Keras数据集制作

08.03.01.tiptop webserver接口篇（增加接口案例测试单表数据）

本页目录：1、制作xml2、配置2、测试注册服务接口案例：/u1/topprod/tiptop/aws/4gl/aws_ttsrv2_service.4glCreateCustomerData接口案例代码

DKLi1717·2025-03-11 21:40

08.03.02.tiptop webserver接口篇（增加接口案例测试多表数据）

本页目录：1、制作xml2、配置2、测试注册服务接口案例：/u1/topprod/tiptop/aws/4gl/aws_ttsrv2_service.4glCreateQuotationData接口案例代码

DKLi1717·2025-03-11 21:40

HTML5 Canvas制作雪花飘落动画

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：HTML5引入了Canvas元素，它赋予网页设计师丰富的绘图能力，允许通过JavaScript实现复杂的动画效果。本文将介绍如何结合HTML5的Canvas元素和JavaScript创建一个全屏的雪花飘落背景动画。通过定义雪花对象、创建雪花数组、编写主循环并利用requestAnimationFrame来绘制和更新雪花位置，我们能够实现一个逼真的雪花飘落动画效

坚持坚持那些年·2025-03-11 20:05

Spring Boot 集成 Kettle

Kettle简介Kettle最初由MattCasters开发，是Pentaho数据集成平台的一部分。它提供了一个用户友好的界面和丰富的功能集，使用户能够轻松地设计、执行和监控ETL任务。

m0_74824112·2025-03-11 20:01

大模型全军覆没，中科院自动化所推出多图数学推理新基准 | CVPR 2025

近日，中国科学院自动化研究所推出多图数学推理全新基准MV-MATH（该工作已被CVPR2025录用），这是一个精心策划的多图数学推理数据集，旨在全面评估MLLM（多模态大语言模型）在多视觉场景中的数学推理能力

·2025-03-11 20:10

探索Coco-Web：一款强大的H5创作工具

通过其直观的界面和丰富的功能，无论你是编程高手还是初学者，都能够利用Coco-Web制作出富有吸引力的数字内容。技术分析Coco-Web基于现代Web技术构建，包括：React.js:

岑晔含Dora·2025-03-11 20:31

如何免费制作景区二维码？

二维码随处可见，你外出旅游，支付用二维码，到了景区也能见到不少二维码。现在越来越多的景区也开始加入二维码，来代替纸质导览图，还能替代一部分的导游，为游客提供更有互动性的体验。一、景区二维码的应用案例招宝山风景区招宝山风景区推出了“智慧旅游”讲解二维码，游客只需打开微信扫描二维码，便能听到讲解员温柔的解说声，深入了解威远城背后的历史故事，让游客在游览过程中能更好地了解景区的文化内涵，提升了旅游体验。

·2025-03-11 20:37

10 大中文医学数据集汇总：涵盖神农中医药、中医药古籍、医学推理、医学问答……

医疗人工智能的快速发展离不开高质量数据集的支持。从疾病诊断到药物研发，再到个性化医疗，数据集在推动机器视觉、大模型等应用于医学领域中发挥着不可或缺的作用。

·2025-03-11 20:07

中文对联/十二生肖/城市景点/旅游计划……年味超浓的数据集汇总

在这阖家团圆，喜庆祥和的日子里，HyperAI超神经为大家整理了8个春节相关的数据集，涵盖对联、十二生肖、民族文化等热门主题，助力开发者在AI赋能春节的道路上大展拳脚！

·2025-03-11 20:07

selectdataset 发布2024最热门Top100数据集

遇见数据集索引了国内外的大部分网站。首页有最新的数据集推荐：GitHub、HuggingFace、arXiv这些热门站点，都属于日级别的更新。

·2025-03-11 20:06

空间智能数据集（不定期更新）

在人工智能领域的顶级会议NeurIPS上，斯坦福大学的杰出教授李飞飞发表了题为《FromSeeingtoDoing:AscendingtheLadderofVisualIntelligence》的主题演讲。在这次演讲中，李飞飞教授探讨了机器视觉的未来以及人工智能如何塑造我们的现实世界。她强调了空间智能的重要性，并将其视为全面智能的基石。李飞飞教授指出，解决空间智能问题是迈向全面智能的基础性、关键性

·2025-03-11 20:36

中信银行太原分行营业部开展“金融知识普及共筑消费安全”宣传活动

活动现场，志愿者们通过发放精心制作的宣传单页，向居民们详细

lsrsyx·2025-03-11 19:52

Hive在大数据集群下的部署

hive安装1）把apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz上传到Linux的/opt/software目录下2）解压apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz到/opt/module/目录下面tar-zxvf/opt/software/apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz-C/opt/module/3）修改apache-hive-3.1.3-bin

