kdd数据集

PySpark笔记(三)：DataFrame

DataFrame是在Spark1.3中正式引入的一种以RDD为基础的不可变的分布式数据集，类似于传统数据库的二维表格，数据在其中以列的形式被组织存储。
Daisy丶·2024-02-03 10:31

机器学习_无监督学习之聚类

聚类就是让机器把数据集中的样本按照特征的性质分组，这个过程中没有标签的存在。聚类和监督学习中的分类问题有些类似，其主要区别在于：传统分类问题“概念化在前”。
you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:35

机器学习_无监督学习之降维

文章目录介绍PCA算法通过PCA算法进行图像特征采样1.问题定义:给手语数字数据集降维2.导入数据并显示部分数据3.进行降维模型的拟合介绍降维是把高维的数据降到低维的空间或平面上进行处理，也就是让特征数量减少
you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:35

自然语言nlp学习五

6-10文本生成--介绍_哔哩哔哩_bilibili在自然语言处理（NLP,NaturalLanguageProcessing）领域，“sequence”通常是指一个有序的数据集合，它由一系列元素按照特定顺序排列而成
wangqiaowq·2024-02-03 10:05

统计学|Python|主成分分析主成分得分系数计算

上其他博主写的文章，整理了一下用于计算主成分得分系数的代码主成分分析原理先略，后面再补主成分分析代码需要用到的库及文件读取，以下以读取csv文件为例，pandas还可以读取excel、sav（spss常用的数据集格式
lightteng·2024-02-03 10:57

深度学习(12)--Mnist分类任务

一.Mnist分类任务流程详解1.1.引入数据集Mnist数据集是官方的数据集，比较特殊，可以直接通过%matplotlibinline自动下载，博主此处已经完成下载，从本地文件中引入数据集。
GodFishhh·2024-02-03 09:43

在树莓派下使用NCNN部署YOLOv5-lite

YOLOv5-lite前置的开发环境操作可以先看这篇文章：树莓派下部署NCNN_树莓派部署神经网络我这里的yolov5-lite的param文件和bin文件是参考这个github项目，里面作者有在coco数据集上训练好的
TTao9·2024-02-03 09:12

ICLR 2024 | 根据压缩比率控制生成样本难度，NUS等提出首个无损数据集蒸馏方法...

©作者|郭子尧单位|新加坡国立大学数据集蒸馏旨在以生成的方式将一个大的数据集压缩成一个小的数据集。得益于生成数据的高信息密度，在压缩率较高时，数据集蒸馏的效果远超数据集剪枝等其他数据压缩方法。
PaperWeekly·2024-02-03 09:46

mongodb数据库索引介绍与优化选择

从概念上来说，数据库是指以一定的方式存储到一起，能为多个用户共享，具有更可能小的冗余，与应用程序彼此独立的数据集合。从功能上来说，就是数据管理软件。
c+猿辅导·2024-02-03 08:23

MongoDB索引原理及实践

从概念上来说，数据库是指以一定的方式存储到一起，能为多个用户共享，具有更可能小的冗余，与应用程序彼此独立的数据集合。从功能上来说，就是数据管理软件。
活的很潇洒·2024-02-03 08:17

QPL：一种新型的Text-to-SQL任务中间表示形式

QPL具有以下优势：1）可以转述为简单问题，从而创建了一个的数据集。在这个数据集上训练，获得了一个敏感于数据库模式的数据检索问题分解器。
Q同学的nlp笔记·2024-02-03 08:44

Datax3.0+DataX-Web部署分布式可视化ETL系统

一、DataX简介DataX是阿里云DataWorks数据集成的开源版本，主要就是用于实现数据间的离线同步。
無法複制·2024-02-03 08:06

Annotator Consensus Prediction for MedicalImage Segmentation with Diffusion Models

我们在多个专家注释的医学分割数据集上评估了我们的方法的性能，并将其与最先进的方法进行了比较。结果证明了该方法的有效
我在努力学习分割（禁止说我水平差）·2024-02-03 08:03

