Mnist手写数据集第32页

五分钟快速调整情绪，我是怎么做到的

【字数】1056【正文】在准备动手写这篇文章之前，正好从同事那里听到一个不太愉快的消息。内心顿时波涛汹涌，情绪波动很大，差点儿就没法正常做事了。

CocoBeans·2024-02-07 20:04

K-近邻算法原理简述

近邻分类算法就是通过已知分类的数据集，来分类未分类的东西。

散修然·2024-02-07 20:01

MATLAB环境下生成对抗网络系列（11种）

图像的数据增强是一套使用有限数据来提高训练数据集质量和规模的数据空间解决方案。

哥廷根数学学派·2024-02-07 20:55

mmdetection使用自己的voc数据集训练模型实战

一.自己数据集整理将labelimg格式数据集进行整理1.1.更换图片后缀为jpgimportosimportshutilroot_path='/media/ai-developer/img'file=

dream_home8407·2024-02-07 19:10

Vim实战：使用Vim实现图像分类任务（一）

文章目录摘要安装包安装timm数据增强Cutout和MixupEMA项目结构编译安装Vim环境环境安装过程安装库文件计算mean和std生成数据集摘要论文：https://arxiv.org/pdf/2401.09417v1

静静AI学堂·2024-02-07 19:37

大语言模型微调数据集（2）

CLUE数据集CLUE是一个中文语言理解测评基准，包括分类、命名实体识别和机器阅读理解任务。CLUE中的数据集为JSON格式。

三更科技公社·2024-02-07 19:03

2018-06-30

潺涓·2024-02-07 19:50

李宏毅pm2.5作业【转载】

二、使用步骤1.引入库2.提取TEST数据集3

言糙·2024-02-07 19:45

Stereo vision with image-guided structured-light pattern matching

实验步骤：1数据获取：根据标准视差图获取3个数据集。数据集1和2是通过红外和可见光摄像头获取的。数据集3是通过普通摄像头获取的。

约德尔人winter·2024-02-07 18:23

机器连接和边缘计算

以一种高效、可扩展的方式进行连接和边缘计算的结合，解决了在工业物联网应用中的机器数据集成问题。一边缘计算边缘计算描述了由中央平台管理的数据分散式处理。边缘计算对于工业物联网而言非常重要。

SoftingChina·2024-02-07 18:24

百度手写识别

文章目录问题解决问题百度手写识别解决方案非常简单，看到喜欢的不得了，十分快速的就能实现文字ocr，无论是图片还是手写识别解决获得百度文字识别的链接token搜索百度智能云平台点文字识别申请一下将ak与sk

lidashent·2024-02-07 18:09

从“手写Promise”中可以学到什么？

能不能手写一个符合规范的Promise？Promise在事件循环中的执行过程是怎样的？Promise有什么缺陷？能否解决？

Amillly·2024-02-07 18:50

北京房价预测——Kaggle数据

实验流程实验数据从Kaggle中选择了帝都北京住房价格的数据集，该数据集摘录了2011～2017年链家网上的北京房价数据。

GavinHarbus·2024-02-07 18:39

公开学生课堂行为数据集 SCB-Dataset 2 Student Classroom Behavior dataset

公开学生课堂行为数据集SCB-Dataset2StudentClassroomBehaviordatasetb站：https://www.bilibili.com/video/BV1cW4y197Ah/

计算机视觉-杨帆·2024-02-07 17:07

【毕业设计选题】基于深度学习的学生课堂行为检测算法系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1深度卷积神经网络2.2YOLOv5算法三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光

Mini_hailang_IT·2024-02-07 17:37

uniapp canvas 手写毛笔字效果根据触屏时长改变笔画粗细

确认上传清除笔迹//importUtilfrom"@/utils/httpUtil.js";//importLocalfrom"@/utils/local.js";varx=20;vary=20;exportdefault{data(){return{showCanvas:false,ctx:'',//绘图图像points:[],//路径点集合signature:'',lasloc:{x:0,y:

