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吃瓜学习5-第六章支持向量机(间隔与支持向量机、对偶问题、软间隔、支持向量回归)

支持向量机基本概念支持向量机的基本想法：从几何角度，对于线性可分数据集，支持向量机就是找位于两类训练样本"正中间"（或者说找距离正负样本都最远）的超平面，相比于感知机，其解是唯一的，且不偏不倚，泛化性能更好

曼曼668·2024-01-13 23:25

Pandas.DataFrame.iloc[ ] 筛选数据-自然索引法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pandas2.1.2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。Pandas稳定版更新及变动内容整合专题：Pandas稳定版更新及变动迭持续更新。PandasAPI参考所有内容目录本节目录Pandas.DataFrame.iloc[]语法：返回值：语法说明：1、筛选1行，筛选1列，筛选单元格2、筛选多行，筛选多列3、范

数象限·2024-01-13 23:18

基于图神经网络的动态物化视图管理

在真实的数据集上的实验结果表明，取得了更高的质量。一、背景物化视图（MaterializedViews，下文简称MVs）在数据库管理系统中起着至关重要的作

KaiwuDB 数据库·2024-01-13 23:44

多输入多输出 | Matlab实现PSO-CNN粒子群优化卷积神经网络多输入多输出预测

PSO-CNN粒子群优化卷积神经网络多输入多输出预测预测效果基本介绍模型背景程序设计参考资料预测效果基本介绍Matlab实现PSO-CNN粒子群优化卷积神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据）1.data为数据集

机器学习之心·2024-01-13 22:47

回归预测 | Matlab实现DE-BP差分算法优化BP神经网络多变量回归预测

神经网络多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现DE-BP差分算法优化BP神经网络多变量回归预测（完整源码和数据）2.运行环境为Matlab2018b；3.excel数据集

机器学习之心·2024-01-13 22:45

Pandas实战100例 | 案例 29: 时间序列分析 - 滚动窗口计算

滚动窗口计算:使用rolling方法可以对数据集应用滚动窗口计算。例如，你可以计算滚动平均或滚动标准差。示例代码#准备数据和示例代码的运行结果，用于案例29#示例数据data_time_serie

惊鸿若梦一书生·2024-01-13 22:58

【InternLM 大模型实战】第四课

简介指令跟随微调增量预训练微调LoRA&QLoRAXTuner简介功能亮点适配多种生态适配多种硬件8GB显卡玩转LLMFlashAttentionDeepSpeedZeRO动手实战环节环境配置微调准备配置文件模型下载数据集下载修改配置文件开始微调将得到的

卖小麦←_←·2024-01-13 21:07

破题点

查询的话基本分成三个步骤：根据layout，找到相交的block利用内部点的相对关系，找出一定的顺序性质扫描，得到最后的结果，至于用不用二分查找未知同使用的是NYC数据集，他主要做的就是，他觉得经度和维度之间可能有的有一些函数关系

三半俊秀·2024-01-13 21:32

Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation（MUNIT）在windows系统源码调试

导师就给布置了第一项任务，就是从网上给我们找了一篇经典论文，让我们把代码在自己电脑上调试成功，在服务器上跑起来，并用我们自己的数据集训练模型。这个过程真的无比曲折啊。

鲸鱼的眼泪·2024-01-13 20:04

软件测试|Python数据可视化神器——pyecharts教程（八）

Pyecharts绘制热力图当涉及可视化数据时，热力图是一种强大的工具，它可以帮助我们直观地了解数据集中的模式和趋势。

软件测试大空翼·2024-01-13 20:20

【HuggingFace Transformer库学习笔记】基础组件学习：Trainer

fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForSequenceClassification,Trainer,TrainingArgumentsfromdatasetsimportload_dataset加载数据集

辰阳星宇·2024-01-13 19:14

Vicuna云端实践

它是一个开源聊天机器人，具备增强的数据集和易于使用的可扩展基础设施支持，因为极其良好的表现以及官方提供的匿名评测而广受欢迎。

皮皮姑娘·2024-01-13 19:37

yolov5剪枝复现

项目的基本流程是，使用ultralytics/yolov5训练自己的数据集，在模型性能达到要求但速度未达到要求时，对模型进行剪枝。

epic_Lin·2024-01-13 19:02

YOLOv3剪枝压缩99.04%参数，精度不变

目前有很多的开源实现，基于各种方法对YOLOv3进行裁剪和压缩，例如：[SlimYOLOv3][YOLOv3-model-pruning][YOLOv3-complete-pruning]等等...数据集收费卡口的车辆车轮数据

MidasKing·2024-01-13 19:32

yolo训练voc数据集划分

1、划分数据集比例split_train_val.pyimportosimportrandomimportargparseparser=argparse.ArgumentParser()#xml文件的地址或者

云雨、·2024-01-13 19:32

YOLOV7剪枝流程

YOLOV7剪枝流程1、训练1）划分数据集进行训练前的准备，按正常的划分流程即可2）修改train.py文件第一次处在参数列表里添加剪枝的参数，正常训练时设置为False，剪枝后微调时设置为Trueparser.add_argument

云雨、·2024-01-13 19:31

一小时让你成为点云建图小将（固定帧数法选取关键帧）

创作时间：2021年11月1日文章目录摘要建图原理RGBD相机1.简介2.特点TUM数据集1.简介2.特点3.下载4.*教程开源库1.OpenCV1.1.简介1.2.特点1.3.安装1.4.

