yelp数据集

【深度学习：医学图像标注】如何注释 DICOM 和 NIfTI 文件

在计算机视觉模型中使用DICOM和NIfTI文件格式的4个最佳实践要点总结在医学图像标注和计算机视觉模型中，所使用的数据集和工具具有高度专业化的要求。在本文中，我们将概述在计
jcfszxc·2024-01-12 16:54

准备数据集用于flink学习

github.com/zq2599/blog_demos内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；在学习和开发flink的过程中，经常需要准备数据集用来验证我们的程序
程序员欣宸·2024-01-12 16:35

Redis持久化配置

的持久化功能，将数据保存到磁盘上，当Redis重启后，可以从磁盘中恢复数据两种持久化方式RDB（RedisDataBase）AOF（AppendOnlyFile）RDB持久化介绍在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘默认的文件名为
水宝的滚动歌词·2024-01-12 15:04

基于K-Means聚类算法与随机森林模型评估信贷风险客户【500010101】

项目背景本数据集来自一家德国银行，由加州大学霍夫曼教授于2016年收集整理，每条记录代表了一个接受银行信贷的客户，这也就说明了，这些客户都是通过了贷款申请的，通过可视化分析对数据进行初步探索，并利用聚类分析将客户分为不同的风险群体
神仙别闹·2024-01-12 15:47

Yolov8_obb旋转框检测（DOTA1.0数据集）

一、YOLOv8环境搭建（1）Pytorch的安装如果你的环境没有部署请参考本人文章：NLP笔记（2）——PyTorch的详细安装_安装torchnlp-CSDN博客（2）下载最新的Yolov8-obb代码：https://github.com/ultralytics/ultralytics（2）安装配置文件，建议使用镜像源pipinstall-rrequirements.txt-ihttps:/
MatpyMaster·2024-01-12 15:01

深度学习 Day25——J4 ResNet与DenseNet结合探索（DPN）

2pytorch实现DPN算法2.1前期准备2.1.1引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4可视化数据2.1.4图像数据变换2.1.4划分数据集
LittleRuby·2024-01-12 15:56

使用OTB数据集需要注意的一个问题

一般网上下载的otb100数据集只要98给序列，这样就会导致在跑数据集的时候出现错误。需要进行修改，下面链接里面的是我在网上收集到的一个修改后的数据集，有100个视频序列。
HoungJee·2024-01-12 14:33

机器学习_9、朴素贝叶斯

朴素贝叶斯解决鸢尾花数据集问题#高斯朴素贝叶斯分类#coding=utf-8fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBimportnumpyasnp
Element_南笙·2024-01-12 14:58

手写交叉熵损失

定义二元交叉熵：loss=−1/n∑[ylna+(1−y)ln(1−a)]多元交叉熵：loss=−1/n∑ylna二、实现importtorchimporttorch.nn.functionalasF#创建数据集
云帆@·2024-01-12 14:32

60.6 AP！打破COCO记录！微软提出DyHead：将注意力与目标检测Heads统一

COCO数据集上实验验证了所提方案的有效性与高效性。以ResNeXt-101-DCN为骨干，将目标检测的性能提升到了54.0AP。
Amusi（CVer）·2024-01-12 13:45

安德尔房产数据分析

安德尔房产数据分析安德尔房产数据分析介绍挑战概要数据集添加地理数据数据清理数据分析与解释结论困难与解决方案安德尔房产数据分析介绍在这个挑战中，使用了pandas和数据可视化库（Matplotlib、Seaborn
OverlordDuke·2024-01-12 13:29

西瓜书第六章课后习题

6.2试使用LIBSVM，在西瓜数据集3.0α上分别用线性核和高斯核训练一个SVM，并比较其支持向量的差别。导入相应的包主体函数：设置参数，输出。
lammmya·2024-01-12 11:52