数据分析基础之《pandas（5）—文件读取与存储》

CSV1、读取csv文件read_csv(filepath_or_buffer,sep=',',delimiter=None)说明：filepath_or_buffer：文件路径usecols：如果一个数据集中有很多列
csj50·2024-02-03 08:29

NGSIM数据集解析及python处理

简介NGSIM（NextGenerationSimulation）数据集是美国FHWA搜集的美国高速公路行车数据，它包括了US101、I-80等道路上的所有车辆在一个时间段的车辆行驶状况。
Rayne_tab·2024-02-03 08:03

数据聚类：一种有效的数据分析技术

一、聚类的基本概念（一）数据聚类的定义数据聚类是一种将数据集划分为不同子集的无监督学习方法。它的目的是将相似的数据对象分组在一起，
正儿八经的数字经·2024-02-03 08:58

Hadoop：学习HDFS，看完这篇就够了！

HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是ApacheHadoop生态系统中的分布式文件系统，用于存储和处理大规模数据集。
爱写代码的July·2024-02-03 08:09

数据毒化：保护数据安全的预防策略

攻击者正趁着数据量的大幅增加，利用这一趋势污染训练数据集的输入，导致模型输出不正确或带有恶意结果。
运维有小邓@·2024-02-03 08:06

机器学习入门-----sklearn

机器学习基础了解概念机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来定义：从数据中自动分析获得模型，并利用模型对特征数据【数据集：特征值+目标值构成】进行预测算法数据集的目标值是类别的话叫做分类问题
辣椒酱.·2024-02-03 07:30

MySQL的视图

一：介绍视图（view）是一个虚拟表，非真实存在，其本质是根据SQL语句获取动态的数据集，并为其命名，用户使用时只需要视图名称即可获取结果集，并可以将其当作表来使用。
chenliyuanmomo·2024-02-03 07:57

基于FFT + CNN -Transformer时域、频域特征融合的电能质量扰动识别模型

目录往期精彩内容：模型整体结构1快速傅里叶变换FFT原理介绍第一步，导入部分数据，扰动信号可视化第二·步，扰动·信号经过FFT可视化2电能质量扰动数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集3基于FFT+
建模先锋·2024-02-03 07:52

R语言学习case9：ggplot基础画图（Scatter Metrics 矩阵散点图）

step1:导入ggplot2库文件library(ggplot2)step2：带入自带的iris数据集iris<-datasets::irisstep3：查看数据信息dim(iris)维度为[150,5
早起CaiCai·2024-02-03 07:45

科普类——进行基线设计、系统测试和优化的立体视觉软件与工具（七）

Meshroom可以处理大规模的图像数据集，进行立体视觉重建。OpenMVG(OpenMultipleViewGeom
JANGHIGH·2024-02-03 07:41

机器学习系列 - Mean Shift聚类

MeanShift计算步骤二、应用举例-图像分割三、聚类实战-简单实例bandwidth=1bandwidth=2总结前言MeanShift（均值漂移）是基于密度的非参数聚类算法，其算法思想是假设不同簇类的数据集符合不同的概率密度分布
学海一叶·2024-02-03 07:08

开源大数据集群部署（九）Ranger审计日志集成（solr）

作者：櫰木1、下载solr安装包并解压包tar-xzvfsolr-8.11.2.gzcdsolr-8.11.2执行安装脚本./bin/install_solr_service.sh/opt/solr-8.11.2.tgz安装后，会在/etc/default/下生成solr.in.sh文件。2、在rangeradmin下生成solr相关配置cd/opt/ranger-2.3.0-admin/cont
云掣YUNCHE·2024-02-03 07:54

网络流数据集处理（深度学习数据处理基础）

一、数据集处理处理数据集是一个文件夹一个文件夹处理的，将原网络流数据集放入一个文件夹处理转换成Json文件。（数据预处理）然后将这些文件处理成目标文件格式再分割成训练集和测试集。
Yorelee.·2024-02-03 06:58

