mnist手写数据集预测第31页

Python中的生成器

这使得生成器在处理大量数据时非常有用，尤其是当数据集庞大到不能一次性加载到内存时。1.什么是生成器？生成器是一个返回迭代器的函数，它使用了yield关键字来返回数据。与普通函数不同的是，当生

威桑·2025-02-08 11:07

动手学图神经网络（12）：MovieLens上的链接回归

MovieLens上的链接回归在MovieLens数据集上进行评分预测的实践过程，包括数据处理、模型构建、训练以及评估等步骤，预测用户对电影的评分（即边的属性值）。

段智华·2025-02-08 11:07

【轻量级推荐算法框架】‌ReChorus‌ 是一个高效、可扩展的轻量级推荐算法框架

繁华落尽，寻一世真情·2025-02-08 11:36

AIoT 未来趋势：机遇与挑战并存

AIoT通过将人工智能（AI）与物联网（IoT）相结合，使设备具备自主学习、预测、优化和决策能力，从而提升各行各业的智能化水平。

嵌入式Jerry·2025-02-08 10:57

台风信息查询 API：精准掌握台风动态的利器

台风信息查询API的功能概述台风信息查询API能够提供全方位的台风数据，包括但不限于台风的名称、编号、形成时间、当前位置、强度等级、移动速度、移动方向、预计路径以及未来几天的路径预测等

·2025-02-08 10:08

股票数据集成：优质API接口精选

在金融数据分析中，股票API为数据科学家和分析师提供精准的股票价格、公司财报及市场趋势数据，辅助量化分析和预测。在程序化交易领域，股票API是自动化交易系统的核心组成部分，允许

·2025-02-08 10:36

力扣77题组合

示例:输入:n=4,k=2输出:[[2,4],[3,4],[2,3],[1,2],[1,3],[1,4],]思路:1.动手写一下,是如何组合的,然后可以发现,可以类似一棵树,选择一个数,往下,继续选择下一个数

zzxdddd·2025-02-08 10:25

AI学习指南HuggingFace篇-项目实战：情感分析系统

二、项目实战：情感分析系统（一）数据收集情感分析通常需要一个包含文本和对应情感标签的数据集。Huggi

俞兆鹏·2025-02-08 10:25

大语言模型多token预测技术

传统的基于下一个token预测的训练方法虽简单有效，但在获取语言、世界知识和推理能力方面效率不高。

deepdata_cn·2025-02-08 09:21

AI 驱动的自动化测试框架：提升开发效率与质量

AI驱动的测试框架使用机器学习和深度学习技术，能够自动生成测试用例、智能分析测试结果，并根据历史数据和代码变更预测潜在

桂月二二·2025-02-08 09:19

深度学习 - 神经网络的原理

##深度学习-神经网络的原理深度学习是机器学习的一个分支，其核心是模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层的神经网络模型，从数据中学习特征并进行预测或分类。**神经网络的基本原理：**1.

test猿·2025-02-08 09:43

C# 面试问题高级：047 - 什么是 LINQ ？

C#提供了一种强大而简洁的方式来处理数据集合——LINQ（LanguageIntegratedQuery）。

caifox菜狐狸·2025-02-08 07:35

第19章《VTK并行渲染》

在VTK中，并行渲染是一种优化计算和渲染性能的技术，尤其在处理大规模数据集时非常重要。VTK提供了一些工具和方法来利用多核处理器、分布式计算环境以及GPU加速来进行并行渲染。

《雨声》·2025-02-08 07:32

python 数据处理之滤波

在实际水质预测数据处理的工程中，往往遇到高波动的数据，而这些数据对于往后预测并没有什么用。

细节处有神明·2025-02-08 07:00

C# LINQ与集合类数据操作

目录LINQ语法过滤数据投影数据排序数据集合操作聚合操作分组操作查找元素其他操作常用的集合类ListLinkedListHashSetDictionaryList：动态数组LinkedList：双向链表

孑么·2025-02-08 07:29

运动想象MI：带通滤波的Python实现

1.1实现方法（1）1.2实现方法（2）2.函数介绍3.滤波函数介绍4.总结0.引言在执行运动想象任务时，由于实际采集实验不是在完全屏蔽的环境中进行的，受试者所处的环境复杂，容易受到多种外界干扰，因此在对数据集进行处理之前

sjx_alo·2025-02-08 06:57

《使用深度生成学习预测无对比心脏电影 MRI 中急性心肌梗死的晚期钆增强》论文精度

PredictingLateGadoliniumEnhancementofAcuteMyocardialInfarctioninContrast-FreeCardiacCineMRIUsingDeepGenerativeLearning背景：晚期钆增强(LGE)心脏磁共振(CMR)是诊断心肌梗死(MI)的标准技术，然而，由于使用钆造影剂，该技术存在风险。基于无造影剂CMR进行MI评估的技术有望克服

