yelp数据集

算法学习笔记：15.二分查找 ——从原理到实战，涵盖 LeetCode 与考研 408 例题

二分查找的基本概念二分查找（BinarySearch），又称折半查找，是一种在有序数据集合中查找特定元素的高效算法。其核心原理是：通过不断将查找范围减半，快速定位目标元素。

呆呆企鹅仔·2025-07-12 18:34

【目标检测】机场内部目标检测数据集4106张YOLO+VOC格式

数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：4106Annotations文件夹中xml文件总计：4106labels

·2025-07-12 17:55

目标检测（object detection）

本文将系统讲解目标检测的概念、原理、主流模型、常见数据集及应用场景，帮助读者构建对这一技术的完整认知。

加油吧zkf·2025-07-12 13:29

ETL可视化工具 DataX -- 简介( 一)

引言DataX系列文章：ETL可视化工具DataX–安装部署(二)ETL可视化工具DataX–DataX-Web安装(三)1.1DataX1.1.1DataX概览DataX是阿里云DataWorks数据集成的开源版本

dazhong2012·2025-07-12 12:58

深度学习图像分类数据集—桃子识别分类

该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。

AI街潜水的八角·2025-07-12 12:24

将多个小型YOLO数据集合并为一个大型数据集

一、将多个小型YOLO数据集合并为一个大型数据集importosimportshutilimportargparsedefmerge_data(source_dir,target_dir,images_dir

梦实学习室·2025-07-12 10:44

Matlab裁剪降水数据：1km掩膜制作实战

1km降水数据处理-制作数据裁剪掩膜1.数据概述2掩膜文件制作示例2.1数据准备2.2matlab掩膜制作示例代码3结语中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）是高精度、长时间序列的气候数据产品

咋（za）说·2025-07-12 08:28

电梯开关状态人员进出检测数据集VOC+YOLO格式2220张4类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2220标注数量(xml

fl176831·2025-07-12 08:55

试题公式ocr识别数据集

试题公式ocr识别数据集insurance_formula_latexhttps://github.com/LeeXYZABC/insurance_formula_latex.gitreference-

·2025-07-12 08:20

数据分析案例-电脑笔记本价格数据可视化分析3

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3.技术工具

艾派森·2025-07-12 07:16

C#集合：从基础到进阶的全面解析

C#集合：从基础到进阶的全面解析在C#编程中，集合是处理数据集合的核心工具。无论是存储一组对象、实现缓存机制，还是处理复杂的数据结构，都离不开集合的灵活运用。

阿蒙Armon·2025-07-12 06:36

【SpringBoot】数据脱敏

这样可以在开发、测试和其他非生产环境以及外包环境中安全地使用脱敏后的真实数据集

阿Q说代码·2025-07-12 06:36

使用tensorflow的线性回归的例子（七）

我们使用iris数据集,但是我们将改变损失函数和学习速率来看收敛性的改变。

lishaoan77·2025-07-12 04:55

使用tensorflow的线性回归的例子（十二）

=+y=Ax+b我们用iris数据集,特别是:y=SepalLength且x=PetalWidth。

lishaoan77·2025-07-12 04:55

如何使用Python实现交通工具识别

实现交通工具识别文章目录技术架构功能流程识别逻辑用户界面增强特性依赖项主要类别内容展示该系统是一个基于深度学习的交通工具识别工具，具备以下核心功能与特点：技术架构使用预训练的ResNet50卷积神经网络模型（来自ImageNet数据集

·2025-07-12 02:41

Python 数据建模与分析项目实战预备 Day 2 - 数据构建与字段解析（模拟简历结构化数据）

✅今日目标构建项目所需的简历结构化数据（模拟或从开源源获取）明确各字段的含义、类型和取值范围输出首个训练数据集（CSV/DataFrame格式）一、模拟简历数据字段设计（结构化）我们将构建如下字段的结构化数据

蓝婷儿·2025-07-11 23:24

【数据分析】多数据集网络分析：探索健康与退休研究中的变量关系

禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍加载R包数据下载导入数据数据预处理函数网络分析画图保存图片总结系统信息介绍在医学和社会科学研究中，理解多个变量之间的复杂关系对于揭示潜在的病理生理机制和社会行为模式至关重要。本文介绍了一种基于R语言的网络分析方法，用于探索HRS（健康与退休研究）及其类似研究（CHARLS、ELSA、MHAS、SHARE）中的变

