YOLOV5训练自己的数据集

成为专业程序员路上用到的各种优秀资料、神器及框架

http://www.cnblogs.com/jasondan/p/6380597.html前言成为一名专业程序员的道路上，需要坚持练习、学习与积累，技术方面既要有一定的广度，更要有自己的深度。
lqijlyy·2025-01-27 17:04

JavaScript 网页设计案例：打造一个简单交互网页

案例目标我们的目标是打造一个超有互动感的网页，当用户在输入框里输入自己的名字，再点击按钮，网页就会立马显示出专属的欢迎语，想想就觉得很有趣，有没有！就像是网页认识了你，在热情地和
四六的六·2025-01-27 17:04

解读隐私保护工具 Fluidkey：如何畅游链上世界而不暴露地址？

隐私是一种选择，赋予我们保护自己的力量。而敞开，则是另一种信任的表达——将所有的不完美与复杂性置于阳光下，
·2025-01-27 17:34

小而伟大的智慧

它并不需要张扬自己的存在，却能用每一行代
看，是大狗·2025-01-27 17:30

RTOS

这里参考wiki的英文，加上自己的理解翻译下RTOS的定义：Areal-timeoperatingsystem(RTOS)isanoperatingsystem(OS)intendedtoservereal-timeapplicationprocessdataasitcomesin
weixin_34174422·2025-01-27 17:29

yolov5 解决：Traceback (most recent call last)

运行train.py程序后训练之后，到最后验证的那一步报一个线程异常的错误原因：pillow版本太高了，把pillow降级就行了pillow官网上的python对应版本在conda中，您可以安装pillow
南商·2025-01-27 15:18

二、机器学习模型评估与选择

训练误差与泛化误差：学习器在训练集上误差为训练误差（经验误差），在新样本上误差为泛化误差，泛化误差越小越好。
没见过西瓜嘛·2025-01-27 15:43

AI语言模型竞争加剧：新秀崛起 格局生变

模型训练成本呈现类摩尔定律式下降，每年降低75%。MoE架构在计算效率和性能
XianxinMao·2025-01-27 14:11

深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法

一、定义1.过拟合（Overfitting）过拟合是指模型在训练数据上表现非常好，但在测试数据或新的数据上表现很差的现象。模型过度地学习了训练数据中的细节和噪声，以至于它无法很好地泛化到未见过的数据。
发呆小天才O.o·2025-01-27 14:11

使用anyNA函数判断data.table中是否存在缺失值

在R语言中，data.table是一种强大的数据处理工具，常用于处理大型数据集。在数据分析和清洗过程中，经常需要检查数据是否存在缺失值。
独行侠WU·2025-01-27 14:40

网络爬虫相关软件以及论文检索与推荐网站调研

它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。Nutch的创始人是DougCutting，他同时也是Lucene、Hadoop和Avro开源项
Q7318·2025-01-27 14:04

pytorch单机多卡训练_数据并行DataParallel

1.单机多卡概述单卡多级的模型训练，即并行训练，可分为数据并行和模型并行两种.数据并行是指，多张GPUs使用相同的模型副本，但采用不同batch的数据进行训练.模型并行是指，多张GPUs使用同一batch
Major Tom _·2025-01-27 13:03

iPaaS丨企业应用及数据集成的重要性和挑战

在激烈的市场竞争中，企业服务总线和数据总线扮演着企业神经网络的角色，它们将不同的业务部门、系统以及数据紧密相连，保障信息流通无阻，实现资源的高效分配。这样的集成不仅提高了企业的运营效率，还增强了企业的适应性和创新力，使企业能够在竞争中保持领先。然而，企业在集成过程中面临着不少挑战，集成工具的选择便是其中之一。开发人员在整合不同系统时，需要面对数据格式、数据量、通信协议和架构差异等问题，选择合适的集
谷云科技RestCloud·2025-01-27 13:00

高效处理大规模数据：MATLAB实践指南

在当今的数据驱动世界中，处理大规模数据集是科研和工程领域常见的挑战。MATLAB，作为一种高级数学软件，提供了一系列的工具和函数，使得大规模数据处理变得可行和高效。
原机小子·2025-01-27 13:59

Logback中文文档（三）：配置

在第二部分，我们将介绍Joran，它是一个通用配置框架，你可以在自己的项目里使用Joran。Logback里的配置把记录请求插入程序代码需要相当多的计划和努力。有观察显示大约4%的代码是记录。
weixin_33964094·2025-01-27 12:56

adb连接华为手机-菜鸡教程

CMD窗口输入adbdevices，此时可以看到自己的设备。在Listofdevicesattached下有自
mackie_H·2025-01-27 12:25

自己看---华为OD--boss的收入

规定，每个月，下级分销需要将自己的总收入（自己的+下级上交的）每满100元上交15元给自己的上级。现给出一组分销的关系，和每个分销的收入，请找出boss并计算出这个boss的收入。
我狠狠地刷刷刷刷刷·2025-01-27 11:22