时间序列预测——ARIMA

本文使用的数据集在本人上传的资源中，链接为mock_kaggle.csv具体代码  其中pmdarima库的安装方式为：管理员身份运行cmd,使用pipinstallpmdarimaimportpandasaspdimportnumpyasnp
行者无疆_ty·2024-02-03 06:27

[AIGC] 讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类（K-meansclustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分成K个不重叠的簇(cluster)。
程序员三木·2024-02-03 06:54

R语言分析任务：

有需要实验报告的可CSDN主页个人私信《大数据统计分析软件（R语言）》实验报告指导教师：专业：班级：姓名：学号：完成时间：实验目的掌握数据读入的各类函数；简单的数据处理：新变量的生成，数据集筛选排序，数据集合并
八块腹肌的小胖·2024-02-03 04:34

数据结构—静态查找

简介1.数据的组织和查找是大多数应用程序的核心2.线性表、树、图是数据的组织结构3.查找是所有数据处理中最基本、最常用的操作4.当在一个庞大数量的数据集合中查找时，查找方法和效率就显得格外重要查找介绍1
Xiao 柠·2024-02-03 04:30

R语言 粗暴的数据可视化#3 简单数据散点图

如果有什么问题、需要R代码文件、示例数据集，欢迎在下方评论。
医学小蛋散·2024-02-03 04:37

【RT-DETR有效改进】利用YOLO-MS的MSBlock模块改进ResNet中的Bottleneck（RT-DETR深度改进）

提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块(其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块)，我们将其用于替换我们ResNet中Basic组合出一种新的结构，来替换我们网络中的模块可以达到一种轻量化的作用，我将其用于我的数据集上实验
Snu77·2024-02-03 02:26

2019-03-16 Spark基本架构及运行原理

SparkCore:包含Spark的基本功能，包含任务调度，内存管理，容错机制等，内部定义了RDDs(弹性分布式数据集)，提供了很多APIs来创建和操作这些RDDs。为其他组件提供底层的服务。
做一只乐观的小猴子·2024-02-03 02:04

K-means 算法的原理简介

目标不是预测目标输出，而是通过识别数据集中的模式、聚类或关系来探索数据的结构。3.目标函数：K-
GIS工具-gistools2021·2024-02-02 22:26

自动摘要抽取模型

在应用中，决策树通常是基于一套规则来将数据分门别类，在一个数据集中，决策树算法会利用每一个样本的属性变量，并确定哪一个属性是最重要的，然后给出一系列的决策去最优地将数据划分为多个子集。
天禧68·2024-02-02 22:35

Hadopp未授权访问导致RCE

前言：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和处理。
安鸾彭于晏·2024-02-02 22:27

什么是RDD

ResilientDistributedDataset==>弹性分布式数据集Resilient==>指的是RDD的分区数量是可以进行弹性控制的Distributed==>指的是RDD的分区分布式的存在于各个执行
zholeiv5·2024-02-02 22:18

Pytroch 自写训练模板适合入门版 包含十五种经典的自己复现的一维模型 1D CNN

训练模板在毕业之前，决定整理一下手头的代码，自己做1D-CNN这吗久，打算开源一下自己使用的1D-CNN的代码，包括用随机数生成一个模拟的数据集，到自己写的一个比较好的适合入门的基础训练模板，以及自己复现的所有
浩浩的科研笔记·2024-02-02 21:47

基于GAN-CNN-CNN的鲁棒笔迹识别方法(二)

上一篇文章讲到了HTID_0数据集的建立以及它的缺陷,本节主要内容是模型的架构和新数据集HTID_1的建立.笔迹识别有了制作HTID_0的经验,我意识到分类任务并不是最难解决的那部分,因为现在已经有非常多性能优秀的分类网络
kadog·2024-02-02 21:41

