voc数据集第21页

机器学习聚类算法

聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为多个簇，使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-07 04:26

评估分类模型—混淆矩阵Confusion Matrix与评估指标

对于设计好的分类模型，需要大量的数据集来对其性能进行评估，因此了解评估指标是十分重要的。

大白菜～·2024-02-07 04:54

Elasticsearch：BM25 及使用 Elasticsearch 和 LangChain 的自查询检索器

在这个例子中：我们将摄取LangChain之外的电影样本数据集自定义ElasticsearchStore中的检索策略以仅使用BM25使用自查询检索将问题转换为结构化查询使用文档和RAG策略来回答问题安装如果你还没有安装好自己的

Elastic 中国社区官方博客·2024-02-07 04:23

Seurat 单细胞转录组测序数据分析教程（三）——python(scanpy)

本教程探讨了scanpy的可视化可能性，分为三个部分：嵌入的散点图（例如UMAP、t-SNE）使用已知标记基因鉴定簇差异表达基因的可视化在本教程中，我们将使用来自10x的数据集，其中包含来自PBMC的68k

coffeeii·2024-02-07 03:31

AJ-Report 【开源的一个BI平台】

多数据源支持，内置mysql、elasticsearch、kudu驱动，支持自定义数据集省去数据接口开发，目前已支持30+种大屏组件/图表，不会开发，照着设计稿也可以制作大屏。

临水逸·2024-02-07 03:04

Spark RDD的学习(JAVA)

RDD(ResilientDistributedDataset)弹性分布式数据集是Spark对数据的核心抽象。RDD是一个不可变的分布式对象集合。

啊其11·2024-02-07 02:47

Spark大数据分析与实战笔记（第三章 Spark RDD弹性分布式数据集-01）

文章目录每日一句正能量第3章SparkRDD弹性分布式数据集章节概要3.1RDD简介3.2RDD的创建方式3.2.1从文件系统加载数据创建RDD3.2.2通过并行集合创建RDD每日一句正能量学如积薪，后来者居上

想你依然心痛·2024-02-07 01:53

基于Google guava工具实现一致性Hash算法的应用实践

一、前言在分布式架构系统中，要将数据存储到具体的节点上，如果采用普通的key%N取模Hash算法，将数据映射到具体的节点上，就有可能大部分数据集中在某一个节点，形成“热点”数据，造成数据分布失衡，二是如果有一个机器加入或退出这个集群

小满别摸鱼·2024-02-07 00:05

理解ROC和AUC

ROCROC的定义比方说在一个10000个人的数据集中，有100个人得了某种病症，你的任务是来预测哪些人得了这种病症。

100颗树·2024-02-07 00:04

使用Python包Vaex读入并分析100G数据

因此，数据科学家面对50GB甚至500GB大小的数据集情况变得越来越普遍。不过，这类数据集使用起来不太容易。

拒绝者zzzz·2024-02-06 23:32

2024年美赛C题第四问补充数据

在这里，学长为大家通过爬虫、视频等多种收集数据形式，为大家整理了美网温网近几年男单、女单数据，包括乒乓球等多种数据集，其格式和比赛数据集表头近乎一致，同时还提供年份更早的美网数据，使大家更多选择，避免撞车

小何数模·2024-02-06 22:02

附开源数据集下载

在这其中，YOLO系列算法与缺陷检测的结合已经取得了一定的成果，例如基于YOLOv5的算法已经在NEU表面缺陷数据集上实现了钢材表面缺陷检测的应用。而其他有关缺陷检测的改进方案也有很多值得借鉴。

深度之眼·2024-02-06 22:56

机器学习---半监督学习简单示例（标签传播算法）

1.使用半监督学习方法LabelSpreading在一个生成的二维数据集上进行标签传播importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.semi_supervisedimportlabel_propagationfromsklearn.datasetsimportmake_circles

三月七꧁ ꧂·2024-02-06 21:43

Redis 的持久化有哪些方式？

AOF：AOF机制对每条写入命令作为日志，以append-only的模式写入一个日志文件中，在redis重启的时候，可以通过回放AOF日志中的写入指令来重新构建整个数据集。

喵呜刷题·2024-02-06 21:24

数据仓库

数据仓库（DataWarehouse）是一个面向主题（SubjectOriented)）的、集成（Integrate）的、稳定（Non-Volatile）的、反映历史变化（TimeVariant）的数据集合

