Iris数据集

【hudi学习笔记】hudi基础教程-Timeline时间轴

一.HudiTimeline（时间轴）Hudi维护着一条对Hudi数据集所有操作的不同Instant组成的Timeline（时间轴），通过时间轴，用户可以轻易的进行增量查询或基于某个历史时间点的查询，这也是
菜鸟老胡~·2024-01-25 09:43

Hudi学习笔记(一)

大数据发展背景Hudi用于管理分布式文件系统上大型分析数据集存储，支持Spark和Flink整合。它能够是DFS数据集在分钟级时延内支持变更，也支持下游系统对这个数据集的增量处理。
一一|一一一亅·2024-01-25 09:37

目标检测数据集 - 猫狗检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」

数据集介绍：猫狗检测数据集，真实场景高质量图片数据，涉及场景丰富，比如奔跑猫狗数据、睡觉猫狗数据、散步猫狗数据、坐着的猫狗数据、趴着的猫狗数据、不同品种猫狗数据等；适用实际项目应用：公共场所监控或室内监控场景下猫狗检测项目
极智视界·2024-01-25 09:55

Pytorch中Dataset和dadaloader的理解

不同的数据集在形式上千差万别，为了能够统一用于模型的训练，Pytorch框架下定义了一个dataset类和一个dataloader类。
齐落山大勇·2024-01-25 09:16

wpf UI虚拟化

它只渲染在可视区域内的项，而不是整个数据集。这在处理大量数据时能够显著减少内存和性能开销。IsVirtualizing属性：通过将
wangyue4·2024-01-25 09:03

1、BCI competition iv 2a数据预处理

前言：好的，这篇开始，我们首先以08年BCI国际大赛4分类运动想象的数据作为入门项目，本篇讲的是该数据集的预处理工程，BCI领域有很多研究方向的数据，比如运动想象，睡眠，癫痫，眼动，肌电等等，而我是比较推荐把该数据作为入门的数据
是馒头阿·2024-01-25 09:30

机器学习与Tensorflow（3）—— 机器学习及MNIST数据集分类优化

一、二次代价函数1.形式：其中，C为代价函数，X表示样本，Y表示实际值，a表示输出值，n为样本总数2.利用梯度下降法调整权值参数大小，推导过程如下图所示：根据结果可得，权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比（即激活函数的梯度越大，w和b的大小调整的越快，训练速度也越快）3.激活函数是sigmoid函数时，二次代价函数调整参数过程分析理想调整参数状态：距离目标点远时，梯度大，参数调整较快；距离目
WUWEILINCX123890·2024-01-25 08:19

redis-持久化-1

RDB（RedisDataBase）AOF（AppendOfFile）一、Redis持久化之RDB1.什么是RDB在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，也就是行话讲的Snapshot快照，它恢复时是将快照文件直接读到内存里
灰灰..·2024-01-25 08:04

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3

Chapter3LinearNeuralNetworks3.1LinearRegression3.1.1BasicConcepts我们通常使用nnn来表示数据集中的样本数。
南七澄江·2024-01-25 08:31

Task2 数据分析 (1)

赛题：零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的：1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系
__y__·2024-01-25 08:57

论文阅读：Vary-toy论文阅读笔记

目录引言整体结构图方法介绍训练visionvocabulary阶段PDF数据目标检测数据训练Vary-toy阶段Vary-toy结构数据集情况引言论文：SmallLanguageModelMeetswithReinforcedVisionVocabularyPaper
Liekkas Kono·2024-01-25 08:45

深度学习——pycharm远程连接

这是很多博客里没写的）步骤1步骤2步骤2.1配置Connection步骤2.2配置Mappings步骤3配置本地项目的远程解释器技巧1pycharm中远程终端连接技巧2远程目录技巧3上传代码文件技巧4数据集和模型权重相关技巧
千禧皓月·2024-01-25 08:31

