las数据集第48页

Oracle Analytics BIEE 操作方法（三）公式使用1

1背景版本：BIEE12C测试地：数据集编辑2日期使用获取每月的第一天：公式：TIMESTAMPADD(SQL_TSI_DAY,(DAYOFMONTH(CURRENT_DATE)*-1)+1,CURRENT_DATE

蓝丶曦月·2024-01-19 22:03

Uniapp多选Popup（弹出层）

限制选择数量默认选中禁用选项属性说明属性默认值说明singlefalsetrue为开启单选，否则为多选max-可选最多项maxMessage-超出最多项的提示信息，没有的话则默认清掉最旧的数据，添加当前选择数据list-数据集合

会功夫的李白·2024-01-19 22:27

redis持久化机制：RDB和AOF

RDB（RedisDatabase）工作原理：RDB通过创建数据集的快照来进行持久化。快照创建可以在指定的时间间隔内自动完成，也可以手动触发。

薛定谔的zhu·2024-01-19 21:06

知识笔记（八十四）———链式语句中fetchSql和force和bind用法

table('think_user')->fetchSql(true)->find(1);输出result结果为：SELECT*FROMthink_userwhereid=1force：force方法用于数据集的强制索引操作

瑞崽崽崽·2024-01-19 21:14

【Python机器学习】多分类问题的不确定度

还是以鸢尾花数据集为例：fromsklearn.ensembleimportGradientBoostingClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_circles

zhangbin_237·2024-01-19 21:44

【Python机器学习】无监督学习（理论知识）

数据集的无监督变换是创建数据新的表示的算法，与数据的原始表示相比，新的表示可能更容易被人或其他机器学习算法所理解。

zhangbin_237·2024-01-19 21:44

Clickhouse安装部署及简单使用

ClickHouse是一个开源的列式数据库管理系统，它专门用于处理大规模数据集。它的设计目标是提供高性能、高可用性和可扩展性，同时保持简单易用的特点。

蓝胖子的宝贝·2024-01-19 21:11

clickhouse安装及简单使用

前言clickhouse设计比较精简，具有强大的数据写入性能、极其高效的查询性能、高效压缩存储，单机部署性能丝毫不逊色于传统的大数据集群。由于使用体验简单直接，使得运维工作同样变的简单。

花菜回锅肉·2024-01-19 21:07

在论文中总能看到，训练损失曲线图，验证损失曲线图，为什么很少看到测试损失曲线图呢？

研究人员可能会根据测试损失继续调整模型,从而让模型过分符合测试数据集,但对新的未见数据效果不佳。验证集损失可以很好地反映模型在见过但未使用的数据上的泛化能力,可以代替测试集损失进行模型选择。

小桥流水---人工智能·2024-01-19 19:27

【ICCV2019】论文阅读FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images

FaceForensics++:LearningtoDetectManipulatedFacialImagesFaceForensics++：是一个面部伪造数据集，它使研究人员能够以有监督的方式训练基于深度学习的方法

yipala·2024-01-19 19:22

鸿蒙开发笔记(十七): 列表 List

在列表中显示数据集合是许多应用程序中的常见要求（如通讯录、音乐列表、购物清单等）。使用列表可以轻松高效地显示结构化、可滚动的信息。

ZWaruler·2024-01-19 18:58

AI 内容分享(七)：加速计算，为何会成为 AI 时代的计算力“新宠”

目录什么是加速计算加速计算解决方案硬件GPU应用型专用集成电路ASIC现场可编程逻辑门阵列FPGA软件CUDAOpenCL网络加速计算应用场景生成式AI加快训练时间处理大型数据集创建复杂模型实时功能高效的计算梯度

之乎者也··2024-01-19 17:51

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 02 使用 BERT 模型进行抽取式文本摘要的性能研究

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.文献综述2.1总结方法三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集

yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:40

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 03 带有语义附加奖励的强化抽象文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2

yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:40

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS MAPGN：用于序列到序列预训练的掩码指针生成器网络

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言

yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:39

NLP论文阅读记录 - 2022 | W0S 基于文本概念的多目标剪枝观点文本摘要

Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.文本摘要的文献综述和分类2.1文本摘要分类2.2以前的作品三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集

yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:37

Simple Faster Rcnn 采坑实录（训练自己的数据集）

写在前面：在跑自己的数据集前非常有必要先是用VOC数据集跑一遍，以证环境以及其他方面没有问题，这样训练自己的数据集时，可以只从这方面找问题。

zzzbeauty·2024-01-19 16:43

《如何制作类mnist的金融数据集》（完结篇）——4、如何使用生成的ubyte文件？

拿mnist数据集为例，通常来讲想使用mnist数据集时，会直接通过代码线上下载，然后使用dataloader去加载mnist数据集。

wo~he!·2024-01-19 16:21

《如何制作类mnist的金融数据集》——3．生成index.ubyte文件

3．生成index.ubyte文件这里我主要参考了这篇博客，他们把这块的知识解释得很到位了，我这里也没什么补充的。主要是拿到训练集图片与标签的index_ubyte文件和测试集的图片与标签的index_ubyte文件。共四个文件。非常感谢我的参考博客：https://blog.csdn.net/qq_44042678/article/details/131631917?spm=1001.2014.

