Samples 第11页

Jmeter性能测试结果分析

1、Lable：每个Jmeter的element（例如HttpRequest）都有一个Name属性，这里显示就是Name属性的值2、Samples

熊一二·2023-01-28 00:10

Learning from Very Few Samples: A Survey（小样本学习综述）

1.Introduction成功从很少的样本中学习和概括的能力是区分人工智能和人类智能的一个明显的边界。人类智能的一个特点是能够从一个或几个例子中快速建立对概念的认知。相关研究表明：人类的显著学学习能力得益于人脑中前额叶皮层(PFC)和工作记忆，特别是PFC特有的神经生物学机制与大脑中存储的以往经验的相互作用。深度学习算法成功主要归结于三个关键因素：强大的计算资源、复杂的神经网络结构；大规模的数据

space_dandy·2023-01-27 15:57

Learning from Very Few Samples:小样本学习综述（四）

FSL问题介绍FSL两大模型（一）FSL两大模型（二）FSL扩展主题Semi-supervisedFewSampleLearningUnsupervisedFewSampleLearningCross-domainFewSampleLearningGeneralizedFewSampleLearningMultimodalFewSampleLearning应用ComputerVisionNatur

打着灯笼摸黑·2023-01-27 15:56

ML.NET 示例：多类分类之问题分类

写在前面准备近期将微软的machinelearning-samples翻译成中文，水平有限，如有错漏，请大家多多指正。

weixin_33922672·2023-01-27 15:54

BESS【9】BESS Scheduler

ModulesandTasksLet'stakealookatsimplepipelinefromasamplescript(bess/bessctl/conf/samples/acl.bess):localhost

JanonWang·2023-01-27 04:36

keras数据预处理

数据预处理在使用TensorFlow作为后端的时候，在Keras中，CNN的输入是一个4维数组（也被称作4维张量），它的各维度尺寸为(nb_samples,rows,columns,channels)。

Nicole_Li1095·2023-01-26 22:38

关于 SVM predict函数报错问题

VS2019+OpenCV4.3.0我做的是用SVM+傅里叶算子识别静态手势的项目在调试中，我发现第一次predict函数可以运行，第二次就会报如下错误：Assertionfailed(samples.cols

qq_42808508·2023-01-26 09:15

【opencv450-samples】旅行商问题(模拟退火算法Simulated Annealing，SA)

运行结果视频演示源码：#include#include#include#includeusingnamespacecv;classTravelSalesman{private:conststd::vector&posCity;//城市坐标std::vector&next;//后续城市索引向量；路线末端索引向量RNGrng;intd0,d1,d2,d3;//随机城市索引，以及后续三个城市索引publ

十年一梦实验室·2023-01-23 01:41

GSE181279—AD疾病的PBMC单细胞单细胞数据分析实战

文章整体设计step1导入数据######step1:导入数据#######付费环节800元人民币dir='GSE181279_RAW/outputs'samples=list.files(

YoungLeelight·2023-01-22 18:28

机器学习第2集——回归决策树DecisionTreeRegressor() 附案例

先看看他在库中的类classsklearn.tree.DecisionTreeRegressor(criterion=’mse’,splitter=’best’,max_depth=None,min_samples_split

致力于成为卷王·2023-01-19 18:08

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 详细说明

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,splitter=’best’,max_depth=None,min_samples_split

hgz_dm·2023-01-19 18:07

Mask RCNN里的balloon跑通例子

首先，修改balloon.py文件里的MaskRCNN在自己电脑的路径，如下图：打开terminal，将路径转到samples的balloon目录下，输入以下命令，开始训练：pyt

七分熟少女·2023-01-19 10:57

mmdet训练中数据集导入

data=dict(samples_per_gpu=8,workers_per_gpu=2,train=dict(type='RepeatDataset',times=1,data

ydestspring·2023-01-19 01:09

undefined reference to `cv::VideoCapture::VideoCapture()'

guanlin@guanlin-virtual-machine:~/OpenNI2Samples/build$make[10%]BuilttargetInfraredOniFileRecorder[15%

guanguanboy·2023-01-18 16:15

在ubuntu16.04系统利用eBPF获取TCP网络状态信息

一，点总结学习内核模块的一个比较好的方法，是直接找内核源码samples目录对应的实例编译运行：比如想要了解connector模块以netlink协议通信的流程，可以找samples/connector

sf_jiang·2023-01-18 03:14

如何检测ubuntu中是否已经配置好cuda

检测方法如下：首先进入cuda的安装目录：执行$cd/usr/local/cuda/samples,$cd./1_utilities,$cd.

