YOLOV5训练自己的数据集第10页

第 34 章 - Go 语言微服务架构

微服务的基本概念独立性：每个微服务都是一个独立的进程，有自己的数据库，可以独立于其他服务进行开发、测试、部署和扩展。专注性：每个微服务专注于单一职责或功能，这有助于保持服务的小

hummhumm·2025-02-12 01:30

【蝴蝶识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+图像识别+算法模型

一、介绍蝴蝶识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，通过收集了20种蝴蝶图片数据集（'001.黑三线凤蝶','002.褐脉三线凤蝶','003.黄斑翠凤蝶','004.暗脉翠凤蝶','005.

·2025-02-12 01:24

我的文章-AA

守着那一份淡定，品读属于自己的寂寞。保持淡定，才能欣赏到最美丽的风景！保持淡定，人生从此不再寂寞。一盏灯，一片昏黄；一简书，一杯淡茶。守着那一份淡定，品读属于自己的寂寞。

·2025-02-12 01:22

让 LLM 来评判 | 评估你的评估结果

评估你的评估结果这是让LLM来评判系列文章的第三篇，敬请关注系列文章:基础概念选择LLM评估模型设计你自己的评估prompt评估你的评估结果奖励模型相关内容技巧与提示在生产中或大规模使用LLM评估模型之前

·2025-02-12 00:20

基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能

一、介绍蘑菇识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇（Agaricus）","毒鹅膏菌（Amanita）"

·2025-02-12 00:50

Spark源码分析

3.Worker通过Akka或者Netty发送消息向Master注册并汇报自己的资源信息(内存以及CPU核数等)，以后就是定时汇报，保持心跳。4.Master接受消息

数据年轮·2025-02-11 22:11

深度学习-与OCR结合

整体思路结合深度学习实现OCR通常包含以下几个步骤：数据准备：收集和标注包含文本的图像数据，构建训练集和测试集。模型构建：选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）结合循环神经网络（RN

小赖同学啊·2025-02-11 22:11

快速搭建GRU循环神经网络预测模型

但是，我需要确保MATLAB支持GRU网络的创建和训练。让我想想，MATLAB的DeepLearningToolbox提供了设计和训练神经网络的功能，包括GRU层。

智汇未来·2025-02-11 22:38

【华为OD-E卷 - 118 路灯照明问题 100分（python、java、c++、js、c）】

每个路灯都有自己的照明半径，请计算第一个路灯和最后一个路灯之间，无法照明的区间的长度和。

CodeClimb·2025-02-11 22:34

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第6篇：线性回归,学习目标【附代码文档】...

本教程的知识点为：机器学习算法定位、K-近邻算法1.4k值的选择1K值选择说明1.6案例：鸢尾花种类预测–数据集介绍1案例：鸢尾花种类预测1.8案例：鸢尾花种类预测—流程实现1再识K-近邻算法API1.11

广江鹏·2025-02-11 21:59

作为一名软件测试人员，应该如何保持自己的技术竞争力？

作为软件测试人员，保持技术竞争力需要系统性学习、实践创新和行业趋势洞察的结合。以下是分阶落地的技术成长方案：一、构建核心技术壁垒（T型能力模型）1.纵向深耕测试硬技能自动化测试掌握Playwright/Cypress（Web）、Appium（移动端）、Karate（API）等主流框架进阶：自研测试框架（如封装智能等待/数据驱动/可视化报告）工具链：Docker部署测试环境+Jenkins/GitL

bjwuzh·2025-02-11 21:58

【专题】DeepSeek颠覆性在于实现AI平权、惊艳世界，算力与应用将迎来结构性变化报告汇总PDF洞察（附原数据表）

同时，它的训练和使用成本大幅降低

·2025-02-11 21:14

AI赋能灯塔低代码平台，AI应用落地“加速器”

