voc数据集

Spring Data Neo4j 与后端人工智能算法的数据交互

SpringDataNeo4j与后端人工智能算法的数据交互关键词：SpringDataNeo4j、图数据库、人工智能算法、数据交互、知识图谱、图神经网络、数据集成摘要：本文深入探讨了如何利用SpringDataNeo4j

AI大模型应用实战·2025-07-10 10:19

缺乏项目进度可视化手段，如何提升展示效果

选择具备图表支持、实时协作、数据集成能力的工具（如PowerBI、JiraDashboard、ClickUp等），能显著提升项目可视化水平和数

·2025-07-10 07:59

Z-score异常值检测法

它通过计算数据点与数据集平均值的标准化距离来判断该数据点是否为异常值。一、原理Z-score异常值检测法的原理是基于标准正态分布。

吴闹闹(●'◡'●)·2025-07-10 03:31

深度学习基础与应用：从理论到实战

本文概述了深度学习基础概念、核心算法、Python框架，并假设了一个包含教程、示例代码、数据集、交互式学习环境、性能评估指标和进阶主题的“deep-learning-study-main”压缩包内容，旨在帮助学习者深入理

创新工场·2025-07-09 22:04

数据可视化5：MATLAB绘制单组箱线图

箱形图通常用于描述性统计，是以图形方式快速查看一个或多个数据集的好方法。虽然与直方图或密度图相比似乎有点原始，但它们占用较少空间，当要比较很多组或数据集之间的分布时便相当有用。

·2025-07-09 22:03

huggingface 笔记： Trainer

Trainer是一个为Transformers中PyTorch模型设计的完整训练与评估循环只需将模型、预处理器、数据集和训练参数传入Trainer，其余交给它处理，即可快速开始训练自动处理以下训练流程：

UQI-LIUWJ·2025-07-09 21:23

论文略读： ALPAGASUS: TRAINING A BETTER ALPACA WITH FEWER DATA

ICLR20241背景大模型通常需要在有监督指令数据集上进行指令微调来加强指令遵循能力但是广泛使用的数据集包含许多具有不正确或不相关响应的低质量样本，这对大模型微调具有误导性——>论文提出了一种简单有效的数据选择策略

·2025-07-09 21:23

【深度学习-Day 35】实战图像数据增强：用PyTorch和TensorFlow扩充你的数据集

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-07-09 20:17

PyTorch+CNN进行猫狗识别项目

XXX.jpg（每个文件夹含若干张图像）├──val│└──cat│└──XXX.jpg（每个文件夹含若干张图像）│└──dog└─────└──XXX.jpg（每个文件夹含若干张图像）需要对train数据集进行训练

·2025-07-09 20:46

支持向量机（SVM）在病理切片图像分类（癌细胞检测，Camelyon16/17、TCGA）中的应用与实现

本文将深入探讨SVM在Camelyon16/17和TCGA数据集上的应用，全面覆盖概念与原理、应用场景、及挑战与应对策略，欢迎感兴趣的阅读。[文中示例代码仅供

猿享天开·2025-07-09 20:45

3.多层感知机

3.1从零实现多层感知机#数据集导入importtorchimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchimportnnfromtqdmimporttqdmfromsklearn.metricsimpor

温柔济沧海·2025-07-09 19:11

使用Python进行数据可视化的初学者指南

假设我们有以下数据集表示某城市一

·2025-07-09 16:20

数据集全解析：从基础概念到实践应用的完整指南

数据集全解析：从基础概念到实践应用的完整指南一、数据集的本质与核心价值1.1数据集的定义与范畴数据集（Dataset）是按照特定格式组织的一组数据的集合，它可以是结构化数据（如关系型数据库中的表格）、半结构化数据

·2025-07-09 16:48

80亿美元押注Agent！全球第一CRM收购Informatica

Informatica丰富的数据目录、数据集成、治理、质量与隐私保护、元数据管理和主数

·2025-07-09 12:59

集成学习中的多样性密码：量化学习器的多样性

【scikit-learn基础】--『数据加载』之玩具数据集2023-12-043.【scikit-learn基础】--『数据加载』之真实数据集2023-12-064.

