YOLOV5训练自己的数据集第13页

Python 数据结构与算法学习

2022年秋季，笔者初次接触数据结构与算法，当时只觉得书上写的内容晦涩难懂，加之自己的怠惰，很难理解所讲解的内容。

X天地不仁·2025-01-19 19:50

游戏开发中不容忽视的粘包问题解析

它会先把这些小数据包一股脑儿收集到自己的

阿贾克斯的黎明·2025-01-19 19:20

Java 8 新特性 Stream

在流的概念中，这些元素通常是连续到达的，可以逐个处理，而不必一次性加载整个数据集到内存中。数据源流的来源。可以是集合，数组，I/Ochannel，产生器generator等。

·2025-01-19 19:54

透过生活小故事，轻松理解大模型开发的五种核心方法

本文将以贴近生活的五个场景，通俗易懂地讲解大模型开发中的五种核心方法：提示词工程和外部函数、Agent设计、RAG设计（检索增强生成）、微调以及预训练。让我们一同走进这些故事，揭开大模型

·2025-01-19 19:54

别再被坑了! JavaScript类型检测的最佳实践

JavaScript提供了几种方法来检测数据类型,每种方法都有自己的优缺点。Object.prototype.toString.call()这是最万能的方法。

·2025-01-19 19:23

docker能用来做什么

微服务架构：Docker非常适合构建和管理微服务架构，允许将应用程序拆分为多个独立的服务，每个服务可以在自己的容器中运行。

Amagi.·2025-01-19 19:17

【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用！

尤其是在大规模预训练模型（如GPT系列）的推动下，这些技术得到了广泛应用和关注。本篇文章将带你全面了解这三种学习方法的核心概念、原理和实际应用场景。1.什么是

橙子小哥的代码世界·2025-01-19 17:06

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

在人工智能领域，尤其是深度学习中，训练和推理任务需要处理大量的矩阵运算，这正是GPU擅长的领域。AI显卡通过高度并行的架构，可以显著提升训练速度和模型性能，同时降低功耗和延迟。

wit_@·2025-01-19 16:53

C++ 面向对象（八股总结）

面向对象三大特征——封装、继承、多态封装把客观事物封装成抽象的类，并且类可以把自己的数据和方法只让可信的类或者对象操作，对不可信的进行信息隐藏。

fadtes·2025-01-19 16:48

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM

SSS不知-道·2025-01-19 15:15

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。

小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

对于目标检测任务官方提供了n/s/m/l/x五个模型，我们在使用YOLOV8模型进行自己任务训练时，应该如何选择YOLOV8的模型以及输入尺寸大小呢？

小小小小祥·2025-01-19 15:40

火星数据电竞数据，世界杯数据接口api，足球数据资料库

在当今电竞世界中，电子竞技的大数据可以用在多个方面，从自身来说：可以用来分析自己的强势点，可以分析对手的弱点，从而运用更好的策略来战胜对手。通过电竞大数据也可以更好地了解游戏，了解当下游

Tina0898·2025-01-19 14:04

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

ChatGPT的工作原理和底层逻辑可以从多个方面进行解读，主要包括其基本原理、核心技术、训练过程以及应用能力。工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。

NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

这种创新的结合不仅提升了模型的预测精度，还优化了性能和训练效率，使其在序列分析任务中展现出卓越的能力。例如，最

马拉AI·2025-01-19 12:48

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。

nk妹妹·2025-01-19 11:43

Spring AI系列教程：从工业革命到人工智能的全面探索

课程概览本系列教程涵盖了从基础的SpringAI课程介绍到复杂的多模态API开发，无论你是AI领域的新手还是有一定基础的开发者，都能在本系列教程中找到适合自己的内容。以下是部分课程的

king-agic·2025-01-19 10:32

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

对于这个项目，我们需要一个具有相似大小和相似频率范围的音频曲目数据集。GTZAN流派分类数据集是音乐流派分类项目中最推荐的数据集，并且它是为了这个任务而收集的。

精通代码大仙·2025-01-19 10:01

Nginx+FFmpeg实现海康威视摄像头的rtsp流转hls流并在本地WEB页面以及服务器WEB页面实现直播效果

由于自己的海康威视网络摄像机不支持websocket，无法使用官方网页提供的WEB3.2开发包，只能使用低版本3.0版本的web开发包，但是这个版本的开发包只支持44以下版本的Chrome浏览器（当前普遍版本

