mscoco数据集

周记：2019第26周(6.24-6.30）

记录一下各种降低模型错误率的方法，包括添加正则化项，数据集扩增，多任务学习，earlystoping，dropout，稀疏表示。理论
孙文辉已被占用·2024-02-05 15:48

PyTorch使用

查看当前有哪些虚拟环境2、创建虚拟环境pytorch3、激活及关闭pytorch虚拟环境4、删除pytorch虚拟环境使用yolov5测试1、切换至yolov5目录下：2、安装相关依赖3、下载已训练好的数据集
liuwei200000·2024-02-05 15:18

Hudi学习1：概述

Hudi提供表、事务、高效的追加/删除、高级索引、流接收服务、数据集
hzp666·2024-02-05 14:59

为什么ECS更适合深度学习，而轻量型不适合，而且他们说ECS适合集群部署，轻量型为什么就不适合

计算能力和资源配置：深度学习任务通常需要大量的计算资源和内存，以处理复杂的模型和大规模的数据集。ECS服务器提供了更丰富的实例规格和可选的计算性能，可以满足深度学习任务的高要求。
Fairy要carry·2024-02-05 14:23

计算机毕业设计hadoop+spark+hive小说数据分析可视化大屏 小说推荐系统 小说爬虫 小说大数据 机器学习 知识图谱 小说网站 大数据毕业设计

流程1.爬取17k的小说数据约5-10万，存入mysql数据库；2.使用mapreduce对mysql中的小说数据集进行数据清洗，转为.csv文件上传至hdfs文件系统；3.根据.csv文件结构，使用hive
计算机毕业设计大神·2024-02-05 14:48

机器学习中的有监督学习和无监督学习

给算法一个数据集，其中数据集中包含了正确答案，根据这个数据集，可以对额外的数据希望得到一个正确判断（详见下面的例子）回归问题例如现在有一个房价数据集，记录了不同面积的房子的实际卖价，现在用图表表示数据集
debugBiubiubiu2000·2024-02-05 14:58

机器学习本科课程 实验5 贝叶斯分类

BernoulliNB、MultinomialNB完成肿瘤预测计算各自十折交叉验证的精度、查准率、查全率、F1值根据精度、查准率、查全率、F1值的实际意义以及四个值的对比阐述三个算法在肿瘤预测中的表现对比1.读取数据集
11egativ1ty·2024-02-05 13:43

机器学习本科课程 实验6 聚类实验

第一题：使用sklearn的DBSCAN和AgglomerativeClustering完成聚类实验内容：使用sklearn的DBSCAN和AgglomerativeClustering在两个数据集上完成聚类任务对聚类结果可视化对比外部指标
11egativ1ty·2024-02-05 13:43

（5）【Python/机器学习/深度学习】Machine-Learning模型与算法应用—12种聚类算法说明与归纳

目录一、12种聚类(无监督学习)算法说明和区分比较聚类算法的类型（一）编辑导入函数库加载数据集编辑(1)K-Means--Centroidmodels(2)Mini-BatchK-Means--Centroidmodels
代码骑士·2024-02-05 13:12

使用deepspeed继续训练LLAMA

涉及的模块包括：DataLoader:由PyTorch提供，用于数据集到模型的数据加载。RandomSampler和SequentialS
samoyan·2024-02-05 13:58

1-3 动手学深度学习v2-线性回归的从零开始实现-笔记

手动创建训练数据集根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集。
Alkali！·2024-02-05 13:57

Hugging face

Huggingface是一个很好的开源社区，包含nlp,cv中最新、最先进的模型和数据集等。
hzhj·2024-02-05 13:51

2024美赛E题成品论文30页+完整数据集+配套代码+答疑

社区抗灾能力综合评估与决策模型研究文末提取摘要：社区抗灾能力的提升对于灾害风险管理至关重要。本研究基于机器学习方法，构建了社区抗灾能力预测模型，以评估社区在灾害事件中的表现。首先，我们采用梯度提升树模型对社区基础设施、气象条件等多方面因素进行分析，以量化社区抗灾能力。其次，我们通过随机森林回归模型探讨了社区建筑物抗灾能力的关键特征。针对可能不适合承保的社区，我们提出了灾害准备计划、文化财产保护等建
2023数学建模国赛比赛资料分享·2024-02-05 13:17

