heart_scale数据集第12页

深度探索Python集合：从基本操作到高级用法

在Python编程中，集合(Set)作为一种高效且功能强大的内置数据结构，常用于处理不包含重复元素的无序数据集合。本文将详述Python集合的基本操作、进阶技巧以及在实际场景中的应用。

田猿笔记·2024-02-19 22:09

[AIGC_coze] Kafka 的主题分区之间的关系

每个主题可以包含多个分区，每个分区都是一个独立的有序数据集。生产者将数据发送到特定的主题，而消费者通过订阅主题来接收数据。每个主题都被划分为多个分区，每个分区都是一个独立的存储单元。

程序员三木·2024-02-19 22:37

快乐学Python，通过用户和订单的数据分析，制定营销策略【实战】

本篇文章，我们来通过一个真实的电商数据集进行分析，在复习前面内容的基础上，也可以感受一下电商数据分析的分析流程。1、需求说明最近某个电商网站需要策划一场推广活动，通过发短信的方式，向客户发

我爱娃哈哈·2024-02-19 22:37

【论文精读】DALL·E

在大多数数据集上的表现超越以往的方法。

None-D·2024-02-19 22:40

【8】知识加工

简而言之，本体是用于描述一个领域的数据集合，是知识库的骨架。作用：获取、描述和表示相关领域的知识，提供对该领域知识的共同理解，确定领域内共同认可的词汇，提供该领域特定的概念

铁盒薄荷糖·2024-02-19 22:06

扩展语音识别系统：增强功能与多语言支持

一、引言在之前的博客中，我们成功构建了一个基于LibriSpeech数据集的英文语音识别系统。现在，我们将对系统进行扩展，增加一些增强功能，并尝试支持多语言识别。

GT开发算法工程师·2024-02-19 22:24

中科星图——Landsat8_C2_ST数据集是经大气校正的地表温度数据

数据名称：Landsat8_C2_ST数据来源：USGS时空范围：2020年1月-2023年3月空间范围：全国数据简介：Landsat8_C2_ST数据集是经大气校正的地表温度数据，属于Collection2

此星光明·2024-02-19 22:19

谷歌地球引擎（GEE）中公开免费的扩展包介绍（汇总）

您将找到将EarthEngine扩展到新环境、增强可操作性和简化工作流的库和模块，以及教程、脚本、博客和社区托管的数据集。

此星光明·2024-02-19 22:18

Google Earth Engine（GEE）简单介绍及注册

GEE平台融合了谷歌服务器提供的强大计算能力或者以及大范围的云计算资源，平台数据集提供了对地观测卫星大量完整的影像数据如Sentinel，MODIS，Landsat等，也提供了植被、地表温度和社会经济等数据集

生态遥感监测笔记·2024-02-19 22:16

GEE土地分类——如何利用多年的ESRI_Global-LULC_10m将研究区的指定区域重分类分为两类数据（将多类土地分类转化为草地和非草地区域）

简介本教程主要的目的是利用自己上传的多年土地分类应先过来实现指定区域的土地分类，而且只提取ESRI_Global-LULC_10mESRI_Global-LULC_10m数据集是由ESRI（环境系统研究研究所

此星光明·2024-02-19 22:44

听说有 Hugging Face 陪伴的春节，是这样的…

非常感谢将模型、数据集和应用Demo发布在HuggingFace上的团队，新的一年，我们也会持续发掘和介绍更多国内开发者/研究机构发布在HuggingFace上的作品。

·2024-02-19 21:31

2019-02-03

（2）整理（tibble）就是将数据保存为一致的形式，以满足其所在数据集在语义上的要求。简

蜀山黔水·2024-02-19 21:46

探索设计模式的魅力：迭代器模式让你轻松驾驭复杂数据集合

个人主页：danci_系列专栏：《设计模式》制定明确可量化的目标，并且坚持默默的做事。文章目录一、引言二、原理与结构迭代器模式的关键参与者类图和组件间的交互️迭代器接口和具体迭代器类的实现案例三、应用实例️️数组数据结构的迭代树数据结构的迭代四、优缺点与最佳实践优点缺点最佳实践一、引言大家好！今天我们来探索一个至关重要但又不失优雅的编程模式——迭代器模式！在这个信息爆炸、数据成山的时代，能够高效地

danci_btq·2024-02-19 21:21

FFA 2023 专场解读：AI 特征工程、数据集成

今年FlinkForwardAsia（以下简称FFA）重新回归线下，将于12月8-9日在北京望京凯悦酒店举办。FlinkForwardAsia2023大会议程已正式上线！FlinkForward是由Apache官方授权的ApacheFlink社区官方技术大会，作为最受ApacheFlink社区开发者期盼的年度峰会之一，FFA2023将持续集结行业最佳实践以及Flink最新技术动态，是中国Flink