Zim_cie·2025-01-19 09:30

海外代理IP选择指南：开启数据采集的便捷之旅

明确数据采集需求：找准方向在选择海外代理IP之前，首先要做的是明确自己的数据采集需求。这就像是在海洋中航行，只有确定了目的地，才能选择合适的航线。不同项目的需求差异很大，比如你可能需

Loongproxy·2025-01-19 09:29

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程，而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构，通过大量数据进行训练，从而实现智能。

AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

无效数据，你会怎么处理？

无效数据是指在数据集中不符合预期的数据，它可能是错误的、不完整的、重复的，甚至

网络安全我来了·2025-01-19 09:23

学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐

人工智能，特别是像GPT这样的大型模型，似乎处于另一端，处理高级计算、海量数据集和复杂算法。这里肯定有一个学习曲线。我可能应该从了解机器学习的基础知识开始。

aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

机器学习——认识有监督学习与无监督学习

有监督学习有监督学习中，数据集中的每个样本都有明确的标签或目标输出。学习的目标是通过对有标签数据的学习，建立输入特征和输出标签之间的映射关系，以便能够对新的、未见过的输入数据预测其相应的输出标签。

伊一大数据&人工智能学习日志·2025-01-19 08:41

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。

cxr828·2025-01-19 07:09

大模型训练显卡选择

大模型训练显卡对比大模型训练时A100是首选，A40用于推理，目前还推出了H100为下一代替换A100的产品。大模型的训练用4090可以吗？

kcarly·2025-01-19 07:39

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception

计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

单层感知机----或门实现

文章目录一、前言---感知机二、实现过程1.引入库2.或门真值表-训练集数据3.建立model,初始化定义权重、偏置、学习率4.前向传播定义5.训练过程(更新权重和偏置)6.训练模型一、前言—感知机感知机

翔翔子1号·2025-01-19 06:30

PCL 基于法线微分（DoN）的点云分割【2025最新版】

抄袭狗把自己当个狗加油抄，抄袭狗抄哪一篇进自己的付费专栏，我就哪一篇永久免费开放。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年1月1

点云侠·2025-01-19 06:55

大模型-Qwen2.5 技术报告解读

Abstract主要是在介绍通义千问2.5（Qwen2.5）这一大型语言模型系列，涵盖了它在不同训练阶段的改进、多样化配置、可获取途径以及在各项性能评测中的出色表现等多个方面，旨在展示其先进性与实用性。

数据分析能量站·2025-01-19 06:55

简历_使用优化的Redis自增ID策略生成分布式环境下全局唯一ID，用于用户上传数据的命名以及多种ID的生成

所以在自己的项目中，针对上传的数据的ID的生成也可以使用全局唯一ID。表中有ID，属性类型(文本、音频、图像）以及存储位置，文件名（文

醒了就刷牙·2025-01-19 05:50

从点云中剔除遮挡点

在三维计算机视觉和点云处理中，点云是由大量的三维点组成的数据集。然而，有时候点云中的某些点可能会被其他物体所遮挡，这可能会对进一步的分析和处理造成困扰。

AuSwift·2025-01-19 05:47

关于我的博客建站经历

也是从那个时候开始学着搭建自己的个人博客，用来记录自己的学习笔记，但是却坚持不下来。而且发现一个奇怪的现象，对于搭建站点的过程我很感兴趣，内容输出却坚持不下来，这是我需要反思的地方。

