voc数据集第72页

Hello World！

一、minist数据集深度学习编程特有的helloworld程序：采用minist数据集完成意向特定深度学习项目1、minist数据集介绍MNIST数据集是一个广泛使用的手写数字识别数据集，它包含了许多不同人手写的数字图片

广煜永不挂科·2024-01-05 21:08

数据仓库系列7-OLAP是什么

OLAP数据库被分成一个或多个多维数据集。多维数据集

allwit·2024-01-05 21:32

C++结合OpenCV：图像的基本表示方法

在计算机中，通过一个栅格状排列的数据集（矩阵）来表示和处理图像。例如，图1是一个字母A的图像，计算机在处理该图像时，会首先将其划分为一个个的小方块，每一个小方块就是一个独立的处理单位，称为像素点。

阿木实验室·2024-01-05 20:02

机器学习入门笔记

文章目录背景具体步骤1.环境搭建2.写个demo1.数据处理2.分割数据集3.用模型训练数据，并得到预测结果4.绘制结果5.评估背景最近学习了一些关于机器学习的内容，做个笔记。

我是黄大仙·2024-01-05 20:28

连续学习（Continual Learning）或者增量学习的场景中，multiband和replay分别是什么？起到什么作用

以下是multiband和replay两种策略的基本区别：Multiband:定义:multiband通常是指一种训练过程，其中模型被设计为可以同时学习和保持对多个任务或数据集的知识（同时学习新旧知识）

马鹏森·2024-01-05 20:10

pandas 笔记：to_numeric

1函数介绍它用于将参数转换为数值类型这个函数尤其适用于在数据清洗过程中，将数据集中的字符串或其他类型的列转换为数值型数据。

UQI-LIUWJ·2024-01-05 19:13

数据集笔记：爱尔兰 LTE Dataset

1数据集描述LTEDataset(kaggle.com)135条轨迹（用户位置+基站位置）平均时间为每条轨迹15min粒度为每秒一个样本除非另有说明，否则在六种不同的移动模式下进行4G测量试验静态：室内静态试验行人

UQI-LIUWJ·2024-01-05 19:41

深度学习MLP_实战演练使用感知机用于感情识别_keras

PerceptronforBinaryClassification（5）putitalltogether（6）multilayerPerceptron（7）backpropagation（8）实战演练-使用感知机用于感情识别1.数据集划分

郭小儒·2024-01-05 19:10

第九章聚类

9.1聚类任务聚类是试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”。通过这样的划分，每个簇可能对应于一些潜在的概念（类别）。

T Lai·2024-01-05 18:38

《数据挖掘基础》实验：Weka平台实现聚类算法

实验目的进一步理解聚类算法（K-平均、PAM、层次聚类、密度聚类），利用weka实现数据集的聚类处理，学会调整模型参数，以图或树的形式给出挖掘结果，并解释规则的含义。

lazyn·2024-01-05 18:08

【数据挖掘】聚类趋势估计、簇数确定、质量测定等评估方法详解（图文解释超详细）

需要PPT和源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~聚类评估用于对在数据集上进行聚类的可行性和被聚类方法产生的结果的质量进行评估。

showswoller·2024-01-05 18:37

DBSCAN及簇评估

8.4.1传统的密度:基于中心的方法基于中心的方法：数据集中特定点的密度通过对该点半径之内的点计数来估计根据基于中心的密度进行点分类：点分类：稠密区域内部点（核心点）、稠密区域边缘点（边界点）、稀疏区域中的点

DMU_lzq1996·2024-01-05 18:07

聚类分析-K-means、层次聚类、DBSCAN、簇评估

聚类分析基本概念聚类分析定义聚类分析是一种数据分析技术，对大量未知标注的数据集，通过将具有相似数据特性的数据对象分组到一起，使得类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小，以便对这些数据对象进行更好的理解和分析

norah2·2024-01-05 18:06

商品零售购物篮——关联规则

分析方法对数据进行预处理，使其符合Apriori关联规则的算法要求，然后找出数据值中频繁出现的数据集合，导入python自带算法包，设置参数，找出达到置信度、支持度、提升度

Sisyphus_Q·2024-01-05 18:11

全球海洋数据 (GLODAP) v2.2023(海洋碳数据产品)

值得注意的是，增加了43条新航线，以将数据集的覆盖范围扩大到2020年。数据质量控制过程涉及删除温度缺失的条目。此外，每次巡航都包含数字对象标识符(DOI)，增强