·2024-02-19 20:57

Flink CDC 3.0 正式发布，详细解读新一代实时数据集成框架

一、FlinkCDC概述FlinkCDC是基于数据库日志CDC（ChangeDataCapture）技术的实时数据集成框架，支持了全增量一体化、无锁读取、并行读取、表结构变更自动同步、分布式架构等高级特性

·2024-02-19 20:57

使用ETLCloud平台实现实时数据集成

ETLCloud平台使用ETLCloud平台实现实时数据集成（CDC）的优势包括：易于使用：平台提供简单易用的映射和触

·2024-02-19 19:55

企业如何选择一款高效的ETL工具

其超过5000家企业用户的使用和广泛应用，同时国内大量数据集成工程师

·2024-02-19 19:23

ETL数据集成工具DataX、Kettle、ETLCloud特点对比

ETL数据集成工具对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。

·2024-02-19 19:52

【QTableView】

QTableView是Qt框架中用于显示表格形式数据的部件，通常用于显示数据库查询结果、数据集以及其他类似的结构化数据。

Qt历险记·2024-02-19 19:46

聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类

文章标题：聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类简介聚类分析是机器学习中的一个重要任务，它涉及将数据集中的样本分成多个类别或簇，使得同一簇内的样本相似度较高，不同簇之间的样本相似度较低

Evaporator Core·2024-02-19 19:01

互联网加竞赛基于设深度学习的人脸性别年龄识别系统

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习机器视觉的人脸性别年龄识别系统该项目较为新颖

Mr.D学长·2024-02-19 19:00

Z分数标准化

Z分数标准化是一种常用的数据标准化方法，用于将不同数据集的值转换为具有相同比例和零均值、标准差为1的标准正态分布。这种标准化方法对于机器学习和统计分析中的特征缩放和数据预处理非常有用。

草明·2024-02-19 19:30

Redis- SCAN命令

虽然KEYS命令在某些情况下仍然有其用途，但在处理大型数据集时，它可能会引起一些问题：KEYS命令的问题阻塞：KEYS命令在执行时会对数据库进行全面扫描以匹配给定的模式。

青衫客36·2024-02-19 18:17

java集合

1.集合框架概述Java集合可分为Collection和Map两大体系：Collection接口：用于存储一个一个的数据，也称单列数据集合。

小陈09·2024-02-19 18:09

Zilliz Cloud 再发新版本：性能提升超 10 倍，AI 应用开发流程再简化！

本次新版本的主要内容包括：大幅提升的向量搜索性能（性能提升10倍以上）、企业级数据安全和无缝数据集成。新版本发布后，用户无需自定义代码，便可快速顺畅地完成非结构化数据处理和索引。

·2024-02-19 18:40

【手把手教你】训练YOLOv8分割模型

.下载文件在github上下载YOLOV8模型的文件，搜索yolov8，star最多这个就是2.准备环境环境要求python>=3.8，PyTorch>=1.8，自行安装ptyorch环境即可2.制作数据集制作数据集

是啊洋呀·2024-02-19 16:47

挑战杯基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于CNN实现谣言检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐

laafeer·2024-02-19 16:45

挑战杯地铁大数据客流分析系统设计与实现

文章目录1前言1.1实现目的2数据集2.2数据集概况2.3数据字段3实现效果3.1地铁数据整体概况3.2平均指标3.3地铁2018年9月开通运营的线路3.4客流量相关统计3.4.1线路客流量排行3.4.2

laafeer·2024-02-19 16:41

均方根（rms），标准差（std）,平均绝对误差（mae），方差（var/std*std）计算与数学意义

标准差能反映一个数据集的离散程度。3、平均绝对误差（mae）平均绝对误差是所有单个观测值与算术平均值的偏

拾穗哥·2024-02-19 16:06

SwinIR的训练过程

SwinIR的训练过程可以分为以下几个步骤：数据准备：首先，需要准备训练SwinIR模型所需的数据集。这通常包括高分辨率（HR）图像和低分辨率（LR）图像。

数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:04

今日Arxiv最热大模型论文：大语言模型真的理解上下文了吗？新研究揭示惊人发现

本文介绍了一个通过适配现有数据集来评估生成模型的上下文理解基准。该基准包括四个不

夕小瑶·2024-02-19 16:55

如何探索和可视化用于图像中物体检测的 ML 数据

不过，鉴于检测大型数据集往往需要耗费大量人力物力，它在计算机视觉（computervision）领域的广泛应用，尚有待进一步开发。

虚无火星车·2024-02-19 16:11

面试：正确率能很好的评估分类算法吗

不同算法有不同特点，在不同数据集上有不同的表现效果，根据特定的任务选择不同的算法。如何评价分类算法的好坏，要做具体任务具体分析。对于决策树，主要用正确率去评估，但是其他算法，只用正确率能很好的评估吗?

