yelp数据集

Debezium日常分享系列之：向 Debezium 连接器发送信号

Debezium日常分享系列之：向Debezium连接器发送信号一、概述二、激活源信号通道三、信令数据集合的结构四、创建信令数据集合五、激活kafka信号通道六、数据格式七、激活JMX信号通道八、自定义信令通道九
最笨的羊羊·2024-01-01 23:32

BikeDNA（二） OSM数据的内在分析1

质量评估是“内在的”，即仅基于一个输入数据集，而不使用外部信息。对于将OSM数据与用户提供的参考数据集进行比较的外在质量评估，请参阅笔记本3a和3b。
rgb2gray·2024-01-01 22:31

BikeDNA（一）初始化OSM数据

BikeDNA（一）初始化OSM数据这是BikeDNA的存储库，一个以可重复方式评估OpenStreetMap（OSM）和其他自行车基础设施数据集质量的工具。
rgb2gray·2024-01-01 22:30

操作系统面试题集

1.进程与线程的区别进程是具有一定功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动，进程是系统进行资源调度和分配的一个独立单位线程是进程的实体，是CPU调度和分派的基本单位，它是比进程更小的能独立运行的基本单位进程拥有独立的地址空间
Briarbear·2024-01-01 22:31

基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的轴承故障识别模型

目录往期精彩内容：前言1快速傅里叶变换FFT原理介绍第一步，导入部分数据第二步，故障信号可视化第三步，故障信号经过FFT可视化2轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集和对应标签3基于FFT+
建模先锋·2024-01-01 21:50

基于FFT + CNN - Transformer 时域、频域特征融合的轴承故障识别模型

目录往期精彩内容：前言1快速傅里叶变换FFT原理介绍2轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集和对应标签3基于FFT+CNN-Transformer的轴承故障识别模型3.1网络定义模型3.2设置参数
建模先锋·2024-01-01 21:50

风速预测模型代码全家桶

时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较_lstm增加季节性因素-CSDN博客风速预测（一）数据集介绍和预处理-CSDN博客风速预测（二）基于Pytorch
建模先锋·2024-01-01 21:50

大甩卖-（CWRU）轴承故障诊数据集和代码全家桶

连续小波变换CWT_pyts小波变换故障-CSDN博客Python轴承故障诊断(三)经验模态分解EMD_轴承诊断pytorch-CSDN博客Pytorch-LSTM轴承故障一维信号分类(一)_cwru数据集
建模先锋·2024-01-01 21:49

CRAS-YOLO：多类别船舶检测与分类模型

01前景概要在今天分享中，我们团队在FUSAR船舶数据集和SimpleCopyPaste方法的基础上生成了一个新的Artificial-SAR-Vessel数据集中。
小白学视觉·2024-01-01 20:05

R语言【CoordinateCleaner】——cc_gbif(): 根据通过 method 参数定义的方法，删除或标记地理空间中异常值的记录。

cc_gbif()是R语言包coordinatecleaner中的一个函数，用于清理GBIF（全球生物多样性信息设施）数据集的地理坐标。该函数可以识别潜在的坐标错误，并对其进行修正或删除。
ALittleHigh·2024-01-01 19:14

【AI】【GPT4ALL】如何拥有本地GPT以及有无可能自己训练GPT

能够用自己的数据集来训练此GPT以满足本组织专业领域内的需求。【先说答案再决定
每日出拳老爷子·2024-01-01 19:56

iris数据集的介绍

iris数据集的介绍数据集案例的数量:150(每个类别有50个样本)属性（特征）的数量:4numeric,predictiveattributesandtheclass属性信息:3.1.sepallengthincm
Algorithm_Engineer_·2024-01-01 18:18

使用iris数据集学习基础的机器学习分类任务

通过一个案例来理解机器学习的分类任务关于数据集的相关介绍大家可以观看下面的连接：iris数据集的介绍根据数据集的特征值来预测目标值即通过x来预测y相应的代码如下：#TrainingMachineLearningAlgorithmsforClassification
Algorithm_Engineer_·2024-01-01 18:18

了解自然语言处理NLP-语料库和预处理

一.获取语料获取语料本质上就是制作需要训练模型的数据集，所有的NLP问题都是从语料中学习到数据分布的规律。1.1语料的分类单语料：只有句子和句子的集合。平行语料：句子1V1对应的关系。
Algorithm_Engineer_·2024-01-01 18:48

大语言模型训练数据集

大语言模型的数据集有很多，以下是一些常用的：-中文维基百科：这是一个包含大量中文文本的数据集，可用于训练中文语言模型。-英文维基百科：这是一个包含大量英文文本的数据集，可用于训练英文语言模型。
朱雀333·2024-01-01 17:43

梯度上升和随机梯度上升

目录梯度上升算法：代码：随机梯度上升算法：代码：实验：做图代码：疑问：1.梯度上升算法不适应大的数据集，改用随机梯度上升更合适。2.改进过的随机梯度算法，wvsepoch曲线出现波动。
BKXjilu·2024-01-01 16:09

