评价指标交并比（IoU）判断预测边界框的结果好坏计算两个边界框交集和并集之比。 示例：当id=3时，有两个预测框，绿色的表示GT（标注好的框），如何将其填入表格，如蓝色部分所示，依据IOU来填写OB的值。而confidence阈值会影响TP和其他的值（如下：confidence取不同的值，计算出不同的Precision和recall） 由表画出P-R曲线 所有类别的A
使用卷积神经网络通过 TensorFlow 和 Keras 对手写数字进行分类 | 监督深度学习MNIST 数据集和数字分类当您开始使用不同的神经网络架构学习深度学习时，您会意识到最强大的监督深度学习技术之一是卷积神经网络（简称“CNN”）。CNN 的最终结构实际上与常规神经网络 (RegularNets) 非常相似，其中包含具有权重和偏差的神经元。此外，就像在 RegularNets 中一样，我
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2024-09-05 10:40:31
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众所周知，文本分类是NLP领域中十分基础的任务，大部分文本分类模型稍加修改就可以应用到其他任务中。下面介绍几个经典的文本分类模型。 图中被引数来源google学术(2019/5/16) 1. textCNN作为一个经典的神经网络模型，CNN具有极强的特征提取能力，而且运行速度比RNNs要快的多。当CNN在计算机视觉领域取得巨大成功之后，人们自然想到如何将CNN应用到自然
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2024-05-13 12:06:47
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表格结构识别综述ICDAR2019ICDAR2021 竞赛中国图象图形学报PRCV 2021腾讯小米2021论文ICCV2021ACM MM 2021ICDAR 20212022 论文ACM Multimedia 2022CVPR 20222023 论文CVPR2023IJCAI 20232024 论文AAAI 2024参考文章 【声明】此文章供本人学习使用，内容来自公众号、知乎、博客等网站的摘
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2024-07-26 08:17:44
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在工业信息化水平不断提高的时代，各单位需要处理的纸质表格数据量非常大，通过手工将这些数据录入到系统中，费时费力。效率就是企业生命，文通表格识别系统将纸质表格数据电子化，能够帮助您及时、准确得到第一手数据，提高工作效率。 文通表格识别系统 性能特点 一、识别字符类型丰富。系统能识别的字符包括印刷中文（简体）、印刷中文（繁体
> SuperTML (arxiv/abs/1903.06246) 我们如何微调自然图像的分类器以执行表格数据的机器学习任务？ 答案称为SuperTML。 介绍 通常，我们可以将数据分为非结构化数据（可以以不统一的格式维护，例如图像和文本）和结构化数据（常见的表格）。 在第一类中，深度学习模型（CNN，RNN等）在很大程度上是赢家。 但是，在后一种情况下，想法正在推动基于树的算法（
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2024-05-31 07:30:05
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今天我们来学习下数据可视化，其实在前面的章节中，我们也接触到了一些数据可视化的知识，在分析数据集的时候，有效的可视化图表，可以帮助我们更好的了解数据。常用的可视化图表我们常用的图表其实也有很多，比如说文本表格，条形图，饼图等等。下面我就来简单介绍10种常见的图表散点图散点图一般是两个变量的二维图表，很适合展示两个变量之间的关系。当然也有三维散点图，不过使用的并不是很多折线图折线图可以很好的呈现数据
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2024-08-28 19:27:49
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有监督学习分类：根据训练结果判断输入为哪个已知的类别。应用：图像识别、人脸识别回归：预测下一个周期的结果。通过之前的数据训练出模型，然后模型根据当前数据生成未来的预测应用：股票预测、趋势分析预测技术：K邻近、决策树、朴素Bayes、SVM、线性回归、随机森林；CNN优缺点：准确性可控、高，取决于训练数据质量和数量，因此工作量大无监督学习聚类：对数据进行自主分类，生成标签，每个类别有相同的标签。(聚
数据集概述
1.1数据集l 是一种代表关系数据的内存驻留结构
l 是以XML 形式表示的数据视图，是一种数据关系视图。
l 在Visual Studio 和.NET Framework 中，XML 是存储和传输各种数据时所用的格式。因此，数据集与XML 有密切关系。
1.2数据集分类
– 类型化数据集
– 非类型化数据集
1.3类型化数据集和
工作中经常会遇到各种各样的数据分类汇总问题，在Excel中我们可以用快捷键、分类汇总菜单、数据透视表、函数、公式甚至VBA都能轻松解决这些问题。快捷键汇总法目标任务：按小组对各种产品的产量进行汇总。实现方法：先按小组对数据表进行排序，将同一小组的数据排在一起，在同类小组下插入空行；然后，按住Ctrl键选定各小计单元格，同时按下“Alt”键和“=”键，就会统计出各类产品的产量。(图1)小提示：⑴不要