华农DrLai·2024-02-19 15:08

机器学习第二十五周周报 ConvLSTM

降水预报问题的建模3.2ConvolutionalLSTM3.3编码-预测结构4.文献解读4.1Introduction4.2创新点4.3实验过程4.3.1Moving-MNISTDataset4.3.2雷达回波数据集

沽漓酒江·2024-02-19 15:51

Pytorch-SGD算法解析

的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)SGD，即随机梯度下降（StochasticGradientDescent），是机器学习中用于优化目标函数的迭代方法，特别是在处理大数据集和在线学习场景中

肆十二·2024-02-19 14:10

利用R中的corrmorant包绘制精美的相关性热图

带我去滑雪·2024-02-19 14:32

还没秃头的程序猿-D·2024-02-19 14:02

计算机设计大赛深度学习中文汉字识别

文章目录0前言1数据集合2网络构建3模型训练4模型性能评估5文字预测6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习中文汉字识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

iuerfee·2024-02-19 14:36

数据结构中线性表简述

线性表是数据结构中最简单、最常用的一种结构，它是由一组具有相同数据类型的元素组成的数据集合。

JayGboy·2024-02-19 14:51

计算机设计大赛深度学习乳腺癌分类

文章目录1前言2前言3数据集3.1良性样本3.2病变样本4开发环境5代码实现5.1实现流程5.2部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标

iuerfee·2024-02-19 13:40

使用深度学习进行序列分类

此示例使用Waveform数据集。此示例训练LSTM网络来识别给定时间序列数据的波形类型。训练数据包含四种波形的时间

jk_101·2024-02-19 13:40

R语言基本数据管理学习

《星际迷航》本章内容1.操纵日期和缺失值2.熟悉数据类型的转换3.变量的创建和重编码4.数据集的排序，合并与取子集5.选入和丢弃变量1.创建新变量x%%y为求余；x%/%y整数除法。

超人快飞·2024-02-19 13:05

【自然语言处理】实验3，文本情感分析

在本次任务中，我们将在影评文本数据集（RottenTomato）上进行情感分析

X.AI666·2024-02-19 13:38

云计算基础-备份和容灾

备份：备份是容灾的基础，通常指在数据中新内，将全部或部分数据集合从应用主机的硬盘或阵列复制到其他存储介质的过程。

比特微联·2024-02-19 13:28

深度学习优化算法

优化算法1.如何解决训练样本少的问题要训练一个好的CNN模型，通常需要很多训练数据，尤其是模型结构比较复杂的时候，比如ImageNet数据集上训练的模型。

丁引·2024-02-19 13:42

MTR++论文阅读

不过在infer的时候这一部分不会进行用数据集聚类获得query轨迹点（goal点）：将goal点也进行Transformer，并且让上一帧模型的结果用于下一帧的模型推理，可以使模型的推

ZHANG8023ZHEN·2024-02-19 13:35

4张图片就可以微调扩散模型

基础概念1、生成模型和文本到图像的合成生成模型是一类机器学习模型，旨在生成与给定数据集相似的新数据

·2024-02-19 12:29

预训练和微调在迁移学习中的作用

预训练(Pre-training)预训练是指在一个大型且通常与目标任务相关但不完全相同的数据集上训练模型的过程。

一条小小yu·2024-02-19 12:42

AIGC实战——能量模型(Energy-Based Model)

AIGC实战——能量模型0.前言1.能量模型1.1模型原理1.2MNIST数据集1.3能量函数2.使用Langevin动力学进行采样2.1随机梯度Langevin动力学2.2实现Langevin采样函数

盼小辉丶·2024-02-19 12:40

scIMC：scRNA-seq插补方法基准

在这项工作中，作者使用6个模拟和2个真实的scRNA-seq数据集，从以下四个方面全面评估和比较了总共12种可用的插补方法：1.基因表达

tzc_fly·2024-02-19 12:03

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