人工智能的不断发展需要大量的数据做支撑。使用开源数据集，可以对算法进行调优。景联文科技收集整理出了计算机视觉领域的七个优秀开源数据集供大家参考使用。 1.《PubFig Dataset数据集》《PubFig Dataset数据集》是一个大型人脸数据集，该数据集由哥伦比亚大学于2009年发布，相关论文有《Attribute and Simile Classifiers for Face V
假设这里有多个平行宇宙，每个空间里都在用10只宝可梦的data去找，由于不同宇宙中宝可梦的data是不同的，因此即使使用的是同一个model，最终获得的都会是不同的variance那为什么比较复杂的model，它的散布就比较开呢？比较简单的model，它的散布就比较密集呢？BiasBias vs Variance由前面的讨论可知，比较简单的model，variance比较小，bias比较大；而比
文章目录引言一、实体、关系抽取相关的数据集1. CoNLL1.1 CoNLL 介绍1.2 OntoNotes releases 5.0 数据集下载1.3 获取CoNLL相关的数据集1.4 OntoNotes 数据集转换成conll格式2、 ACE二 、 文本摘要相关的数据集TAC 引言这将会是一个不断更新的博客，提供了一些数据集下载来源或者数据集信息介绍。在我的研究中，我可能会碰到一些相关任务的
既然接触了最短路径算法，也就肯定会接触最小生成树中的Prim算法。Prime算法主要是来从一个无向图（注意，是无向图）来生成一个权值和最小的最小生成树（一定无环），最小生成树当然权值和唯一但是生成树的结构不唯一。Prim算法的主体构造和迪杰斯特拉算法极其相似，并且采用的都是贪心思想，也就是在选取当前最小的权值边，加入该边对应的节点，从而进行构造；其主要的思路和流程如下所示：对于主体来说，我们维护一
朴素贝叶斯分类器. 任务： 理解朴素贝叶斯分类器。 实现我们的第一个贝叶斯分类器。 使用朴素贝叶斯分类器分类邮件.概率论基础：随机变量：这个变量的值依赖于概率。抛硬币（其结果可能是正面，也可能是反面）是一个很好的例子。如果一个随机变量只能取有限数量的值，我们称其为离散变量（例如，抛硬币或者掷骰子）；否则，我们就称其为连续随机变量（例如，某一天的温度）。通常随机变量用大写字母表示.概率：这是对事件发
PQ节点-PV节点-平衡节点#PQ节点节点的有功功率P和无功功率Q是给定的，节点电压和相位（V，δ）是待求量。通常变电所都是这一类型的节点。由于没有发电设备，故其发电功率为零。在一些情况下，系统中某些发电厂送出的功率在一定时间内为固定时，该发电厂也作为PQ节点，因此，电力系统中绝大多数节点属于这一类型。#PV节点 节点的有功功率P和电压幅值V是给定的，节点的无功功率Q和电压相位δ是待求量，这类节点
【一】什么是预处理、预分析？ 高质量数据是数据分析的前提和分析结论可靠性的保障。尽管在获取数据源时数据分析师格外谨慎，耗费大量的时间，但数据质量仍然需持续关注。不管是一手还是二手数据源，总是会存在一些质量问题。同时，为了满足数据分析、挖掘的实际需要，对噪声数据如何处理，是丢弃还是补充，或者重新计算新的数据变量，这些不是随意决定的，这就是数据预处理的一个过程，是在数
摘要：本文研究了REST+RIA的软件架构，针对目前水环境点位管理中系统化、规范化和标准化方面存在的问题，提出采用REST+RIA的软件架构，引入CA认证技术和GIS技术构建水环境点位管理系统，满足点位管理业务复杂性的要求。论文结合关键技术对系统的逻辑架构，部署方案，以及点位管理的业务流程进行了分析和介绍。关键字：REST；RIA；GIS；水环境；点位监测The Development for P
A/BTest分离式组间试验，也叫对照试验，科研领域（药物测试）中已广泛应用。简单来说，A/B测试在产品优化中的应用方法是：在产品正式迭代发版之前，为同一个目标制定两个（或以上）方案，将用户流量对应分成几组，在保证每组用户特征相同的前提下，让用户分别看到不同的方案设计，根据几组用户的真实数据反馈，科学的帮助产品进行决策。 ABTest的一些特性：先验性： A/B测试其实是一种“
交通流量数据PEMs数据集说明 distance_df_filename (str): path of the csv file contains edges information tuple: two adjacency matrix. adj_PEMS07.pkl np.array: conn