Python环境下基于机器学习的NASA涡轮风扇发动机剩余使用寿命RUL预测

本例所用的数据集为C-MAPSS数据集，C-MAPSS数据集是美国NASA发布的涡轮风扇发动机数据集，其中包含不同工作条件和故障模式下涡轮风扇发动机多源性能的退化数据，共有4个子数据集，每个子集又可分为训练集
哥廷根数学学派·2024-01-25 07:55

【机器学习300问】17、什么是欠拟合和过拟合？怎么解决欠拟合与过拟合？

（1）欠拟合的定义欠拟合（Underfitting）指的是模型在训练过程中未能捕捉到数据集中的有效规律或模式，导致模型过于简单，无法正确预测结果。
小oo呆·2024-01-25 07:21

【深度学习】逻辑回归模型

逻辑回归模型机器学习的分类机器学习的两个种类：有监督学习：数据集带标签（题目有正确答案）无监督学习：数据集不带有标签，比如聚类算法有监督学习两大任务：回归任务：预测结果是无限个值，是连续值（体重值、分数值
wmh1024·2024-01-25 07:34

本科毕业设计过程中应该锻炼的能力 (深度学习方向)

摘要:本文以本科毕业设计做深度学习方向,特别是全波形反演为例,描述学生应在此过程中锻炼的能力.搭建环境的能力.包括Python,PyTorch等环境的安装.采集数据的能力.包括OpenFWI等数据集.查阅资料的能力
闵帆·2024-01-25 07:27

使用Transformers微调基于BERT模型做中文命名实体识别任务

python==3.8.6torch==1.10.0transformers==4.36.2datasets==2.15.0importjson#数据集下载地址：https://www.cluebenchmarks.com
Shy960418·2024-01-25 07:56

【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用

系列文章目录【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part1案例复现【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part2自有数据集构建【时间序列篇】基于LSTM的序列分类
钟的子期·2024-01-25 07:53

【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part2 自有数据集构建

系列文章目录【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part1案例复现【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part2自有数据集构建【时间序列篇】基于LSTM的序列分类
钟的子期·2024-01-25 07:52

Hadoop HDFS 实现原理图文详解

HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的
禅与计算机程序设计艺术·2024-01-25 07:49

GEO数据挖掘学习笔记二

第一步：同R语言，找到相关的数据集第二步：点进页面详情，进行GEO2R在线分析第三步：选择分组信息，点击分析第四步：下载数据，得到差异基因数据集，如果仅得到差异基因即可，可不进行后续操作。第五步
slim_zhang·2024-01-25 06:30

1.20号网络

数据库基本概念能够输入计算机并能被计算机程序识别和处理的信息集合数据库（Database）数据库是在数据库管理系统管理和控制之下，存放在存储介质上的数据集合常用的数据库1）大型数据库Oracle公司是最早开发关系数据库的厂商之一
&李维佳·2024-01-25 06:59

手把手教你用深度学习做物体检测(一)： 快速感受物体检测的酷炫

本篇文章，我将会介绍如何利用训练好的物体检测模型来快速实现上图的效果，这里我们将会用到基于coco数据集训练的yolov3模型，该模型能识别80类物品，具体如下：人自行车汽车摩托车飞机公共汽车火车卡车船红绿灯消防栓停车标志停车收费码表长凳鸟猫狗马羊牛大象熊斑马长颈鹿双肩包雨伞手提包
AAI机器之心·2024-01-25 06:52

深度学习数据集大合集—鱼类数据集

最近收集了一大波有关于各类鱼类的数据集，有淡水鱼、有深海鱼、有鱼的状态、有鱼的分类。大家可以详细查看。废话不多说，接下下来逐一的给大家介绍！！
地理探险家·2024-01-25 05:05

人类行为动作数据集大合集

最近收集了一大波关于人类行为动作的数据集，主要包括：动作识别、行为识别、活动预测、动作行为分类等数据集。废话不多说，接下来就给大家介绍这些数据集！！
地理探险家·2024-01-25 05:05