正在绘制中·2025-03-11 18:47

Hadoop、Spark和 Hive 的详细关系

Hadoop、Spark和Hive的详细关系1.ApacheHadoopHadoop是一个开源框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。

夜行容忍·2025-03-11 18:46

大数据技术生态圈：Hadoop、Hive、Spark的区别和关系

虽然它们都是为了处理大规模数据集而设计的，但它们在功能和使用方式上存在一些区别。本文将详细介绍Hadoop、Hive和Spark的区别和关系，并提供相应的源代码示例。

雨中徜徉的思绪漫溢·2025-03-11 17:07

决策树的核心思想

一、决策树的核心思想本质：通过特征判断对数据集递归划分，形成树形结构。目标：生成一组“若-则”规则，使数据划分到叶子节点时尽可能纯净。关键流程：特征选择：选择最佳分裂特征（如信息增益最大）。

code 旭·2025-03-11 17:06

目标检测

这里的数字为置信度2.数据集：VOC数据集分4大类20小类；COCO数据集含20万图像、80个类别、超50万目标标注，平均每图7.2个目标。

煤烦恼·2025-03-11 15:22

PHP的架构设计

根据商业逻辑的操作，制作对应的BLL，像是insert、upda

weixin_34294649·2025-03-11 15:17

基于transformer实现机器翻译(日译中)

2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型3.1、导入必要的库3.2、数据集准备

小白_laughter·2025-03-11 15:46

web前端期末大作业：婚纱网页主题网站设计——唯一旅拍婚纱公司网站HTML+CSS+JavaScript

等来完成页面的排版设计‍，一般的网页作业需要融入以下知识点：div布局、浮动定位、高级css、表格、表单及验证、js轮播图、音频视频Fash的应用、uli、下拉导航栏、鼠标划过效果等知识点，学生网页作业源码，制作水平和原创度都适合学习或交作业用

IT-司马青衫·2025-03-11 14:11

一文理清：阿里系数据中台-数据治理工具集(傻傻也能分清楚）

一、核心产品定位与功能DataWorks定位：一站式大数据开发治理平台，提供数据集成、开发、调度、治理、服务等全链路能力。核心功能：数据集成：支持异构数据源（如数据库、OSS、

Debug_Snail·2025-03-11 14:09

SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language

本文提出SeisMoLLM，这是首个利用跨模态迁移进行地震监测的基础模型，它无需在地震数据集上进行直接预训练，就能充分发挥大规模预训练大语言模型的强大能力。

UnknownBody·2025-03-11 12:29

目标检测项目

·识别图片中有哪些物体并且找到物体的存在位置多任务：位置+类别目标种类与数量繁多的问题目标尺度不均的问题遮挡、噪声等外部环境干扰VOC数据集：PASCALVOC挑战赛(ThePASCALVisualObjectClasses

sho_re·2025-03-11 11:51

数据分享｜1961-2017年中国0.25°×0.25° 逐日地表水文数据集(VIC-CN05.1)

本数据基于陆面水文模式（VICv4.2.d,VariableInfiltrationCapacitymodel）模拟构建了中国1961~2017年0.25°×0.25°逐日地表水文数据集（VIC-CN05.1

JGiser·2025-03-11 11:50

Python通过YOLO格式TXT标签文件在图像中画框

使用场景检测数据集标注是否有误：在目标检测算法中需要标注自己的数据集，为了更加方便的检查数据集标注是否有误，可以使用该工具将标注结果绘制在图像中并查看。

CHERISH_KDX·2025-03-11 10:41

机器学习之KMeans算法

它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著

Mr终游·2025-03-11 09:07

“大语言模型微调”（Fine-tuning）与“大语言模型应用”（LLM Applications）之间的区别

1.概念与定义大语言模型微调微调指的是在一个经过大规模预训练的通用语言模型基础上，利用针对性较强的小规模数据集对模型进行进一步训练，从而使模型在特定领域或任务上表现得更优秀。

AI Echoes·2025-03-11 09:06

ArcGIS 工程文件到 ArcGIS Pro 的无缝迁移：详细步骤与技巧

在地理信息系统（GIS）领域，ArcGIS长期以来都是专业人士进行地图制作、空间分析和数据管理的重要工具。

白水先森·2025-03-11 09:33

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和

程之编·2025-03-11 09:03

聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现

划分方法（PartitioningMethod）是基于距离判断样本相似度，通过不断迭代将含有多个样本的数据集划分成若干个簇，

皖山文武·2025-03-11 08:56

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。

IT古董·2025-03-11 08:25

YOLOv8制作自己的实例分割数据集保姆级教程（包含json转txt）

1.数据准备首先对原始数据集进行整理，将标注好的图像和标签分别放在两个文件夹中，同时额外新建两个文件夹，用于存放转换完的标签与划分后的数据集。

Sir小珂·2025-03-11 07:18

领域大模型之微调技术和最佳实践

“大”是指它们训练的海量数据集及其参数的大小，即模型在训练过程中学习的记忆和知识;“通用”意味着他们具有广泛的语言任务能力。更明确地说，L

程序员莫玛·2025-03-11 07:17

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集，以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。

