yolo5自定义数据集训练

代码随想录算法训练营第六十四天| 图论09

dijkstra（堆优化版）精讲代码随想录importheapqclassEdge:def__init__(self,to,val):self.to=toself.val=valdefdijkstra(n,m,edges,start,end):grid=[[]for_inrange(n+1)]forp1,p2,valinedges:grid[p1].append(Edge(p2,val))minD
Rachela_z·2025-03-18 05:22

代码随想录算法训练营第八天| 344. 反转字符串、541. 反转字符串II、卡码网：54. 替换数字

344.反转字符串建议：本题是字符串基础题目，就是考察reverse函数的实现，同时也明确一下平时刷题什么时候用库函数，什么时候不用库函数题目链接/文章讲解/视频讲解：代码随想录状态：用左右指针顺利通过左右指针：classSolution:defreverseString(self,s:List[str])->None:"""Donotreturnanything,modifysin-placei
Rachela_z·2025-03-18 05:52

代码随想录算法训练营第三十七天| 动态规划01

509.斐波那契数很简单的动规入门题，但简单题使用来掌握方法论的，还是要有动规五部曲来分析。代码随想录视频：手把手带你入门动态规划|LeetCode：509.斐波那契数_哔哩哔哩_bilibili动态规划五部曲：确定dp数组（dptable）以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组classSolution:deffib(self,n:int)->int:F=[0,
Rachela_z·2025-03-18 05:52

DeepSeek 助力 Vue3 开发：打造丝滑的表格（Table）之添加列宽调整功能,示例Table14_12自定义表头的固定表头表格

创作不易，如果能帮助到大家或者给大家一些灵感和启发，欢迎收藏+关注哦目录DeepSeek助力Vue3开发：打造丝滑的表格（Table）之添加列宽调整功能,示例Table14_12自定义表头的固定表头表格页面效果组件代码代码测试测试代码正常跑通
宝码香车·2025-03-18 05:21

【Java基础19】异常，异常处理，自定义异常，受检与非受检异常

一、异常1、概念异常是阻止当前方法或作用域继续执行的问题，在程序中导致程序中断运行的一些指令。Throwable是异常的基类，分为Error和Exception。Exception分为编译期异常（受检）和运行期异常（非受检）。异常会导致程序中断，无法继续执行。在开发中，我们要把可能出现异常的代码使用try语句包裹起来。处理异常可以保证程序继续执行。2、案例publicclassTest02{pub
摘星观月·2025-03-18 03:06

Maven的依赖管理

自定义properties，可使用${}将属性作为变量引入5.10.2org.junit.jupiterjunit-jupiter-api${junit.version}test依赖范围sc
百香果果ccc·2025-03-18 03:00

SwiftUI（二十二）- SwiftUI 实现多页面应用 TabView和自定义底部导航

引言大多数现代移动应用通常是多页面应用，用户通过底部导航栏（TabBar）或者侧边菜单在不同页面之间切换。在传统的UIKit中，这种布局的实现相对简单，通常使用UITabbarController来管理底部导航栏，并通过导航控制器来管理页面的跳转。然而，随着SwiftUI的推出，苹果提供了一个全新的声明式框架，使得应用的布局和导航方式有了更加灵活和简洁的选择。虽然SwiftUI本身没有传统的UIT
胖虎1·2025-03-18 02:29

SpringBoot工程——自定义方法参数解析器(对带有自定义注解的参数进行处理)

1、首先自定义注解（Target指定注解的使用范围，只能用在方法参数上，Retention指定注解的生命周期，Documented表示该注解应该包含在Java文档中）@Target({ElementType.PARAMETER
阿饼240·2025-03-18 02:55

(每日一题) 力扣 2418. 按身高排序

文章目录LeetCode2418.按身高排序｜双解法对比与下标排序的精妙设计问题描述解法思路分析方法一：Pair打包法（直接排序）方法二：下标排序法（当前实现）关键代码解析索引初始化优化自定义排序规则结果重构复杂度对比表性能实测数据扩展应用多条件排序实现总结
誓约酱·2025-03-18 02:53

深入解析Quantum-GABP：量子神经网络的实现与应用

其中，Quantum-GABP（量子广义反向传播算法）作为一种高效的量子神经网络训练算法，展现出极大的应用前景。本文将深入探讨Quantum-G
m0_57781768·2025-03-18 02:52

探索DeepSeek：前端开发者不可错过的新一代AI技术实践指南

最近，国产AI模型DeepSeek凭借其低成本训练、高性能输出和开源策略，迅速成为开发者社区的热门话题。
formerlyai·2025-03-18 02:21

奥威BI多数据源融合分析

一、多数据源的无缝对接奥威BI数据可视化工具在数据集成方面表现出色，它能够轻松对接多种数据源，如金蝶、Exc
qq_43696218·2025-03-18 01:48