小吴同学GOGOGO·2023-01-17 10:39

PYTHON建模——决策树用户分群 CART回归树图

fromsklearnimporttreeimportpydotplusfromIPython.displayimportImagefromsiximportStringIODtree=tree.DecisionTreeRegressor(max_depth=3,min_samples_leaf

数据厂商小伙·2023-01-16 17:07

机器学习中的random_state参数

RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=0)forest.fit(X_train,y_train)2、在生成数据集时：X,y=make_moons(n_samples

天边一坨浮云·2023-01-16 15:45

ubuntu环境中使用clion编译opencv samples

并在clion加载的cmake-build-debug文件夹中打开终端，使用ccmake.命令查看需要修改的项，根据提示使用按键进行configure和generate;4.把opencv_root/samples

+速度·2023-01-16 08:40

RandomForestClassifier参数min_samples_leaf和min_samples_split理解

而min_samples_split限定，⼀个结点必须要包含⾄少min_samples_split个训练样本，这个结点才允许被分⽀，否则分⽀就不会发⽣。

火星种萝卜·2023-01-15 23:47

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 决策树-参数详解

决策树模型参数详解决策树参数如下：classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(*,criterion='gini',splitter='best',max_depth=None,min_samples_split

hzp666·2023-01-15 23:16

sklearn DBSCAN

参数min_sample、eps给出核心点选择的定义，与esp为半径最少包含min_samples的为核心点。-1标记噪声点，非负整数标记类别。

斯温jack·2023-01-15 17:57

sklearn机器学习：决策树tree.DecisionTreeClassifier()

中的决策树分类器函数，格式如下：sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,splitter=’best’,max_depth=None,min_samples_split

Zen of Data Analysis·2023-01-15 15:41

浅谈sklearn之决策树(分类树)

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier()sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(*，criteria=‘gini’，splitter=‘best’，max_depth=None，min_samples_split

淳朴的小芝麻·2023-01-15 15:10

sklearn GridSearchCV网格搜索和SVM的两个参数 C 和 gamma

引用自：公众号：写bug的程旭源个人博客：写bug的程旭源常用参数解读：estimator：所使用的分类器，如estimator=RandomForestClassifier(min_samples_split

写bug的程旭源·2023-01-14 03:20

使用sklearn训练模型出现【DataConversionWarning: A column-vector y was passed when a 1d array was expected】

问题DataConversionWarning:Acolumn-vectorywaspassedwhena1darraywasexpected.Pleasechangetheshapeofyto(n_samples

suyunzzz·2023-01-13 05:44

【笔记】CUDA （一） - 介绍、架构、编程模型基础

index.html官方api-https://docs.nvidia.com/cuda/cublas/index.html官方sample-https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-samples

骆言·2023-01-12 17:55

sklearn初探（三）：决策树及其可视化

概述DecisionTreeClassifier是能够在数据集上执行多分类的类,与其他分类器一样，DecisionTreeClassifier采用输入两个数组：数组X，用[n_samples,n_features

swy_swy_swy·2023-01-12 15:32

sklaern-1.1.4多任务套索

1.1.4.多任务套索多任务套索是一个线性模型，可以联合估计多个回归问题的系数系数：y是一个二维数组其形状为(n_samples,n_tasks)。

「已注销」·2023-01-12 13:31

机器学习笔记

导入绘图模块importmatplotlib.pyplotasplt生成回归样本数据fromsklearn.datasetsimportmake_regressionX,y=make_regression(n_samples

花落风雪·2023-01-12 07:12

kMeAnS代码

他是根据一大堆数据自己训练出他自己是属于哪一类型的，本质上也是算距离我们先自己搞一个已经做好分类的kmeans数据集fromsklearn.datasetsimportmake_blobs#自己创建数据集X,y=make_blobs(n_samples

吓得我泰勒都展开了·2023-01-11 11:19

python imread函数_opencv学习之读取图像-imread函数

序想要完整全面地学习opencv,仅凭阅读samples的示例源码是不够的。毕竟opencv是一个拥有非常多函数的程序库，所以在每学习一个函数时，芒果觉得有必要记录下来，分享给有需要的同学。

weixin_39777018·2023-01-10 15:08

Analysis for INFO 212 Data Science Programming I Project

数据集数据集由三部分组成：样本数据集samples，设备数据集devices和app处理数据集app_processes题目描述此次的题目是从3个组里面选择2个组，6个小题里面选择4个小题，来进行作答英文的话是这样