基于 PyTorch 的深度学习模型开发实战

本教程将通过一个完整的深度学习模型开发流程，从数据预处理、模型构建、训练与优化、评估以及部署，帮助读者深入理解深度学习的关键技术
一ge科研小菜鸡·2025-01-27 10:47

Vue Flow 交互式流程图和图形世界的桥梁

VueFlow允许集成您自己的定制节点和边缘，从而可以毫不费力地定制和扩展基本功能。背景、小地图和控件等其他组件进一步丰富了界面，将您的作品转变为引人入胜的平台。主要特点无缝设置VueFlow让
睡不着的可乐·2025-01-27 09:37

yolo系列训练从本机挪到服务器中的报错：modulenotfounderror:numpy._core

记录一下就是我本身在本机跑起来能训练了，把文件拷贝到服务器中环境跑的时候，出现了报错modulenotfounderror:numpy.
m0_57663261·2025-01-27 08:05

电脑硬件：谈谈cpu后边数字及字母的意思

转自：微点阅读https://www.weidianyuedu.com在选购电脑配件的时候，小白们对于cpu后边的数字及字母只知其一不知其二，很多时候都是因为自己的自以为是而入了坑。
ysds20211402·2025-01-27 08:58

利用MMDetection进行模型微调和权重初始化

目录模型微调修改第一处：更少的训练回合Epoch修改第二处：更小的学习率LearningRate修改第三处：使用预训练模型权重初始化实际使用案例init_cfg的具体使用规则初始化器配置汇总本文基于MMDetection
MickeyCV·2025-01-27 07:27

推荐开源项目：WeDataSphere - 智慧数据服务平台

该项目将复杂的数据集成、治理、分析和应用任务封装为模块化服务，让用户可以更加专注于业务逻辑，而非底层数据处理的技术细节。技术解析模块化设计：WeDataSphere提供了一套
劳泉文Luna·2025-01-27 07:52

0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理22-fasttext文本分类

1文本分类介绍1.1文本分类概念文本分类的是将文档（例如电子邮件，帖子，文本消息，产品评论等）分配给一个或多个类别.当今文本分类的实现多是使用机器学习方法从训练数据中提取分类规则以进行分类,因此构建文本分类器需要带标签的数据
跟德姆(dom)一起学AI·2025-01-27 06:50

2025年美赛数学建模 Problem C: Models for Olympic Medal Tables 问题 C：奥运奖牌榜模型 详细解析和代码（持续更新中，2025美赛）

目录Python代码MATLAB代码2.模型框架2.1回归分析模型2.2集成学习方法2.3时间序列预测2.4模型不确定性估计3.数据处理与模型训练4.预测2028年奥运奖牌5.预测区间和不确定性6.哪些国家可能提高或下降
2025年数学建模美赛·2025-01-27 06:46

第八章：AI大模型的未来发展趋势8.3 新兴应用领域8.3.2 生成对抗网络的应用

这种对抗训练方法使得GANs能够学习数据分布并生成高质
AI天才研究院·2025-01-27 05:11

顶刊论文:一种用于病理学的多模态全切片基础模型 TITAN

MultimodalWholeSlideFoundationModelforPathology”提出了一种用于病理学的多模态全切片基础模型TITAN，通过在大量组织切片图像（WSIs）上的自监督学习和视觉语言对齐预训练
思陌Ai算法定制·2025-01-27 04:06

使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测

鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，包含了三种不同类型的鸢尾花，每种类型由四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度）描述。
辞落山·2025-01-27 03:02

GEE训练教程——基于Landsat C02数据的多指数计算和批量下载

目录简介指数介绍代码解释代码结果简介GEE训练教程——基于LandsatC02数据的多指数计算和批量下载指数介绍NDVI:归一化差异植被指数（NormalizedDifferenceVegetationIndex
此星光明·2025-01-27 03:01

网络技术搭建学习笔记

局域网属于计算机网络中的一种，具有计算机网络的性能，有自己的特点和类型。
m0_70960708·2025-01-27 03:00

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集，yolo格式种类为uav，一共近5w张图片，如何用yolov8
QQ_1309399183·2025-01-27 03:58

对话小羊驼vicuna

文章目录1.gpu租用2.公网网盘存储实例/数据3.登录实例4.预训练模型下载5.llama、alpaca、vicuna的前世今生6.对话Vicuna（1）llama-2-7b-hf（2）vicuna-
Always_Shine·2025-01-27 01:44

大语言模型LLM基础扫盲速通版

3.LLM开发的关键里程碑4.训练可用LLM模型的完整流程5.LLM具备的能力6.领先的LLM模型包含哪些？7.建议从头开始训练LLM吗？8.LLM的训练数据源包含哪些？
SmallerFL·2025-01-27 00:40

Firefly-LLaMA2-Chinese - 开源中文LLaMA2大模型

文章目录关于模型列表&数据列表训练细节增量预训练&指令微调数据格式&数据处理逻辑增量预训练指令微调模型推理权重合并模型推理部署关于github:https://github.com/yangjianxin1
伊织产研·2025-01-27 00:07

ML.NET速览

整个管道分为以下四个部分：LoadData加载数据TransformData转换数据ChooseAlgorithm选择算法TrainModel训练模型示例建立一个控制台项目。
aixing8475·2025-01-27 00:34

