yolov5训练自定义数据集第6页

WPF 自定义布局面板详解：5步轻松掌握

这时，自定义布局面板就显得尤为重要。本文将详细介绍如何在WPF中自定义布局面板，并通过具体

墨瑾轩·2025-01-24 01:57

WPF-自定义瀑布流面板

效果子控件的宽度全部一样，新增的子控件会追加到当前最矮的列最下方。源码WaterfallPanel.csusingSystem.Linq;usingSystem.Windows;usingSystem.Windows.Controls;namespaceWeChatInteract.CustomControls{//////瀑布流布局，等列宽///publicclassWaterfallPanel

小白tow·2025-01-24 01:57

自学成才之路，DeepSeek R1 论文解读

以前训练AI模型，也差不多是这个套路，要先给AI“喂”大量的“习题”（监督数据

智识世界Intelligence·2025-01-24 01:24

物联网导论复习材料

简答题Q1：物联网的概述，特点，模型，应用，重点是应用层，云计算，数据集成。

物腐虫生·2025-01-24 00:23

Python 上下文管理器：优雅地管理资源

1.使用类实现上下文管理器要实现一个自定义的上下文管理器类，你需要在类中定义两个

墨鱼爆蛋·2025-01-24 00:47

Python 如何使用 Bert 进行中文情感分析

BERT是一种基于Transformer架构的预训练模型，它能够

程序员徐师兄·2025-01-24 00:47

python进阶-10.pandas基本数据类型（1）

importpandasaspdimportnumpyasnpfrompandasimportSeries,DataFrame文章目录1,Series自定义索引读取SeriesSereis.loc['自定义的索引

wang旭炎·2025-01-23 23:15

P1 Pytorch入门实战——Pytorch实现mnist手写数字识别

本文為365天深度學習訓練營中的學習紀錄博客原作者：K同学啊|接輔導、項目定制一、MNIST手写数字数据集介绍MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所，是著名的公开数据集之一。

今天补充能量了吗·2025-01-23 23:44

【图像复原】论文精读：Scaling Up to Excellence: Practicing Model Scaling for Photo-Realistic Image Restoration

第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等

十小大·2025-01-23 23:40

Alluxio在数据索引和模型分发中的核心价值与应用

·2025-01-23 22:34

PyTorch深度学习实战（43）——手写文本识别

PyTorch深度学习实战（43）——手写文本识别0.前言1.手写文本识别1.1基本概念1.2输入和输出格式1.3CTC损失值2.模型与数据集分析2.1数据集分析2.2模型分析3.实现手写文本识别模型小结系列链接

盼小辉丶·2025-01-23 22:36

【odoo】odoo 公共方法的设计与实现

功能需求2.seController类分析2.1res_ok方法：返回成功响应2.2res_err方法：返回错误响应2.3res_exception方法：捕获并返回异常2.4json_default方法：自定义

种花的人_·2025-01-23 22:35

python实战（十五）——中文手写体数字图像CNN分类

一、任务背景本次python实战，我们使用来自Kaggle的数据集《ChineseMNIST》进行CNN分类建模，不同于经典的MNIST数据集，我们这次使用的数据集是汉字手写体数字。

CM莫问·2025-01-23 22:33

深入理解旋转位置编码（RoPE）及其在大型语言模型中的应用

RotaryEmbedding类设计2、apply_rotary_pos_emb函数3、demo_apply_rotary_pos_emb函数三、完整RoPE代码Demo前言随着自然语言处理（NLP）领域的快速发展，预训练的语言模型如

tangjunjun-owen·2025-01-23 21:00

TRELLIS文本或图像生3d模型一键整合包win版本，省去繁琐安装、效果超Wonder3D，对硬件要求更低速度更快16g N卡可流畅运行

我们提供大规模预训练模型，参数高达20亿

struggle2025·2025-01-23 21:28

Gradle 全方位使用指南：从基础操作到 IDE 配置

）三、Gradle安装与环境配置（一）下载（二）解压与配置环境变量（三）验证安装四、Gradle项目构建基础（一）创建项目（二）构建脚本详解（三）任务执行五、Gradle高级特性（一）多项目构建（二）自定义任务