此星光明·2024-01-05 18:32

探索 OceanBase 中图数据的实现

虽然Neo4j等成熟的图形数据库为处理图形数据提供了强大的解决方案，但将图形数据集成到SQL数据库中的想法提供了值得探索的潜在优势。

沃趣数据库管理平台·2024-01-05 17:53

随机森林 3（代码）

第一份代码是比较原始的代码，第二份代码是第一段代码中引用的primitive_plot，第三份代码是使用sklearn包实现的代码，第四份代码是sklearn使用第一份代码数据集的实现代码。

-麦_子-·2024-01-05 17:18

PostgreSQL 分区

庞大的数据集被分成更小的分区，更易于访问和管理。什么是PGSQL？PGSQL是一个开源关系数据库系统。它支持关系(SQL)和非关系(JSON)查询。它被用作基于Web、移动和分析应用程序的主要数据库。

豆豆·丁·2024-01-05 17:05

Java八股文面试全套真题【含答案】- Elasticsearch篇

答案：Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，用于实时存储、搜索和分析大规模数据集。2.Elasticsearch的主要特点是什么？

动力节点IT教育·2024-01-05 17:54

C#文件流

C#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。

Daibi66·2024-01-05 16:58

C#(Csharp)笔记二十八——C# 文件的输入与输出

一丶C#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。

派大星啦啦啦·2024-01-05 16:26

MNIST数据集在Ubuntu的使用

先下载到虚拟机，再安装命令行sudopipinstall+文件拖过来，就会自己安装了，哈哈哈超帅气第二步，下载MNIST到虚拟机，好像tensorflow中文社区的MNIST出了毛病，所以自行百度MNIST数据集

Chris_怪力少女·2024-01-05 15:30

自然语言处理HuggingFace | pipeline

该公司的代表产品是其为自然语言处理应用构建的transformers库，以及允许用户共享机器学习模型和数据集的平台。

Yvhong1·2024-01-05 15:28

Redis7--基础篇8（集群cluster）

1.集群（cluster）介绍由于数据量过大，单个Master复制集难以承担，因此需要对多个复制集进行集群，形成水平扩展每个复制集只负责存储整个数据集的一部分，这就是Redis的集群，其作用是提供在多个

UntifA·2024-01-05 14:37

Pytest fixture 及 conftest详解！

fixture中的代码可以定制，满足多变的测试需求，包括定义传入测试中的数据集、配置测试前系统的初始状态、为批量测试提供数据源等等。

MAYUHAO1011·2024-01-05 14:02

大数据毕设分享 opencv python 深度学习垃圾图像分类系统

文章目录0前言课题简介一、识别效果二、实现1.数据集2.实现原理和方法3.网络结构最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求

caxiou·2024-01-05 13:29

Python数据交互式可视化 - 基础和自定义绘图

从文件读取数据大多数中小型数据集通常以分隔文件的形式提供或共享，例如逗号分隔值

亚图跨际·2024-01-05 13:59

TimeScaleDB食用手册

1.TimescaleDB的优点分布式架构：TimescaleDB利用分布式架构和根据时间戳进行分片的方式，以提高并行查询性能，从而可以轻松地处理大型数据集高性能：由于其专注于时间

我不配拥有55kg的你·2024-01-05 13:25

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类算法是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集中的观测点分成K个不同的组或簇。它是一种迭代算法，通过计算每个观测点与K个中心点的距离，并将每个观测点分配到距离最近的中心点所属的簇中。

荆赫同艺·2024-01-05 13:38

Spark调优解析-spark数据倾斜优化2（七）

数据倾斜指的是，并行处理的数据集中，某一部分（如Spark或Kafka的一个Partition）的数据显著多于其它部分，从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。

有语忆语·2024-01-05 12:53

YOLOV8进行疲劳驾驶检测（一）训练模型和生成权重文件

YOLOV8进行疲劳驾驶检测（一）训练模型和生成权重文件1.下载配置yolov8配置使用环境2.数据准备(datasets)以coco128数据格式为例自训练数据集说明3.训练权重文件(train)首先需要注册一个

会编程的加缪·2024-01-05 12:10

【完整思路模型代码】2023年第十三届APMCM亚太地区大学生数学建模竞赛C题

2023年第十三届APMCM亚太地区大学生数学建模竞赛C题【完整数据、思路、模型、代码】C题中国新能源电动汽车的发展趋势该题并没有提供数据集，对所需数据进行收集整理是对题目进行求解的基础。