纸短情长—来日方长·2024-02-07 16:46

Pandas.DataFrame.cummax() 累积最大值详解含代码含测试数据集随Pandas版本持续更新

关于Pandas版本：本文基于pandas2.2.0编写。关于本文内容更新：随着pandas的stable版本更迭，本文持续更新，不断完善补充。传送门：PandasAPI参考目录传送门：Pandas版本更新及新特性传送门：Pandas由浅入深系列教程本节目录Pandas.DataFrame.cummax()计算公式：语法：返回值：参数说明：axis指定计算方向（行或列）skipna忽略缺失值*ar

数象限·2024-02-07 16:14

手写tomcat系列2-第一个Servlet容器

插曲：加班回家写博客花了两个小时，中间网页挂了好几次，浪费了一个小时，完成时已经十一点多了，计划写两篇，只能完成一篇，累，但有收获，明天继续，本实现有安全问题，将在系列3中优化。从大局开始先上UML图：1.HttpServer1：负责处理接受请求，依赖（dependency）Request类和Response类；关联（association）ServletProcessor1和StaticReso

leo_hush·2024-02-07 15:23

第12次写作打卡

图片发自App弗兰克第三期动手写作特训营要开了，学费299，押金200，如果完成14次作业，退押金，小组

戴戴005·2024-02-07 15:22

【MATLAB】使用随机森林在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.随机森林在神经网络的应用当使用随机森林进行特征选择时，算法能够为每个特征提供一个重要性得分，从而帮助识别对目标变量预测最具影响力的特征。这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。通过剔除不重要的特征，模型的复杂度降低，同时保持了较高的预测准确性。随机森林是一种集成学习算法，利用多棵决策树对特征进行建模。由于其天然的并行化、抗过拟合的特性和对非线性关系的

编程到天明·2024-02-07 15:31

【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.梯度提升树在神经网络的应用使用梯度提升树进行特征选择的好处在于可以得到特征的重要性分数，从而识别出对目标变量预测最具影响力的特征。这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。此外，特征选择可以帮助理解数据，并为进一步的特征工程提供指导，有效地提高模型的预测性能。梯度提升树（GBT）是一种强大的监督学习算法，常用于回归和分类问题。通过利用多棵决策树的集成学

编程到天明·2024-02-07 15:59

关联语句join与合并语句union

本博客将深入探讨各种JOIN语句的用法和应用场景，帮助读者更好地理解如何通过连接操作合并和处理数据集，以应对复杂的数据分析和查询需求。

张万森的救赎·2024-02-07 15:58

多维时序 | MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测

最小二乘支持向量机多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍1.MATLAB实现基于CNN-LSSVM卷积神经网络-最小二乘支持向量机多变量时间序列预测；2.运行环境为Matlab2021b；3.data为数据集

机器学习之心·2024-02-07 14:17

手写通用的事件监听函数

前言在问题前，需要先理解事件冒泡、事件代理可参考文章【事件代理】动态数据列表里，如何监听每条数据的点击？具体实现如下：DOM节点：a1a2a3a4加载更多...实现逻辑：//通用的事件监听函数functionbindEvent(elem,type,selector,fn){//step1.判断传参为3个还是4个if(fn==null){////如果为3个，默认第3个赋值为函数fn=selector

loushumei·2024-02-07 14:41

【计算机网络】【练习题及解答】【新加坡南洋理工大学】【Computer Control Network】【Exercise & Solution】

（此处认为效率（Efficiency,ρ）=利用率（Utilization,U））题目如下：二、问题解答（手写）前提条件：计算过程：答案：（1）7.5%；（2）0.916%；（3）15.39%；（4）33.52

不是AI·2024-02-07 14:50

写给远方的你的信

这一次想起写信，是因为我觉得手写书信比手机打字更加能够表达我的情感。希望不会给你带来太多的打扰。当你看到这封信的时候，不知是怎样的心情。其实，我也不知道跟你说什么。