传统开发方式在算法研究、模型训练、代码编写、系统集成及测试优化等环节，不仅需要专业技术人员的深度参与，还耗费大量时间和资源。这些挑战使得AI应用的落地变得异常艰难。

·2025-02-11 21:13

探索计算机视觉的基石：PASCAL VOC 数据集

探索计算机视觉的基石：PASCALVOC数据集1目标检测PASCALVOC数据集简介项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/dc7bf项目介绍

卢姬铃Edric·2025-02-11 21:26

大模型推理服务全景图

作者：望宸随着DeepSeekR1和Qwen2.5-Max的发布，国内大模型推理需求激增，性能提升的主战场将从训练转移到推理。由于无论是训练还是推理，如何提升性能都是业内讨论最多的话题之一。

·2025-02-11 21:12

迁移学习 Transfer Learning

迁移学习是一种机器学习方法，它的核心思想是利用已有模型的知识来帮助新的任务或数据集进行学习，从而减少训练数据的需求、加快训练速度，并提升模型性能。1.为什么需要迁移学习？

有人给我介绍对象吗·2025-02-11 20:23

预训练语言模型：从BERT到GPT，NLP的新纪元

自然语言处理（NLP）在过去几年中经历了翻天覆地的变化，而这一变化的催化剂无疑是预训练语言模型（Pre-trainedLanguageModels,PLMs）的崛起。

Evaporator Core·2025-02-11 20:23

DeepSeek图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）基础与实践

DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练图神经网络。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行图神经网络的基础与实践，并通过代码示例帮助你掌握这些

Evaporator Core·2025-02-11 20:22

jquery的引入与使用（附有HTML5的代码实例）

本地的方法：下载并放入项目文件，并用js引入（取决于自己的路径）联网的方法（CDN）：官网jquery压缩版引用地址（以3.0版本为例子，早期请使用2版本，兼容特别老的使用1版本）:百度压缩版引用地址:

GodGump·2025-02-11 20:49

【深度学习实战：kaggle自然场景的图像分类-----使用keras框架实现vgg16的迁移学习】

Hello大家好，今天和大家分享一个kaggle自然场景的图像分类的竞赛，使用的keras框架实现vgg16的迁移学习完成自然场景分类，对数据集感兴趣的同学可以在上方下载数据集。

机器学习司猫白·2025-02-11 20:18

DeepSeek迁移学习与预训练模型应用

迁移学习是一种利用预训练模型的知识来加速新任务训练的技术。通过迁移学习，我们可以在数据量有限的情况下，快速构建高性能的模型。

Evaporator Core·2025-02-11 19:48

基于大模型打造控制mac的应用之appscript认识

以下是一篇关于AppleScript的博客草稿，你可以根据自己的需要进行修改和补充。探索AppleScript：自动化macOS的强大工具引言在当今快节奏的技术驱动世界中，自动化已成为提高效率的关键。

今天也想MK代码·2025-02-11 19:15

PromptSource官方文档翻译

目录核心概念解析提示模板（PromptTemplate）P3数据集安装指南基础安装（仅使用提示）开发环境安装（需创建提示）API使用详解基本用法子数据集处理批量操作提示创建流程Web界面操作手动下载数据集处理技术背景项目起源核心论文常见问题处理

张3蜂·2025-02-11 18:38

DeepSeek-MoE-16b：高效稀疏架构引领大模型降本增效革命

DeepSeek-MoE-16b是深度求索（DeepSeek）研发的混合专家模型（MixtureofExperts,MoE），参数规模160亿，旨在通过稀疏化计算架构解决传统稠密模型（如Llama2、GPT-3）的高训练与推理成本问题

热爱分享的博士僧·2025-02-11 18:36

常用工具类之使用kaptcha生成验证码

但我们还是提醒大家要保护好自己的密码，尽量使用混杂了数字、字母、符号在内的6

我是一个小仓鼠01·2025-02-11 18:35

史上最厉害的Java进阶之路

这是Java的流程控制，操控“一切”那些年，那些大神玩的数组来场刺激的数组训练吧！

m0_51274464·2025-02-11 17:31

实践深度学习：构建一个简单的图像分类器

本文将指导你如何使用深度学习框架来构建一个简单的图像分类器，我们将以Python和TensorFlow为例，展示从数据准备到模型训练的完整流程。

是Dream呀·2025-02-11 17:58

AI换脸技术原理以及为什么需要进行海量次数的模型训练?