双目立体视觉——视差图（stereo matching）三种相似度算法实现

【双目视觉】SGBM算法应用（Python版）_落叶随峰的博客-CSDN博客任务：生成视差图关键词：视差原理（平行视图的极几何），图像校正，相似度匹配，视差计算和匹配图片数据集：visio
7lingqi7·2024-01-25 05:30

语义分割 | 基于 VGG16 预训练网络和 Segnet 架构实现迁移学习

目录一、导入必要库二、数据集准备2.1JSON转换成PNG2.2生成JPG图片和mask标签的名称文本2.3
源于花海·2024-01-25 05:59

深度机器学习满足网络安全

100k的恶意代码变种产生2、安全防御是一个大数据问题3、坏的行动者具有自动性能够产生大量的恶意代码4、好的行动者不能跟上节奏仍然采用手工的恶意代码检测规则二、解决方案：深度机器学习应用于网络安全训练数据集
Threathunter·2024-01-25 04:28

深度学习-Pytorch数据集构造和分批加载

深度学习-Pytorch数据集构造和分批加载pytorch目前在深度学习具有重要的地位，比起早先的caffe，tensorflow，keras越来越受到欢迎，其他的深度学习框架越来越显得小众。
Alex_StarSky·2024-01-25 03:14

大数据处理，Pandas与SQL高效读写大型数据集

大家好，使用Pandas和SQL高效地从数据库中读取、处理和写入大型数据集，以实现最佳性能和内存管理，这是十分重要的。处理大型数据集往往是一项挑战，特别是在涉及到从数据库读取和写入数据时。
python慕遥·2024-01-25 03:12

BERT文本分类——基于美团外卖评论数据集

一.BERT模型介绍BERT的全称为BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers，是一个预训练的语言表征模型。它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练，而是采用新的maskedlanguagemodel（MLM），以能生成深度的双向语言表征。BERT论文发表时提及在11个NLP（Natur
MatpyMaster·2024-01-25 03:37

UCAS-AOD遥感旋转目标检测数据集——基于YOLOv8obb，map50已达96.7%

论文中特别提到了目标检测的方向健壮性，所以在数据集标注过程中作者对数据进行了一定程度的筛选，使得图像中的物体方向分
MatpyMaster·2024-01-25 03:37

SAS编程：SQL的数据集操作用法简谈

最近，我在处理数据集操作中，使用SQL语句比较频繁。最直接的原因是，数据集拼接时不需要排序。用得多，自然会遇到不少问题，也查询了不少语法内容。在这里汇总使用注意点，方便自己和读者使用时进行查看。
野藤_·2024-01-25 02:19

PCL使用滤波器去除异常值

激光扫描通常会生成不同点密度的点云数据集。此外，测量误差会导致稀疏异常值，从而进一步破坏结果。这会使局部点云特征（例如表面法线或曲率变化）的估计复杂化，从而导致错误的值，进而可能导致点云配准失败。
目标成为slam大神·2024-01-25 01:01

pcl之滤波器（二）

滤波器移出离群点激光扫描通常会产生不同点密度的点云数据集。此外，测量误差会导致稀疏的异常值，从而影响结果。这
icecream_cheese·2024-01-25 01:59

拿捏！相关性分析，一键出图！皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔、最大互信息系数（MIC）、滞后相关性分析，直接运行！独家可视化程序！

②特征降维：在大规模数据集中，相关性分析可以帮助我们过滤掉与目标
预测及优化·2024-01-25 01:50

拿捏！相关性分析，一键出图！皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔、最大互信息系数（MIC）、滞后相关性分析，直接运行！独家可视化程序！