阿贾克斯的黎明·2025-01-23 21:56

Android系统开发（二十）：字体活起来，安卓自定义字体改造指南

从Android12到Android15，自定义字体变得更简单、更强大。尤其是表情字体的更新，不仅可以定制，还能支持未来的更新，让个性化和兼容性不再对立。

刘争Stanley·2025-01-23 21:54

【数据挖掘实战】房价预测

本次对kaggle中的入门级数据集，房价回归数据集进行数据挖掘，预测房屋价格。

机器学习司猫白·2025-01-23 20:21

kaggle入门级竞赛Spaceship Titanic LIghtgbm+Optuna调参

kaggle入门级竞赛SpaceshipTitanic简介数据介绍数据集描述数据字段描述train.csv-约三分之二（~8700）乘客的个人记录，用作培训数据。

机器学习司猫白·2025-01-23 20:51

Element-plus封装表格Validate

本文将详细介绍一个基于Vue3的自定义Hook——useAttrValidate，它提供了一种便捷的方式来处理表格组件中的字段校验。

努力搬砖的宣·2025-01-23 19:44

Copilot 概述

Copilot是由人工智能公司和GitHub合作开发的一个基于人工智能的代码提示工具，它可以利用机器学习技术和大量训练数据生成高质量的代码。

计算机萍萍学姐·2025-01-23 19:13

Spring Boot编程训练系统：测试驱动开发（TDD）实践

本文介绍了编程训练系统的开发全过程。通过分析编程训练系统管理的不足，创建了一个计算机管理编程训练系统的方案。

原机小子·2025-01-23 18:39

《Python期末备考全攻略：高分秘籍与实用技巧大合集！》

1Python基础语法1.1变量与数据类型1.2条件语句1.3循环语句2.常见数据结构2.1列表2.2元组2.3字典2.4集合3.函数与模块3.1自定义函数3.2匿名函数（lambda）3.3标准库与第三方库

跟着小郑学前端·2025-01-23 18:38

【AI日志分析】基于机器学习的异常检测：告别传统规则的智能进阶

机器学习能够根据日志的历史数据和行为模式，通过训练模型检测异常情况，不

·2025-01-23 18:58

NocoBase 本周更新汇总：支持自定义用户资料的表单

·2025-01-23 18:23

龙年公仔放送 | EdgeOne网站加速与防护训练营，鹅厂大牛带你实战无忧！

在数字化时代，网站的性能与安全性直接关系到用户体验和业务连续性，而当前许多网站面临着访问速度慢、加载时间长、易受DDoS攻击、CC攻击等安全威胁的困扰，而EdgeOne作为腾讯云下一代的CDN，集加速与安全防护于一身，已广泛应用于电商、金融、游戏等行业。如何应用EdgeOne，高效玩转网站加速与防护？腾讯云开发者社区携手EdgeOne团队精心打造《EdgeOne一站式玩转网站加速与防护实战营》，鹅

·2025-01-23 17:21

@RequestBody接收Json参数 | 用自定义注解对Vo对象中Date类型日期格式校验

标题太长有木有？主要是为了把问题描述清楚，免得进错文章。问题描述昨天测试的同事测试接口的时候，测试出来一个Date类型校验问题。要求输入的日期格式是：yyyy-MM-ddHH:mm:ss，Vo中使用的注解如下：@DateTimeFormat(pattern=”yyyy-MM-ddHH:mm:ss”)测试同事输入下面两种参数都是保存成功，当输入为“202105”参数时，保存的数据变为“1970-01

手hold刺猬·2025-01-23 17:02

QAT与PTQ模型量化方法的区别

1.QAT（QuantizationAwareTraining）定义：QAT是在模型训练过程中引入量化操作，使模型在训练时就能感知到量化带来的影响，从而更好地适应量化后的精度损失。流程：在训练

old_power·2025-01-23 17:28

IP2Region通过IP库ip定位城市来处理评论

region信息支持完全自定义，例如：你可以在region中

未来AI编程·2025-01-23 16:51

从Web2到Web3：区块链推动的数字进化之路

Web3是一个基于区块链技术的全新互联网架构，旨在解决传统互联网（即Web2）中数据集中化和隐私保护等问题。通过去中心化的机制，Web3不仅能够增强数据安全性，还能够赋予用户更高的自主权。

清晨·2025-01-23 15:50

虚拟机VMware Workstation Pro安装集群+hadoop+spark+scala

参考视频教程链接：大数据实验虚拟机安装Hadoop和Spark_哔哩哔哩_bilibiliup主：孤独时代的硕硕namenode安装选择镜像、路径、磁盘（最好不要c盘）、内存和处理器编辑名称与位置可点击此处自定义硬盘进行设置

