caffemodel特征可视化

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三
小李很执着·2025-02-01 23:43

Encoder-only decoder-only encoder-decoder大模型的区别

-优点：能够更好地理解输入文本的语义和上下文信息，适合需要特征提取的任务。-缺点：无法直接生成文本输出。-代表模型：BERT、RoBERTa、ALBERT等。
阿牛牛阿·2025-02-01 23:40

Python读取nc文件

目录导入库读取nc文件查看数据类型二维数组切片观察部分区域数据可视化导入库importxarrayasxrimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib读取nc
小徐爱吹晚风·2025-02-01 22:04

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。
好评笔记·2025-02-01 21:56

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_score#定义数据：x_data是特征
〖是♂我〗·2025-02-01 21:54

使用PaddlePaddle实现逻辑回归：从训练到模型保存与加载

PaddlePaddle用于构建和训练模型，pandas和numpy用于数据处理，matplotlib用于结果的可视化。
Luzem0319·2025-02-01 21:51

不同物体运动方向的检测-python

方法优点适用场景缺点光流法实时性强、支持稠密方向分析视频流中物体整体运动对背景复杂场景鲁棒性差特征点跟踪精确捕捉局部运动特征点明显的物体特征点丢失影响结果帧间差分简单快速，适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测
人工智能专属驿站·2025-02-01 20:49

网络拓扑映射器

网络拓扑映射软件：满足网络可视化需求的必备工具网络拓扑映射软件或使IT管理员能够了解整个网络基础设施的组织方式。使用网络图软件，IT管理员可以更好地可视化和概念化网络和设备依赖关系。
ManageEngine卓豪·2025-02-01 20:48

《解锁AI黑科技：数据分类聚类与可视化》

其中，能够实现数据分类与聚类，并以可视化形式展现的AI技术，正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。
·2025-02-01 20:52

汽车蓝牙钥匙定位仿真小程序

在短距离定位场景下的可行性，我们搭建了一个简易原型：利用UniApp在移动端采集蓝牙信标的RSSI（信号强度），通过三边定位算法估算钥匙在车内或车周围的坐标，并使用FastAPI+Redis实现数据存储与可视化接口
程序员石磊·2025-02-01 19:04

QChartView 应用详解

一、引言在数据可视化领域，Qt框架提供了强大的工具，其中QChartView便是一个极为重要的组件。
我喜欢就喜欢·2025-02-01 18:55

StarRocks实战——表设计规范与监控体系

目录前言一、StarRocks表设计1.1字段类型1.2分区分桶1.2.1分区规范1.2.2分桶规范1.3主键表1.3.1数据有冷热特征1.3.2大宽表1.4实际案例1.4.1案例一：主键表内存优化1.4.2
吵吵叭火·2025-02-01 17:53

Day32【AI思考】-数学可视化学习的 专业工具与技巧全指南

文章目录数学可视化学习的**专业工具与技巧全指南**1、回答1：**一、专业数学可视化工具库****1.交互式动态平台****~~2.编程驱动工具~~****3.三维沉浸式工具****二、进阶可视化技巧
一个一定要撑住的学习者·2025-02-01 17:21

浅色可视化大屏虽然经常被诟病，也有自己的用武之地呀

一、视觉舒适性与减轻疲劳在长时间的使用和观察中，浅色可视化大屏能够为用户带来更舒适的视觉体验，减轻视觉疲劳。与深色背景相比，浅色背景通常反射的光线较少，对眼睛的刺激相对较小。
大象数据工场·2025-02-01 16:14

3D图形学与可视化大屏： 渲染管线的概念、作用、各个阶段介绍。

一、渲染管线的概念渲染管线是指在3D图形学中，将3D场景转换为2D图像的一系列处理过程。它就像一条生产线，将原始的3D数据（如顶点坐标、颜色、纹理等）经过一系列的加工和处理，最终生成可以在屏幕上显示的2D图像。渲染管线通常由多个阶段组成，每个阶段都有特定的任务和功能。这些阶段按照一定的顺序依次执行，前一个阶段的输出作为后一个阶段的输入，直到最终生成图像。二、渲染管线的作用实现3D场景到2D图像的转
大美工控设计师·2025-02-01 16:14

【人工智能时代】-Deepseek用到的技术架构

DeepSeek技术架构的详细介绍：1.混合专家架构（MoE）DeepSeek-V3采用了混合专家（Mixture-of-Experts,MoE）架构，这种架构通过将模型分解为多个“专家”网络来处理不同的输入特征
xiaoli8748_软件开发·2025-02-01 16:07

机器学习-期末复习题

A.降维是将训练样本从高维空间转换到低维空间B.降维不会对数据产生损伤C.通过降维可以更有效地发掘有意义的数据结构D.降维将有助于实现数据可视化‍将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以
泡椒鸡jo·2025-02-01 15:32

【机器学习】自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用paddlepaddle框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。
加德霍克·2025-02-01 14:21