NeurIPS 2023 | LIBERO：机器人持续学习基准环境

Transformer】交流群作者：Heeger（源：知乎，已授权）https://zhuanlan.zhihu.com/p/658683732在CVer微信公众号后台回复：LIBERO，可以下载本论文pdf、数据集和代码
Amusi（CVer）·2024-01-12 11:59

c#中的类数组数据集合

列表列表是和数组最像的结构了。使用int索引获取和访问值。但是列表的容量是可变的。int[]arr={1,2,3};Listlist=newList(arr);Listlist2=newList();构造器中使用一个序列，会直接复刻那种序列的状态。访问元素列表可以像数组一样使用索引器访问和修改元素。list[0]=20;intb=list[1];list[2]++;改变容量列表的改变容量必须和添加
詹姆士x·2024-01-12 11:45

郭炜：开源大侠是怎样炼成的

2023年6月1日，首个由国人主导的开源数据集成工具ApacheSeaTunnel正式宣布从Apache软件基金会孵化器毕业成为顶级项目。
开源社·2024-01-12 11:11

使用MistNet在COCO128数据集上协作训练Yolo-v5

本案例介绍如何在MNIST手写数字分类场景中，使用名为MistNet的聚合算法训练联邦学习作业。数据分散在不同的地方（如边缘节点、摄像头等），由于数据隐私和带宽的原因，无法在服务器上聚合。因此，我们不能将所有数据都用于训练。在某些情况下，边缘节点的计算资源有限，甚至没有训练能力。边缘无法从训练过程中获取更新的权重。因此，传统算法（例如，联合平均算法）通常聚合由不同边缘客户端训练的更新权重，在这种情
星星失眠️·2024-01-12 10:03

Redis集群模式

能够在多个节点之间自动拆分数据集。当节点的子集遇到故障或无法
高多金·2024-01-12 10:59

神经网络中数据集的三种类别的区分：训练集、验证集、测试集

 在神经网络中，数据集通常被划分为三个主要类别：训练集（TrainingSet）、验证集（ValidationSet）、和测试集（TestSet）。这个划分的目的是为了评估和优化模型的性能。
郡执·2024-01-12 10:16

Java版本spring cloud + spring boot企业电子招投标系统源代码

它通过有效沟通、高效流转与协作，实现工作协同、数据集中化，减少出错率，
微服务技术分享·2024-01-12 09:51

OpenAI发现人工智能已开始学会情绪判断能力

能自我学习情绪的判断今日，多数的人工智能使用了机器学习中的监督式学习（Supervisedlearning）方法，也就是说，计算机必须从特定的数据集学习相关信息后，才能分析并响应结果。
chituo5344·2024-01-12 09:46

【Python机器学习】SVM——调参

下面是支持向量机一个二维二分类数据集的训练结果：importmglearnimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.svmimportSVCplt.rcParams
zhangbin_237·2024-01-12 09:31

Pytorch学习记录-torchtext数据预处理

和torchvision类似torchtext是为了处理特定的数据和数据集而存在的。
我的昵称违规了·2024-01-12 09:22

NLP论文阅读记录 - 05 | 2023 抽象总结与提取总结：实验回顾

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作2.1提取方法2.2抽象方法2.3数据集三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3
yuyuyu_xxx·2024-01-12 09:59

自然语言处理-用于预训练词嵌入的数据集

具体地说，用于预训练词嵌入模型的数据集开始：数据的原始格式将被转换为可以在训练期间迭代的小批量。
白云如幻·2024-01-12 09:28

【深度学习目标检测】十四、基于深度学习的血细胞计数系统-含GUI（BCD数据集，yolov8）

血细胞计数是医学上一种重要的检测手段，用于评估患者的健康状况，诊断疾病，以及监测治疗效果。而目标检测是一种计算机视觉技术，用于在图像中识别和定位特定的目标。在血细胞计数中，目标检测技术可以发挥重要作用。首先，血细胞计数通常需要处理大量的血液样本，手动计数每个细胞既耗时又容易出错。使用目标检测算法，可以自动识别和计数图像中的血细胞，大大提高了计数的准确性和效率。其次，不同的血细胞（如红细胞、白细胞和
justld·2024-01-12 09:56

