yolo5自定义数据集训练

SpringCloud Alibaba 实战之《生产实践：Sentinel 进阶应用场景》

本讲咱们将介绍三方面内容：Sentinel与Nacos整合实现规则持久化；自定义资源点进行熔断保护；开发友好的异常处理程序。
小米吃辣椒2022·2025-02-11 09:36

人工智能在制造业的具体应用案例-总纲

模型训练：使用ML.NET或TensorFlow.NET训练回归模型，预测设备剩余寿命。实时预测：将模型部署到C
局外人_Jia·2025-02-11 09:05

【代码随想录训练营】【Day05休息】【Day06】第三章｜哈希表｜哈希表理论基础｜242.有效的字母异位词｜349. 两个数组的交集｜202. 快乐数｜1. 两数之和

哈希表理论基础总结：当我们遇到了要快速判断一个元素是否出现在集合里或者重复出现时，就要考虑哈希法。哈希法是用空间换时间的方法，因为我们要使用额外的数组，set或者是map来存放数据，才能实现快速的查找。更多有关哈希表的理论基础可查阅：《代码随想录》哈希表理论基础242.有效的字母异位词题目详细：LeetCode.242当两个字符串具有以下特点时，则称它们互为字母异位词：字符串的长度相等字符串中的每
蚝油菜花·2025-02-11 09:35

『大模型笔记』国外大神对DeepSeek R1的科普！

时间线推理与Agent推理模型≠Agent推理为什么重要推理需要变得廉价R1的重要意义AI的发展走势预训练规模扩张的路走不通了推理阶段的规模定律缩小模型体量（新的规模定律？）强化学习（新的规模定律？）
AI大模型前沿研究·2025-02-11 09:02

[机缘参悟-233]：从人工智能的角度上看：神经网络模型确定的情况下，训练的数据决定了神经网络的权重，预测的准确性取决于训练的数据。这既称为经验，也称为成见，也称为认知。

前言：从人工智能的角度上看：神经网络模型确定的情况下，训练的数据决定了神经网络的权重，预测的准确性取决于训练的数据。
文火冰糖的硅基工坊·2025-02-11 09:31

深度学习｜表示学习｜Batch Normalization 详解：数学、代码与经验总结｜22

如是我闻：在深度学习模型中，BatchNormalization（简称BN）是一种常用的技术，能有效加速训练并提高模型的稳定性。
漂亮_大男孩·2025-02-11 08:56

TensorFlow 学习笔记--基础文本分类

这笔记里代码里都改过来了文章目录电影评论文本分类导入库下载IMDB数据集加载数据集对训练数据进行预处理创建神经网络模型编译模型训练模型评估模型导出模型对新数据进行预测参考：[基本文本分类](htt
小陈加油中····2025-02-11 08:55

Python+pushpuls+云服务器 自定义微信推送天气预报

pushplus微信推送天气预报挂在云服务器上，定时周期运行Python程序（感觉意义在于：手机不常看；在电脑端忙工作时，能在恰当的时候，推送天气预报提醒，便于出行安排）Python+pushpuls+云服务器自定义微信推送天气预报一
Terio_my·2025-02-11 08:55

聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】

概念机器学习聚类算法‌是一种无监督学习方法，旨在将数据集分割成不同的类或簇，使得同一簇内的数据对象相似性尽可能大，而不同簇之间的数据对象差异性也尽可能大。
飞火流星02027·2025-02-11 07:18

Transformer 的辉煌与大模型方向确立，点燃AGI之火把

DeepSeek-V3，指明下一个阶段大模型发张方向，破壁：资金壁垒：训练成本降低，适配丰富硬件，总过进一步降低资金需求。
dingcb168·2025-02-11 07:47

AI知识库和全文检索的区别

1.2知识推理逻辑推理：通过知识图谱或预训练模型，AI知识库可以进行逻辑推理，回答复杂问题。多跳推理：能够从多个数据源中提取信息，综合生成答案。1.
xixingzhe2·2025-02-11 07:44

如何通过腾讯 ima.copilot 训练自己的知识库

如何通过腾讯ima.copilot训练自己的知识库在信息爆炸的时代，拥有一个专属的知识库，能让我们在学习、工作中快速获取所需信息，极大地提升效率。
老黄浅谈质量·2025-02-11 07:13

第十一章数据仓库和商务智能

单选题（每题1分，共26道题）1、[单选]数据仓库建设的主要驱动力A：整合数据、减少冗余和提高信息一致性B：运营支持职能、合规需求和商务智能活动C：数据集成、分析应用和决策支持D：客户和消费者的剧增、分析的需求
joewdc·2025-02-11 06:41

Python异步编程实战：深入理解asyncio

协程（Coroutine）任务（Task）未来（Future）环境准备Python版本虚拟环境安装异步库快速入门创建第一个异步程序理解事件循环执行多个协程深入事件循环事件循环的工作原理创建和运行事件循环自定义和控制事件循环小结使用协程进行异步编程定义和运行协程
walkskyer·2025-02-11 06:40