落枫兮·2025-01-23 15:16

机器人学习的范式转变：从专用走向通用基础模型

然而，这一转变面临两大关键挑战：机器人硬件的高昂成本限制了大规模部署和数据采集，以及获取足够规模和多样性的训练数据存在实际困难。突破这些瓶颈需要在制造工艺创新、数据共享生态

XianxinMao·2025-01-23 14:42

豆瓣API-我在IDE上标记想看的电影(低配版API文档)

脚本之前,保证运行过一次TagAssassin.py中的get_all_tags(douban_user_url)函数来更新写入的文件中的标签,保证此时是最新的,以便可看JSON文件的标签来核对自己曾自定义的标签名

dreadp·2025-01-23 14:41

Scala内建循环——for循环

1.for循环格式for（循环变量<-数据集）{//循环体代码}eg：vararray=1to5//12345vararray2=1unitl5//12345for(i<-array){println(

Word的妈呀·2025-01-23 14:40

table多行表头合并 vue_vue elementUI table 自定义表头和行合并

1、自定义表头代码如下，其实就是分了两部分，表格主数据是在TableData对象中，表头的数据保存在headerDatas，hea

weixin_39540704·2025-01-23 13:35

YOLOv5模型版本详解：n/s/m/l的区别与选型指南

4.1精度-速度曲线4.2资源消耗对比五、工程部署建议5.1设备适配方案5.2模型优化技巧5.2.1量化压缩5.2.2网络剪枝六、版本选型指南6.1决策流程图6.2场景化推荐七、总结建议一、模型版本概述YOLOv5

我的青春不太冷·2025-01-23 12:59

强化学习代码实践1.DDQN:在CartPole游戏中实现 Double DQN

强化学习代码实践1.DDQN:在CartPole游戏中实现DoubleDQN1.导入依赖2.定义Q网络3.创建Agent4.训练过程5.解释6.调整超参数在CartPole游戏中实现DoubleDQN（

洪小帅·2025-01-23 12:58

react数据异步更新

classMyComextendsReact.Component{}设置state状态数据：state={name:"张三"}render()渲染函数：render(){return{this.state.name}}过程：this打点调用自定义函数

wlt_5079·2025-01-23 12:26

【ubuntu】【rabbitmq】ubuntu 安装 rabbitmq

文章目录一、安装erlang二、添加公钥三、更新软件包（可选）四、安装RabbitMQ五、RabbitMQ状态管理六、安装web插件七、远程登录（web端）八、添加自定义VHOST及分配权限一、安装erlang

wecode66·2025-01-23 11:24

未登录词 Out-of-Vocabulary, OOV

未登录词oov未登录词（Out-of-Vocabulary,OOV）是指在训练数据中没有出现过的词汇，但在测试数据或实际应用中却出现了。

risc123456·2025-01-23 08:30

高效使用Alibaba Cloud PAI EAS进行AI模型推理

技术背景介绍在当今的AI模型开发中，高效的推理服务是将训练好的模型投入实际应用的关键环节。

sagvWSRJHMNEB·2025-01-23 08:30

Spring 3自定义注解与格式化器的深度实践

本文将通过一个完整的示例，展示如何创建自定义注解、格式化器，并将它们绑定到Spring的AnnotationFormatterFactory中，实现字段级别的数据格式化。

t0_54manong·2025-01-23 08:27

大数据的一些基本概念

大数据是指数据集规模巨大且复杂，传统的数据处理软件无法高效处理它们。它是非常大的数据集。

weixin_49536779·2025-01-23 07:46

MySQL-练习-数据汇总-CASE WHEN

文章目录一.数据介绍二.数据汇总三.使用CASEWHEN和GROUPBY将数据分组1.使用CASEWHEN自定义分组练习15练习162.CASEWHEN中ELSE的使用练习17练习18练习193.在GROUPBY

赛丽曼·2025-01-23 07:16

使用Airbyte实现数据集成的详细指南

Airbyte是一个功能强大的数据集成平台，专门用于从API、数据库和文件构建到仓库和数据湖的ELT（Extract,Load,Transform）管道。

dagGAIYD·2025-01-23 06:11

使用FAISS进行高效相似性搜索与向量存储

FAISS提供了评估与参数调优的支持代码，使得它在处理大型数据集时非常实用。核心原理解析FAISS的核心在于其利用高效的数据结构和算法，如倒排文件和压缩索引，使得大量向量的相似性搜索成为可能。