yolo5自定义数据集训练

JavaScript的内置对象有哪些？

一、内置对象1、概念JavaScript中的对象共分为3种：自定义对象、浏览器对象和内置对象。

乐多_L·2025-02-20 19:28

使用vue3框架vue-next-admin导出列表数据

npminstallxlsxfile-saver#或yarnaddxlsxfile-saver2.实现代码示例需要在当前页引入import*asXLSXfrom"xlsx";注释：我导出的数据为列表的全部数据（datum）；自定义我需要的表头

乐多_L·2025-02-20 18:26

HarmonyOS Next数据处理与模型训练优化

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）中数据处理与模型训练优化相关技术细节，基于实际开发实践进行总结。

·2025-02-20 17:51

深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系

想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。

时光旅人01号·2025-02-20 17:46

图论篇--代码随想录算法训练营第五十七天打卡| 最小生成树问题

题目链接：53.寻宝（第七期模拟笔试）题目描述：在世界的某个区域，有一些分散的神秘岛屿，每个岛屿上都有一种珍稀的资源或者宝藏。国王打算在这些岛屿上建公路，方便运输。不同岛屿之间，路途距离不同，国王希望你可以规划建公路的方案，如何可以以最短的总公路距离将所有岛屿联通起来（注意：这是一个无向图）。给定一张地图，其中包括了所有的岛屿，以及它们之间的距离。以最小化公路建设长度，确保可以链接到所有岛屿。解题

無量空所·2025-02-20 17:09

深度学习之目标检测的常用标注工具

此外，它还支持COCO数据集格式。2labelmelabelme是一款开源的图像/视频标注工具，标签可用于目标检测、分割和分类。灵感是来自于MIT开源的一款标注工具Label

铭瑾熙·2025-02-20 16:32

DeepSeek-R1 技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清...

合集-人工智能(5)1.如何改进AI模型在特定环境中的知识检索2024-09-242.深度学习与统计学中的时间序列预测2024-10-033.《使用coze搭建一个会搜索、写ppt、思维导图的Agent》2024-10-294.深入浅出：Agent如何调用工具——从OpenAIFunctionCall到CrewAI框架01-145.DeepSeek-R1技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方”—

雪停时偶遇一叶春·2025-02-20 16:02

Android. WebView出现net::ERR_UNKNOWN_URL_SCHEME错误

1.仔细观察图中url可以发现这是一个自定协议的url，究其原因，就是拦截webview中的url,如果url是自定义协议(如:tel,weixin,alipays等等)开头的,就url转换成原生调用(

沙漠蓝色披头·2025-02-20 15:01

YOLOv8 Pose使用RKNN进行推理

该模型在COCO关键点数据集上训练，适合多种姿势估计任务。二、ONNX推理1.首先需要先将Pytorch模型转换为Onnx模型，下载pt模型这里给出官方的权重下载地

い不靠譜︶朱Sir·2025-02-20 15:30

快速复制A库表数据前10000行到B库

使用优化点说明结构优化性能调整错误处理增强安全改进调用示例应用场景表结构可预先存在或不存在mysql5.7快速复制A库表数据前10000行到B库一、存储过程，快速复制A库表数据前10000行到B库/*设置自定义分隔符以处理存储过程中的分号

musk1212·2025-02-20 15:59

【CUDA】Pytorch_Extensions

当我们在PyTorch中实现自定义算子时，通常有两种选择：使用纯Python实现（简单但效率低）使用C++/CUDA扩展（高效但需要编译）对于计算密集型的操作（如神经网络中的自定义激活函数），使用CUDA

joker D888·2025-02-20 15:28

基于python使用scanpy分析单细胞转录组数据

探序基因·2025-02-20 15:26

【自然语言处理|迁移学习-08】：中文语料完型填空

文章目录1中文语料完型填空任务介绍2数据集加载及处理3定义下游任务模型4模型训练5.模型测试1中文语料完型填空任务介绍任务介绍：完成中文语料完型填空完型填空是一个分类问题，[MASK]单词有21128种可能数据构建实现分析

爱学习不掉头发·2025-02-20 14:50

鸢尾花分类项目 GUI

2.为什么使用鸢尾花数据集（Irisdataset）鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集，由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。

编织幻境的妖·2025-02-20 14:49

马斯克的Grok-3：技术突破与行业冲击的深度解析

一、技术架构与核心突破超大规模算力集群Grok-3基于xAI自研的Colossus超级计算机训练完成，搭载20万块英伟达H100GPU，累计消耗2亿GPU小时，算力投入是前代Grok-2的10倍48。