ELy6.26·2024-01-13 19:27

机器学习---流形学习

1.流形学习作为机器学习研究的热点问题之一，流形学习是要从高维数据集中发现内在的低维流形，并基于低维流形来实现随后的各种机器学习任务，如模式识别，聚类分析。

三月七꧁ ꧂·2024-01-13 18:52

OLAP型数据库 ClickHouse的简介应用场景优势不足

它支持SQL查询语言，具有分布式架构和可扩展性，适用于大规模数据集的实时

KevinAha·2024-01-13 18:15

Tianchi发布完整开源数据集！

近期，Tianchi发布了一份非常全面的开源数据集。

无忧获客01·2024-01-13 18:09

thinkphp学习08-数据库的链式查询

而每次执行一个数据库查询方法时，比如where()，还将返回查询对象(Query)，只要还是数据库对象，那么就可以一直使用指向符号进行链式查询，再利用find()、select()等方法返回数组(Array)或数据集对象

假装我不帅·2024-01-13 17:26

YOLOv7-tiny，通过pycocotools包得到预测大中小尺寸目标的指标值

文章目录参考链接步骤认识正确的instances_val2017.json文件格式代码（mogui_tococo.py，用于我自己的数据集）参考链接需要先在环境中安装pycocotoolspipinstallpycocotools

孟孟单单·2024-01-13 17:36

图像分割deeplab系列

DeepLabv1于2014年推出，并在PASCALVOC2012数据集上取得了分割任务第二名的成绩，随后2017到2018年又相继推出了DeepLabv2，DeepLabv3以及DeepLabv3+。

TechMasterPlus·2024-01-13 17:21

R语言学习之选定目标行列

搜寻位置或逻辑值grep("color",irisSpecies)本行代码表示选择在iris数据集中，Species列包含”color“的所有行信息iris[1,]iris[grepl("color",

佐博伊森·2024-01-13 16:49

c++算法之二分

二分法使用于有序数据集合，并且每次迭代可以将搜索范围

听情歌落俗·2024-01-13 16:01

【目标检测】Anchor-based模型：基于K-means算法获取自制数据集的Anchor(yolo源码)

在Anchor-based目标检测模型中，根据数据集选择合适的Anchor有利于加快模型的收敛速度以及减少模型的边框预测误差。

初初初夏_·2024-01-13 15:07

开源大数据集群部署（四）Freeipa部署（kerberos+ldap）

作者：櫰木1、FreeIPA介绍Kerberos协议只是一种协议标准的框架，而MITKerberos则是实现了该协议的认证服务，是Kerberos的物理载体。将它与Hadoop服务进行集成便能够很好地解决安全性不足的问题。除了需要安装MITKerberos之外，我们还需要安装LDAP。在生产环境中Knox使用附带的LDAP服务显然是不合适的，因此需要一种更为正式的安装方式。Kerberos和LDA

云掣YUNCHE·2024-01-13 14:15

【数据集处理】FFHQ如何进行人脸对齐，Aligned and cropped images at 1024×1024

什么是人脸对齐？人脸对齐是一种图像处理技术，旨在将图像中的人脸部分对齐到一个标准位置或形状。在许多情况下，这通常涉及将眼睛、鼻子和嘴巴等关键点对齐到特定的位置。通过这种方式，所有的人脸图像可以有一个一致的方向和尺寸，从而方便后续的处理和分析。人脸对齐用来做什么？标准化:通过对齐，可以使所有的人脸图像具有相同的方向、尺寸和比例，这有助于后续的分析任务，如人脸识别、表情识别等。增强特征:对齐可以使得图

XD742971636·2024-01-13 14:29

OpenGL：纹理贴图

为了在OpenGL/GLSL中有效完成纹理贴图，需要协调好以下几个不同的数据集和机制：用于保存纹理图像的纹理对象特殊的统一采样器变量，以便顶点着色器访问纹理用于保

张帅峰_·2024-01-13 13:18

【方差分析原理简介】

1方差分析流程Step1.提出假设Step2.采集数据这里我们还是以鸢尾花数据集

今天也要加油丫·2024-01-13 13:09

【书生·浦语】大模型实战营——第四课作业

教程文档：https://github.com/InternLM/tutorial/blob/main/xtuner/self.md基础作业需要构建数据集，微调模型，让其明白自己的弟位（OvO！）

Horace_01·2024-01-13 13:23

Faster R-CNN pytorch源码血细胞检测实战（二）数据增强

FasterR-CNNpytorch源码血细胞检测实战（二）数据增强文章目录FasterR-CNNpytorch源码血细胞检测实战（二）数据增强1.资源&参考2.数据增强2.1代码运行2.2文件存放3数据集划分