2019-12-04

今天的科研还是没有啥进展嘞~嗯，早上上了两节课，打游戏打到整个人心态都崩了~也不晓得是我太菜还是对面太强，下午和晚上就是开会开会~学习还是有那么一点收获的~大猪蹄子要解决这样的问题，数据集有10个字段，
Yanic·2024-02-02 21:41

《Towards Robust Monocular Depth Estimation：Mixing Datasets for Zero-shot Cross-dataset Transfer》论文笔记

具体来讲文章的策略可以归纳为：1）使用多个深度数据集（各自拥有不同的scale和shift属性）加入进行训练，增大数据量与实现场景的互补；2）提出了一种scale-shiftinvariable的loss
m_buddy·2024-02-02 20:58

《PackNet：3D Packing for Self-Supervised Monocular Depth Estimation》论文笔记

文章的创新点主要体现为：使用3D卷机作为深度编解码网络，在相机位姿的6d信息基础上对平移分量进行约束，提出了一个新的数据集DDAD（DenseDepthforAutomatedDriving）。单
m_buddy·2024-02-02 20:28

【根据loss曲线看模型微调效果】如何使用loss曲线诊断机器学习模型性能

一、Loss曲线在模型的预训练或者微调过程中，我们一般通过观察loss曲线来得出模型对于数据集的学习效果等信息。那么我们如何根据loss曲线得到一些信息呢？
子非Yu@Itfuture·2024-02-02 19:11

JavaScript 基础五 对象

可以理解为一种无序的数据集合，注意数组是有序的数据集合。letobj={una
aPurpleBerry·2024-02-02 19:38

深度学习的开源分布式框架Deeplearning4j

在Hadoop和Spark的帮助下，我们可以轻松地分发模型和大数据集，并运行
weixin_43106248·2024-02-02 19:13

迁移学习Transfer Learning的优缺点，以及在使用迁移学习的注意事项！

这使得我们可以在已有的数据集上训练模型，然后将这个模型应用到新的、不同的数据集上。避免重新训练：对
小桥流水---人工智能·2024-02-02 19:08

PaddleOCR模型训练及使用详细教程

文章目录Part1.OCR原理及开源项目对比Part2.PaddleOCR介绍Part3.PaddleOCR模型训练环境搭建Part4.制作数据集Part5.训练模型Part6.转换成推理模型并应用Part1
Elaine猿·2024-02-02 18:24

初识数据库

1.数据库数据库是一个存在于计算机存储设备上的数据集合，该集合中的数据按照一定的数据模型进行组织、描述和存储。数据库可看作电子化的文件柜
枯木再难逢春·2024-02-02 18:35

2024华数杯A题高质量成品论文+完整数据py代码+来源数据集+参考文献

华数杯A题（完整版在文末）此题涉及到放射性废水从日本排放到海洋中的扩散问题，以及对环境和人类健康的潜在影响。考虑大气环流和日本的地理位置对放射性废水扩散的影响，我们需要将大气-海洋相互作用和区域海洋流动模式纳入考虑。大气环流对海洋表面流动的影响：风力可以显著影响海洋表层的流动方向和速率，特别是在近海区域。日本周边的海洋流动特征：北太平洋流动模式，如黑潮（KuroshioCurrent）等强劲的海洋
上善若水AP·2024-02-02 18:02

2024华数杯A题高质量成品论文+完整数据py代码+来源数据集+参考文献

A题日本排核废水（完整数据代码在文末）####1.时变因素：-Tritium浓度的时变因素包括排放时间、排放量、海水运动等。需要考虑问题陈述中给出的放射性废水排放计划（Appendix）。####2.海洋环境因素：-Tritium浓度的分布受到海洋环境因素的影响，如水流、潮汐、季节性变化等。可以考虑使用流体动力学模型来模拟Tritium在海水中的传播。####3.Tritium吸收和释放：-Tri
上善若水AP·2024-02-02 18:01
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