智慧l·2024-02-07 13:44

LLM_Home_Work_Day6

基础作业使用OpenCompass评测InternLM2-Chat-7B模型在C-Eval数据集上的性能

Rigel9527·2024-02-07 12:59

使用sklearn-SGDClassifier分类mnist数据集中‘5‘，并使用交叉验证评估模型

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportfetch_openmlfromsklearn.linear_modelimportSGDClassifierfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scoremnist

脑子不好真君·2024-02-07 12:17

教程：教你一个简单快速能够掌握监督学习算法的方法

在监督学习中，我们首先导入包含有训练属性和目标属性的数据集。监督学习算法会从数据集中学习得出训练样本和其目标变量之

妄心xyx·2024-02-07 11:52

手写实现阻塞队列

如何在不使用JDK的BlockingQueue的情况下，手写实现阻塞队列的功能？可以使用ArrayList或者LinkedList。什么是阻塞队列？

yzpyzp·2024-02-07 11:38

手写线程池（简化版）

以前基本看了一一段时间就忘记了，究其根本还是没有理解性记忆，废话不说，我们来手写一个简化版的线程池，彻底掌握线程池的基本原理吧一、写在前面队列的基本方法BlockingQueueworkQueue=newArrayBlockingQueueworkQueue

原来不是错觉·2024-02-07 11:36

从零开始手写mmo游戏从框架到爆炸（十）— 集成springboot-jpa与用户表

导航：从零开始手写mmo游戏从框架到爆炸（零）——导航-CSDN博客集成springboot-jpa，不用mybatis框架一个是方便对接不同的数据源。

专业的程序员·2024-02-07 11:05

从零开始手写mmo游戏从框架到爆炸（零）—— 导航

下面是导航：从零开始手写mmo游戏从框架到爆炸（一）—开发环境-CSDN博客从零开始手写mmo游戏从框架到爆炸（二）—核心组件抽离与工厂模式创建-CSDN博客从零开始手写mmo游

专业的程序员·2024-02-07 11:35

从零开始手写mmo游戏从框架到爆炸（九）— 消息路由最终实现

导航：从零开始手写mmo游戏从框架到爆炸（零）——导航-CSDN博客从第六章到第八章，都是在为消息路由准备，现在我们已经距离目标不远了。

专业的程序员·2024-02-07 11:35

从零开始手写mmo游戏从框架到爆炸（十一）— 注册与登录

导航：从零开始手写mmo游戏从框架到爆炸（零）——导航-CSDN博客从这一章开始，我们进入业务的部分，从注册登录开始。

专业的程序员·2024-02-07 11:31

【并发编程】手写线程池&阻塞队列

个人主页：五敷有你系列专栏：并发编程⛺️稳重求进，晒太阳示意图步骤1：自定义任务队列变量定义用Deque双端队列来承接任务用ReentrantLock来做锁并声明两个条件变量ConditionfullWaitSetemptyWaitSet最后定义容量capcity方法：添加任务注意点：任务容量慢了用await每个添加都进行一个emptyWaitSet.signalAll唤醒沉睡的线程考虑万一死等的