115.HarmonyOS NEXT 跑马灯组件详解(三)：MarqueeSection基础结构

HarmonyOSNEXT跑马灯组件详解(三)：MarqueeSection基础结构效果演示1.组件概述MarqueeSection是一个实现文本滚动效果的自定义组件，主要用于显示超出显示区域的文本内容
·2025-03-18 00:36

pytorch的使用：卷积神经网络模块

1.读取数据分别构建训练集和测试集（验证集）DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes
樱花的浪漫·2025-03-18 00:11

YOLOv8n-seg.pt的使用（实例分割，训练自己制作的数据集）

python3一、YOLOV8源码下载参考：GitHub-ultralytics/ultralytics:NEW-YOLOv8inPyTorch>ONNX>OpenVINO>CoreML>TFLite二、数据集制作
再坚持一下！！！·2025-03-18 00:10

LVI-SAM、VINS-Mono、LIO-SAM算法的阅读参考和m2dgr数据集上的复现（留作学习使用）

ROS一键安装参考：ROS的最简单安装——鱼香一键安装_鱼香ros一键安装-CSDN博客opencv官网下载4.2.0参考：https://opencv.org/releases/page/3/nvidia驱动安装:ubuntu18.04安装显卡驱动-开始战斗-博客园cuda搭配使用1+2cuda安装1：Ubuntu18.04下安装CUDA_ubuntu18.04安装cuda-CSDN博客cuda
再坚持一下！！！·2025-03-18 00:10

115.HarmonyOS NEXT 跑马灯组件详解(三)：MarqueeSection基础结构

HarmonyOSNEXT跑马灯组件详解(三)：MarqueeSection基础结构效果演示1.组件概述MarqueeSection是一个实现文本滚动效果的自定义组件，主要用于显示超出显示区域的文本内容
·2025-03-18 00:32

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

Biobank genetic data探析（三）

二.数据集描述2.1Genotypingprocess查看之后发现这部分不是很重要，毕竟
想摸鱼的生信小白·2025-03-17 23:35

C#—【特性详解以及自定义特性和通过反射读取特性】

C#—【特性详解以及自定义特性和通过反射读取特性】目录C#—【特性详解以及自定义特性和通过反射读取特性】介绍：特性可以用于多种用途，包括但不限于：特性的分类：特性的主要用途（举一些直观例子）1.标记代码
_Csharp·2025-03-17 23:34

C语言中的结构体指针

在C语言中，结构体是一种用户自定义的数据类型，可以将不同类型的变量组合在一起形成一个更复杂的数据结构。而结构体指针则是指向结构体变量地址的指针。
812503533·2025-03-17 23:02

利用github部署项目

如果使用自定义域名，则仓库名应为.github.io；否则可以是任意名称。
浪裡遊·2025-03-17 23:59

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。
百态老人·2025-03-17 22:56

【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3：完整指南

DeepSeek-V3作为最新的开源大模型之一，不仅提供了强大的推理能力，同时也支持本地部署，使开发者可以灵活地进行自定义优化。
海棠AI实验室·2025-03-17 22:54

Matlab GPU加速技术

对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务，GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。
算法工程师y·2025-03-17 21:50

pytorch中的DataLoader

它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。
朋也透william·2025-03-17 21:48

pytorch 天花板级别的知识点 你可以不会用 但是不能不知道

PyTorch的高级知识涵盖了从模型优化到分布式训练的广泛内容，适合已经掌握基础知识的开发者进一步提升技能。
小赖同学啊·2025-03-17 21:17

Pytorch Dataloader入门

/utils/data/dataloader.py#L71PytorchDatasettutorial:tutorials/beginner/basics/data_tutorial.html理论：在训练模型时
gy-7·2025-03-17 21:16

AI如何创作音乐及其案例

AI创作音乐主要有以下几种方式：基于深度学习的生成模型深度神经网络：通过大量的音乐数据训练，让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。
alankuo·2025-03-17 21:44

LLM-PowerHouse: 一站式大型语言模型定制训练与推理指南

然而,如何有效地训练和使用这些强大的模型仍然是一个挑战。针对这一需求,GitHub上的LLM-PowerHouse项目应运而生,为开发者、研究人员
Nifc666·2025-03-17 21:43

【sklearn 01】人工智能概述

这是一个非常大的范围，长远目标是让机器实现人工智能，但目前我们仍处在非常初始的阶段，甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型，是实现人工智能的手段之一，也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支
@金色海岸·2025-03-17 20:41

【sklearn 07】sklearn工艺流程

01数据的获取02数据预处理03特征的提取04特征的选择05模型的训练06模型的评估07模型的优化
@金色海岸·2025-03-17 20:41

C/C++每日一练：实现选择排序

选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法，时间复杂度为，其中n是数组长度，不适合大数据集的排序，适合于元素较少且对性能要求不高的场景。
風清掦·2025-03-17 20:11