茶盏浮花·2024-02-06 20:47

不！GPTs无法取代知识库？0基础搭建本地私有知识库！本地fastgpt部署！16/45

在这个系列我们做了大模型的微调，如何构建数据集、如何去做数据处理、做微调策略、算微调参数！新来的朋友去检索！群里朋友聊，GPTs出来后，还有必要做私有知识库吗？有！

一意AI增效家·2024-02-06 20:20

【数据分享】1米分辨率土地覆盖数据集SinoLC-1

数据链接SinoLC-1:thefirst1-meterresolutionnational-scaleland-covermapofChinacreatedwiththedeeplearningframeworkandopen-accessdata(Updatedata:August,2023)(zenodo.org)https://zenodo.org/records/8214467数据分享数

GIS遥感数据处理应用·2024-02-06 20:20

1982-2022年的GIMMIS-NDVI数据

该数据集由不同的AVHRR传感器组装而成，并考虑了各种影响，例如校准损失、轨道漂移和火山喷发。1982-2022年的GIMMIS-NDVI数据获取方法：https://mp.weixi

亿份资料·2024-02-06 19:11

使用VS2022WFDB读取ECG信号（Python）

本人使用的Python编译工具是VS2022，在参考文章ECG心电信号处理：使用WFDB对MIT-BIH数据集进行读取（Python）读取心电信号时，发现总是会报错UnicodeDecodeError:

八百里秦川.·2024-02-06 19:19

机器学习-集成学习（模型融合）方法概述

偏差（Bias）与方差（Variance）假设对数据集中一个样本进行n次预测，偏差是预测期望值与样本值的

毛飞龙·2024-02-06 19:13

机器学习简要概述

机器学习+数据库=数据挖掘+工业应用=模式识别+图像处理=机器视觉+语音处理=语音识别+文本处理=自然语言处理二、数据集及模型数据集的划分：方法：

@Duang~·2024-02-06 19:03

双侧条形图绘制教程

这些都是我们在绘制图形前需要掌握的，至少我们知道绘图的数据集如何准备，这样才踏出第一步。今天的教程，我们会从数据的准备，以及数据如何整理，以及结合自己的绘图过程中遇到问题是如何解决来进行讲解。

小杜的生信筆記·2024-02-06 18:28

R语言绘图教程 | 双侧条形图绘制教程

这些都是我们在绘制图形前需要掌握的，至少我们知道绘图的数据集如何准备，这样才踏出第一步。今天的教程，我们会从数据的准备，以及数据如何整理，以及结合自己的绘图过程中遇到问题是如何解决来进行讲解。

小杜的生信筆記·2024-02-06 18:56

G6-CycleGAN

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、项目定制我的环境：1.语言：python3.72.编译器：pycharm3.深度学习框架Pytorch1.8.0+cu111一、CycleGan的核心思想与损失函数假设两类数据集

我也不太懂·2024-02-06 18:19

G7-Semi-Supervised GAN解读

深度学习框架Pytorch1.8.0+cu111论文地址一、理论理解半监督生成对抗网络（SGAN）的鉴别器是多分类器（不单单只是区分哪些是生成器生成的，哪些是真实数据）而是学会区分N+1类，其中N是训练数据集中的类别数

我也不太懂·2024-02-06 18:18

[文献翻译]Towards Good Practices for Very Deep Two-Stream ConvNets

其次，更重要的可能是，动作识别的训练数据集与Image

夏迪End·2024-02-06 18:06

大数据学习入门级书籍推荐，零基础小伙伴们关注一下吧

《大数据分析：点“数”成金》大数据学习入门级书籍推荐你现在正坐在一座金矿之上，这些金子或被深埋于备份、存档数据之中，或正藏在你眼前的数据集里，它们是提升公司效益、拓展新的商业关系、制订更直观决策的秘诀所在

kuntoria·2024-02-06 18:45

基于北京二手房价数据的探索性数据分析和房价评估——项目设计和数据的获取

数据分析项目——北京二手房价数据分析第一步：项目设计和获取数据（获取实验的数据集！！）

快乐的冲浪码农·2024-02-06 18:12

PyTorch的10个基本张量操作

这是深度学习的基本数据结构，它们非常类似于数组和矩阵，我们可以通过它们有效地对大型数据集进行数学运算。张量可以表示为矩阵，也可以表示为矢量、标量或高维数组。我们可以把张

deephub·2024-02-06 18:58

信号（图像）的稀疏重构

直到这里，我相信相当一部分读者或许在心中已经明白了字典学习的第一个好处（1）它实质上是对于庞大数据集的一种降维表示，或者说是信息的压缩（2）正如同字是句子最质朴的特征一样，字典学习总是尝试学习蕴藏在样本背后最质朴的特征

cnjs1994·2024-02-06 17:52

目标检测(五)：用个人数据集实现SSD-Pytorch的训练与预测

简记步骤0：环境step0：环境配置步骤1：数据集转换step1：用`voc2ssd.py`生成索引文件step2：用`voc_annotation.py`生成用于训练的文件步骤2：训练网络step3：