五敷有你·2024-02-07 11:01

(连载)《从普通人到写作高手的飞跃》之三写作从哪开始：从易到难开始写，逐步突破写作障碍②

练习写作从单篇短文开始新手写作要从易到难，需要先从简单的写作任务开始，并不断尝试新的写作任务，积累写作经验。

摇光中·2024-02-07 11:04

linux手写软件,Write一款梦幻般的Linux手机笔记应用程序

Write一款梦幻般的Linux手机笔记应用程序MarkDo2017年10月14日暂无评论阅读7,016次Linux传统笔记应用程序很少是手写笔记？

了不起的实习生·2024-02-07 11:29

故障诊断 | 一文解决，TCN时间卷积神经网络模型的故障诊断（Matlab）

要使用TCN进行分类预测，您可以按照以下步骤进行：数据准备：准备您的训练和测试数据集。每个样本应该是一个序列数据，例如时间序列或文本序列。确保每个样本都

机器学习之心·2024-02-07 11:27

没有事情做随手写的小程序

Qt代码包在百度网盘里链接:https://pan.baidu.com/s/17yjeAkzi18upfqfD7KxXOQ?pwd=6666dialog.h:#ifndefDIALOG_H#defineDIALOG_H#include#includeQT_BEGIN_NAMESPACEnamespaceUi{classDialog;}QT_END_NAMESPACEclassDialog:publ

黄鱼脑干细胞·2024-02-07 11:25

用ipad 开启师生间的科学之旅

之精心选择丰富多彩的APP第131页到138页读书笔记分享2.用ipad开启师生间的科学之旅实用的物理仿真:Algodoo简易的机械搭建:ForceEffectM强大的数学应用:WolframAlpha简单的手写计算机

三门峡745沈莉红·2024-02-07 11:54

基于YOLOv8的暗光低光环境下（ExDark数据集）检测，加入多种优化方式---DCNv4结合SPPF ，助力自动驾驶（一）

本文主要内容:详细介绍了暗光低光数据集检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。

AI小怪兽·2024-02-07 11:16

基于YOLOv8的暗光低光环境下（ExDark数据集）检测，加入多种优化方式---自研CPMS注意力，效果优于CBAM ，助力自动驾驶（二）

本文主要内容:详细介绍了暗光低光数据集检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。

AI小怪兽·2024-02-07 11:44

Apache Iceberg 是什么？

本专栏目录结构和参考文献请见大数据技术体系WHATApacheIceberg是一种用于庞大分析数据集的开放表格式。表格式（TableFormat）的功能是确定该如何管理、组织和跟踪构成表的所有文件。

Shockang·2024-02-07 10:57

【Iceberg学习一】什么是Iceberg？

ApacheIceberg是一个面向大型分析数据集的开放表格格式。

周润发的弟弟·2024-02-07 10:56

大语言模型训练数据集（1）

CLUECorpusSmallCLUECorpusSmall包含新闻、社区互动、维基百科、评论语料。原始数据和细节描述在这里语料链接CLUECorpusSmall----https://share.weiyun.com/sC6PMhxxCLUECorpusSmall(BERT格式)----https://share.weiyun.com/9SPPGUOKNewsCommentaryv13(ZH-E

三更科技公社·2024-02-07 10:14

第十一章以编程方式使用 SQL 网关

文章目录第十一章以编程方式使用SQL网关获取样本示例创建和使用外部数据集第十一章以编程方式使用SQL网关注意：本节假设具有使用ODBCAPI调用的丰富经验-它无意提供有关如何使用ODBC函数的详细信息。

yaoxin521123·2024-02-07 09:19

政安晨：机器学习快速入门（二）{基于Python与Pandas} {建立您的第一个机器学习模型}

选择建模数据你的数据集包含太多变量，让你无法理解，甚至无法很好地打印出来。你如何将这大量的数据减少到你能理解的程度？我们将从直觉上选择几个变量。后续课程将向你展示自动优先选择变量的统计技术。

政安晨·2024-02-07 09:47

动手学深度学习-02打卡

过拟合、欠拟合及其解决方案1.过拟合、欠拟合的概念2.权重衰减3.丢弃法模型选择、过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差训练误差：模型在训练数据集上表现出的误差。

一技破万法·2024-02-07 09:06

YOLOv8改进 | 检测头篇 | 独创RFAHead检测头超分辨率重构检测头（适用Pose、分割、目标检测）

RFAConv主要的优点就是增加模型的特征提取能力，这对于对于那些数据集中有困难识别的样本来说是非常有效的解决方法，同时本文的检测头结构为我本人独家提出，全网仅此一份，结构非常

Snu77·2024-02-07 08:25

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