【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用决策树算法（ID3和CART）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier,plot_tree#加载数据集
SmallBambooCode·2025-03-17 20:08

第三篇 从入门到专业：SQL标准语法详解与高效编码规范指南

（数据操作语言）——"搬家具"2.3DCL（数据控制语言）——"配钥匙"三、SQL书写规范（避免被同事吐槽）3.1基础排版规范3.2注释规范四、新手必看避坑指南4.1常见错误4.2安全操作建议五、实战训练
随缘而动，随遇而安·2025-03-17 20:08

DeepBranchTracer：一种使用多特征学习进行曲线结构重建的通用方法

2024-02-02，由刘超、赵婷、郑能干一起提出了一种名为DeepBranchTracer的新型方法，是一种高效、通用的曲线结构重建方法，适用于多种2D和3D图像数据集。
·2025-03-17 20:20

实现一个轻量级 C++ 单元测试框架

为什么需要自定义单元测试框架？在C++项目中，单元测试通常需要
獨梟·2025-03-17 20:38

美国首例AI训练数据版权案：从汤森路透诉罗斯案看AI训练数据的“合理使用”

2025年2月11日，美国特拉华州联邦地区法院对汤森路透（ThomsonReuters）诉罗斯（Ross）案作出部分简易判决，认定被告罗斯公司未经授权使用受版权保护的作品训练AI法律检索工具的行为构成版权侵权
·2025-03-17 20:18

ActiveMQ消息队列服务(三)监听器

第一步：创建监听器MyListener类说明：自定义监听器需要实现MessageListener接口packagecn.act
chouxin3832·2025-03-17 19:37

一文了解 Go 方法

前言在前面的文章中，介绍了Go函数的声明，函数的几种形式如匿名函数、闭包、基于函数的自定义类型和函数参数详解等，而本文将对方法进行介绍，方法的本质就是函数，介绍方法的同时也会顺带对比其与函数的不同之处。
·2025-03-17 19:16

【Python】执行脚本的时，如何指定运行根目录，而不是指定脚本的父级目录

2024.09.23python执行脚本的时，如何指定运行根目录，而不是指定脚本的父级目录prompt：python执行脚本的时候，如何指定他的运行根目录，而不是指定脚本的父级目录在执行Python脚本时，如果你想指定一个自定义的运行根目录
jwensh·2025-03-17 19:35

21-梯度累积原理与实现

一、基本概念在深度学习训练的时候，数据的batchsize大小受到GPU内存限制，batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。
机器人图像处理·2025-03-17 19:34

go结构体初始化_golang中结构体的初始化方法

目录1、自定义一个结构体typeVertexstruct{X,Yfloat64}2、初始化方法-指针：rect1:=new(Vertex)rect2:=&Vertex{}rect3:=&Vertex{1,2
weixin_39724748·2025-03-17 19:03

【人工智能基础2】Tramsformer架构、自然语言处理基础、计算机视觉总结

文章目录七、Transformer架构1.替代LSTM的原因2.Transformer架构：编码器-解码器架构3.Transformer架构原理八、自然语言处理基础1.语言模型基本概念2.向量语义3.预训练语言模型的基本原理与方法
roman_日积跬步-终至千里·2025-03-17 19:59

Go 中间件学习

文章目录1.设计中间件接口2.创建中间件函数3.使用中间件4.中间件链5.使用第三方框架6.定义自定义中间件7.使用自定义中间件应用到整个路由组应用到单个路由8.访问上下文中的信息9.控制流程总结在Go
qq_17280559·2025-03-17 18:54

Python之colorama

Python之colorama文章目录Python之colorama1.安装Colorama库2.导入Colorama库3.初始化Colorama4.设置文本颜色和样式5.自定义颜色和样式Colorama
PlutoZuo·2025-03-17 18:21

【AI】使用Python实现机器学习小项目教程

通过这个项目，您将掌握机器学习的基本流程，包括数据加载、预处理、模型训练、评估和优化等步骤。论文AIGC检测，降AIGC检测，AI降重，三连私信免费获取：ReduceAIGC9折券！
丶2136·2025-03-17 18:21

请编写一个Python程序，实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测功能。

请注意，这个示例不会包含所有细节，比如数据集的准备、鲸鱼优化算法的具体实现（WOA是一个元启发式算法，需要单独实现或引用现有库），以及CNN-Bi
2301_81121233·2025-03-17 17:21

django中间件说明

Django中间件是一种在请求和响应处理过程中介入的机制，允许你在视图处理请求之前或之后执行自定义代码。中间件适用于处理全局性任务，如身份验证、日志记录、内容修改等。
LCY133·2025-03-17 17:20
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