♢.＊·2025-02-20 14:15

解决安装 Node 出现的问题

但是我重装之后，出现了一些列的问题，参考网络上的教程，基本上都无法解决，什么配置环境变量，什么创建文件夹，都没有作用，教程太落后了，问AI也是绕圈，毕竟AI的数据集也是来自互联网。最后总算解决了。

code_stream·2025-02-20 13:42

BP 神经网络在考古数据分析中的应用

随后详细介绍了BP神经网络的结构、原理与训练算法。

fanxbl957·2025-02-20 13:42

RHEL 安装 Hadoop 服务器

Hadoop是一个开源的分布式数据处理框架，用于处理大规模数据集。以下是在RHEL上安装Hadoop的详细步骤。

XhClojure·2025-02-20 13:41

Python数据分析与可视化

Python数据分析与可视化在数据驱动的商业世界中，数据分析和可视化成为了理解复杂数据集、做出明智决策的关键工具。

程序媛小果·2025-02-20 13:39

动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践：提高目标识别与定位精度

的卷积改进2.1常规卷积与动态蛇形卷积的区别2.2动态蛇形卷积的实现原理2.3YOLOv8中集成动态蛇形卷积3.手把手实现动态蛇形卷积3.1安装依赖3.2设计动态蛇形卷积层3.3集成到YOLOv8中3.4训练与优化

向哆哆·2025-02-20 13:07

大模型（含deepseek r1）本地部署利器ollama的API操作指南

它支持多种预训练的大型语言模型（如LLaMA2、Mistral、Gemma、DeepSeek等），并提供了一个简单高效的方式来加载和使用这些模型。

·2025-02-20 13:41

2分钟学会编写maven插件

Maven插件是Maven的一项重要功能，它可以在Maven构建过程中扩展Maven的功能，实现自定义的构建逻辑。Maven插件可以提供很多不同的功能，例如：生成代码、打包文件、部署应用程序等。

聪明马的博客·2025-02-20 13:03

DeepSeek与ChatGPT：AI语言模型的全面对决

以下从六大维度展开全面对比，为不同需求场景提供选择参考：一、核心技术对比维度DeepSeekChatGPT架构设计混合专家系统（MoE）+自研深度优化架构Transformer架构（GPT-3.5/4系列）训练策略万亿

金枝玉叶9·2025-02-20 12:01

DeepSeek和ChatGPT的全面对比

优化版本参数量级开放7B/35B/120B闭源175B+位置编码RoPE+NTK扩展ALiBiAttention机制FlashAttention-3FlashAttention-2激活函数SwiGLUProGeGLU训练框架

陈皮话梅糖@·2025-02-20 12:00

线性回归理论

线性回归的核心思想是通过训练数据来学习参数，使得模型的预测值与真实值之间的差异最小化。在神经网络中，线性回归可以看作是一个单层神经网络。通过损失函数来衡量预测值与真实值之间的差异，常用的损失函数包

狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 11:21

muzero 算法原理

Muzero算法通过不断地训练模型和策略网络，来提高它们的准确性，从而使得机器学到了如何玩游

战神哥·2025-02-20 11:45

React 渲染 Flash 接口数据

1.后端Python代码使用Flask创建多个接口，每个接口返回不同的数据，并使用自定义装饰器来绑定路由。

ox0080·2025-02-20 10:41

SAT-3D饮食行为训练系统在营养教学中的应用心得体会

在营养学领域的探索之旅中，我有幸深入接触并实践了SAT-3D膳食诊断和饮食行为训练系统（以下简称SAT-3D系统，研制单位：上海共荣医学科技有限公司），这一经历不仅极大地拓宽了我的专业视野，也让我在营养实训教学上获得了前所未有的启示与感悟

上海GR·2025-02-20 10:08

微信小程序之自定义轮播图实例 —— 微信小程序实战系列（3）

由于微信小程序，整个项目编译后的大小不能超过1M查看做轮播图功能的一张图片大小都已经有100+k了那么我们可以把图片放在服务器上，发送请求来获取。index.wxml：这里使用小程序提供的组件autoplay：自动播放interval：自动切换时间duration：滑动动画的时长current：当前所在的页面bindchange：current改变时会触发change事件由于组件提供的指示点样式比

2401_84910072·2025-02-20 10:37

定制Jira优先级图标以提升项目管理效率

用户可以自定义优先级图标来更好地反映任务的紧急性和重要性。定制步骤包括访问系统设置、上传和关联新图标、调整显示设置以及通知团队成员。

tianjiaxiaoer·2025-02-20 09:32

数据集 handpose_x_3d-wider_world V1 室外自然场景三维手势＞＞ DataBall

数据集handpose数据集handpose_x_3d-wider_worldV1室外自然场景三维手势>>DataBall数据特点：*场景多样性*包括有无遮挡多样性*有无拿物体多样性数据标注信息包括：二维

Xian-HHappy·2025-02-20 09:02

基于Kitti数据集实现MMDetection3D点云物体检测训练

DataBall助力快速掌握数据集的信息和使用方式，会员享有百种数据集，持续增加中。需要更多数据资源和技术解决方案，知识星球：“DataBall-X数据球(free)”贵在坚持！