AI换脸技术通俗点说就是“深度伪造技术”,是基于人工智能，特别是深度学习和生成对抗网络（GANs）的一种技术，能够将一个人的面部特征与另一个人的面部特征进行交换，从而生成非常真实的换脸视频或图像。AI换脸技术的基本原理生成对抗网络（GANs）GANs是AI换脸技术背后的核心算法，它由两个神经网络组成，一个是生成器，负责生成新的图像或视频；另一个是判别器，负责判断生成的图像是否真实。通过不断的“对抗

码场老菜鸟·2025-02-11 16:55

Java分布式流处理，flink+kafka实现电商网站个性化商品推荐系统

文章目录戳底部名片，一起变现技术栈选择设计实现思路实现步骤及示例代码1.数据采集2.数据预处理3.特征工程4.模型训练5.结果输出6.前端展示戳底部名片，一起变现在现代电商环境中，用户每天都会浏览大量商品页面

图苑·2025-02-11 16:24

《深入浅出多模态》（二）：多模态任务及数据集介绍

✨专栏介绍：本作者推出全新系列《深入浅出多模态》专栏，具体章节如导图所示（导图后续更新），将分别从各个多模态模型的概念、经典模型、创新点、论文综述、发展方向、数据集等各种角度展开详细介绍，欢迎大家关注。

GoAI·2025-02-11 16:53

千帆大模型提示词调优实践

大模型场景实战培训，提示词效果调优，大模型应用定制开发，点击咨询原始提示词以下是减重训练计划的提示词#能力与角色:作为一名经验丰富的注册营养师和运动健身教练，我将根据您的具体情况，为您制定一个为期{duration

·2025-02-11 16:57

基于Ernie-Bot打造语音对话功能

现在，让我们来看看如何使用类似的技术，即基于百度的ERNIE-Bot，来打造自己的语音对话功能。ERNIE-Bot是一种先进的语言理解模型，可以处理复杂的语言任务，包括语音到文本的转换和自然语言理解。

·2025-02-11 16:25

这些自动化测试框架知识你还不知道？

ak52152111·2025-02-11 16:50

技术改变生活：未来的趋势与展望

通过了解客户的基本特征，企业可以将自己的产品推向最有可能购买的群体。比如，某些服装品牌通过分析顾客的购买历史，发现年轻人的需求更高，从而展开相关产品的宣传。其次，大数据可以帮助企业优化广告投放。

火龙果wa·2025-02-11 15:18

大数据安全

在实现大数据集中后，如何确保网络数据的完整性、可用性和保密性，不受到信息泄漏和非法篡改的安全威胁影响，已成为政府机构、事业单位信息化健康发展所要考虑的核心问题。

w程序員·2025-02-11 15:17

【转】前端组件化框架之路

但是在Web前端这个领域，并没有很通用的组件模式，因为缺少一个大家都能认同的实现方式，所以很多框架/库都实现了自己的组件化方式。前端圈最热衷于造轮子了，没有哪个别的领域能出现这么混乱而欣欣向荣的景象。

weixin_33924220·2025-02-11 15:15

2015前端组件化框架之路(转)