【2024美赛A题】成品论文26页word高质量完整版（含1-4问完整代码数据集）

2024MCM问题A：资源可用性和性别比（完整版在文末）题目翻译：虽然有些动物物种存在于通常的雌雄两性之外，但大多数物种基本上是雌性或雄性。尽管许多物种在出生时呈现1:1的性别比，但其他物种则偏离了均等的性别比。这被称为适应性性别比变异。例如，美国短吻鳄的巢穴温度影响了孵化的性别比。七鳃鳗的作用是复杂的。在一些湖泊生境中，它们被视为对生态系统有重大影响的寄生虫，而七鳃鳗在世界的一些地区，如斯堪的纳
2023数学建模国赛比赛资料分享·2024-02-05 13:17

【成品论文】2024美赛B题完整成品论文23页+3小问matlab代码+数据集汇总

2024年美国大学生数学建模竞赛（2024美赛）B题：2024MCM问题B:搜寻潜水艇题目翻译：MaritimeCruisesMini-Submarines(MCMS)是一家总部位于希腊的公司，专门制造能够携带人类到达海洋最深处的潜水艇。潜水艇是由一艘主船运输和支持的，可以在水下自由活动。MCMS现在希望利用他们的潜水艇带游客探索爱奥尼亚海底的沉船。然而，在此之前，他们需要通过制定安全程序来赢得监
2023数学建模国赛比赛资料分享·2024-02-05 13:17

[全网独创】2024美赛F题成品参考论文56页word（附带配套代码数据集）

基于数据预测下的减少非法野生动物贸易研究近年来，非法野生动物贸易每年涉及的金额高达265亿美元，被认为是全球第四大非法贸易。本文基于收集的数据，对非法野生动物贸易进行研究。问题一，为了确定五年项目的研究对象我们利用非法野生动物为关键词对各国政府进行搜索。为了更加突出其结果，我们绘制了词云图对出现频数进行可视化表达。通过结果可以看出美国的搜索尤为明显，因此本文选择美国为主客户。为了深入研究美国与相关
2023数学建模国赛比赛资料分享·2024-02-05 13:16

【2024美赛C题】高质量成品论文32页word{配套完整解题代码+数据集汇总}

2024美赛C题（文末完整版）首先，我们需要对缺失的speed_mph进行插补。缺失值处理是数据预处理的重要环节之一。可以采用均值、中位数或者根据其他相关特征进行预测的方法来填补缺失值。在这里，我们可以考虑使用其他相关的特征来预测speed_mph的缺失值。针对问题1，题目要求建立一个模型捕捉得分发生时的比赛流程（flowofplay），并将其应用到一场或多场比赛中。并用该模型确定哪位球员在比赛中
2023数学建模国赛比赛资料分享·2024-02-05 12:46

你必须知道的？Python自动化5个EDA库

EDA的主要目标不是制作花哨的图形或创建彩色的图形，而是获得对数据集的理解，并获得对变量之间的分布和相关性的初步见解。
明月与玄武·2024-02-05 12:21

深度学习-随机梯度下降

matplotlibinlineimportmathfrommxnetimportnp,npxfromd2limportmxnetasd2lnpx.set_np()随机梯度更新在深度学习中，目标函数通常是训练数据集中每个样本的损失函数的平均
白云如幻·2024-02-05 12:10

Python Numpy入门学习：基础与进阶

通过Numpy，我们可以轻松地处理大规模数据集，进行各种数学运算和数据分析。本文将分两部分介绍Numpy的基础知识和进阶应用。二、
Dxy1239310216·2024-02-05 12:08

深度学习本科课程 实验4 卷积神经网络

二维卷积实验1.1任务内容手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）（只用循环几轮即可）使用torch.nn实现二维卷积，
11egativ1ty·2024-02-05 11:36

机器学习——网易慕课笔记

文章目录机器学习笔记说在前面第一章1.1机器学习引言1.2开发环境准备1.3一个神经元的网络第二章计算机视觉加载`FashionMNIST`数据集构造神经元网络模型训练和评估模型自动终止训练第三章卷积神经网络
河篱·2024-02-05 10:18

