kitti数据集

交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -BiLSTM-CrossAttention轴承故障识别模型

目录往期精彩内容：前言1快速傅里叶变换FFT原理介绍第一步，导入部分数据第二步，故障信号可视化第三步，故障信号经过FFT可视化2轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集和对应标签3交叉注意力机制
建模先锋·2024-01-19 08:03

多特征变量序列预测-模型代码全家桶

性能优越包括完整的风速数据集，以及已经生成制作好的数据集、标签，对应代码均可以运行包括数据CEEMDAN预处理的代码，和完整预测模型代码、可视化代码、模型评估代码下载：数据集和代码全家桶环境：python3.9
建模先锋·2024-01-19 08:03

多特征变量序列预测(六) CEEMDAN+CNN-Transformer风速预测模型

目录往期精彩内容：前言1多特征变量数据集制作与预处理1.1导入数据1.2CEEMDAN分解1.3数据集制作与预处理2基于Pytorch的CEEMDAN+CNN-Transformer预测模型2.1定义CEEMDAN
建模先锋·2024-01-19 08:33

基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-BiLSTM-Attention的预测模型

往期精彩内容：时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较-CSDN博客风速预测（一）数据集介绍和预处理-CSDN博客风速预测（二）基于Pytorch的EMD-LSTM
建模先锋·2024-01-19 08:21

深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务，有哪些改进角度？

引言1数据预处理2数据集增强3特征选择4模型选择5模型正则化与泛化6优化器7学习率8超参数调优9性能评估与模型解释引言在非时间序列的回归任务中，深度学习和机器学习都是常用的方法。
Better Bench·2024-01-19 07:23

深度学习笔试题（一）

（C）A.B.C.D.2、对于隐藏单元，tanh激活通常比sigmoid激活函数更有效，因为其输出的平均值接近于1，因此它可以更好地将数据集中到下一层。
beyond谚语·2024-01-19 07:50

神经网络分为哪几层？

在输入层中，每个神经元代表了数据集中的一个特征。隐藏层（HiddenLayers）：这些是位于输入层和输出层之间的层。在隐藏层中，神经元对输入数据进行加工和转换。一个神经网络可以有一个或多个隐藏层。
CA&AI-drugdesign·2024-01-19 07:13

go排序sort包详解

sort包提供了排序切片和用户自定义数据集的函数。
Generalzy·2024-01-19 06:34

麻瓜变白袍巫师？SLEICL新范式：强模型生成“魔法书”增强弱模型性能直逼GPT-4...

作为一种大模型领域的学习范式最早是在OpenAI公司关于GPT3.5的技术报告中首次提出，主要是因为当时提升大模型在下游任务表现的主要方法是微调，但微调却有以下三点不足：低效率：从实际的角度来看，每个新任务都需要大量的带有标记的例子数据集
zenRRan·2024-01-19 06:03

前端小技巧（一）：将集合循环获取并改变值

首先拿到数据集合letlist=res.resultfor(vari;i
荼蘼toome·2024-01-19 05:36

深度学习 | 三个概念：Epoch, Batch, Iteration

深度学习|三个概念：Epoch,Batch,Iteration-(jianshu.com)image.pngEpoch（时期）：当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次>epoch
柠檬先生在搬砖·2024-01-19 04:36

怎样去掉最大值和最小值，计算每类的平均值？

01TRIMMEAN函数这里需要用到TRIMMEAN函数返回数据集的内部平均值。TRIMMEAN计算排除数据集顶部和底部尾数中数据点的百分比后取得的平均值。函数
甘彬·2024-01-19 03:27

安全帽佩戴检测算法模型训练详细流程

主要包括三类目标物体：头盔（helmet），人（person）和人头（head）二、实现流程1、数据集：直接用的网络数据集，下载地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio
Trisyp·2024-01-19 03:11

yolo9000：Better, Faster, Stronger的目标检测网络

BatchNormalization(批量归一化)（2）HighResolutionClassifier---高分辨率分类器（3）AnchorBoxes---锚框（4）DimensionClusters---数据集标准框的长宽进行聚类
慕溪同学·2024-01-19 03:09

KNN回归：通过折叠交叉验证来寻找最佳的k值并绘制折线图

fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV#导入鸢尾花数据集
g191913·2024-01-19 03:05

Pytorch之目标检测（单个目标检测，Single Object Detection）

数据集下载地址AMD-Training400.ziphttps://ai.baidu.com/broad/introduction引入包%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromPILimportImage
深思海数_willschang·2024-01-19 03:51

【小白学PyTorch】20 TF2的eager模式与求导

微信：cyx645016617.参考目录：文章目录1什么是eager模式2TF1.0vsTF2.03获取导数/梯度4获取高阶导数之前讲解了如何构建数据集，如何创建TFREC文件，如何构建模型，如何存储模型
微信公众号[机器学习炼丹术]·2024-01-19 02:50