Vue - 在纯 JS 文件中调用自定义组件 / 类似 ElementUI 弹框组件 Message、Modal（在纯 js 文件中通过 import 方式引入并调用弹框模态框组件显示出来,）

但框架的弹框可能无法满足您的需求，而这时候我们需要自定义一个组件，本文从0-1提供整个过程，帮您在纯JS文件中调用自定义组件的方法，来打开自定义组件。
王二红·2025-02-11 05:01

增强具身基础模型的通用动作

在多样化的互联网规模数据上进行训练是近期大型基础模型成功的关键因素。然而，使用相同的方法构建具身智体面临着明显的困难。
硅谷秋水·2025-02-11 04:25

jieba库的使用

中文文本需要分词获得单个的词语分词依靠中文词库，确定汉字之间的关联概率除了分词，用户还可以添加自定义的词组；精确模式：把文本精确分开，不存在冗余模式全模式：把文本中所有可能的词语都扫描出来，有冗余搜索引擎模式
褐色的勺吷2025-02-11 04:52

一文搞定多种Deepseek R1 部署方法，总有一款适合你

它不仅在数学、编程、自然语言推理等任务上全面对标甚至超越了OpenAI的o1，而且训练成本仅
sznormal·2025-02-11 04:21

DeepSeek R1为什么能

DeepSeekR1模仿人类思考方式的核心在于其纯强化学习训练方式，这种方式更接近人类通过试错和反馈来学习的过程。与GPT等传统模型依赖大量标注数据进行监督学习不同，Dee
森焱森·2025-02-11 03:48

【AI学习】LLM的发展方向

Scalinglaw，以前主要集中在LLM的预训练方面。一段时间有个说法，
bylander·2025-02-11 03:47

【AI学习】DeepSeek为什么强？

四个方面：模型的智能水平、训练成本、推理成本和用户体验。一、DeepSeek的智能水平DeepSeekV3的智能水平，技术报告展现的性能对比图：是什么导致了DeepSeek的模型性能，是模型架构吗？
bylander·2025-02-11 03:17

【大数据技术】搭建完全分布式高可用大数据集群（Flume）

搭建完全分布式高可用大数据集群（Flume）apache-flume-1.11.0-bin.tar.gz注：请在阅读本篇文章前，将以上资源下载下来。
Want595·2025-02-11 03:44

【目标检测】必会技能之：超参数调整。

超参数调整1、基础1.1什么是超参数1.2调优方法2、调整步骤2.1准备工作2.2核心步骤3、搜索空间配置4、自定义搜索空间示例4.1代码示例4.2结果展示4.2.1文件结构4.2.2文件说明4.2.2.1best_hyperparameters.yaml4.2.2.2best_fitness.png4.2.2.3tune_results.csv4.2.2.4tune_scatter_plots
Carl_奕然·2025-02-11 03:44

k折交叉验证（k-fold Cross-validation）

交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。
向大厂出发·2025-02-11 03:43

牛掰的算法系列：K折交叉验证（KFold）常见使用方法

1.K折交叉验证K折交叉验证（KFold）会将数据集划分为k个分组，成为折叠（fold）。如果k的值等于数据集实例的个数，那么每次的测试集就只有一个，这种处理方式称为“留一”。
羽蒙等风来·2025-02-11 02:11

Kfold交叉验证心得

因为k越大我们验证的次数就越多，最后取出来的平均数越能代表训练模型的准确度。但是k是需要在一个限度之内的。k太大有两个坏处。1.容易给机器造成过重负担，花费大量时间。
野营者007·2025-02-11 02:41

GEE训练教程——基于sentinel-1数据的筛选和可视化操作

rightValue,rightField,leftValue)Arguments:Returns:FilterupdateMask(mask)Arguments:Returns:Image代码解释代码结果简介GEE训练教程
此星光明·2025-02-11 02:11

GEE 训练教程——基于全球人口数据、夜间灯光数据和sentinel-2数据的可视化

VCMCFG函数ee.Filter.inList(leftField,rightValue,rightField,leftValue)Arguments:Returns:Filter代码解释代码结果简介GEE训练教程
此星光明·2025-02-11 02:41

GEE 训练教程——基于Sentinel-2数据的SAVI 和 NDVI 图层添加到地图上的可视化分析

目录简介指数函数expression(expression,map)Arguments:Returns:Image代码解释代码结果简介GEE训练教程——基于Sentinel-2数据的SAVI和NDVI图层添加到地图上的可视化分析指数
此星光明·2025-02-11 02:40

Java中的Stream API详解

StreamAPI是Java8引入的重要特性，它提供了一种新的处理数据集合的方式，能够使代码更加简洁、表达力更强，并且更容易进行并行处理。
小白整理·2025-02-11 02:40

Vulkan：Vulkan性能优化与调试技巧_2024-07-20_16-35-28.Tex

与OpenGL的固定管线不同，Vulkan的管线是可编程的，允许开发者自定义每个阶段的行为，从而实现更
chenjj4003·2025-02-11 02:36

关于阿里云DataWorks的20道面试题

阿里云DataWorks是一个全链路的大数据开发治理平台，其主要功能包括数据集成、数据建模与开发、数据地图、数据质量和数据服务等。
编织幻境的妖·2025-02-11 01:31