wo~he!·2024-01-19 16:21

Python Pandas 高级数据操作优化技巧和最佳实践

最佳实践和技巧可以帮助你编写更高效、更快速的Pandas代码，特别是在处理大型数据集时。在实际使用中，可以根据数据集的大小和复杂度来选择合适的优化技巧和最佳实践。

我算是程序猿·2024-01-19 16:18

用WPSAI一键洞察分析

用WPSAI一键洞察分析这个功能需要在WPSAI申请内测才会出现主页地址：https://ai.wps.cn/操作步骤打开示例数据集点击菜单栏WPSAI按钮显示如下菜单点击洞察分析程序会自动获取洞察分析结论点数据详情点查看详情就会出来一份很详细的报告分析探索的相关数据在洞察分析对话框重

JeffDingAI·2024-01-19 16:45

《如何制作类mnist的金融数据集》——2．生成28*28灰度图

2．生成28*28灰度图有了9类共54000张黑白图后，需要对它进行进一步的处理，那就是把它弄成28*28的黑像素图像。主要思路就是对每类图像的文件夹进行遍历，然后resize直接上代码：importtorchvision.transformsastransformsfromPILimportImagenum=6000foriinrange(num):#读取原始图像#original_image=

wo~he!·2024-01-19 16:15

多特征变量序列预测(四)Transformer-BiLSTM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1.2数据集制作与预处理2基于Pytorch的Transformer+BiLSTM预测模型2.1定义Transformer+BiLSTM

建模先锋·2024-01-19 16:07

过拟合欠拟合及其解决方案

可以使用验证数据集来进行模型选择欠拟合指模型无法得到较低的训练误差，过拟合指模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差应选择复杂度合适的模型并避免使用过少的训练样本权重衰减正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小

Yif18·2024-01-19 15:56

Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计（人体关键点检测）

目录1、人体姿态估计简介2、人体姿态估计数据集3、OpenPose库4、实现原理5、实现神经网络6、实现代码1、人体姿态估计简介人体姿态估计(HumanPostureEstimation)，是通过将图片中已检测到的人体关键点正确的联系起来

weixin_44079197·2024-01-19 15:56

让大模型忘掉隐私数据，卡内基开源TOFU

因此，卡内基梅隆大学的研究人员提出了TOFU框架，包含遗忘、数据集、评估等多个模块，以帮助开发者提升大模型的安全性。开源地址：https://github

RPA中国·2024-01-19 15:45

【面试合集】说说什么是进程？什么是线程？区别？

进程是对正在运行中的程序的一个抽象，是系统进行资源分配和调度的基本单位操作系统的其他所有内容都是围绕着进程展开的，负责执行这些任务的是CPU进程是一种抽象的概念，从来没有统一的标准定义看，一般由程序、数据集合和进程控制块三部分组成

九五一·2024-01-19 14:44

如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face

用户还可以浏览其他用户上传的模型和数据集。HuggingFace通常被称为机器学习界的GitHub，因为它让开发人员公开分享和测试他们所训练的模型。

刘悦的技术分享·2024-01-19 14:40

[SS]语义分割——基础知识

语义分割前言目录一、定义1、概念2、常见分割任务3、建筑物提取(BuildingFootprintExtraction)二、任务数据1、数据集格式2、结果具体形式三、评价指标与标注1、评价指标2、标注工具一

IAz-·2024-01-19 14:55

GAN在图像数据增强中的应用

在图像数据增强领域，生成对抗网络（GAN）的应用主要集中在通过生成新的图像数据来扩展现有数据集的规模和多样性。

LittroInno·2024-01-19 14:22

深度学习进行数据增强(实战篇)

一、构造数据增强函数二、数据增强总结前言很多人在深度学习的时候在对数据的处理时一般采用先数据增强在进行对训练集和测试集的划分,其实我感觉这样做还是有点不好的,其实这里也是分情况的.1.如果你的数据集很少每个类别很少

笔写落去·2024-01-19 13:31

【免费分享】2000-2020年中国30米年最大NDVI数据集

有人需要数据的话可以免费领取，这是我自己找到的，方便大家用，很多都要转发朋友圈什么的，这个不用，有需要就自取数据详情2000-2020年中国30m年最大NDVI数据集是基于GoogleEarthEngine

yikegis·2024-01-19 13:49

数据预处理方面的小坑

今天要做的是从一个网络入侵检测数据集中，读取数据，进行预处理。

Flamingjay·2024-01-19 13:00

从 GPT1 - GPT4 拆解

从GPT1-GPT4拆解从GPT1-GPT4GPT1：更适用于文本生成领域GPT2：扩展数据集、模型参数，实现一脑多用（多个任务）GPT3：元学习+大力出奇迹InstructGPT：指示和提示学习+人工反馈强化学习