机器学习练习 6 - Support Vector Machines（支持向量机）

1SupportVectorMachines（支持向量机）在本实验的前半部分，将使用包含各种2D2D2D数据集的支持向量机(SVMs)。
Phoenix_ZengHao·2024-01-19 02:59

day4-过拟合，欠拟合

训练误差和泛化误差训练集，交叉验证集，测试集k折交叉验证过拟合和欠拟合过拟合的解决手段训练误差和泛化误差训练误差是在训练集上的误差泛化误差是通过训练集得到的模型在测试集上的误差训练集，交叉验证集和测试集一个完整的数据集为了能训练出更泛化的模型
wamgz·2024-01-19 02:23

Redis持久化、主从与哨兵架构详解

你可以对Redis进行设置，让它在“N秒内数据集至少有M个改动”这一条件被满足时，自动保存一次数据集。
liushaojiax·2024-01-19 02:18

机器学习笔记（十）聚类算法DBSCAN原理和实践

相对于前两种算法，DBSCAN的原理要简单的多，但是这并不意味着它的效果就会差，在很多算法表现不好的非凸数据集上（凸数据集可以简单理解为数据集中的任意两点连线上的点都在数据集内），DBSCAN往往能取得较好的效果
大白兔黑又黑·2024-01-19 01:04

基于YOLOv8深度学习的葡萄簇目标检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2024-01-19 01:54

基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2024-01-19 01:23

大模型部署过程中需要注意的事项

数据集的准备与处理在部署大型语言模型之前，首先需要准备一个广泛且多样化的数据集。这个数据集应该涵盖多个领域、不同风格和语境的文本数据，这样能确保模型全面学习并适应各种语言的表达。
英智未来·2024-01-19 01:51

基于YOLOv8深度学习的智能肺炎诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2024-01-19 01:19

浅谈：什么是机器学习？它的重要性体现在哪

机器学习能够处理和分析这些庞大的数据集，从中提取有价值的信息和见解，以帮助做出更好的决策。复杂问题解决：
Imagination官方博客·2024-01-19 00:26

Kaggle知识点：训练神经网络的7个技巧

训练神经网络的挑战在训练数据集的新示例之间取得平衡。七个具体的技巧，可帮助您更快地训练出更好的神经网络模型。学习和泛化使用反向传播设计和训练网络需要做出许多看似任意的选择，例如节点
Imagination官方博客·2024-01-19 00:56

【大数据】HBase集群安装部署

一、前提条件服务器配置好，搭建大数据集群服务器看这篇：搭建学习使用的大数据集群环境：windows使用vmware安装三台虚拟机，配置好网络环境安装好对应版本的hadoop集群，并启动安装好对应版本的zookeeper
橙子园·2024-01-19 00:51

双重差分法 | 安慰剂检验

下面的内容根据实际使用的数据集分为两个部分。一是以一个截面数据集为例，介绍一下安慰剂检验的整个思路与流程。
KEMOSABE·2024-01-19 00:17

大创项目推荐 深度学习的水果识别 opencv python

文章目录0前言2开发简介3识别原理3.1传统图像识别原理3.2深度学习水果识别4数据集5部分关键代码5.1处理训练集的数据结构5.2模型网络结构5.3训练模型6识别效果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习的水果识别
laafeer·2024-01-18 23:09

presto/trino 入门介绍实战

引言Presto是一款分布式SQL查询引擎，它能够在大规模数据集上实现快速、交互式的查询。本文将介绍Presto的基本概念并结合一些实际的代码示例，能够让的大家快速入门并在实际项目中应用。
Memory_2020·2024-01-18 23:26

DOTA V1.5数据集：基于航空图像的大规模目标检测数据集

为了推进“EarthVision”（也称为“地球观测和遥感”）中目标检测的研究，我们提出了用于航拍影像中用于目标检测的大规模数据集（DOTA）。我们从
小兔子乖乖0320·2024-01-18 23:26

【无标题】

在本博客中，我们将使用UCF101数据集深入探索动作识别的迷人世界。动作识别是计算机视觉中的一项关键任务，其应用范围从监视到人机交互。UCF101数据集是我们进行此探索的游乐场。
新缸中之脑·2024-01-18 23:50

1818:红与黑【解析】-------深度优先搜索

输入包括多个数据集合。每个数据集合的第一行是两个整数W和H，分别表示x方向和y方向瓷砖的数量。W和H都不超过20。在接下来的H行中，每行包括W个字符。每个字符表示一块瓷砖的颜色，规则如下1）‘.’
小芒果_01·2024-01-18 23:31