⁢Easonhe·2025-02-08 03:07

NAS（神经架构搜索）基准数据集

在NAS（神经架构搜索）任务中，基准数据集是指专门设计并提供固定的搜索空间、评价指标和预训练结果的数据集，用于公平评估和比较不同NAS算法的表现。

TAICHIFEI·2025-02-08 03:31

React Native 列表组件：FlashList、FlatList 及更多

然而，随着数据集的增长和性能需求的提高，我们需要更优化的解决方案。这时，Shopify推出

·2025-02-08 02:57

DeepSeek R1 × SeaTunnel：引领下一代智能数据集成革命

ApacheSeaTunnel，这一由国人主导、全球社区共建的顶级开源数据集成项目，凭借其对大模型能力的原生支持、向量数据处理能力的突破，以及无缝衔接百种数据源的开放生态，正成为企业迈向智能化数据处理的核心引擎

SeaTunnel·2025-02-08 01:25

蛋白质口袋预测算法——fpocket

fpocket还允许在MD轨迹上进行口袋检测，适合结合口袋特征的评分函数的开发，并对结合点的可药性进行评估。安装命令：>>>tar-xzffpocket-src-2.0.tgz>>>cdfpocket-src-2.0/>>>make>>>maketest事先需安装VMD和PyMOL。fpocket使用样例：fpocket-fsample/3LKF.pdbdpocket可以对多个结构进行分析，tpo

WallBreaker_NBL·2025-02-08 01:22

大模型(LLM)微调并不复杂，数据才是关键：3个实例详解数据准备

在这篇文章里，我们不仅会深入浅出地介绍什么是微调，还会通过三个具体的实例，教你们如何准备高质量的数据集，让你们的模型表现出色。准备好了吗？让我们一

程序员二飞·2025-02-08 01:21

手写TCP/IP协议栈全篇

Ethan Yankang·2025-02-08 00:18

常见的锁策略以及CAS和synchronized的优化过程

一.常见的锁策略1.乐观锁VS悲观锁乐观锁:预测当前锁冲突概率不大,后续要做的工作往往就更少,加锁开销就更少(时间,系统资源).悲观锁:预测当前锁冲突的概率大,后续要做的工作往往就更多,加锁的开销就更多

LMQ6·2025-02-07 23:09

机器学习算法分类

算法通过学习输入和输出之间的映射关系，来预测新数据的输出。应用场景:分类问题（如垃圾邮件检测）、回归问题（如房价预测）。常见算法:逻辑回归

和风化雨·2025-02-07 23:07

分布式和集中式架构

1、从集中式到分布式1.1：集中式的特点所谓集中式系统就是指由一台或多台主计算机组成中心节点，数据集中存储在这个中心节点中，并且整个系统的所有业务单元都集中部署在这个中心节点上，系统所有功能均有其集中处理

diaohudou1168·2025-02-07 22:01

hbdk-model-verifier、hbdk-sim 和 hbdk-hbm-attach 工具使用教程

01hbdk-model-verifier1.1工具简介hbdk-model-verifier工具是由地平线开发，用于对指定的定点pt模型和hbm部署模型进行结果一致性验证，并输出模型预测执行时间的工具

·2025-02-07 22:19

毕业设计：基于卷积神经网络的鲜花花卉种类检测算法研究

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、算法理论基础1.1卷积神经网络1.2目标检测算法二、数据集2.1数据集2.2数据扩充三、实验及结果分析3.1实验环境搭建3.2模型训练最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光

HaiLang_IT·2025-02-07 20:23

node.js的进程保活

nodejs的进程保活其实用PM2应该更好用些，不过由于原理其实并不复杂，我们可以自己手写一个服务来干这个工作。

dgiij·2025-02-07 18:38

ubuntu22.04，瑞芯微RK3568部署YOLOv5(纯干货版)

目录1,训练自己的数据集转换为onnx2，onnx格式→rknn格式3,3588平台部署1,训练自己的数据集转换为onnx在Anaconda的yolov5，进入yolov5根目录，终端运行如下pythonmodels

今夕是何年，·2025-02-07 16:58

C++ 3214：练35.4 奶牛的数字游戏

输得很郁闷的贝茜想请你写个程序来帮她在开局时预测结果。在游戏的开始，每头牛都会得到一个数N�。此时奶牛们的分数均为00。如果N�是奇数，那么奶牛就会把它乘以33后再加11。

fujunqin162534·2025-02-07 16:57

100.5 AI量化面试题：在使用LSTM预测股票价格时，如何有效处理金融时间序列的非平稳性？

目录0.承前1.数据预处理1.1平稳性检验1.2数据转换2.特征工程2.1技术指标构建2.2时间特征提取3.LSTM模型设计3.1数据准备3.2模型架构4.训练与验证4.1时序交叉验证4.2滚动预测5.