DomainForensics: Exposing Face Forgery across Domains via Bi-directional Adaptation

一、研究背景1.新的深度伪造手段层出不穷且生成的图片与现有数据集差距极大。2.现有数据集上性能良好的检测技术在面对新的伪造手段时会出现性能骤降现象。
二苏旧局吖·2024-01-12 09:26

Self-supervised Learning of Adversarial Example: Towards Good Generalizations for Deepfake Detection

提取共有特征：共有特征对预处理步骤敏感，在不同数据集中呈现较大差异。二、研究动机泛化性好的表征应该对多种类型的伪造都很敏感。
二苏旧局吖·2024-01-12 09:25

竞赛保研 基于深度学习的行人重识别(person reid)

文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的行人重识别该项目较为新颖
iuerfee·2024-01-12 09:53

卷积神经网络的搭建

基于CNN搭建LeNet网络，实现对MNIST手写数字数据集的图像分类，精确率能够达到98%此过程数据集使用了软件所自带的，代码运行如下
Fjourney·2024-01-12 09:52

NLP论文阅读记录 - wos | 01 使用深度学习对资源匮乏的语言进行抽象文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6
yuyuyu_xxx·2024-01-12 09:22

数据驱动下的LLM优化：如何从数据集中发掘最大价值？

来源，公众号：芝士AI吃鱼本文聚焦于通过使用精心策划的数据集对LLM进行微调，以提升其建模性能。具体来说，本文强调了涉及修改、使用或操纵数据集进行基于指令的微调的策略，而不是改变模型架构或训练算法。
wwlsm_zql·2024-01-12 09:50

003水果识别小程序-python-pytorch-mobilenet

7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili效果演示图图下：通过读取摄像头中识别到的水果再结合深度学习模型进行识别完整的代码展示如下：算法部分是深度学习网络训练部分用的python-pytorch包括水果数据集文件夹
bug_creat0r·2024-01-12 09:46

水果识别系统Python，基于TensorFlow卷积神经网络算法

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、项目含义背景二、数据集三、读取数据——预处理1：读取数据2.检查数据3.配置数据集四.网络结构五.模型的训练六.成品展示总结前言提示面对水果识别系统
猿戴科·2024-01-12 09:44

易 AI - 机器学习计算机视觉基础

/makeoptim.com/deep-learning/yiai-cv计算机视觉表达黑白图灰度图彩色图操作卷积均值滤波归一化统一量纲加速模型训练梯度下降GPU浮点运算小结参考链接上一篇讲解了机器学习数据集的概念以及如何收集图片数据集
CatchZeng·2024-01-12 09:41

hadoop分布式文件系统

提出背景：当数据集的大小超过一台独立的物理计算机的存储能力时，就有必要对它进行分区(partition)并存储到若干台单独的计算机上。
Alonzo de blog·2024-01-12 08:27

Java Array和ArrayList的区别

性能：对于已知大小的固定数据集，使用数组可能会更高效，因为数组的大小是固定的，所以访问元素的速度更快。然而，对于需要频繁添加和删除元素的情况，ArrayList可能更合适，因为它的动态大小特
zz_ll9023·2024-01-12 08:51

RediSearch vs. Elasticsearch vs. solr

它使用户能够以极快的方式在Redis数据集上执行复杂的搜索查询。RediSearch的独特架构是用C编写的，从头开始构建在优化的数据结构上，使其成为市场上其他搜索引擎的真正替代品。
comli_cn·2024-01-12 08:03

Redis基础命令

SQLNoSQL存储结构二维表格结构不固定的，通常存储在数据集中（比如键值对、文档、索引、图形结构、时间序列等）扩展方式纵向扩展（提升单机硬件性能）横向扩展（增加服务器节点数量）事务支持基于ACID原则
bob_gem·2024-01-12 08:02