基于Logistic回归实现二分类

目录Logistic回归公式推导：Sigmoid函数：Logistic回归如何实现分类：优化的方法：代码：1.创建一个随机数据集，分类直线为y=2x：为什么用np.hstack()增加一列1？
BKXjilu·2024-01-01 16:08

机器学习作业--PCA

特征约减将p维的数据集转换为d维的数据集，但是降维时我们会损失部分数据，我们希望损失降低较小，
BKXjilu·2024-01-01 16:36

第二十三周：深度学习基础和pytorch学习

深度学习和pytorch学习摘要Abstract1.TensorBoard的使用2.transforms的使用2.1ToTensor的使用2.2Normalization的使用3.torchvision中数据集的使用
@默然·2024-01-01 16:53

LDC: Lightweight Dense CNN for Edge Detection

提供了使用不同边缘检测数据集的定量和定性结果以及与现有技术模型的比较。所提出的LDC
努力的小柚·2024-01-01 16:39

YOLOv8独家原创改进：SPPF自研创新 | SPPF创新结构，重新设计全局平均池化层和全局最大池化层，增强全局视角信息和不同尺度大小的特征

本文原创自研创新改进：SPPF_improve利用全局平均池化层和全局最大池化层，加入一些全局背景信息和边缘信息，从而获取全局视角信息并减轻不同尺度大小所带来的影响强烈推荐，适合直接使用，paper创新级别在多个数据集验证涨点
AI小怪兽·2024-01-01 15:57

YOLOv8独家原创改进：创新自研CPMS注意力，多尺度通道注意力具+多尺度深度可分离卷积空间注意力，全面升级CBAM

本文自研创新改进：自研CPMS,多尺度通道注意力具+多尺度深度可分离卷积空间注意力,全面升级CBAM1）作为注意力CPMS使用；推荐指数：五星CPMS|亲测在多个数据集能够实现涨点，对标CBAM。
AI小怪兽·2024-01-01 15:26

深度学习中的感知机

感知机是一种判别模型，其目标是求得一个能够将数据集中的正实例点和负实例点完全分开的分离超平面。感知机在1957年由弗兰克·罗森布拉特提出，是支持向量机和神经网络的基础。
人工智能MOS·2024-01-01 15:08

快速排序

将大于或等于分界值的数据集中到数组右边，小于分界值的数据集中到数组的左边。此时，左边部分中各元素都小于分界值，而右边部分中各元素都大于或等于分界值。
毛豆来啦·2024-01-01 14:49

大数据的缘起、发展和未来构思

大数据（bigdata）的定义无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
IT转型指北·2024-01-01 14:54

大数据概念：数据网格和DataOps

以下是数据网格的详细介绍：基本概念数据网格的基本构成单元是数据产品，数据产品是由数据仓库、数据集市、数据源等组成的。数据网格还包括数据消费者、数据生产者、数据管理员等角色，他们共同协作，实现数
运维仙人·2024-01-01 14:52

k近邻算法原理

具体而言，k近邻算法将新的样本点与训练数据集中的样本进行距离度量，并选择与该样本距离最近的k个训练样本作为参考。
北辰Charih·2024-01-01 13:13

【PHP】TP5.0及Fastadmin中将查询数据返回对象转为数组

目录方法一：使用collection助手函数方法二：设置返回数据集的对象名在ThinkPHP5.0中，对模型查询返回的对象进行了优化，默认情况下，使用all或select方法查询数据库将返回一个对象数组集合
zzoood·2024-01-01 13:41

基于简化版python+VGG+MiniGoogLeNet的智能43类交通标志识别—深度学习算法应用(含全部python工程源码)+数据集+模型（一）

借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数的巧妙调整，致力于提升模型在不同类型交通标志识别方面的准确率。首先，我们
小胡说人工智能·2024-01-01 12:08

【Python特征工程系列】教你利用AdaBoost模型分析特征重要性（源码）

一、问题应用背景介绍：如果有一个包含数十个甚至数百个特征的数据集，每个特征都可能对你的机器学习模型的性能有所贡献。但是并不是所有的特征都是一样的。
数据杂坛·2024-01-01 12:31

Keras加载预训练模型

预训练模型通常是在大型数据集上训练的，如ImageNet，这些模型已经学习到了大量的特征和模式。通过加载预训练模型，我们可以利用这些学到的知识来加速我们的模型训练过程，或者直接使用这些模型来进行预测。
缘起性空、·2024-01-01 12:50

2023年终总结｜回顾学习Tensorflow、Keras的历程

在数据处理方面，学习了数据切割、张量梯度计算和遍历元素的技巧，这些技能在处理大规模数据集时极为重要。此外，还掌握了如何计算CNN输出特征图形的形状，这为优化
缘起性空、·2024-01-01 12:18

基于智能手机的行人惯性追踪数据集模型与部署

主要内容和贡献如下：数据集和实验设计：作者开发了一个智能手机惯性测量数据集（SIMD），包含超过4500条步行轨迹，涵盖了约190小时的行走时间和700多公里的总行程。数据集
程序员石磊·2024-01-01 12:42