大数据Lambda架构

Lambda架构的批处理层采用不可变存储模型，不断地往主数据集后追加新的数据。Lambda架构优缺点<
奋进学堂·2025-01-26 23:00

【docker】docker的起源与容器的由来、docker容器的隔离机制

Docker的起源与容器的由来1.虚拟机的局限：容器的需求萌芽在Docker出现之前，开发和部署软件主要依赖虚拟机（VMs）：虚拟机通过模拟硬件运行操作系统，每个应用程序可以运行在自己的独立环境中。
{⌐■_■}·2025-01-26 23:25

2025 年，人工智能的发展还是「算力至上」吗？

以大模型为例，训练一个模型需要调用约3万个AI芯片，这种规模的算力需求使得算力基础设施建设成为各国竞相布局的战略重点。工信部等六部门联合发布的《算力
开心的AI频道·2025-01-26 23:25

chrome源码剖析—UI架构&&消息机制

Chrome的UI基本上是通过views框架和Aura（Chrome自己的UI层）构建的，后者又基于Skia（2D图形渲染）和Blink（网页渲染引擎）工作。
ปรัชญา แค้วคำมูล·2025-01-26 22:52

代码随想录算法训练营第十五天| 二叉树3

110.平衡二叉树（优先掌握递归）再一次涉及到，什么是高度，什么是深度，可以巩固一下。题目链接/文章讲解/视频讲解：代码随想录状态：要辨别新增函数的位置，self的用法二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数，从上往下数二叉树节点的高度：指从该节点到叶子节点的最长简单路径边的条数，从下往上数#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode:
Rachela_z·2025-01-26 21:43

搭建自定义的Python pip源教程

默认情况下，pip使用官方的Python包源，但有时我们需要搭建自己的pip源，以便在内部网络或特定环境中使用。本教程将向您展示如何在Python环境下搭建属于自己的pip源。
代码编织匠人·2025-01-26 21:42

Python计算离差与标准计分

离差和标准计分是统计学和数据分析中的重要概念，广泛应用于各类数据集的处理和分析过程中。掌握离差和标准计分有助于理解数据的分布情况，评估数据在群体中的相对位置，尤其在处理大规模数据或数据分析时非常重要。
Mr数据杨·2025-01-26 21:12

在PyTorch框架上训练ImageNet时，Dataloader加载速度慢怎么解决？

然而，在实际应用中，特别是在处理大规模数据集如ImageNet时，Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。
cda2024·2025-01-26 20:39

python 语音识别

在python中训练一个语音识别系统主要需要以下几个步骤：-语料库准备-数据预处理-特征提取-训练模型第一部分：语料库的准备什么是语料库？语料库长什么样？
柚梓sir·2025-01-26 19:01

c++基础训练plus（二）

Background从前有个荣光的王国，小A是其中的国王，他认为一个国家除了法律外还要有一些约定俗成的规则，所以今天他要赐以其规则。Description小A制定了一些规则，每条规则有一个代号，代号为不超过10的9次方的非负整数。小A的国家有n位居民，每位居民每天会且仅会遵守1条规则。小A记录了m天里每天每位居民遵守的规则代号。现在小A想要考察代号为k的规则是否符合民意，具体考察方法如下：如果在某
kkxdt·2025-01-26 18:55

代码随想录算法训练营第三十七天-动态规划-完全背包-理论基础

完全背包与01背包根本区别就是物品的数量完全背包，物品的数量是无限的，可以任意取多个01背包物品的数量则只有一个遍历顺序01背包的一维滚动数组必须要从后向前遍历，这是防止一个物品被多次加入背包中而完全背包就是要多次加入物品，所以遍历自然而然就变成正序遍历了for(intj=weight[i];j<=capacityOfCurrentBag;++j)因为是二层遍历，且这两层遍历可以交换可以交换的本质
taoyong001·2025-01-26 18:49

xgboost在spark集群使用指南

相同的代码在主要的分布式环境(Hadoop、SGE、MPI)上运行，可以解决数十亿个示例的训练问题。xgb相对于gbt所做的改进：1.2.3.XGBoost可以使用R、python、java
一颗小草333·2025-01-26 17:49

代码随想录算法训练营第三十六天-动态规划-474.一和零

，要装潢这个容器，最多要多少个元素的个数，就是结果，这个容器最多有mmm个0，nnn个1这个容器相当于一个背包，这个背包是有两个维度，最多有mmm个0，nnn个1，装潢这个背包最多需要多少个物品给出的数据集就是物品这是一道
taoyong001·2025-01-26 16:37

目标检测算法以及常用库概述

这种方法具有很高的通用，可以训练目标检测模型来识别和检测多个特
YOLO大师·2025-01-26 16:36

飞速搭震撼上线 开启软件开发智能化新篇章

用户只需将需求文档或需求描述输入给预训练的大模型，这一步骤极大地简化了传统软件开发中繁琐的需求分析和文档编写过程，使用户能够更专注于核心需求的表达。大模型
·2025-01-26 16:32
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