文章思路：挑战：实际道路时空相关性复杂，交叉口监控设备的局限性。提出了新的分层交通流预测的基础上时空图卷积网络（ST-GCN），结合了交叉口交通的空间和时间依赖性，以实现更准确的交通流预测。提出的基于AdjacentSimilar算法的交叉口交通流预测方法无需历史数据，也能有效预测交叉口的交通流。同时考虑了外部因素引言空间依赖性：城市的拓扑结构决定了交叉口之间的相互依赖性。上游交叉口的交通流输出直
文章目录前言一、鸢尾花数据集SVM分类1.引入库和数据2.数据分类函数3.数据分类二、人脸特征提取1.特征点标记实现2.使用opencv函数简单墨镜效果参考 前言OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 它轻量级而且高效–由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Pyt
引言最近投了一篇交通流领域的论文被拒了，有个reviewer提出，我的定义不符合Edie’s generalized traffic definitions，因此基础就不正确。为了能解决这个问题，我看了些相关论文，也找到了Edie 1963年发表的论文：Discussionof trafficstream measurements and definitions。交通流三参数基本定义在观测点进行计
我们定义并开放了预测能力得分（PPS）。 PPS是可以在数据中找到更多模式的关联的替代方法。 相关性有太多问题 现在是星期五下午，您的老板告诉您，数据传递令人惊讶地提前到来了-来回仅4周。 这是您的预测模型缺少的部分。 您很兴奋，但也有点着急，因为您知道接下来的事情：浏览数据。 所有。 45.列。 这将花费许多小时，但您知道这是值得的，因为如果没有数据了解，您就会失明。 一个显而易见的步骤
脑电数据预处理一般包括以下步骤，其中未添加链接的步骤本文未涉及：顺序步骤附注1导入数据·导入脑电数据以及手动导入电极信息和事件2定位电极·导入电极位置相关文件3删除无用电极·如剔除HEOG、VEOG、M1、M2 等电极点4重参考·计算总平均参考或者选择特定电极作为参考5滤波·低通滤波 （设置范围为 30-100Hz)·高通滤波（设置范围为0.1-1Hz）6-1截取正确反应时段·正确反应时段提取[-
KITTI数据集是由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，利用组装的设备齐全的采集车辆对实际交通场景进行数据采集获得的公开数据集。该数据集包含丰富多样的传感器数据（有双目相机、64线激光雷达、GPS/IMU组合导航定位系统，基本满足对图像、点云和定位数据的需求）、大量的标定真值（包括检测2D和3D包围框、跟踪轨迹tracklet）和官方提供的一些开发工具等。1. 采集平台介绍 此部分
数据预处理的常用流程： 1）去除唯一属性 2）处理缺失值 3）属性编码 4）数据标准化、正则化 5）特征选择 6）主成分分析1、去除唯一属性 如id属性，是唯一属性，直接去除就好2、处理缺失值(1)直接使用含有缺失值的特征 如决策树算法就可以直接使用含有缺失值的特征(2)删除含有缺失值的特征(3)缺失值补全1)均值插补 若样本属性的距离是可度量的，则该
美国ECM公司成立于1988年，多年研发、制造和销售用于车辆动力总成，发动机和燃烧系统的测试设备及控制系统。致力于提高能源转换效率和减少污染物排放。ECM已发展成为全球最大的基于陶瓷传感器的发动机和燃烧系统测试设备制造商。ECM工具的使用遍布全球主要的汽车制造商，发动机制造商，燃烧系统制造商，研究机构及政府机构。产品介绍mini PEMSTM便携式尾气排放监测系统应用场景：ECM miniPEMS
Linux 链接分两种： 一种被称为硬链接（Hard Link）； 另一种被称为软链接，也叫符号链接（Symbolic Link）。一般情况下，ln命令产生硬链接；ln -s产生软链接那什么是硬链接，什么是软链接呢？硬链接 硬链接指通过索引节点来进行链接。在 Linux 的文件系统中，保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号，称为索引节点号(Inode Index)。在 Linux
目录前言一、什么是不可替代的代币？二、NFT 艺术真的“活”在区块链上吗？三 、托管 的NFT四、 NFT 结构的挑战五、 NFT存在的总结 前言凭借可证明的稀缺性和区块链支持的出处，不可替代代币 (NFT) 为艺术家、创作者和收藏家提供了与数字艺术互动的新方式。NFT 代表了存在于区块链上的艺术，但这究竟意味着什么？每个 NFT 都包含特定的元数据，即指向 Internet 上文件的唯一数