Wis4e·2025-03-11 07:47

JSON数据解析实战：从嵌套结构到结构化表格

最终，我们不仅将数据转换成结构化表格，还通过Graphviz制作出技术关系图谱，揭示文献间的隐秘联系。关键数据分析在本次调研中，我们的核心目标是获取GoogleScholar上的学术文献信息。为此，

亿牛云爬虫专家·2025-03-11 06:38

Permute 3 for Mac v3.11.10 全能媒体格式转换器

无论是在个人娱乐、专业制作还是跨平台兼容性的需求中，Permute3都能轻松应对，满足用户多样化的媒体格式转换需求。

明天会在哪·2025-03-11 04:22

【5分钟背八股】redis主从复制的原理？持久化RDB和AOF？

主从复制机制当一个master实例和一个slave实例连接正常时，master会发送一连串的命令流来保持对slave的更新，以便于将自身数据集的改变复制给slave，：包括客户端的写入、key的过期或被逐出等等

熬夜加班写代码·2025-03-11 04:51

redis的两种持久化方式

目录一、RDB模式二、AOF模式三、缓存穿透雪崩穿透四、接口幂等性一、RDB模式RDB机制的优势和略施RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘。

kse_music·2025-03-11 04:49

基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测

代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行

机器学习和优化算法·2025-03-11 03:42

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米

学术乙方·2025-03-11 03:41

数据结构的基本概念和术语的一些介绍

与数据的关系：是数据集合的个体数据项：组成数据元素的不可分割的最小单位。

王哈哈嘻嘻噜噜·2025-03-11 02:37

3.10 项目总结

以下是项目的总结、内容分析以及优化建议：项目总结1.目标：使用神经网络对MNIST数据集中的手写数字进行分类。2.步骤：-数据加载和预处理。-构建神经网络模型。-定义损失函数和优化器。

不要不开心了·2025-03-11 01:58

人脸属性分析：年龄估计_（7）.数据集构建与标注

数据集构建与标注在人脸属性分析中，数据集的构建与标注是至关重要的一步。高质量的数据集能够显著提升模型的性能和泛化能力。

zhubeibei168·2025-03-11 01:27

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练点云语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在将点云数据中的每个点分配给其对应的语义类别。

完美代码·2025-03-11 00:25

基于YOLOv5的烟雾检测系统：从数据集准备到UI界面实现

1.引言烟雾是火灾发生的一个重要早期信号。烟雾检测能够在火灾初期及时识别并报警，为火灾的扑灭争取宝贵的时间。因此，烟雾检测的研究一直是计算机视觉领域中的一个热点问题。近年来，随着深度学习技术的发展，目标检测算法被广泛应用于烟雾检测，尤其是基于YOLOv5的目标检测模型，由于其较高的精度和较低的计算开销，已经成为许多实时检测系统的首选模型。在这篇博客中，我们将介绍如何使用YOLOv5模型进行烟雾检测

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-11 00:52

IMX6ULL - Linux根文件系统(rootfs)构建

Author:zzssdd2E-mail:[email protected]一、Ubuntu-base20.04.3Ubuntu官方已经制作好了各架构、各版本的base版根文件系统，只需下载下来做少许改动即可

树哥·2025-03-10 22:37

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4

疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

Excel如何制作轮班表-周六周日不去排班

Excel如何制作轮班表-周六周日不去排班1.概念讲解2.例子3.详细讲解3.1前期准备3.2人员依次编号3.3填入日期，和日期编号`此轮班表中得日期编号可以省略`3.4填入星期数3.4函数组合-填充值班人员编号

cheese-liang·2025-03-10 21:05

点云数据处理--splat转3dtiles

制作tile构建四叉树分割点云将点云转换为glTF格式。生成配置文件tileset

gaohualan·2025-03-10 21:31

python代码文件方式_关于.py文件的详细介绍

首先是，窗口的话，以前没怎么接触过，就先考虑用Qt制作简单的ui。这里用前面sinanews的爬虫脚本为例，制作一个获取当天sina头条新闻的窗口。生成py文件后，运

weixin_39923806·2025-03-10 21:00

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