最近在参加：2023AIWIN——中文网页自动导航挑战赛
DataWhale的大佬们提供了baseline的讲解：如何手把手打一场世界人工智能大赛
下面就来记录一下使用Kaggle上提供的30小时15G免费GPU算力的运行情况。数据集预处理数据下载及配置首先从比赛官网上下载A榜的数据集：获取数据
在本地解压缩后，进入到路径：\2023S-T1-A-Data[供选手] 0513\指令数据&标
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2024-02-28 23:09:31
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Kaggle是由联合创始人、首席执行官安东尼·高德布卢姆（Anthony Goldbloom）2010年在墨尔本创立的，主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。该平台已经吸引了80万名数据科学家的关注，这些用户资源或许正是吸引谷歌的主要因素。 kaggle平台是一个云平台，每周提供30h的GPU
一直想在kaggle上参加一个比赛，近期看见又一个病害分类的比赛出来了，不说了，必须抓住机会，不能再拖延！ 初学者怎么使用kaggle点入一个competition，可以看到其中：overview：比赛方对比赛概况的介绍，解决什么问题，难点是什么？以及评分方式，提交的时间节点（重要）【审题】data：数据，介绍和下载地址notebooks：开源的代码discussion：多去看，高手对比
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2023-12-21 06:37:00
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学习目录：1. Hello, Python简单介绍python的常量、变量赋值以及算术运算2. 练习: Syntax, Variables, and Numbers3. Functions and Getting Help函数定义及调用, 并使用python内建文档4. 练习: Functions and Getting Help5. Booleans and Conditionals使用布尔代数
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2024-06-06 14:53:41
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参考视频教程: Add Data的路径:/kaggle/inputgit clone的路径:/kaggle/workingnotebook和终端不太一样的是:终端你cd 到一个目录后，路径会保留，像这样:$ cd ~/test$ ls -l但是kaggle notebook中的命令则是:cd ~/test;ls -l如果分成两行写，当前路径会恢复成默认路
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2024-01-18 23:30:25
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kaggle上有个简单的机器学习教程，用的是Python，这篇文章尝试把其中的主要脉络梳理一下数据的导入和导出kaggle的数据集大都是以csv格式的文件存储的，你上传最终的结果时也要求以csv格式呈现，因此下面简单介绍下数据集的导入和导出。这个教程是以 预测Titanic幸存人数为例进行说明。数据读入使用pandas可以将csv文件读入DataFrame格式的文件import pandas
tr
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2023-06-16 17:08:06
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4.10. 实战Kaggle比赛：预测房价本节内容预览数据下载和缓存数据集访问和读取数据集使用pandas读入并处理数据数据预处理处理缺失值&对数值类数据标准化处理离散值—one-hot编码最后，转换为张量表示训练先用简单线性模型进行数据验证K折交叉验证模型选择提交Kagglepython语法Pandas使用计算MSZoning列的重复值torch.clamp(input, min, m
# 如何在Python中导入Kaggle数据集
## 1. 概览
在本文中，我将向你介绍如何在Python中导入Kaggle数据集。Kaggle是一个广泛使用的数据科学和机器学习平台，提供了大量的数据集供开发者使用。通过导入Kaggle数据集，你可以轻松地获取数据，并在你的项目中进行分析和训练模型。
## 2. 导入准备
在开始导入Kaggle数据集之前，你需要完成以下准备工作：
- 安装Ka
原创
2023-10-05 09:42:54
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文章目录前言一、使用步骤（一）下载Yolov5源码（二）配置Yolov5所需的库（三）修改源码1.修改输出文件的保存路径2.添加mask.yaml3.修改models4.配置train.py（四）在Kaggle上部署项目1.把源码本地打包成.zip格式上传到Kaggle的Data上：2.在代码框中输入如下命令并运行：3.运行train.py：4.下载run中训练好的模型：5.本机上测试训练好的模
为萌新提供一份最直接的图文教程，介绍kaggle的一些基本操作，让没有任何经验的人也可以快速上手。1Join a competition首先注册kaggle账号，登录后点Compete之后可以看到Competitions如下。随便点一个进入，可以看到比赛的详细信息，Overview中可以看到该比赛要解决什么问题，感兴趣点击Join Competition加入即可。加入比赛后需要了解比赛的信息，比如
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2024-04-24 19:33:58
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from：这篇文章适合那些刚接触Kaggle、想尽快熟悉Kaggle并且独立完成一个竞赛项目的网友，对于已经在Kaggle上参赛过的网友来说，大可不必耗费时间阅读本文。本文分为两部分介绍Kaggle，第一部分简单介绍Kaggle，第二部分将展示解决一个竞赛项目的全过程。如有错误，请指正！1、Kaggle简介 Kaggle是一个数据分析的竞赛平台，网址：https://www.kaggle.com/