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（三）

它们是强大的算法，能够拟合复杂的数据集。例如，在第二章中，你在加利福尼亚住房数据集上训练了一个DecisionTreeRegressor模型，完美拟合
绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:10

可控概率抽奖算法

代码/***@function封装可控概率的抽奖功能*@param$arrarray数据集合*@param$weight_keystring权重字段*@returnarray被选中的元素*/functioncontrollableProbability
小松聊PHP进阶·2024-02-05 10:24

优化总结

这也不难理，为什么在无去重需求下，使用UNIONALL而不是UNION2)DISTINCT替代方式GROUPBY：优化原理：我们先说下为什么大数据集下先GROUPBY再COUNT的效率要优于直接COUNT
xuanxing123·2024-02-05 09:13

跑通 yolov5-7.0 项目之训练自己的数据集

yolov5一、yolov5源码下载二、配置环境，跑通项目三、训练自己的数据集1、获取验证码数据2、标注图片，准备数据集3、开始训练自己的数据集1、train.py训练数据集2、val.py验证测试你的模型
抄代码抄错的小牛马·2024-02-05 09:33

交叉验证

交叉验证不会返回一个模型，在调用cross_val_score时，内部会构建多个模型，但交叉验证的目的只是评估给定算法在特定数据集上训练后的泛化性能好坏。
dreampai·2024-02-05 08:25

批量归一化和残差网络

1.批量归一化标准化：使得任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近。批量归一化：就是在批次范围内做标准化。
英文名字叫dawntown·2024-02-05 08:20

机器学习本科课程 实验1 线性模型

第三章线性模型3.1一元线性回归3.2多元线性回归3.3对数几率回归，线性判别分析（二选一）3.4类别不均衡3.1一元线性回归——Kaggle房价预测使用Kaggle房价预测数据集：打乱数据顺序，取前70%
11egativ1ty·2024-02-05 08:38

impala与kudu进行集成

概要Impala是一个开源的高效率的SQL查询引擎，用于查询存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大规模数据集。它提供了一个类似于传统关系型数据库的SQL接口，允许用户使用SQL语言
shandongwill·2024-02-05 07:44

挖掘建模概述

数据挖掘建模过程1.2.1定义挖掘目标一般可以分为三类：把握趋势和模式、预测或分类、求最优解1.2.2数据取样常见的抽样方法包括：随机抽样、等距抽样、分层抽样、顺序抽样、分类抽样1.2.3数据探索这一步考虑的是数据集的
三块给你买麻糬_31c3·2024-02-05 07:02

C#魔仙-lesson_05-文件的输入与输出

文件的输入与输出一个文件是一个存储在磁盘中带有指定名称和目录路径的数据集合。当打开文件进行读写时，它变成一个流。从根本上说，流是通过通信路径传递的字节序列。有两个主要的流：输入流和输出流。
疯帮主·2024-02-05 06:32

Python 数据可视化：配色方案

2、实验数据首先导入必要的库：import pandasaspdimport seabornassnsimport matplotlib.pyplotasplt我们将使用Seaborn库的数据集之一，称为
小Z的科研日常·2024-02-05 06:09

1.0 Hadoop 教程

Hadoop为庞大的计算机集群提供可靠的、可伸缩的应用层计算和存储支持，它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集，并且支持在单台计算机到几千台计算机之间进行扩展。
二当家的素材网·2024-02-05 06:38

【从单张图像解锁深度信息】Depth Anything一种用于鲁棒单目深度估计的高度实用的解决方案

为此，我们通过设计数据引擎来收集并自动注释大规模未标记数据（~62M）来扩展数据集，这显着扩大了数据覆盖范围，从而能够减少泛化误差。我们研究了两种简单而有效的策略，使数据扩展前景光明。
源代码杀手·2024-02-05 06:57

吐槽一下：百度网盘 SVIP 也会限速

后面因为需要存些大文件，比如动辄几十GB的数据集啥的，360付费版容量也不是很高，或者说购买价格高。
astuv·2024-02-05 06:58

特征缩放和交叉验证法随笔

数据归一化就是把数据的取值范围处理为0-1或者-11之间任意数据转化为0-1之间(任意数据转化为-1-1之间(均值标准化x为特征数据，u为数据的平均值，s为数据的方差取值范围从-0.5-0.5交叉验证法通常我们会将数据集按一定比例进行切分为训练数据集和测试数据集对于较小数据集时候
zidea·2024-02-05 05:37