元楼·2025-07-09 12:59

【AI论文】Skywork-Reward-V2：通过人机协同实现偏好数据整理的规模化扩展

我们推测，这种脆弱性主要源于偏好数据集的局限性——这些数据集往往范围狭窄、标

·2025-07-09 09:37

Docker快速构建Hive测试环境

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一种类似于SQL的查询语言，用于分析和处理大规模数据集。

静谧星光·2025-07-09 08:29

中电金信：十问高质量数据集：金融大模型价值重塑有“据”可循

2025年，随着大模型在金融领域的深度应用，高质量数据集已逐渐成为决定模型性能的“基石”。

·2025-07-09 07:51

Apache SeaTunnel × Hive 深度集成指南：原理、配置与实践

ApacheSeaTunnel作为一款高性能、分布式、易扩展的数据集成框架，能够快速实现海量数据的实时采集、转换和加载；而ApacheHive作为经典的数据仓库工具，为结构化数据的存储、查询和分析提供了坚实的基础

·2025-07-08 23:50

设计模式之迭代器模式

迭代器模式提供了一种统一的方式来遍历不同的数据集合，而不需要关心集合的具体实现。这样，客户端代码不需要知道集合的具体类型或如何存储其元素，

小白不太白950·2025-07-08 22:18

Python训练营打卡Day8(2025.4.27)

知识点见示例代码字典的简单介绍标签编码连续特征的处理：归一化和标准化至此，常见的预处理方式都说完了作业：对心脏病数据集的特征用上述知识完成，一次性用所有的处理方式完成预处理，尝试手动完成，多敲几遍代码。

2301_80505456·2025-07-08 15:02

Bryan Ding·2025-07-08 12:48

2024最新动物识别数据集（12-02已更新)

动物识别数据集是用于训练和评估动物识别模型的集合，这些数据集通常包含多种动物的图像或视频，以及对应的标签信息。它们在生物多样性监测、生态研究、农业和城市安全管理等领域发挥着重要作用。

数据猎手小k·2025-07-08 12:46

【工具】Eclipse：一个用于对两个或多个非靶向液相色谱-质谱代谢组学数据集进行比对的 Python 软件包

文章目录介绍代码参考介绍非靶向液相色谱-串联质谱（LC-MS）代谢组学数据集蕴含着大量信息，但在分析和处理过程中却面临诸多挑战。

生信学习者1·2025-07-08 11:43

10.6 ChatGLM3私有数据微调实战：24小时打造高精度模型，显存直降60%

ChatGLM3私有数据微调实战：24小时打造高精度模型，显存直降60%1.实战构造私有的微调数据集在微调大模型时，数据质量直接决定模型效果。本节将手把手教你如何构建高质量的私有微调数据集。

少林码僧·2025-07-08 06:34

2.线性神经网络--Softmax回归

2.1从零实现Softmax回归#数据集导入importtorchimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsimportmatplotlib.pyplotaspltfromtqdmimporttqdmfromtorch.utils.dataimportDataLoader

温柔济沧海·2025-07-08 06:31

【论文阅读】Few-Shot PPG Signal Generation via Guided Diffusion Models

首先，扩散模型在N样本数据集和指导下的训练。接着，模型生成一个增强的数据集，并进一步优化以提高保真度。最后，这些合成数据与少量样本训练数据集结合，用于基准模型的训练和评估。

Bosenya12·2025-07-08 05:25

【AI论文】FineWeb2：一个管道，规模适配所有语言——使预训练数据处理适应每一种语言

尽管近期在开放开发大型高质量英文预训练数据集方面取得了显著进展，但训练性能出色的多语言大型语言模型仍面临挑战，这很大程度上是因为难以针对大量语言定制过滤和去重流程。

东临碣石82·2025-07-08 04:43

Day 16: 列表推导式与生成器表达式：优雅的代码捷径

在过去的编程旅程中，我们经常需要基于一个已有的数据集合，来创建一个新的集合。比如，给你一个数字列表，让你计算出每个数字的平方，组成一个新列表。按照我们已经学过的知识，你会怎么做？

杨小扩·2025-07-07 23:40

深度 |AI高质量数据集交易爆发式增长

数智前沿·2025-07-07 23:39

MongoDB数据库备份及恢复策略详解

同时，将通过一个中等规模的数据集实例来详细说明备份流程，强调备份前停止写入、执行备份、检

魑魅丶小鬼·2025-07-07 19:36

使用AutoKeras2.0的AutoModel进行结构化数据回归预测

ReadTheFuckingSourceCodeimportautokerasasakimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_error#生成数据集

·2025-07-07 16:21

医咖会免费STATA教程学习笔记——单因素方差分析

单因素方差分析和单因素回归分析相同1.单因素方差分析需要满足的假设：（1）因变量为连续变量（2）至少有一个分类变量（大于等于2类）（3）观测值相互独立（4）没有异常值（5）服从正态分布（6）方差齐性2.准备工作（1）导入数据集

Unacandoit·2025-07-07 16:49

两步移动搜索法（2SFCA）python

准备工作为了实现2SFCA方法，需要准备以下数据集：供给点：表示服务提供方的位置及其服务能力。需求点：表示潜在使用者的位置及其需求量。距离矩阵：描述供给点与需求点

我在北京coding·2025-07-07 15:17

【PaddleOCR】OCR文本检测与文本识别数据集整理，持续更新......