犬冢紬希·2024-02-06 17:33

数据框处理

数据处理通常包括增加新的变量、处理缺失值、类型转换、数据排序、数据集的合并和获取子集等。

超级无敌大蜗牛·2024-02-06 17:49

【ChatGLM3】微调指南

下载数据集ToolAlpaca从GitHub下载cdChatGLM3/finetune_chatmodel_demogitclonehttps://github.com/tangqiaoyu/ToolAlpaca.git

太空眼睛·2024-02-06 17:38

OpenGL 入门（九）—Material（材质）和光照贴图

文章目录材质设置材质光的属性脚本实现光照贴图漫反射贴图高光反射贴图材质材质本质是一个数据集，主要功能就是给渲染器提供数据和光照算法。

iukam·2024-02-06 16:12

4 款 Pandas 自动数据分析神器，yyds！

大家好我们做数据分析，在第一次拿到数据集的时候，一般会用统计学或可视化方法来了解原始数据。

程序员小西·2024-02-06 16:34

数字孪生，怎么可以少了GIS（地理信息系统）开发。

以下是GIS开发在数字孪生中的几个重要作用：空间数据集成：GIS开发可以将现实世界中的空间数据（如地理位置、地形、气候等）与数字孪生的虚拟模型进行集成。

贝格前端工场·2024-02-06 15:37

redis：七、集群方案（主从复制、哨兵模式、分片集群）和面试模板

Redis中提供的集群方案总共有三种（一般一个redis节点不超过10G内存）主从复制哨兵模式分片集群主从复制（主从数据同步）replid和offsetReplicationId：简称replid，是数据集的标记

鸡鸭扣·2024-02-06 15:26

Pandas.Series.quantile() 分位数详解含代码含测试数据集随Pandas版本持续更新

关于Pandas版本：本文基于pandas2.2.0编写。关于本文内容更新：随着pandas的stable版本更迭，本文持续更新，不断完善补充。传送门：PandasAPI参考目录传送门：Pandas版本更新及新特性传送门：Pandas由浅入深系列教程本节目录Pandas.Series.quantile()语法：返回值：参数说明：q分位interpolation插值法相关方法：示例：例1：计算一个或

数象限·2024-02-06 14:07

YoloV8改进策略：Neck改进：HAM混合注意力机制改进YoloV8|多种改进，多种姿势涨点|代码注释详解

HAM作为通用模块，在CIFAR-10、CIFAR-100和STL-10数据集上实现了SOTA级别的分类性能。

静静AI学堂·2024-02-06 13:49

Ubuntu 下载百度云文件

但是有的数据集是在百度云上的，除了下载到本地（基本没啥用）然后上传到服务器上之外，比较geek的一种方法是通过aria2在Ubuntu命令行里直接下载百度云文件。Whyaria2?

你韩大爷·2024-02-06 13:18

探索数据可视化：Matplotlib在Python中的高效应用

基础概念绘制简单图表线形图散点图柱状图图表定制和美化修改颜色、线型和标记添加标题、图例和标签使用样式表和自定义样式高级图表类型绘制高级图表多图布局和复杂布局交互式图表的制作数据处理与可视化实战使用Pandas处理数据结合实际数据集的可视化实战案例分析和图表解读

walkskyer·2024-02-06 12:02

了解德尔塔，保护你我他

一是传播能力明显增强根据世界卫生组织的研究，德尔塔病毒和其他的非VOC和老的病毒株比起来，传播率增加近10

Rebrn·2024-02-06 12:32

（附公开数据集）

（附公开数据集）要使用PaddleNLP和ELECTRA来识别垃圾邮件并做英文邮件标题分类，可以按照以下步骤进行操作：安装PaddlePaddle和PaddleNLP：首先，确保在你的环境中已经安装了PaddlePaddle

代码讲故事·2024-02-06 12:01

使用PaddleNLP识别垃圾邮件：用RoBERTa做中文邮件标题分类，模型在测试集上准确率达到98.3%以上（附公开数据集）

使用PaddleNLP识别垃圾邮件：用RoBERTa做中文邮件标题分类，模型在测试集上准确率达到98.3%以上（附公开数据集）。