但是在Web前端这个领域，并没有很通用的组件模式，因为缺少一个大家都能认同的实现方式，所以很多框架/库都实现了自己的组件化方式。前端圈最热衷于造轮子了，没有哪个别的领域能出现这么混

aisheng3237·2025-02-11 14:10

【NLP算法面经】NLP算法面经 -- 腾讯 VS 美团（附面题）

大模型算法高频面题（全面整理ʘ‿ʘ）一、大模型（LLMs）基础面大模型（LLMs）架构篇注意力机制（Attention）篇Transformer理论篇二、大模型微调面有监督微调（SFT）篇高效微调篇提示学习篇人类对齐训练

青松ᵃⁱ·2025-02-11 13:37

解决SpringBoot“Error starting ApplicationContext. To display the conditions report re-run ...“问题

1.打开Maven栏的配置，先点击clean在点install，然后在重新运行2.如果还是不行，看看自己的pom.xml文件有没有添加mybatis依赖，如果有，可以看看是不是自己的版本低了，换一个高一点的版本

小—杨·2025-02-11 13:36

基于深度学习YOLOv5的火焰检测系统

本文将介绍如何基于深度学习和YOLOv5模型，构建一个火焰检

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-11 13:04

如何训练自己的数据集之——无人机视觉定位数据集，视觉定位，无人机视觉定位数据集无人机图像的空间分辨率

无人机视觉定位数据集，将无人机拍摄的地面俯视图与相应的遥感影像进行匹配，可以实现无人机的精确快速定位，且不会产生误差累积，能作为当前无人机组合导航系统的重要补充，无人机影像收集自国内多个地区，涵盖不同地形特征和大部分国内地区

计算机c9硕士算法工程师·2025-02-11 13:01

动手学大语言模型LLM-02

设计原则1、编写清晰、具体指令1、使用分隔符清晰表示不同的输入部分2、寻求结构化的输出3、要求模型检查是否满足条件4、提供少量的示例2、让模型有时间去思考1、指定完成任务的步骤2、指导模型在下结论之前找到自己的解法

阿苏拉则_妫·2025-02-11 12:28

唤醒 AI 算力，专有云 ABC Stack 面向企业级智算平台的 GPU 提效实践

大模型训练的时候，我们会请技术专家

·2025-02-11 12:16

云上一键部署 DeepSeek-V3 模型，阿里云PAI Model Gallery 最佳实践

为了实现高效的推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了MLA（Multi-headLatentAttention）和DeepSeekMoE架构。

·2025-02-11 11:44

微博热搜API：免费调用与商业智能应用场景

通过该API，开发者可以轻松访问微博的热搜榜单和相关数据，为自己的应用或分析提供实时的信息支持。接下来，我们将深入探讨

·2025-02-11 11:39

DeepSeek与ChatGPT对比：技术、应用与未来趋势

DeepSeek和ChatGPT作为其中的典型代表，各自凭借独特的技术架构、训练方式和应用优势，在不同领域展现出卓越的性能。

CodeJourney.·2025-02-11 11:49

Linux腾讯面经

不能创建目录的硬链接（避免形成循环链接），可以创建软链接；●硬链接是完全相同的文件，多个名字指向一份数据，软链接相当于文件路径的引用；●硬链接占用空间少，只是给现有文件新增一个目录项，软链接包含文件路径引用，所以需要自己的

华东算法王（原聪明的小孩子·2025-02-11 11:18

DeepSeek Coder 填空任务在代码生成和补全中具体是如何实现的？

DeepSeekCoder在代码生成和补全中的实现主要依赖于其强大的预训练机制和特定的训练任务设计。

百态老人·2025-02-11 10:09

[LeetCode]day10 707.设计链表

707.设计链表-力扣（LeetCode）题目描述你可以选择使用单链表或者双链表，设计并实现自己的链表。单链表中的节点应该具备两个属性：val和next。

因兹菜·2025-02-11 09:08

DeepSeek-v3笔记(1)

它主要解决不同routeexpert训练不平衡问题，思路就是谁训得少了就把谁被选中的概率抬高。至于MLA

蒸土豆的技术细节·2025-02-11 09:06

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