爱数模的小云·2024-01-05 12:35

2023年APMCM亚太赛（C题）数据集！新能源电动车|亚太地区大学生数学建模竞赛！

我是鹿鹿学长，就读于上海交通大学，截至目前已经帮200+人完成了建模与思路的构建的处理了～小鹿学长经过多方的努力，在各种官方渠道里拿到了很重要并很有效的数据集！

鹿鹿学长·2024-01-05 12:31

2023APMCM亚太数学建模C题 - 中国新能源汽车的发展趋势（3）

由于数据集可能略大，而在处理复杂问题、大量特征和大规模数据集时神经网络，支持向量机算法，随机森林算法等均表现出色，考虑到当数据集中有多个特征，且特征之间的关系复杂时，随机森林处理效果更佳，故我们收集一定新能源汽车的相关

想找对象的椰子在写文章·2024-01-05 12:30

小样本学习介绍（超详细）

当我开始接触“小样本”这个术语的时候，给我的第一感觉就是他的数据集很小（这也是我入坑小样本学习最开始的原因，以为炼丹不需要太久），相信很多人有个同样的感觉，但是事实上并不

s_m_c·2024-01-05 12:00

LLM之RAG理论（四）| RAG高级数据索引技术

应该微调LLM还是直接对数据集进行嵌入？

wshzd·2024-01-05 12:24

使用 sklearn 构建机器学习算法模型的完整流程

fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#导入鸢尾花数据集

写进メ诗的结尾。·2024-01-05 12:53

可视化训练数据

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#导入鸢尾花数据集

写进メ诗的结尾。·2024-01-05 12:52

【Python机器学习系列】建立逻辑回归模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一、问题对于表格数据，一套完整的机器学习建模流程如下：针对不同的数据集，有些步骤不适用即不需要做，其中橘红色框为必要步骤，由于数据质量较高，本文有些步骤跳过了，跳过的步骤将单独出文章总结！

数据杂坛·2024-01-05 12:22

sklearn之load_iris数据集

fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearn.clusterimportKMeansiris=load_iris()iris_data=iris['data']iris_target=iris['target']iris_names=iris['feature_na

cjz0422·2024-01-05 12:49

KNN 分类（选择最佳的 K 值，并可视化模型精度与 n_neighbors 的关系）

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#导入乳腺癌数据集

写进メ诗的结尾。·2024-01-05 12:17

【Python机器学习系列】建立支持向量机模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一、问题对于表格数据，一套完整的机器学习建模流程如下：针对不同的数据集，有些步骤不适用即不需要做，其中橘红色框为必要步骤，由于数据质量较高，本文有些步骤跳过了，跳过的步骤将单独出文章总结！

数据杂坛·2024-01-05 12:47

mongodb数据库基础

mongodb的进程，类似于mysql实例；库：每个数据库都是独立的，有自己的用户，权限，独立存储集合，类似于mysql的库；集合：由一组文档构成，类似于mysql的表；文档：mongodb数据库的最小数据集

我真的学不会救救我吧·2024-01-05 11:55

【临床预测模型】----选择合适的研究数据

现成数据和研究数据1）现有数据：①优势：时间、精力、人力成本较低②劣势：A.选择偏倚不可控；B.数据质量（数据完整性、有效性、可靠性）③如何获得：A.既往研究项目的数据B.医院的电子病例C.公开的研究数据公开数据集

莫默子momo·2024-01-05 11:51

【Python可视化实战】共享单车可视化

二、数据收集与处理1.数据简介数据集中包括了美国共享单车公司CapitalBikeshare在华盛顿地区2011年和2012年的使用量历史记录，以及每天对

Zouia Gail(修行中)·2024-01-05 11:27

34、使用Scikit-Learn进行特征选择

攻城狮笔记·2024-01-05 10:02

Spark内核解析-整体概述1（六）

1.2RDD抽象RDD（ResilientDistributedDatasets），弹性分布式数据集，

有语忆语·2024-01-05 10:35

Spark基础解析（一）

SparkCore中还包含了对弹性分布式数据集(ResilientDistributedDataSet，简称RDD)的API定义。SparkSQL：是Spark用来操作结构化数据的程序包。

有语忆语·2024-01-05 10:04

2024.1.4 Spark Core ,RDD ,算子

目录一.RDD(弹性分布式数据集)二.RDD的五个特性三.RDD的五大特点四.算子五.分区算子,重分区算子,聚合算子,关联算子分区算子:重分区算子聚合算子关联算子:一.RDD(弹性分布式数据集)Resilent

白白的wj·2024-01-05 10:01

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