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2024-10-28 09:28:08
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其实在我们的生活中有很多技术都是利用到了机器学习，比如说推荐系统、智能图片美化和聊天机器人等，这些技术在机器学习和数据处理算法的帮助下已经被大家广泛使用。在这篇文章中我们给大家介绍一下机器学习中的深度学习以及支持向量机和降维算法的相关知识，希望这篇文章能够更好地帮助大家理解机器学习。首先我们说一下深度学习，深度学习是人工神经网络的最新分支，它受益于当代硬件的快速发展。众多研究者
一、MNIST简介MNIST数据集中包含60000张图片作为训练数据，其中55000用于训练，5000个用于验证。10000张图片作为测试数据。图片的大小为28*28。Tensorflow中操作MNIST数据集： 处理后的每一张图片是一个长度为784的一维数组，这个数组中的元素对应了图片像素矩阵中的每一个数字。因神经网络的输入是一个特征向量，故把一张二维图像的像素矩阵放在一个一维数组中，方便ten
@数据分析-聚类目录聚类概念K-MeansAgglomerativeClusteringDBSCANMeanShiftSpectralClustering评价轮廓系数兰德指数（rand index）聚类概念”物以类聚，人以群分“，聚类是典型的无监督学习方法。不同于分类，分类是有监督学习，样本都有标签，分类模型重点考查的是模型的泛化能力（predict）；而聚类是按要求给样本加标签，重点考查模型聚类
# Python用表格呈现数据
在数据分析和可视化的过程中，表格是展示数据的重要形式。Python作为一种强大的编程语言，为我们提供了多种工具和库，方便我们将数据以表格的形式呈现。本文将介绍如何使用Python来创建和展示数据表格，同时也会通过代码示例和图示来加深理解。
## 数据展示的重要性
数据展示不仅帮助我们更直观地理解数据，还能帮助我们发现潜在的趋势或异常。在科学研究、商业分析和教育
Network In Network论文信息： 论文细节： 一般来说，所要提取的特征是高度非线性的，在传统的 CNN 中尝试使用超完备的滤波器来提取各种潜在的特征，具体来说，当需要提取某个抽象特征时，我们初始化大量的滤波器去提取尽可能多的特征，将我们期望的特征也覆盖到。如此产生的结果是网络结构复杂，参数空间过大。作者利用 Mlpconv 和 全局平均 pooling 建立了 Network in
CNN卷积神经网络是计算机视觉的基础网络结构，后续很多模型都是在CNN的框架下搭建起来，如VGGNET，(通过大量使用3x3卷积核和2x2池化核，首次将卷积神经网络的卷积深度推向更深）、Inception V1(网络提升了计算资源的利用率，可以在保持网络计算资源不变的前提下，通过工艺上的设计增加网络的宽度和深度，基于为了保持网络结构的稀疏性，又能利用密集矩阵的高计算性能，Google团队提出了In
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2024-03-22 16:00:38
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1、概述最近项目中有一个这样的需求：导出word 文档，要求这个文档的格式不是固定的，用户可以随便的调整，导出内容中的数据表格列是动态的，例如要求导出姓名和性别，你就要导出这两列的数据，而且这个文档不是导出来之后再调整而是导出来后已经是调整过了的。看到这里，您也许马上想到用模板导出！而且.NET中自带有这个组件：Microsoft.Office.Interop.Word，暂且可以满足需求
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2024-07-26 09:18:04
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正如caffe的examples所提，CNN model并不是一个黑盒，caffe提供了工具来查看cnn各层的所有输出1.查看CNN各层的activations值的结构（即每一层的输出） 代码如下：# 显示每一层
for layer_name, blob in net.blobs.iteritems():
print layer_name + '\t' + str(blob.data.s
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2024-08-29 10:32:04
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文章目录【后续会持续更新CDA Level I&II备考相关内容，敬请期待】【考试大纲】【考试内容】【备考资料】1、表格结构数据特征（占比2%）1.1、表格结构数据概念1.2、表格结构数据处理工具&数据层级1.3、表格结构数据特征2、表格结构数据获取、引用、查询与计算（占比3%）2.1、表格结构数据的获取方法2.2、表格结构数据使用(引用)方法2.3、表格结构数据查询方法2.4、表
# 使用xlrd读取表格数据的步骤
为了帮助你实现Python中使用xlrd库来读取表格数据，我将按照以下步骤来进行详细说明。
## 步骤概览
1. 安装xlrd库
2. 导入所需的库
3. 打开Excel文件
4. 选择要操作的工作表
5. 读取数据
6. 关闭Excel文件
接下来，我将逐步展开每个步骤，并提供相应的代码示例。请注意，代码示例将以Markdown语法标识出来。让我们开始
原创
2023-07-18 12:53:47
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