yelp数据集第71页

2020麻烦你搞清楚这些问题，再说你了解数据库

是一个长期存储在计算机内的、有组织的、有共享的、统一管理的数据集合。数据库是以一定方式储存在一起、能

即将秃头的Java程序员·2024-01-06 05:54

交集展示——韦恩图与集合图

对于集合的可视化，第一时间想到的都是韦恩图（venndiagram），一般集合不超过5个的时候，可视化效果还是不错的;但是一旦数据集增加，比如说五个的时候，你就很难从图中解读出想要的信息了。

芋圆学徒·2024-01-06 05:33

Python 集合（Sets）1

集合是Python中的4种内置数据类型之一，用于存储数据集合，其他3种是列表（List）、元组（Tuple）和字典（Dictionary），它们都具有不同的特性和用途。

小万哥丶·2024-01-06 04:29

详解Python内置函数！！！

JOYCE_Leo16·2024-01-06 04:27

基于YOLOv7算法的高精度实时海上船只目标检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv7）

本系统采用YOLOv7目标检测算法来训练数据集，使用Pysdie6框架来搭建桌面页面系统，支持PT、ONNX等模型权重作为系统的预测模型加载。本系统实现的功能包括：模型权重的选择与初始化；检测置信度与

BestSongC·2024-01-06 03:52

基于YOLOv7算法的高精度实时抽烟行为检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv7）

本系统采用YOLOv7目标检测算法来训练数据集，使用Pysdie6框架来搭建桌面页面系统，支持PT、ONNX等模型权重作为系统的预测模型加载。

BestSongC·2024-01-06 03:52

基于YOLOv7算法的高精度实时二维码目标检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv7）

本系统采用YOLOv7目标检测算法来训练数据集，使用Pysdie6框架来搭建桌面页面系统，支持PT、ONNX等模型权重作为系统的预测模型加载。

BestSongC·2024-01-06 03:21

基于YOLOv7算法的高精度实时安全背心目标检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv7）

本系统采用YOLOv7目标检测算法来训练数据集，使用Pysdie6框架来搭建桌面页面系统，支持PT、ONNX等模型权重作为系统的预测模型加载。本系统实现的功能包括：模型权重的选择与初始化；检测置信度与

BestSongC·2024-01-06 03:19

存了50TB！巨能“装”的量化数据存储方案

即使是在存储了40年分钟线的单个股数据集上，查询时间也只花了0.2秒–这个速度已经足够快了，如果我们不需要在分钟级别上进行横截面数据查询的话。

量化风云·2024-01-06 01:04

机器学习算法分类

岭回归无监督学习目标值：无聚类模型k-means机器学习开发流程获取数据数据清洗特征工程（特征值与目标值）机器学习算法训练模型评估（不好则重新开始）分类算法K近邻-KNN用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集

学了忘了学·2024-01-06 01:40

【Nerfstudio踩坑合合集 -- tinycudann】

碎碎念最近在尝试NeRF,来来回回十几天想尝试一下Nerfstudio.之前有试过instant-ngp的NeRF复现,跟的这位大佬的教程,也贴个链接,有想尝试的朋友可以看看,可以配合小破站视频食用,复现自己的数据集

-风玲-·2024-01-06 01:17

（NeRF学习）NeRF复现 win11

目录一、获取源码二、环境三、准备数据集1.下载数据集方法一：官方命令方法二：官网下载数据集2.修改配置四、开始训练1.更改迭代次数2.开始训练方法一：方法二：3.使用预训练模型五、NeRF源码学习一、获取源码

噫吁嘻嘻嘻嘻·2024-01-06 01:14

HR-net学习与实现

-CSDN博客预训练是一种深度学习模型训练的策略，通常在大规模的数据集上进行。预训练的目标是通过在一个相关但较大的任务上训练模型，使得模型学习到通用的特征表示。

赛亚超·2024-01-06 00:30

LLM对齐经验之数据越少越好？

因此一个输入多样，输出形式一致的高质量指令数据集能帮模型快速学到回

人工智能小豪·2024-01-06 00:41

常用BI报表数据集参数--超细致

BI报表开发–自学笔记1、数据集参数——下拉复选框控件1、数据集和模版的区别数据集在写SQL时加上where条件，代替模版参数的过滤条件2、流程使用自带的数据集（车型销售数据）2、全部添加问题理解2、日期控件这里有两个遗忘的点还有一个是判断语句

中长跑路上crush·2024-01-05 23:03

【Python机器学习】对二维数据集的决策边界

对于二维数据集，可以在xy平面上画出所有可能的测试点的预测结果，根据平面中的每个点所属的类别对平面进行角色，可以查看决策边界，也就是算法对类别0和类别1的分界线。

zhangbin_237·2024-01-05 23:30

【Python机器学习】k近邻——模型复杂度与泛化能力的关系

以某数据进行研究，先将数据集分为训练集和测试集，然后用不同的邻居数对训练集合测试集的新能进行评估：fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierimportmatpl

zhangbin_237·2024-01-05 23:30

【Python机器学习】k近邻的优缺点

缺点包括：对于有很多特征的数据集往往效果不好，对于大多数特征的大多数取值为0的数据集（也就是所谓的稀疏数据集）尤为不好，是实践中往

zhangbin_237·2024-01-05 22:54

【人工智能】为什么说大模型会有「幻觉」问题，又如何去解决呢

此篇是【话题达人】序列文章，这一次的话题是《如何解决大模型的幻觉问题》目录大模型模型幻觉模型预训练庞大文本数据集语义关系模型微调特定任务少量标签数据如何解决普遍方法大模型先来了解基本术语和缩写全称，比如

全栈小5·2024-01-05 22:44

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

推荐频道

yelp数据集