②特征降维：在大规模数据集中，相关性分析可以帮助我们过滤掉与目标
预测及优化·2024-01-25 01:50

基于开源库imu_gps_localization进行组合导航

文章目录概要数据准备准备工作运行复现结果参考概要利用imu和GPS数据进行组合导航，在我的数据集上复现效果较差。
点PY·2024-01-25 00:29

Oracle连载2---------管理和维护表

数据的存储类型标量数据类型VARCHAR2和NVARCHAR2变长字符型数据CHAR和NCHAR定长字符型数据DATE日期型数据NUMBER数字型数据集合数据类型包括嵌套表和VARRY数据类型。
魏泽川·2024-01-25 00:20

毕业设计：python车牌识别系统 Django框架 深度学习 CNN算法 MySQL数据库（源码+文档） ✅

1、项目介绍1、关键词：Python语言、TensorFlow、卷积神经网络CNN算法、PyQt5界面、Django框架、深度学习包含：训练预测代码、数据集、PyQt5界面+Django框架网页界面2、
vx_biyesheji0002·2024-01-25 00:48

土堆学习笔记——P29完整的模型训练套路（三）

就需要用到tudui.train()，也就是没有这些层的话，tudui.train()没用调用不调用都行在测试前有一个tudui.eval()的作用：同上整个训练逻辑：准备数据dataloader加载数据集创建网络模型
Whalawhala·2024-01-24 23:36

土堆学习笔记——P28完整的模型训练套路（二）

解决方法：在每轮训练之后加一个测试，在测试数据集上看效果（看损失之类的）。注意：在测试时候不调优，仅为看效果。
Whalawhala·2024-01-24 23:35

土堆学习笔记——P27完整的模型训练套路（一）

步骤1：准备数据集并看下数据的多少train_data=torchvision.datasets.CIFAR10(".
Whalawhala·2024-01-24 23:05

【表情识别阅读笔记】Towards Semi-Supervised Deep FER with An Adaptive Confidence Margin

TowardsSemi-SupervisedDeepFacialExpressionRecognitionwithAnAdaptiveConfidenceMargin论文来源：CVPR发表时间：2022-04研究背景：对大量图片或视频进行手工标注表情是一件极其繁琐的事情，因此现存的数据集并不够丰富
Whalawhala·2024-01-24 23:03

【科研指南8】如何快速批量下载一篇论文后的所有的参考文献？附赠Endnote分组论文管理

写在最前面第一步：在文献检索网站导出引用文献的RIS文件第二步：EndNote导入RIS文件，然后批量下载第三步（可选）：将之前找到的论文合并到Endnote一个数据集下写在最前面很多综述类文章会引用很多经典文献
是Yu欸·2024-01-24 22:27

基于多传感器的后融合的目标跟踪如何实现？都有哪些基本流程？

笔记作者：王汝嘉0.课前导学0.1主讲人介绍0.2课程关键词0.3学习资料推荐1.自动驾驶中的融合跟踪1.1自动驾驶中的感知任务1.2多传感器融合的主要方法1.3多传感器融合跟踪的基本流程1.4多目标跟踪的数据集与性能指标以上内容均出自
自动驾驶之心·2024-01-24 22:56

D-Tale：一款实现Pandas GUI高效数据探索分析工具

比如说，你想简单看下数据集的结构、描述统计结果、可视化图表等等，如
Python数据挖掘·2024-01-24 22:15

python教程55--D-Tale使用介绍

本文以Excel为数据集展示如何使用。加载数据集后，就会像pandas一样呈现一个表格。表里的所有单元格都可以编辑，就像在excel中一样直接更改值。
颐街·2024-01-24 22:15

D-tale功能的探索

Pandasdataframe和excel的显着区别在于，在Pandas中，您不能直接对数据集进行修改。您既不能通过任何GUI对数据进行排序，也不能通过选择一些参数来创建快速可视化。
python机器学习建模·2024-01-24 22:14

D-Tale，实现Pandas GUI高效数据分析

比如说，你想简单探索下数据集的结构、描述统计结果、可视化图表等等，如果能绕开代码，直接通过GUI界面来操作，
Python大数据分析@·2024-01-24 22:13
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