视觉工程师需要具备的技能

必须能够从数据集中得出有见地的结论并以有组织的方式呈现它们。良好的沟通技巧。使用机器学习和深度学习算法解决计算机视觉中复杂的现实世界问题的先前经验。图像处理技术、图像识别、物体检测和视觉识别知识。
人工智能技术与咨询·2024-01-18 22:18

ScanNet数据集讲解与点云数据下载

前言由于最近要研究3D实例分割的代码，需要下载ScanNetV2数据集，期间遇到了一些问题，所以简单记录一下。我查阅一些文章，这些文章并没有给出怎样下载ScanNet中点云数据。
fish小余儿·2024-01-18 21:35

边缘服务器，为边缘计算持续赋能

#边缘计算服务器目前存储市场仍然以传统中心化存储为主，所有数据集中地存储在服务器上，服务器成为系统性能的瓶颈，可靠性和安全性较差，不能满足大规模存储应用的需要。如果其中一个存储商发生问题，便会衍生成
聚焦5G时代·2024-01-18 20:02

大数据之Spark 知识体系完整解读

Spark将分布式数据抽象为弹性分布式数据集（RDD），实现了应用任务调度、RPC、序列化和压缩，并为运行在其上的上层组件提供API。
金乐笑·2024-01-18 20:15

如何在Pandas中根据条件替换列中的值？

在本文中，我们将讨论在Pandas中用条件替换数据集列中的值的各种方法。1.使用dataframe.loc方法使用此方法，我们可以使用条件或布尔数组访问一组行或列。
python收藏家·2024-01-18 20:51

给科研人的 ML 开源发布工具包

其实除了发表论文之外，你还可以通过发布研究的其他部分，如代码、数据集、模型等，来增加研究的可见度和采用率。这将使更多人能够使用你的研究，并推动研究成果的应用。
Hugging Face·2024-01-18 20:39

Deep Learning Based Channel Estimation论文读后感+论文复现，自己总结的

DeepLearningBasedChannelEstimation的读后感，论文总结+论文复现DeepLearningBasedChannelEstimation1.这一篇论文到底要做什么2.将这两个网络训练好了，然后就是利用5，10，15，20，25，30db的数据集进行预测
Martin__Liu·2024-01-18 20:34

YOLOv8-第Y7周：训练自己的数据集

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制本周任务这周的任务是用YOLOv8训练自己的数据集。
夏伊呀·2024-01-18 19:14

Elasticsearch：聊天机器人教程（一）

特别是，他们能够讨论和回答以下问题：你的组织私有的信息不属于训练数据集的事件，或者LLM完成训练后发生的事件作为一个额外的好处，RAG可以帮助LLM以事实为“基础”，使他们不太可能做出回应或“产生幻觉”
Elastic 中国社区官方博客·2024-01-18 19:04

竞赛保研 大数据房价预测分析与可视

更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题背景Ames数据集包含来自Ames评估办公室的2930条记录。
iuerfee·2024-01-18 18:20

竞赛保研 大数据疫情分析及可视化系统

文章目录0前言2开发简介3数据集4实现技术4.1系统架构4.2开发环境4.3疫情地图4.3.1填充图(Choroplethmaps)4.3.2气泡图4.4全国疫情实时追踪4.6其他页面5关键代码最后0前言优质竞赛项目系列
iuerfee·2024-01-18 18:17

sas libname mysql_SAS--数据操作

一、建立逻辑库和数据集并调用建立逻辑库的目的只有一个，就是将电脑硬盘上的某一个文件夹和SAS的一个库关联起来。
好奇博士·2024-01-18 18:40

SAS 创建临时与永久数据集

文章目录SAS创建临时与永久数据集前提临时数据库永久数据集用Libname创建永久数据集参考文献SAS创建临时与永久数据集前提SAS中所有的数据集都保存在逻辑库中，所有的数据集都有用句号隔开的两层数据集名
Dainslef-1412·2024-01-18 18:09

数字孪生时代，一起探索云端建模的无限潜能

云端建模作为一种基于云计算和大数据处理的技术，能够快速处理大规模的数据集，实现高效的建模和计算能力。无论是建筑物的外形和结构数据，还是地理信息和环境参数，云端建模都能
LhcyyVSO·2024-01-18 17:43

Copernicus DEM 30 metre dataset now freely available01 December 2020

欧空局宣布，除2019年发布的哥白尼DEM90米分辨率外，30米分辨率数据的访问权限现已延长，数据集对任何注册用户开放和免费。
追梦使者87·2024-01-18 17:46

给科研人的 ML 开源发布工具包

其实除了发表论文之外，你还可以通过发布研究的其他部分，如代码、数据集、模型等，来增加研究的可见度和采用率。这将使更多人能够使用你的研究，并推动研究成果的应用。
液态不合群·2024-01-18 17:07
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