CHEN7_98·2024-01-13 13:12

深度学习入门之2--神经网络

2.1初识激活函数2.1激活函数类型及实现2.1.1阶跃函数及实现2.1.2sigmoid函数及实现2.1.3Relu函数及实现2.1.4恒等函数和softmax函数及实现3手写数字识别3.1mnist数据集

梦灯·2024-01-13 13:06

Hive及各组件功能介绍

它提供了一种类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，用于查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据集。

思旭�·2024-01-13 12:32

HDFS及各组件功能介绍

Hadoop分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem，HDFS）是Hadoop生态系统的核心组件之一，它是设计用于存储和处理大规模数据集的分布式文件系统。

思旭�·2024-01-13 12:32

Multimodal Transformer for Unaligned Multimodal Language Sequences

CrossmodalAttention3.CrossmodalTransformer4.Conv1D5.PositionalEmbedding6.Position-wiseFeed-ForwardNetworks结果与讨论代码和数据集

鱼儿也有烦恼·2024-01-13 12:01

【Python机器学习】深度学习——调参

先用MLPClassifier应用到two_moons数据集上：fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_moonsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmglearnimportmatplotlib.pyplotas

zhangbin_237·2024-01-13 12:05

Python电能质量扰动信号分类(五)基于CNN-Transformer的一维信号分类模型

目录往期精彩内容：引言1数据集制作与加载1.1导入数据1.2制作数据集2CNN-Transformer分类模型和超参数选取2.1定义CNN-Transformer分类模型2.2设置参数，训练模型3模型评估

建模先锋·2024-01-13 12:34

2023 11.18~11.24 周报

一、上周工作重写dataset调用OpenFWI数据集，采用模仿FCNVMB的代码进行重写dataset。二、本周计划运行OpenFWI中的InversionNet网络部分，并进行训练。

shengMio·2024-01-13 12:02

统计coco数据集标签数量

一、统计coco数据集标签数量在目标检测任务中，了解数据集中各个类别的数量是非常重要的。通过统计类别数量，可以了解数据集的分布情况，进而为模型训练和评估提供参考。

小张Tt·2024-01-13 12:38

使用筛选后的coco数据集json文件，复制对应coco数据集图像

一、使用筛选后的coco数据集json文件，复制对应coco数据集图像有时候，我们需要对已经有的数据集进行数据划分，划分后的coco数据集需要寻找对应的图片，可以使用下面的程序脚本。

小张Tt·2024-01-13 12:38

coco数据集格式转yolo数据格式

一、coco数据集是什么？COCO（CommonObjectsinContext）是一个广泛使用的目标检测和分割数据集，而YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种流行的实时目标检测算法。

小张Tt·2024-01-13 12:07

按比例划分coco数据集，保存对应的json文件

经常要对数据集进行按比例划分，因为只有一个完整的coco数据文件，所以编写了这个脚本，可以按比例划分并保存成两个json文件。

小张Tt·2024-01-13 11:33

imgaug库指南（19）：从入门到精通的【图像增强】之旅

而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。本系列博客将带您深入了解如何运用imgaug进行图像增强，助您在深度学习的道路上更进一步。我们将从

高斯小哥·2024-01-13 11:09

如何使用人工智能优化 DevOps？

DevOps团队可以依靠人工智能和机器学习来进行数据集成、测试、评估和发布系统。更重要的是，人工智能和机器学习可以以高效、快速、安全的方式改进DevOps驱动的流程。

优维科技EasyOps·2024-01-13 11:45

如何选择合适的机器学习算法？

数据集的大小：数据集的大小也是选择合适的机器学习算法的一个重要考虑因素。如果数据集

人工智能小园子·2024-01-13 10:57

机器人技能学习-构建自己的数据集并进行训练

概要若想训练自己的场景，数据集的重要性不做过多赘述，下面就基于robomimic和robosuite构建自己的数据集进行讲解，同时，也会附上train和run的流程，这样，就形成了闭环。

琼筵醉月·2024-01-13 10:26

C3-1.3.1 无监督学习——异常检测

C3-1.3.1无监督学习——异常检测1、举例：异常值检测示例——密度评估法1.1举一个例子这里做的是查看飞机发动机异常检测：左侧：X1,X2…是可能会影响发动机状态的特征右侧：Dataset：训练数据集

帅翰GG·2024-01-13 10:23

【sklearn练习】鸢尾花

importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier第二行：导入datasets数据集第三行

cjz0422·2024-01-13 10:30

PT之DNN：基于泰坦尼克号数据集(独热编码/标签编码)利用PyTorch框架的浅层神经网络算法(pth和onnx文件的模型导出和载入推理)实现二分类预测应用案例

PT之DNN：基于泰坦尼克号数据集(独热编码/标签编码)利用PyTorch框架的浅层神经网络算法(pth和onnx文件的模型导出和载入推理)实现二分类预测应用案例目录基于泰坦尼克号数据集(独热编码/标签编码

cjz0422·2024-01-13 10:29

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