔(取样定理)
1.奈奎斯特率:卷小和大积相加Ws=2Wc卷积:f(t)=
f1
(t)*f2(t)Wc=(W1,W2)min和:f(t)=
f1
(t)+f2(t)Wc=(W1,W2)max积:f(t)=
f1
(t)·f2(t
别扒拉我饭
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2024-01-05 16:02
信号处理
P3704数字表格(莫比乌斯反演)
用fi表示数列的第i项,那么0=0,1=1f0=0,
f1
=1fn=fn−1+fn−2,n≥2题目描述Doris用老师的超级计算机生成了一个n×m的表格,第i行第j列的格子中的数是gcd(i,j),其中gcd
yusen_123
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2024-01-05 11:48
数论
算法
mongodb查询语法
如为了实现选择,可以使用数学表达式匹配字段分两类关于查询匹配分两种:这种方式,不能进行计算:{field:{$op,value}}{$expr:{$op:[
f1
,f2..]}}支持复杂数值运算,使用逻辑
wyg_031113
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2024-01-05 10:55
mongodb
nosql
(一)看参考手册学stm32基于hal库,点灯时钟配置
废话不多说直接开始主题,本人是基于STM32F407VET6芯片,但是意在你看懂这篇文章后,不管是
F1
,F4,H7等一系列系统时钟配置都能明白如何通过参考手册去学习配置。而不是Ctrlc,Ctrlv。
大神的风范
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2024-01-05 07:59
stm32
数据手册
stm32
单片机
嵌入式硬件
flink table view datastream互转
caseclassouter(
f1
:String,f2:Inner)caseclassouterV1(
f1
:String,f2:Inner,f3:Int)caseclassInner(f3:String
Thomas2143
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2024-01-05 06:48
free
flink
svn代码自动化迁移git仓库
-
f1
`echo"开始克隆git仓库到本地..."gitclone$g
海滩上的那乌克丽丽
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2024-01-05 05:29
svn
git
自动化
机器学习(四) --
模型评估
(2)
系列文章目录机器学习(一)--概述机器学习(二)--数据预处理(1-3)机器学习(三)--特征工程(1-2)机器学习(四)--
模型评估
(1-4)未完待续……目录系列文章目录前言三、分类
模型评估
指标1、错误率与精度
₫从心
·
2024-01-05 02:23
机器学习
人工智能
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