生信学习者1·2025-07-11 23:21

【深度学习实战】当前三个最佳图像分类模型的代码详解

每个模型均包含：训练代码（使用PyTorch）从预训练权重开始微调（也可注释掉预训练选项，从头训练）数据集目录结构：└──dataset_root├──buy#第一类图像└──nobuy#第二类图像随机拆分

云博士的AI课堂·2025-07-11 22:49

第35周—————糖尿病预测模型优化探索

目录目录前言1.检查GPU2.查看数据编辑3.划分数据集4.创建模型与编译训练5.编译及训练模型6.结果可视化7.总结前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊1.检查GPUimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvision

·2025-07-11 22:49

Octo：伯克利开源机器人开发框架

【摘要】在各种机器人数据集上预先训练的大型策略有可能改变机器人学习：这种通用机器人策略无需从头开始训练新策略，只需使用少量领域内数据即可进行微调，但具有广泛的泛化能力。

·2025-07-11 22:48

如何通过YashanDB数据库实现企业级数据分区管理？

如何有效地组织和划分庞大的数据集，以提升查询性能和运维效率，成为数据库系统设计的核心挑战。数据分区技术作为解决大规模数据处理的关键手段，能够显著减少无关数据的访问，优化资源利用率。

·2025-07-11 21:40

【Rust日报】使用Rust开发分布式系统的经验教训

它的目标是成为一个可靠且可预测但性能优异的通用KV存储引擎，适用于小型数据集，尤其是大于内存大小的数据集。我刚刚发布了1.0版本，该版本稳定了其数据格式，适用于所有未来的1.x.x版本。

·2025-07-11 20:03

python——struct模块

文章目录structmodule简介常用函数常见format解析MINSTstructmodule最近在学CNN，想找一个合适的数据集，就想到了MINST。

稚与·2025-07-11 18:49

基于LIDC-IDRI肺结节肺癌数据集的人工智能深度学习分类良性和恶性肺癌（Python 全代码）全流程解析（二）

基于LIDC-IDRI肺结节肺癌数据集的人工智能深度学习分类良性和恶性肺癌（Python全代码）全流程解析（二）1环境配置和数据集预处理1.1环境配置1.1数据集预处理2深度学习模型训练和评估2.1深度学习模型训练

·2025-07-11 13:44

少样本图学习（few-shot learning on graph）知识背景

少样本学习简介少样本图学习简介1.SupportSet和QuerySet（针对单个任务）（1）SupportSet（支持集）（2）QuerySet（查询集）2.BaseData和NovelData（针对整个数据集

so.far_away·2025-07-11 11:34

什么是点云？怎么实现点云扫描？

点云是一种数据集，其中包含大量代表物体表面几何形状的点。这些点通过测量仪器获取，通常使用三维坐标测量机、三维激光扫描仪或照相式扫描仪等设备。

zhongqu_3dnest·2025-07-11 11:28

最全自动驾驶数据集（11/4号已更新）

技术方面，自动驾驶汽车依赖于先进的传感器、如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，以及强大的计算平台来处理大量数据，自动驾驶数据集是训练和验证自动驾驶系统的关键资源，它提供了丰富的场景和条件，使算法能够学习和适应复杂的真实世界驾驶环境

数据猎手小k·2025-07-11 10:27

使用Qlib基于LightGBM预测沪深300涨跌

本文配置一个基于LightGBM的梯度提升决策树（GBDT）模型，并使用金融数据集（包含158个技术指标特征）进行训练和预测。

DeepReinforce·2025-07-11 10:25

头盔检测数据集和论文

背景据统计使用摩托车头盔可以将道路交通事故中摩托车驾驶员致命伤害的可能性降低42％，尽管如此，遵守摩托车头盔还是较少，尤其是在发展中国家，为了有效开展针对性的头盔使用运动，政府必须收集有关头盔法律遵守程度的详细数据。但40％的国家尚未估算出这一关键的道路安全指标。而且即使有数据可用，头盔使用的观察也常常受到样本量和区域范围的限制，是从相对较短的时间框架中得出的数据，或仅在学术研究范围内单独收集。缺

daguantou·2025-07-11 10:24

如何使用目标检测深度学习框架yolov8训练钢管管道表面缺陷VOC+YOLO格式1159张3类别的检测数据集步骤和流程

【数据集介绍】数据集中有很多增强图片，大约300张为原图剩余为增强图片数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo

FL1623863129·2025-07-11 10:23

钢管管道表面缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1159张3类别

数据集中有很多增强图片，大约300张为原图剩余为增强图片数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt

FL1623863129·2025-07-11 10:52

Apriori算法的Python实例演示

Apriori算法是一种在数据集中寻找频繁项集的有效方法。它是基于一个有趣的原理，被称为Apriori原理：如果一个项集是频繁的，那么它所有的子集也是频繁的。

rit8432499·2025-07-11 05:22

「日拱一码」020 机器学习——数据处理

）Min-Max归一化MaxAbsScaler标准化离散化等宽离散化等频离散化数据清洗数据清洗是数据处理的第一步，目的是去除噪声数据、处理缺失值和异常值，使数据更加干净、可用缺失值处理删除缺失值：如果数据集中缺失值较少

胖达不服输·2025-07-11 01:00

机器学习每周挑战——二手车车辆信息&交易售价数据

这是数据集的截图目录背景描述数据说明车型对照：燃料类型对照：老规矩，第一步先导入用到的库第二步，读入数据：第三步，数据预处理第四步：对数据的分析第五步：模型建立前的准备工作第六步：多元线性回归模型的建立第七步

梦想成为一名机器学习高手·2025-07-11 01:00

用Python的Chartify库，商业数据可视化效率提升13倍！

安装那些事儿从零开始画图基础柱状图进阶折线图散点图与气泡图专业数据分析必备技能多维度分析时间序列分析高级可视化技巧自定义主题交互式特性批量图表生成性能优化技巧大数据集处理内存优化实战案例：销售数据分析系统数据可视化这事儿

忆愿·2025-07-11 01:29

【数据可视化】在 Python 中使用 Matplotlib 进行数据可视化

它建立在NumPy之上，能够轻松处理大型数据集，以创建各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图等。这些可视化通过图表清晰地展示数据，帮助我们更好地理解数据。

干了这一碗BUG·2025-07-11 01:58

从数据集视角看——大语言模型（LLMs）的训练、微调和推理

指令微调：在对话或指令数据集上优化，使模型更适合交互式任务。推理：使用训练好的模型进行预测或生成。1.2核心组件数据集

爱看烟花的码农·2025-07-10 22:38

进程、线程、协程详解

一、进程进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动

·2025-07-10 22:04

冷冻电镜重构的GPU加速破局：从Relion到CryoSPARC的并行重构算法

传统CPU集群处理百万级粒子数据集需数周时间，成为结构生物学研究的关键瓶颈。本文重点分析Relion和CryoSPARC两大主流软件在GPU并行化方面的技术

九章云极AladdinEdu·2025-07-10 22:33

【机器学习&深度学习】为什么分类任务中类别比例应接近 1:1？

4.1数据层面处理4.2模型训练层面优化4.3评估指标替代五、实际场景举例六、模拟场景：银行信用卡欺诈检测6.1场景描述6.2数据集情况6.3模型训练结果（未处理不平衡）6.4模型做了什么？6.5实际

一叶千舟·2025-07-10 20:24

R 语言数据框连接操作详解：join 与 merge 方法对比

在数据分析工作中，我们经常需要将多个数据集按照某些条件进行合并。

晚风keeper·2025-07-10 20:50

【大数据】FP-growth算法

2.1FP-growth算法matlab实现2.2FP-growth算法python实现三、FP-growth算法应用四、FP-growth算法发展趋势一、FP-growth算法概述FP-growth算法是一种用于发现数据集中频繁项集的高效算法

大雨淅淅·2025-07-10 20:50

AAAI—24—Main—paper（关于Multi—Modal的全部文章摘要）

我们生活在一个由多种模态（Multimodal）信息构成的世界，包括视觉信息、听觉信息、文本信息、嗅觉信息等等，当研究的问题或者数据集包含多种这样的模态信息时我们称之为多模态学习多模态机器学习旨在处理学习

·2025-07-10 14:11

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

推荐频道