AI量金术师·2025-02-07 14:45

基于深度学习的行人摔倒检测识别系统 —— 使用YOLOv5实现行人摔倒检测

目录引言项目背景与目标1.1项目背景1.2项目目标系统设计与架构2.1系统功能概述2.2系统架构数据准备与处理3.1数据集选择与收集3.2数据标注3.3数据集划分YOLOv5模型训练与优化4.1YOLOv5

2025年数学建模美赛·2025-02-07 13:34

Python 如何使用dask库来并行化Pandas DataFrame

Dask是一个用于并行计算的Python库，它可以处理比内存大得多的数据集。

openwin_top·2025-02-07 11:21

4.2 过拟合与欠拟合

4.2.1什么是过拟合与欠拟合过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。

望云山190·2025-02-07 05:11

2024年多种文字识别API推荐

这些API服务涵盖了文字OCR识别、办公文档识别、通用印刷体识别、通用手写体识别、数字识别、文本识别、名片识别等领域，为用户提供了更加多样化和个性化的文字识别解决方案。

·2025-02-07 05:44

数据分享：银行营销数据集-电话营销活动记录数据

1.数据背景BankMarketing数据集是机器学习和数据分析领域中广泛使用的另一个经典数据集。该数据集来源于葡萄牙的一家银行，记录了该银行通过电话营销活动推广定期存款产品的客户互动情况。

张陈亚·2025-02-07 05:39

Cesium服务部署，并导入显示本地3dtiles数据

的学习结果本文主要解决以下问题：Cesium的部署本地3dtiles的加载目录1前言2CesiumJs本地部署3Cesium显示本地3dtiles数据内容前言3DTiles是用于流式传输大规模异构3D地理空间数据集的开放规范

CHPCWWHSU·2025-02-07 04:04

数据分析案例-2024 年全电动汽车数据集可视化分析

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-02-07 03:59

KNN算法：从思想到实现（附代码）

其核心思想基于“近朱者赤，近墨者黑”，即通过测量不同特征值之间的距离来进行分类或预测数值。

lihuayong·2025-02-07 03:29

【时序分析】使用skforecast进行时间序列预测并分享14个Python时间序列分析库

使用skforecast进行时间序列预测并分享14个Python时间序列分析库1.时间序列分析基础2.多步时间序列预测2.1递归多步预测2.2直接多步预测2.3多输出预测3.实战：使用skforecast

镰刀韭菜·2025-02-07 03:27

使用一个大语言模型对另一个大语言模型进行“调教”

•Datasets：用于处理数据集。•PEFT：用于微调，特别是LoRA（Low-RankAdaptation）等技术。•Accelerate：用

大霸王龙·2025-02-07 03:25

为什么尽量避免使用 IN 和 NOT IN？

一、效率问题1.NOTIN的性能瓶颈在SQL查询中，NOTIN往往会导致性能问题，尤其是在处理大数据集时。以下

我码玄黄·2025-02-07 03:25

从零实现敏感词过滤：手把手教你用JavaScript保护表单内容」「程序开发必学！三步搞定敏感词检测（附完整代码+实战案例）」「拒绝违规内容！一个表单项目的敏感词过滤实战指南」「Web开发小

环境准备方法一：手写基础敏感词过滤（代码逐步解析）方法二：使用开源库快速实现（以badwords为例）进阶优化：自定义词库与性能提升完整代码示例常见问题与解决方案正文内容1.为什么需要敏感词过滤？

南北极之间·2025-02-07 03:25

掌握MySQL数据库备份与恢复技巧，确保数据安全无忧！

-集智数据集

jizhi-dataset·2025-02-07 02:50

大数据集群搭建基础：Hadoop完全分布式搭建学习指南！！

Hadoop完全分布式搭建学习指南Hadoop版本：Hadoop2.XJDK版本：JDK1.8一、准备工作设置主机名和IP在三台CentOS7.4机器上分别设置主机名和IP：node1:192.168.14.10node2:192.168.14.20node3:192.168.14.30修改主机名（以node1为例）：hostnamectlset-hostnamenode1配置网络（依据具体网络环

初次知晓·2025-02-07 01:16

如何处理大规模数据集中的数据处理：Spark和ApacheFlink

文章目录1.简介2.基本概念术语说明数据处理（DataProcessing）任务调度（TaskScheduling）HadoopApacheSparkApacheFlink3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解1.MapReduce（1）概述（2）算法原理分布式文件系统Map阶段Shuffle阶段Reduce阶段MapReduce的流程示意图Map阶段Shuffle阶段Reduce阶段执行

AI天才研究院·2025-02-07 01:43

机器学习算法 —— 朴素贝叶斯

博客的简介（文章目录）目录朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯的优点朴素贝叶斯的缺点朴素贝叶斯的应用实战（贝叶斯分类）莺尾花数据库函数导入数据导入和分析模型训练模型预测原理简析模拟离散数据集朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯法

ZShiJ·2025-02-06 23:01

LDA主题分析—情感分析案例

案例：投诉内容情感分析步骤1：数据准备首先，我们准备一份包含用户投诉内容的数据集。假设数据集是一个CSV文件，包含两列：id和complaint。

rubyw·2025-02-06 20:41

T1:实现mnist手写数字识别

>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/0dvHCaOoFnW8SCp3JpzKxg)中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**写在最前：目标1.知道如何配置环境2.跑通模型（不报错）3.储存模型，供后续使用4.了解如何衡量模型训练结果是否是优秀一、环境配置编译器：PyC

哈维羊·2025-02-06 19:33

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