Debroon·2024-01-19 12:28

2018年4月10日

上午试着把同事的卡方分箱代码套到自己的数据集上，结果不小心摸鱼又被领导抓了，愤怒！好消息是下个月开始又涨薪10%，当然用这点钱就想收买我不摸鱼是不可能的（老板：你被开除了。

真昼之月·2024-01-19 12:42

An overview of recent multi-view clustering

为了评估它们的表现，我们在七个真实世界的数据集上进行了广泛的实验。采用了三种

zelda2333·2024-01-19 12:55

CNN/DailyMail训练文本摘要模型

要使用TensorFlowDatasets(TFDS)来训练一个文本摘要模型，可以选择一个包含文章和摘要的数据集，例如CNN/DailyMail数据集。这个数据集通常用于训练和评估文本摘要模型。

朱雀333·2024-01-19 12:23

年龄性别预测1：年龄性别数据集说明(含下载地址)

年龄性别预测1：年龄性别数据集说明(含下载地址)目录年龄性别预测1：年龄性别数据集说明(含下载地址)1.前言2.MegaAge_Asian3.MORPH4.IMDB-WIKI5.数据集下载6.年龄性别预测和识别

AI吃大瓜·2024-01-19 12:16

年龄性别预测2：Pytorch实现年龄性别预测和识别(含训练代码和数据)

年龄性别预测2：Pytorch实现年龄性别预测和识别(含训练代码和数据)目录年龄性别预测2：Pytorch实现年龄性别预测和识别(含训练代码和数据)1.年龄性别预测和识别方法2.年龄性别预测和识别数据集

AI吃大瓜·2024-01-19 12:15

分布式鼻祖：Map Reduce 论文深入解析

摘要MapReduce是一个编程模型，也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。

西部小笼包·2024-01-19 11:48

5、模型的欠拟合和过度拟合

本课程所需数据集夸克网盘下载链接：https://pan.quark.cn/s/9b4e9a1246b2提取码：uDzP文章目录1、使用不同模型进行实验2、示例3、结论在这一步结束时，您将了解拟合不足和拟合过度的概念

AI算法蒋同学·2024-01-19 10:43

4、机器学习的模型验证

本课程所需数据集夸克网盘下载链接：https://pan.quark.cn/s/9b4e9a1246b2提取码：uDzP文章目录1、模型验证（ModelValidation）是什么2、“样本内”分数的问题

AI算法蒋同学·2024-01-19 10:13

3、建立你的第一个机器学习模型

本课程所需数据集夸克网盘下载链接：https://pan.quark.cn/s/9b4e9a1246b2提取码：uDzP文章目录1、为建模选择数据1.1选择预测目标2、选择“特征”3、构建模型1、为建模选择数据您的数据集中有太多的变量

AI算法蒋同学·2024-01-19 10:12

6、机器学习之随机森林

本课程所需数据集夸克网盘下载链接：https://pan.quark.cn/s/9b4e9a1246b2提取码：uDzP文章目录1、简介2、实例3、结论1、简介决策树给你留下了一个困难的选择。

AI算法蒋同学·2024-01-19 10:07

浣熊目标检测数据集VOC格式150张

浣熊，这个熟悉的名字，或许源于它们独特的进食习惯——浣洗食物。这种灵巧的小型哺乳动物以其好奇心、敏捷和顽皮而闻名。浣熊的体型中等，体态优雅。它们的头部相对较大，有一双亮晶晶的眼睛。浣熊的爪子非常灵活，可以像手一样抓握食物。它们的毛皮通常是灰色、棕色或黑色，有时带有白色条纹。浣熊是杂食性动物，这意味着它们的饮食范围广泛。它们的食物来源包括水果、昆虫、小型动物甚至鸟蛋。但最独特的是它们的进食方式。浣熊

小楼先森·2024-01-19 09:47

火鸡目标检测数据集VOC格式120张

火鸡，这种壮观的鸟类，不仅是美国感恩节的主要食物，更是一种独特的生物。它们以其硕大的体型、鲜艳的羽毛和独特的习性而闻名。火鸡的体型非常庞大，通常是鸡的两倍大。它们有着长长的脖子和尖锐的喙，用于在地面上觅食。雄性火鸡的羽毛通常更为鲜艳，尤其是在繁殖季节，它们会展开其美丽的羽毛来吸引雌性。而雌性火鸡则相对较为朴素，但同样迷人。火鸡是杂食性动物，这意味着它们的饮食范围广泛。它们主要以植物性食物为主，如种