（课程笔记）深度学习入门 - 1 - OverView

一、机器学习算法的过程与结果1、首先要得到标签化数据集（DataSet），既然是标签化，那应该是监督学习模式，而且此处的数据集应该分化为训练用集（TrainSet）和测试用集（TestSet），训练用集用于训练最终的算法模型
牛顿第八定律·2024-02-05 05:55

python 中和机器学习相关的库：numpy scipy pandas scikit-learn tensorflow-gpu matplotlib

numpy：python科学计算的基础包，随机数生成、快速高效的多维数组对象ndarray，用于对数组执行元素级计算，直接对数组执行数学运算的函数；用于读写硬盘上基于数组的数据集工具等。
Hi-Lu·2024-02-05 04:41

Pascal VOC数据集 下载 百度云

链接：https://pan.baidu.com/s/1v259PakIgAxNTCEtULQeyw提取码：kaeb20072012数据集
咸鱼丶的自我修养·2024-02-05 04:40

数据分析：当当网书籍数据可视化分析

如果有小伙伴需要数据集和学习交流，文章下方有交流学习区！一起学习进步！
i阿极·2024-02-05 04:57

深度学习预备知识2——数据预处理

1读取数据集首先创建一个人工数据集，并存储在CSV（逗号分隔值）文件…/data/house_tiny.csv中。以其他格式存储的数据也可以通过类似的方式进行处理。
哦豁灬·2024-02-05 04:45

深度学习预备知识1——数据操作

机器学习通常需要处理大型数据集。线性代数和矩阵是计算大量数据的有力工具，需要一些矩阵运算相关的线性代数知识。深度学习是关于优化的学习。对于一个带有参数的模型，我们想要找到其中能拟合数据的最好模型。
哦豁灬·2024-02-05 04:44

colnames函数

记录日常错误首先colnames是其中一个函数，rownames、colnames两个函数基本用法是设置行或列标题的名称colnames(x)<-value不可丢掉X##在数据集中未标注第几列colnames
chengdehe·2024-02-05 04:01

目标检测SSD：训练自己的数据集

最近一直在搞objectdetection玩，之前用的是faster-rcnn，准确率方面73.2%，效果还不错，但是识别速度有点欠缺，我用的GPU是GTX980ti,识别速度大概是15fps.最近发现SSD(singleshotmultiboxdetector)这篇论文效果和速度都不错，我自己实验了一下，速度确实比faster-rcnn快不少。下面分两部分来介绍。第一部分介绍SSD的安装，第二部
BigCowPeking·2024-02-05 03:04

目标检测：2如何生成自己的数据集

目录1.数据采集2.图像标注3.开源已标记数据集4.数据集划分参考：1.数据采集数据采集是深度学习和人工智能任务中至关重要的一步，它为模型提供了必要的训练样本和测试数据。
proing·2024-02-05 03:28

布隆过滤器（BloomFilter）原理及如何实现（使用Redis的bitmap数据结构）

2、布隆过滤器（BloomFilter）原理布隆过滤器是一个初始值为零的bit数组和多个hash函数组成，本质是判断某个数是否在大数据集合中。它能够高效
知其_所以然·2024-02-05 03:25

大模型日报-20240204

为保护你的参数，上交大给大模型制作「人类可读指纹」阿里全新Agent玩转手机：刷短视频自主点赞评论，还学会了跨应用操作代谢数据集上四项指标达94%~98%，西南交大团队开发多尺度图神经网络框架，助力药物研发
程序无涯海·2024-02-05 03:30

计算机设计大赛 深度学习 植物识别算法系统

卷积核，池化核大小固定(2)特征提取更全面(3)网络训练误差收敛速度较快3VGG-Net的搭建3.1Tornado简介(1)优势(2)关键代码4InceptionV3神经网络4.1网络结构5开始训练5.1数据集
iuerfee·2024-02-05 02:55

TorchData的简单使用方法、基本用法

TorchData的基本使用1.Iterable-styleDataPipes可迭代样式的数据集是实现__iter__()协议的IterableDataset的子类的实例，并表示可在数据样本上迭代。
神奇的布欧·2024-02-05 00:53
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