忆宸_1·2025-01-19 05:12

【深度学习】AMP（Automatic Mixed Precision，自动混合精度）

AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）AMP在深度学习中，AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）是一种通过混合使用单精度（FP32）和半精度（FP16）来加速训练并减少显存占用的技术

shanks66·2025-01-19 04:38

Python自学 - 递归函数

<<返回目录1Python自学-递归函数递归函数是一种在函数体内调用自己的函数，就像“左脚踩着右脚，再右脚踩着左脚…嗯，你就可以上天了！”。

彩虹小黑馬·2025-01-19 04:33

【安利一个超高性价比的GPU租赁平台使用分享】

当我使用自己的电脑跑模型时，每个Epoch大概要花费54分钟左右，总共有150个Epoch...，是不是很难搞。。。

放飞自我的Coder·2025-01-19 04:30

深度学习-45-大型语言模型LLM之本地化部署运行自己的大模型

2.2训练大模型有多烧钱？2.3如何入门大模型？

皮皮冰燃·2025-01-19 04:58

从零开始构建一个大语言模型-第二章第一节

第二章目录**2.1理解词嵌入**2.2文本分词2.3将词元转换为词元ID2.4添加特殊上下文词元2.5字节对编码2.6使用滑动窗口进行数据采样2.7创建词元嵌入2.8编码词位置#本章涵盖为大型语言模型训练准备文本

释迦呼呼·2025-01-19 03:55

深度学习笔记——生成对抗网络GAN

文章目录一、基本结构生成器判别器二、损失函数判别器生成器交替优化目标函数三、GAN的训练过程训练流程概述训练流程步骤1.初始化参数和超参数2.定义损失函数3.训练过程的迭代判别器训练步骤生成器训练步骤4

好评笔记·2025-01-19 03:25

ISP和双ISP的区别

它们拥有自己的网络基础设施，包括服务器、路由器、通信线路等，通过这些设施将用户连接到互联网。

cliproxy11·2025-01-19 03:53

华为OD机试E卷 - 通过软盘拷贝文件（Java & Python& JS & C++ & C ）

算法大师·2025-01-19 03:22

RPA 机器人到底有啥用？一文全知晓

一、RPA如何成为企业的智能助手（一）精准模仿人类操作，开启自动化之旅RPA机器人宛如一位训练有素的数字助手，其核心能力便是精准地模仿人类在计算机系统中的各种操作行为。

RPAdaren·2025-01-19 03:21

华为OD机试E卷 --通过软盘拷贝文件--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述有一名科学家口想要从一台古董电脑中拷贝文件到自己的电脑中加以研究。

飞码创造者·2025-01-19 02:17

海康威视摄像头ISUP(原EHOME协议) 摄像头实时预览springboot 版本java实现，并可以在浏览器vue前端播放(附带源码)

主要就是用来解决摄像头没有公网ip的情况,如果摄像头或者所在局域网的路由器有公网ip的话，其实采用rtsp直接取流是最方便也是性能最好的，但是项目的摄像头没有公网IP所以被迫使用ISUP，ISUP是海康自己的协议

web14786210723·2025-01-19 02:14

32单片机综合应用案例——基于GPS的车辆追踪器（三）（内附详细代码讲解！！！）

只有经历过失败，你才能更加明白自己的不足，并不断改进自己，最终走向成功。不要被别人的眼光束缚，相信自己的能力和潜力，勇敢地去追求自己的梦想。

不能只会打代码·2025-01-19 01:13

32单片机综合应用案例——物联网(IoT)环境监测站（四）（内附详细代码讲解！！！）

相信自己的能力，相信自己的潜力，相信自己可以克服一切困难。成功需要付出努力和坚持不懈的努力，只有不断地努力才能够取得真正的收获和成就。不要停止追求自己的梦想，即使道路艰辛，也要坚持走下去。