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2023-12-19 09:19:30
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：投稿 作者：子苏 编辑：学姐之前一直在Googel Colab平台上薅羊毛(使用免费GPU)，但是很快就遇到了GPU使用达到上限的问题，如下图：limited GPU因此又来到Kaggle平台来薅羊毛，作为Kaggle小白，在此总结了一些常见的问题和实用tips。安装第三方包开始时一直安装不上任何包，把电脑wifi，工具检查了一遍，简直怀疑人生，后来发现原来是 Internet选项没开启
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2024-03-11 15:13:35
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本文不包含Kaggle的入门步骤，如何上传数据集，如何选择GPU自行学习 文章目录*开头的话*一、Kaggle的使用1、**为什么选择Kaggle**2、Kaggle的操作难度二、Yolox代码的更改1.train.py更改2.callbacks.py部分更改3、训练数据的路径更改4、正式训练*末尾的话* 开头的话本文所用yolox的代码来自bubbliiing的pytorch yolox项目 链
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2024-01-10 23:01:55
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前言目前 kaggle 的入门教程也挺多的，但有几个缺点，有些是比较老旧的，代码在新的版本下跑不通，这对于新手而言是很艰难的。（更有些还是py2的代码）；有一些则是有原理没实现，有实现没原理，总而言之，好的入门教程不多。（不多也就是有，此处我附上另一个我觉得写的不错的教程在文末，有兴趣的同学可以去参考一下，当然直接看我这篇也是ok的 ，我会尽量囊括他的内容，算是对其内容的一个更新，因为版本问题，他
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2023-11-27 10:09:02
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学完了Coursera上Andrew Ng的Machine Learning后,迫不及待地想去参加一场Kaggle的比赛,却发现从理论到实践的转变实在是太困难了,在此记录学习过程. 一:安装Anaconda教程大多推荐使用Jupyter Notebook来进行数据科学的相关编程,我们通过Anaconda来安装Jupyter Notebook和需要用到的一些python库,按照以
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2024-10-17 20:08:33
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# Kaggle 如何更改 Python 版本
Kaggle 是一个数据科学社区，它不仅提供了数据集和比赛，还提供了一个基于浏览器的 Jupyter Notebook 环境。用户可以使用 Python 来进行数据分析、建模和各种其他数据科学任务。然而，有时用户可能需要使用不同版本的 Python 来满足特定的需求。本文将为您详细介绍如何在 Kaggle 中更改 Python 版本。
## 1.
原创
2024-10-12 05:12:29
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hello，PythonPython 是以英国喜剧团体Monty Python命名的，那么为什么不让我们的第一个Python程序向他们最著名的喜剧Spam致敬呢？仅仅为了好玩，尝试阅读一下下面的代码，并且预测一下当他运行的时候会发生什么。（如果你不知道，那也没有关系！）In【】spam_amount = 0
print(spam_amount)
## Ordering Spam, egg, Sp
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2023-10-12 21:21:05
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# 如何在Kaggle中修改Python版本
Kaggle是一个数据科学和机器学习领域非常受欢迎的平台，提供了丰富的数据集和竞赛平台，用户可以在Notebook中进行数据分析和建模。尽管Kaggle的Notebook大多数情况下都能满足需求，但有时候我们需要使用特定的Python版本以兼容一些特定的库或特性。本文将探讨如何在Kaggle中修改Python版本，并通过实际示例来展示整个过程。
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1.Kaggle的比赛究竟锻炼的是什么能力？首先说，绝大部分的Kaggle比赛是Data Mining(DM)比赛（除少数是和Discrete Optimization还有Computer Vision(CV) 有关），最重要的是和Machine Learning(ML)关系不大。这是很多人一个误区，往往希望在Kaggle上学到很多ML的知识。Kaggle教给我的第一件事情，就是让我清晰领会到了这
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2024-01-28 02:51:59
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用python参加Kaggle的经验总结 作者 JxKing 最近挤出时间，用python在kaggle上试了几个project，有点体会，记录下。Step1: Exploratory Data AnalysisEDA，也就是对数据进行探索性的分析，一般就用到pandas和matplotlib就够了。EDA一般包括：每个feature的意义，f
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2024-01-11 10:12:51
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