博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）博主粉丝群介绍：①群内初中生、

·2025-07-07 15:43

行业锦标赛激励数据集（2008-2023）

1771行业锦标赛激励数据集（2008-2023）数据简介坚持创新驱动发展，要强化企业创新主体地位，发挥企业家在技术创新中的重要作用。

数据皮皮侠AI·2025-07-07 14:38

Logistic回归预测模型2：R语言实现模型的内部和外部验证

两个数据集都包含5列，且列名相同。组别Group为因变量，1代表阳性结局，0代表阴性结局。自变量1和4为连续性变量，自变量2和3为二分类变量。2、安装所需要的R包

·2025-07-07 13:34

银行金融的数据大集中和灾难备份技术

9.1.1数据大集中的含义银行系统中的数据“大集中”是一种通俗、形象的说法，旨在与过去的“数据分散”和“有限集中”的模式相区别，实际上，银行数据大集中可以的内涵可以用八个字来概括，即：数据集中、系统整合

dsg_gulibin·2025-07-07 13:57

大模型RLHF强化学习笔记（二）：强化学习基础梳理Part2

一、强化学习基础1.4强化学习分类根据数据来源划分Online：智能体与环境实时交互，如Q-Learning、SARSA、Actor-CriticOffline：智能体使用预先收集的数据集进行学习根据策略更新划分

Gravity!·2025-07-07 11:17

Python 数据分析实践：车辆行驶数据处理心得

/数据层/数据集合/车辆行驶记录表单2.xlsx'

lzzy-lt-0415·2025-07-07 11:14

PiX4Dmatic1.76 摄影测量建模软件

功能介绍1、更大的数据集，准确的结果P

查尔斯编程·2025-07-07 09:57

SFT（监督微调）详解：零基础入门到精通，一篇详细的入门教程！

文章目录具体步骤如下：应用场景优点举例步骤1：预训练模型的选择步骤2：数据收集与标注步骤3：数据预处理步骤4：数据集划分步骤5：加载预训练模型步骤6：数据编码步骤7：创建数据加载器步骤8：定义训练过程步骤

AGI大模型老王·2025-07-07 08:23

使用 Bank Churn 数据集进行二元分类

一、前言分类任务：预测客户是继续使用其帐户还是关闭帐户（例如，流失）项目地址：https://www.kaggle.com/competitions/playground-series-s4e1二、具体步骤（一）数据导入与预览importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltimportseabornassnsfromsklearn

·2025-07-07 08:51

Python 数据分析与可视化 Day 14 - 建模复盘 + 多模型评估对比（逻辑回归 vs 决策树）

、召回率、F1等指标为后续模型调优与扩展打下基础一、本周流程快速回顾步骤内容第1天高级数据操作（索引、透视、变形）第2天缺失值和异常值处理第3天多表合并与连接第4天特征工程（编码、归一化、时间）第5天数据集拆分

蓝婷儿·2025-07-07 08:21

OpenGL ES 纹理(7)

纹理其实是一个可以用于采样的数据集，比较典型的就是图片了，我们知道我们的片段着色器会对每一个像素都执行一次来计算，该像素应该渲染什么颜色，纹理就是一个数据集，比如想要渲染一个图片，我们就是用图片的所有像素信息作为总数据集

起司锅仔·2025-07-07 08:21

深度学习篇---简单果实分类网络

1.数据准备与预处理首先需要准备果实图像数据集，将其分为好果和坏果两类，并进行预处理：importosimportnumpyasnpfromPILimportImagefromsklearn.model_selectionimporttrain

·2025-07-07 03:20

【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等

十小大·2025-07-06 22:18

【图像超分】论文复现：密集残差链接Transformer！DRCT的Pytorch源码复现，跑通超分源码，获得指标、模型复杂度、结果可视化，核心模块拆解与源码对应，注释详细！

请先看【专栏介绍文章】：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等