MDM主数据平台如何实现质量管控

随着信息系统和业务的增加，系统打通与数据集成共享必然会成为企业信息化建设的瓶颈，而要实现系统集成，就要保证系统中共享数据的准确性，而主数据就是最重要的共享数据，只有保证主数据的准确、一致，才能保证系统数据集成时业务和数据的准确性
数通畅联·2024-01-01 11:00

如何配置ESB单据集成接口

ESB企业服务总线在实际项目中主要用于各业务系统之间的集成，集成包括数据集成、应用集成以及业务单据集成等，ESB企业服务总线主要包含三部分：ESB设计器、SMC管理控制台以及Server运行环境，ESB
数通畅联·2024-01-01 11:59

如何通过算法模型进行数据预测

DAP数据分析平台应运而生，主要是满足在企业进行数据分析的过程中，进行数据集中化管控、决策分析等需要。其中的算法模型模块能够基于已有数据进行数据预测，供企业对未来进行规划治理，针对于商户门店的销售情况
数通畅联·2024-01-01 11:28

详解python匹配问题

1问题描述给定一个QS大学排名数据集，主要字段为大学名和排名，再给定一个带大学名称的本地数据集，我们需要根据QS表中的名字与我们已有的数据集中的大学名字进行匹配，然后将对应的QS排名添加到
Python_P叔·2024-01-01 11:30

机器学习简介

1、何谓机器学习机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息2、开发机器学习应用程序的步骤收集数据（爬虫、设备收集等）准备输入数据（输入格式的整理等）分析输入数据（是否空值、是否异常值、主要作用确保数据集中没有垃圾数据
dreampai·2024-01-01 10:41

CrackForest数据集| .mat转为.png

数据集下载CrackForest数据集https://github.com/cuilimeng/CrackForest-dataset转化代码input_folder='xxxxxxxxx'#输出文件夹路径
1900_·2024-01-01 10:11

编写C语言版本的卷积神经网络CNN之一：前言与Minst数据集

https://blog.csdn.net/tostq/article/details/51786265前言卷积神经网络是深度学习的基础，但是学习CNN却不是那么简单，虽然网络上关于CNN的相关代码很多，比较经典的是tiny_cnn（C++）、DeepLearnToolbox（Matlab）等等，但通过C语言来编写CNN的却比较少，本人因为想在多核DSP下运行CNN，所以便尝试通过C语言来编写，主
非鱼知乐·2024-01-01 10:55

go语言切片详解，初始化、扩容、限容、底层

原文链接：https://www.cnblogs.com/sparkdev/p/10704614.html切片(slice)是Golang中一种比较特殊的数据结构，这种数据结构更便于使用和管理数据集合。
Aiky哇·2024-01-01 10:59

介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用。

Spark的基本概念包括：弹性分布式数据集（ResilientDistributedDataset，简称RDD）：它是Spark的核心数据结构，代表分布在集群中的可并行处理的数据集，可以在内存中存储。
程序猿～厾罗·2024-01-01 10:56

四，Geoserver栅格数据仓库（/coveerages）

覆盖率是源于覆盖率存储的光栅数据集。
武汉小强·2024-01-01 09:35

Nx市工业数据洞察：Flask、MySQL、Echarts的可视化之旅

Nx市工业数据洞察：Flask、MySQL、Echarts的可视化之旅背景数据集来源技术选型功能介绍创新点总结背景随着工业化的不断发展，Nx市工业数据的收集和分析变得愈发重要。
OverlordDuke·2024-01-01 09:46

数据处理|R-dplyr

1）安装、加载dplyr包、准备数据install.packages("dplyr")#加载dplyr包library(dplyr) #载入dplyr包使用dplyr包处理数据前，建议先将数据集转换为tbl
生信补给站·2024-01-01 08:08

计算机视觉技术-目标检测数据集

目标检测领域没有像MNIST和Fashion-MNIST那样的小数据集。为了快速测试目标检测模型，我们收集并标记了一个小型数据集。
白云如幻·2024-01-01 08:33

iOS-多线程

一进程和线程进程进程是一个具有一定独立功能的程序关于某次数据集合的一次运行活动,它是操作系统分配资源的基本单元.进程是指在系统中正在运行的一个应用程序,就是一段程序的执行过程,可以理解为手机上的一个app
丁勒个东·2024-01-01 07:10

数据挖掘 模糊聚类

格式化之前的代码：importmatplotlib.pyplotasplt#绘图importpandasaspd#读取数据集fromsklearn.preprocessingimportscalefromsklearn.clusterimportDBSCAN
亖嘁·2024-01-01 07:51

无监督学习(下)

高斯模型的均值代表集群的中心，方差代表方向这个模型假定一个数据集是从K个高斯分布的集合中产生，但是每个集合都有一个权重，代表产生一个实例到数据集的可能性或者贡献(我暂
歌者文明·2024-01-01 07:15

在线作图|差异柱状图（组内）

组内差异柱状图柱状图又称条形图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表，用来比较两个或多个的含量或者丰度（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。
维凡生物·2024-01-01 07:35
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