Xian-HHappy·2025-02-20 09:02

Fastgpt接入Whisper本地模型实现语音识别输入

参考文章《openai开源模型Whisper语音转文本模型下载使用》FastGPT接入本地AI语音TTS首先打开one-api网址添加一个自定义渠道设置BaseUrl、模型、鉴权等信息BaseUrl为你部署本地语音识别

泰山AI·2025-02-20 09:31

AI服务器散热黑科技：让芯片“冷静”提速

以GPT-4的训练为例，它需要大量的GPU

小深ai硬件分享·2025-02-20 09:29

如果MLlib 中没有所需要的模型，如何使用 Spark 进行分布式训练？

如果MLlib中没有你所需要的模型，并且不打算结合更强大的框架（如TensorFlowOnSpark或Horovod），仍然可以使用Spark进行分布式训练，但需要手动处理训练任务的分配、数据准备、模型训练

是纯一呀·2025-02-20 08:57

使用BLIP模型生成图像描述的可查询索引

在本篇文章中，我们将介绍如何使用预训练的SalesforceBLIP图像描述模型，生成一个可查询的图像描述索引。我们将使用ImageCaptionLoader来加载图像，并通过一系列步骤生成查询索引。

dgay_hua·2025-02-20 08:24

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。

知识鱼丸·2025-02-20 08:24

【python】懒人福利，通过Python的JIRA库操作JIRA，自动批量提交关闭bug，提高效率

python有支持操作Jira的第三方包，方便自定义一些自动化操作。需要安装jira库：pipinstalljiraJira认证fromjiraimp

bulabula2022·2025-02-20 08:53

DeepSeek掀起推理服务器新风暴，AI应用迎来变革转折点？

其发展分数据收集整理、模型训练、推理应用三个阶段，过去重模型训练，如今大量预训练模型出现，如何高效应用成新挑战，推理服务器应运而生。

小深ai硬件分享·2025-02-20 08:20

用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型

TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架，由Google开发并维护，它提供了丰富的工具和接口，能帮助我们快速搭建和训练深度学习模型。

lozhyf·2025-02-20 07:48

npm多个registry如果配置，如何管理？工具nrm登场

通过工具nrm(NPMregistrymanager)来管理，指令简单，随时切换1.全局安装npmi-gnrm2.查看版本，测试是否下载成功nrm-V3.查看所有源nrmls4.添加源其中：csdn为自定义名称

大橙子-·2025-02-20 07:47

【拥抱AI】一文讲清楚MCP(Model Context Protocol)核心功能及应用

MCP的主要功能包括数据集成、工具集成、模板化交互、安全性、开发者支持、预构建服务器和上下文维护。它通过客户端-服务器架构，支持多个服务连接到任何兼容的客户端，

奔跑草-·2025-02-20 06:08

Java中的sort()

sort的第一种格式sort的第二种格式sort函数中cmp函数的使用方法自定义排序基本方法sort的第一种格式sort函数的基本格式（默认排序为升序排序）Arrays.sort(数组名,起始下标,终止下标

虚无中的真言81·2025-02-20 06:07

华为的云端训练算力与迭代效率

华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，深度学习作为其核心驱动力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展

AI大模型应用之禅·2025-02-20 05:34

使用Yuan 2.0与LangChain构建智能聊天应用：完整指南

相比之前的Yuan1.0，Yuan2.0使用了更广泛的高质量预训练数据，并通过指令微调数据集增强了模型的语义理解、数学推理、编程知识等能力。

scaFHIO·2025-02-20 05:33

Excel导入导出（注解）

@paramvalue单元格数据值*@paramargsexcel注解args参数组**@return处理后的值*/Objectformat(Objectvalue,String[]args);}2、自定义注解

静谧空间·2025-02-20 05:32

SQLServer两种导入数据方法

一、电子表格数据存储转到SQLserver中,Excel数据存储:1、打开SQLserver新建一个数据库来存放该数据,数据库名称命名自定义2、这里使用作者大大自定义建好的数据库来示范:(操作步骤如下图所属

二刺螈杀手·2025-02-20 04:55

训练与优化

训练与优化损失函数与反向传播损失函数能够衡量神经网络输出与目标值之间的误差，同时为反向传播提供依据，计算梯度来优化网络中的参数。torch.nn.L1Loss计算所有预测值与真实值之间的绝对差。

钰见梵星·2025-02-20 04:23

Pytorch实现之利用特征分布的差异来指导GAN的训练

简介简介：FIDGAN通过将FID损失引入GAN的训练过程，显著提升了生成图像的质量。其核心思想是利用特征分布的差异来指导生成器的训练，同时通过使用轻量级的MobileNet-v3提高了计算效率。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:47

开源项目亮点：打造你的DIY智能语音助手——“小爱音箱自定义固件”

开源项目亮点：打造你的DIY智能语音助手——“小爱音箱自定义固件”项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/xia/xiaoai-patch在当今智能家居设备泛滥的时代，一款能够深度定制

侯深业Dorian·2025-02-20 03:40

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