深度学习之核函数

支持向量机通过某非线性变换φ(x)，将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。
fpcc·2025-02-01 12:38

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现申报书上

项目技术路线（1）构建统一规范全面的多架构物联网设备二进制程序数据集（2）针对跨架构下的二进制程序，利用逆向工具提取为图、抽象语法树等中间语言，对于不同中间语言，选择合适的深度学习方法提取出中间语言数据结构的特征
XLYcmy·2025-02-01 12:37

Pyecharts之特殊图表的独特展示

在数据可视化的世界里，除了常见的柱状图、折线图、饼图等，还有一些特殊的图表可以为我们带来独特的展示效果，帮助我们以更有趣、更直观的方式呈现数据。
抱抱宝·2025-02-01 12:04

TDengine 做 Google Looker Studio 数据源

这个工具凭借其丰富的数据可视化选项和多样化的数据连接能力，为用户提供了便捷的数据报表生成体验。用户可以根据预设的模板轻松创建数据报表，满足各种数据分析需求。由于其简单易用的操作
TDengine （老段）·2025-02-01 11:00

【云原生】Docker可视化工具Portainer使用详解

目录一、前言二、docker可视化管理概述2.1什么是docker可视化管理2.1.1Docker可视化管理常用功能2.2为什么需要docker可视化管理工具2.3docker可视化工具带来的好处三、常用的
小码农叔叔·2025-02-01 10:22

计算机网络概述

计算机网络概述】——计算机网络概述的文章，如果有什么需要改进的地方还请大佬指出⛺️作者简介：大家好，我是听风与他☁️博客首页：CSDN主页听风与他每日一句：狠狠沉淀，顶峰相见目录前言计算机网络21世纪的特征早期网络分类互联网互联网概述计算机网络互联网服务提供者
听风与他·2025-02-01 09:41

智能小区物业管理系统推动数字化转型与提升用户居住体验

首先，智能小区物业管理系统通过可视化数据管理，使得所有物业运营信息一目了然。这不仅提高了决策的科学性，还提升了运营
快鲸数字街道系统·2025-02-01 07:59

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】1.25 视觉风暴：NumPy驱动数据可视化

1.25视觉风暴：NumPy驱动数据可视化目录视觉风暴：NumPy驱动数据可视化百万级点云实时渲染优化CT医学影像三维重建实战交互式数据分析看板开发地理空间数据可视化进阶WebAssembly前端渲染融合
精通代码大仙·2025-02-01 06:51

Python 机器学习 基础 之 【常用机器学习库】 NumPy 数值计算库

基础1、安装NumPy2、导入NumPy3、创建数组4、数组操作5、常用函数6、矩阵运算7、广播机制8、随机数三、在机器学习中使用到Numpy的简单示例1、数据预处理1.1数据归一化1.2数据标准化2、特征工程
仙魁XAN·2025-02-01 05:17

YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 LSK大核选择模块 包含二次独家创新

但不同物体所需的上下文信息范围不同，为了更好地对这些特性进行建模，本文利用大核选择模块二次创新C3k2，使模型能够产生具有各种大感受野的多个特征的同时，动态地根据输入调整模型的行为，使网络更好地适应图像中
Limiiiing·2025-02-01 04:03

初学可视化PyQt5系列--主要类

【初学可视化PyQt5系列】第1章PyQt5简介第2章PyQt5新增功能第3章Hellomyfourrotordrone第4章PyQt5主要类第5章PyQt5使用Qt设计器第6章PyQt5信号与插槽第7
万金油笑匠·2025-02-01 04:03

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合DynamicHead，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

因此，作者提出通过分别在特征的每个特定维度上部署注意力机制，即在级
挂科边缘·2025-02-01 04:30

Transformer模型解码器部分实现

说明：部分内容来自于网络教程，如有侵权请联系本人删除教程链接：2.4.2解码器-part2_哔哩哔哩_bilibili1.解码器层的作用作为解码器的组成单元，每个解码器层根据给定的输入向目标方向进行特征提取操作
APPLECHARLOTTE·2025-02-01 03:24

《亿级流量下的架构实战：HTTP全链路解析与智能监控系统搭建》

文章目录全链路解析：HTTP请求响应与数据可视化监控一、HTTP请求响应全流程解析1.全链路交互流程图2.关键技术实现2.1前端请求构造（ES6+语法示例）2.2服务端处理架构（Node.js/Express
我的青春不太冷·2025-02-01 02:46

青少年编程与数学 02-008 Pyhon语言编程基础 06课题、字符串

青少年编程与数学02-008Pyhon语言编程基础06课题、字符串一、字符串特征操作示例二、创建字符串使用单引号或双引号使用三引号字符串字面量字符串内容转义字符三、字符串运算符1.字符串连接（加法运算符
明月看潮生·2025-02-01 01:36

机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型

3.特征提取：特征提取是语音信号处理的一个重要部分，通过对音频数据进行分析，提取其中特有的频率、音调、幅度等数学特征，并转化成数字特征。4.模型训练：在特征提取完
坐望云起·2025-02-01 00:32