ElementQi·2023-01-10 13:05

【论文笔记_对比学习_2021】CONTRASTIVE LEARNING WITH HARD NEGATIVE SAMPLES

用困难负样本进行对比性学习摘要如何才能为对比性学习提供好的负面例子？我们认为，就像度量学习一样，表征的对比性学习得益于硬性负面样本（即难以与锚点区分的点）。使用硬阴性样本的关键挑战是，对比性方法必须保持无监督状态，这使得采用现有的使用真实相似性信息的阴性采样策略变得不可行。作为回应，我们开发了一个新的无监督抽样方法系列，用于选择用户可以控制硬度的困难负样本。这种抽样的一个限制性案例导致了对每个类的

乱搭巴士·2023-01-10 12:10

opencv学习第一天

./1.jpg")img=cv.imread(cv.samples.findFile("1.jpg"))#官方是这个方法获取图片！

小民0922·2023-01-10 10:01

使输入序列长度相同的方法 keras.preprocessing.sequence.pad_sequences（用于LSTM使输入句子长度相同）

该函数将一个num_samples的序列（整数列表）转化为一个2DNumpy矩阵，其尺寸为(num_samples,n

一头特立独行的驴·2023-01-09 13:09

tf.keras.utils.pad_sequences（）

作用：使长度标准化此函数将序列（listsofintegers）的列表（oflengthnum_samples）转换为形状为（num_samples，num_timesteps）的2DNumpy数组。

Erosion_ww·2023-01-09 13:05

《底层到底做了什么》--- junit5中@ExtendWith+ParameterResolver的简单示例的执行过程

结合github/junit5-samples-extensions简单说明@ExtendWith的底层执行流程。

·2023-01-09 13:03

一文了解 Dubbo 3 配置工作原理

以下是一个Dubbo属性配置的例子dubbo-spring-boot-samples##application.properties#Springbootapplicationspring.application.name

·2023-01-09 10:23

python实现DBSCAN 算法

如果距起始点的距离在eps之内的数据点个数小于min_samples，那么这个点被标记为噪声。

GUAPOchen·2023-01-09 07:30

sklearn.make_classification

sklearn.datasets.make_classification(n_samples=100,n_features=20,n_informative=2,n_redundant=2,n_repeated

weixin_34247299·2023-01-08 21:19

from sklearn.datasets import make_classification创建分类数据集

##创建模型defcreate_model():#生成数据fromsklearn.datasetsimportmake_classificationX,y=make_classification(n_samples

weixin_34192993·2023-01-08 21:18

from sklearn.datasets.samples_generator import make_classification

转载地址https://blog.csdn.net/sa14023053/article/details/52086695sklearn.datasets.make_classification(n_samples

mozai147·2023-01-08 21:46

make_classification参数

sklearn.datasets.make_classification(n_samples=100,n_features=20,特征个数=n_informative（）+n_redundant+n_repeatedn_informative

mqq9931·2023-01-08 21:46

sklearn.make_classification-生成样本集-机器学习

sklearn.make_classificationsklearn.datasets.make_classification(n_samples=100,n_features=20,n_informative

weixin_ry5219775·2023-01-08 21:16

sklearn 数据加载工具(1)

为了评估数据特征(n_samples,n_features)的影响,可以控制数据的一些统计学特性，产生人工数据。这个包提供一些接口，来获取真实的机器学习社区常用于基准算法的大数据集。

搬砖小工053·2023-01-08 21:14

sklearn 使用make_classification生成分类样本数据

李乾文·2023-01-08 21:13

sklearn细解1-sklearn.datasets.samples_generator.make-classification

sklearn.datasets.samples_generator.make_classificationsklearn.datasets.make_classification(n_samples=

叫我李嘉图·2023-01-08 21:13

sklearn.datasets.make_classification详解

sklearn.datasets.make_classificationsklearn.datasets.make_classification(n_samples=100,n_features=20,

taotaoiit·2023-01-08 20:41

样本轮廓系数（原理、sklearn.metrics.silhouette_score、silhouette_samples参数介绍）

一、轮廓系数含义：轮廓系数（SilhouetteCoefficient），是聚类效果好坏的一种评价方式。最佳值为1，最差值为-1。接近0的值表示重叠的群集。负值通常表示样本已分配给错误的聚类，因为不同的聚类更为相似二、计算步骤：1）对于簇中的每个向量，分别计算它们的轮廓系数。对于其中的一个点i来说：计算簇内不相似度a(i)：i向量到同簇内其他点不相似程度的平均值，体现凝聚度计算簇间不相似度b(i)

L.F Wu·2023-01-08 16:33

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