【手搓深度学习算法】用逻辑回归分类双月牙数据集-非线性数据篇

用逻辑回归分类-非线性数据篇前言逻辑斯蒂回归是一种广泛使用的分类方法，它是基于条件概率密度函数的最大似然估计的。它的主要思想是将输入空间划分为多个子空间，每个子空间对应一个类别。在每个子空间内部，我们假设输入变量的取值与类别标签的概率成正比。在逻辑斯蒂回归中，我们首先通过数据进行线性回归，得到的结果再通过sigmoid函数转化为概率，这样就可以得到每个类别的概率。然后，我们可以通过设置一个阈值，如
精英的英·2024-01-12 08:57

【手搓深度学习算法】用逻辑回归分类Iris数据集-线性数据篇

用逻辑回归分类Iris数据集-线性数据篇前言逻辑斯蒂回归是一种广泛使用的分类方法，它是基于条件概率密度函数的最大似然估计的。它的主要思想是将输入空间划分为多个子空间，每个子空间对应一个类别。
精英的英·2024-01-12 08:57

Java版本spring cloud + spring boot企业电子招投标系统源代码

它通过有效沟通、高效流转与协作，实现工作协同、数据集中化，减少出错率，
m0_72864708·2024-01-12 08:53

【数据库学习】hive

1）场景hive的最佳使用场合是大数据集的批处理作业，例如，网络日志分析。2）特性只允许查，不允许修改；不提供实时的查询，一般用于存储冷数据；支持创建索引;类SQL查询：hiveSQ
兔兔西·2024-01-12 08:50

论文系列之Applying Large Language Models API to Issue Classification Problem

具体来说，研究者的目标是开发出一个自动方法，可以在较小的数据集上训练，以确保在issue优先级分类上的可靠性，同时减少对大量训练数据的依赖。这种方法旨在通过利用GenerativePre-tra
Takoony·2024-01-12 08:47

基于3D Gaussian Splatting与NeRF实现三维重建(使用IPhone创建数据集)

基于SpectacularAI与NeRF实现三维重建-使用IPhone创建数据集前言项目简介创建数据集扫描处理数据集解析数据集Python环境Windowsffmpeg环境搭建数据集处理安装Nerfstudio
BIGBOSSyifi·2024-01-12 08:02

使用推测解码 (Speculative Decoding) 使 Whisper 实现 2 倍的推理加速

该模型在CommonVoice15数据集的58种语言中也展现出了强大的多语言性能，在42种语言上的单词错误率(WER)低于30％。尽管转录准确度非常优秀，但推理速度非常缓慢。
Hugging Face·2024-01-12 07:59

数据结构知识点整理（期末复习/知识点学习/笔试/考研）

二、数据元素1.数据元素是数据的基本单位，是数据集合的个体。2.一个数据元素可以由若干数据项组成（此时数据元素被称为记录）。3.数据元素又称为元素、结点、记录。
起床悠悠·2024-01-12 07:50

机器学习框架PyTorch

机器学习框架PyTorchPyTorch简介第一个PyTorch应用PyTorchAPIPyTorch基本概念使用PyTorch的流程PyTorch张量PyTorch数据集和数据加载器PyTorch转换
hixiaoyang·2024-01-12 06:33

【Pytorch简介】1.Introduction 简介

我们使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络模型，该模型可识别T恤/上衣、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、包或短靴等图像。在开始构建模型之前，我们将介绍
冰雪storm·2024-01-12 06:28

【机器学习300问】3、机器学习中有哪些数据集都有什么用？

在机器学习中，通常将数据集按照不同的功能分成三种：训练集、验证集和测试集。一、训练集（TrainingSet）作用：用来训练模型算法，模型算法根据这个集合中的样本和对应的标签来学习模型参数或权重。
小oo呆·2024-01-12 06:21

【机器学习】聚类算法（二）

#导入math模块，用于进行数学运算importrandom#导入random模块，用于生成随机数fromsklearnimportdatasets#导入sklearn的datasets模块，用于加载数据集
十年一梦实验室·2024-01-12 06:16
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