Cesium ArcGisMapServerImageryProvider API 介绍

说到WebGIS，要提的就是Cesium——这个让3D地球可视化变得简单又强大的工具。为了帮助大家更好地理解和使用Cesium，我决定把我自己在学习Cesium文档过程中的一些心得和收获分享给大家。
WebGISer_白茶乌龙桃·2025-02-01 00:31

SnapGene 4.3.6 win 中文完美不闪退

SnapGene是一款功能非常强大的分子生物学软件，融合了DNAStar，DNAman等软件的优点，软件体积小，大量运用了可视化显示效果和操作效果，非常容易上手。
科研小行星·2025-01-31 23:27

毕设开源 python大数据旅游数据分析可视化系统(源码分享)

文章目录0前言1课题背景2数据处理3数据可视化工具3.1django框架介绍3.2ECharts4Django使用echarts进行可视化展示（mysql数据库）4.1修改setting.py连接mysql
bee_dc·2025-01-31 23:26

【玄机】流量特征分析-小王公司收到的钓鱼邮件

Content-Length:85834x-powered-by:PHP/7.4.33content-description:FileTransfercontent-disposition:attachment;filename=TD.zipcontent-transfer-encoding:binaryexpires:0cache-control:must-revalidate,post-che
2401_84302796·2025-01-31 23:25

python 求导实现_python – NumPy中的Softmax导数接近0(实现)

,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度神经网络的已知死亡权重问题.像ReLU这样的图层有助于防止后一问题.首先,我使用了以下信号(仅复制您的上一个条目),使其成为4个样本x3个特征
非凡运营笔记·2025-01-31 23:22

（尚硅谷 java 学习 b 站大学版）Day11 面向对象基础知识初入门

Java面向对象学习的三条主线：1、Java类及类的成员：属性、方法、构造器；代码块内部类2、面向对象三大特征：封装、继承、多态性、(抽象性)3、其他关键字：this\super\static\final
亢从文_Jackson·2025-01-31 23:52

2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)

4.提取有用的特征，如国家、年份、项目、奖牌类型等。5.选择适当的机器学习算法，如线性回归、随机森林或梯度提升树。6
FFMXjy·2025-01-31 22:49

基于Python的二手房数据分析与可视化系统（附源码+可远程部署安装）

基于Python的二手房数据分析与可视化系统文章目录摘要第一部分研究背景第二部分国内外现状第三部分所用技术1.Requests库2.BeautifulSoup库3.Pandas库4.Matplotlib
AI博士小张·2025-01-31 21:35

刷题前必学！链表！用JavaScript学数据结构与算法

链表的基本形态链表和数组都是有序的列表，都是线性结构（有且仅有一个前驱，有且仅有一个后续）；不同点在于，链表中，数据单位的名称叫做“结点”，而结点和结点的分布，在内存中都是离散的1.数组的“连续”在内存中最为关键的一个特征
·2025-01-31 21:31

python tkinter计算器实例_可能是最有颜值的Python Tkinter计算器

上机实践课程开始了,嗯，老师来了之后念了下PPT，然后说:开始做吧.........然后就开始了Python的GUI之路，以前没接触过PYthon的可视化界面(虽然这样很不明智)但是现在做起来感觉写小工具还挺方便的
weixin_39611043·2025-01-31 20:32

Python如何获取股票实时行情？有哪些好用的库和工具

Python能够方便地进行数据获取、清洗、分析和可视化
股票程序化交易接口·2025-01-31 19:49

构建DDPM模型：实现手写数字生成

早期的图像生成方法主要依赖于手工设计的规则和特征，例如，基于规则的纹理合成、基于特征的图像变形等。这些方法通常需要大量的领域知识和人工调整，难以生成高质量的图像。1.2.深度生成模型的崛
AI天才研究院·2025-01-31 19:16

特征选择（机器学习）

目录1.为什么需要特征选择2.常见的特征选择方法2.1过滤式（FilterMethods）小示例（用Python伪代码表达）：2.2包裹式（WrapperMethods）小示例（RFE伪代码示例）：2.3
赵孝正·2025-01-31 18:10

【Python】解决UnicodeDecodeError: ‘gbk‘ codec can‘t decode byte 0x9A in position xxx: illegal multibyte

tdecodebyte0x9Ainpositionxxx:illegalmultibytesequence博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化
云天徽上·2025-01-31 18:08

YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含二次创新）

在改进YOLOv10的过程中能够为高级特征图产生更好的像素级注意力，能够建模长程依赖并嵌入精确的位置信息。
Limiiiing·2025-01-31 17:31

Python的旅游网站数据爬虫分析与可视化大屏展示论文

本文旨在通过Python技术，实现旅游网站数据的爬虫分析，并利用可视化大屏展示分析结果，为旅游行业的数据驱动决策提供支持。
IT实战课堂—x小凡同学·2025-01-31 16:56
上一页 7 8 9 10 11 12 13 14 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他