通过 python 获取金融数据-akshare

找到合适的数据集，能显著提升策
波罗学·2025-02-11 01:59

RLHF代码解读

参考资料参考资料代码RLHF训练流程SFT  将人类打好标签的数据输入到一个预训练的模型，进行languagemodeling。
木木木马马·2025-02-11 00:25

Python3.13.0安装教程

在这个界面上，用户可以选择安装Python的默认设置，或者自定义安装选项。
孙华贵·2025-02-11 00:21

Yocto Project的后坐力与未来可能性分析

一、YoctoProject概述YoctoProject(简称Yocto)是一款基于OpenEmbedded开发环境的开源项目，致力于为嵌入式系统提供高自定义性的Linux发行模型。
嵌入式Jerry·2025-02-11 00:48

大模型入门（六）—— RLHF微调大模型

2）训练奖励模型奖励模型是输入一个文本序列，模型给出符合人类偏好的奖励数值，这个奖励数值对于后面的强化学习训练非常重要。构建奖励模型的训练数据一般是同一个数据用不同的语言模型生成结果，然后人工打分。
LLM.·2025-02-10 23:17

DeepSeek联邦学习（Federated Learning）基础与实践

联邦学习（FederatedLearning,FL）是一种在分布式环境中训练模型的技术，允许多个设备或节点在不共享原始数据的情况下协同训练模型。
Evaporator Core·2025-02-10 23:44

DeepSeek自监督学习基础与实践

自监督学习（Self-SupervisedLearning,SSL）是一种利用未标注数据进行模型训练的技术。
Evaporator Core·2025-02-10 23:43

AI 场景下，函数计算 GPU 实例模型存储最佳实践

作者：有松当前，函数计算FC已被广泛应用在各种AI场景下，函数计算支持通过使用容器镜像部署AI推理应用，并且提供多种选项来访问训练好的模型。
·2025-02-10 23:53

最好的svg使用方案（个人觉得）

/xxx.svg'无法很好的自定义尺寸，图片会模糊（使用了img后，会丧失svg的特性）无法指定颜色方案2：插件添加vite-svg-loader插件找了好几个常见的插件，比如vite-plugin-svg-icons
·2025-02-10 23:51

使用U-Net处理Postdam数据集进行语义分割任务 如何从准备数据到训练和评估一个基于U-Net的模型。训练使用遥感影像分析研究语义分割数据集

使用U-Net处理Postdam数据集进行语义分割任务如何从准备数据到训练和评估一个基于U-Net的模型。
计算机C9硕士_算法工程师·2025-02-10 22:07

SpringCloud-(2)Spring Cloud Netflix 负载均衡 Ribbon

SpringCloudNetflix负载均衡Ribbon1.概述2.负载均衡的实现方式3.Ribbon简介4.负载均衡规则5.自定义Ribbon配置5.1配置文件5.2SpringJavaConfig方式
书生伯言·2025-02-10 22:35

KMeans聚类实战1

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetricsimportseabornassns#读取iris数据集
浊酒南街·2025-02-10 22:34

【Spring Cloud】实现微服务调用的负载均衡

文章目录什么是负载均衡自定义实现负载均衡启动shop-product微服务通过nacos查看微服务的启动情况自定义实现负载均衡基于Ribbon实现负载均衡添加注解修改服务调用的方法Ribbon支持的负载均衡策略通过修改配置来调整
阿Q说代码·2025-02-10 21:59

2024最新鸿蒙开发面试题合集（一）-HarmonyOS NEXT Release（API 12 Release）

打包后的文件扩展名为.hap（HarmonyOSAbilityPackage），这是HarmonyOS应用的标准包格式2.页面和自定义组件生命周期有哪些?
鸿蒙程序媛·2025-02-10 20:56

next.js + react基础（持续更新）

umijshttps://umijs.org/docs/introduce/introducereact：环境搭建、jsx、组件、useState、useEffect、useRef、自定义Hook、智能组件和
wanfeng_09·2025-02-10 19:49

Python:按字符的位置拆分字符串

但是，如果你想根据字符的位置来拆分字符串，那么你可能需要自定义一个函数来实现这个需求。
潮易·2025-02-10 19:47

C++Primer第二章：变量和基本类型

文章目录第二章：变量和基本类型一.基本内置类型二.变量三.复合类型四.const限定符五.处理类型六.自定义数据结构练习2.12.22.32.52.62.72.82.92.102.112.122.132.142.152.162.172.182.192.202.212.222.232.242.252.262.272.282.292.302.312.322.332.342.352.362.372.38
CleverCleverTang·2025-02-10 19:47

Neural Radiance Fields (NeRF) 和 3D Gaussian Splatting区别

它通过训练一个神经网络来预测给定3D位置和观察
鬼马行天·2025-02-10 19:44
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