前两天 Google 低调地发布了一款重磅工具，谷歌数据集搜索，目前仍处于测试阶段：什么是数据集搜索呢？简单说来，过去我们想要一份数据，数据源要么是来自自己日益积累的数据库，要么是通过搜索引擎检索出来的，还有一种办法，通过一些特殊渠道购买数据。然而这三种数据来源渠道都非常受限。第一种，自己生产数据，需要强大的流量支持，采集需要时间；第二种，搜索引擎检索，数据源的可靠性和完整性是个问题；至于第三种，
该篇是FPGA数字信号处理的第15篇，选题为多速率信号处理系统中用到的多速率FIR滤波器。本文将简单介绍多速率信号处理系统的基本概念，以及使用Quartus和Vivado的IP核设计多速率FIR滤波器的方法。多速率信号处理这个概念是相对于单速率（Single Rate）信号处理而言的。单速率是指整个信号处理流程中只有一种数据速率；多速率是指系统中存在多个数据速率。使用多速率信号处理可以节省存储空间
Halcon6：阈值分割函数总结【旧笔记整理】(1) fast threshold(mage: Region: MinGray, MaxGray, Minsize:)①算子描述: 全局阈值,此算子与threshold类似,只是多了一个輸入参数MinSize :提取对象的最小尺寸(2) gra
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2024-01-03 14:04:00
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构建基于DeepStream的YOLOV3视频监控程式先决条件安装DeepStream安装DeepStream的Python绑定运行示例程序使用自定义YOLO模型改善启动速度慢的问题 本文提供了使用DeepStream开发基于YOLOV3的USB智能分析程式。 目标检测算法：YOLO V3 取像硬件：USB高速相机 运行平台：Jetson Nano先决条件Ubuntu 18.04DeepStr
缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到
AOI服务作为网络游戏中的中的一个重要组件，用于为地图中的对象根据当前坐标更新关注列表.对于玩家而言，在A关注列表中的对象，其状态发生改变时，需要通知A，这样A才能看到在视野内其它对象的移动，战斗等。对于NPC而且，关注列表中的对象表示在自己一定范围内的对象，可作为AI选择的攻击目标。典型的AOI算法包括格子，十字链表等，关于十字链表法可参考:http://www.codedump.info/?p
Fashion-MNIST 目录 为什么要做这个数据集？获取数据如何载入数据？基准测试数据可视化参与贡献联系在论文中引用Fashion-MNISTLicenseFashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。 它是由Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。Fashion-MNIST的大小、格式和训练集/
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2024-07-30 11:23:41
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机器学习算法基础——数据集操作、K-近邻算法sklearn数据集数据集基本操作转换器与估计器分类算法-k近邻算法(KNN) sklearn数据集数据集基本操作1.数据集划分 机器学习一般的数据集会划分为两个部分： 训练数据：用于训练，构建模型 测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效 一般训练集和测试集比例是75%：25%2.scikit-learn数据集API介绍 类：sklearn.
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2024-01-08 12:15:45
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作者丨桔了个仔、莫笑傅立叶、LinT丨知乎问答From丨极市平台问题链接：https://www.zhihu.com/question/451498156#回答一作者：桔了个仔链接：https://www.zhihu.com/question/451498156/answer/1802577845对于解释性有要求的领域，基本深度学习是没法和传统方法比的。我这几年都在做风控/反洗钱的产...
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2022-12-26 17:12:21
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尚观sherk郄晓烨http://www.wyzc.com/wenda/58.html关于RHCA学习我的一点经验是： 第一步，听每门课程，一个一个章节来学习，记笔记，搭学习环境当时我听完每门RHCA的课程时，首先，我想办法把老师的/var/ftp/pub下的文件全下载下来（里面有课程需要的软件包），然后回家开始拿物理机或者虚拟机搭环境。 一般搭环境由于不同的课程不一样，搭得时间长的是3天，甚至一
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精选
2014-04-19 23:26:32
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原创
2021-08-30 13:48:12
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输出比输入更高效学习的过程必然涉及到记忆的过程。在人类的记忆中三种记如果还要再打一次，常常就忘记了刚才记忆的...
原创
2022-03-21 11:47:07
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@TOC本章内容较多，主要是题目的讲解，文字表达啰嗦处请见谅，祝良好的观看体验可以先在这里尝试所有的题目，如有不懂或不确定的，可按照顺序往下找答案
建议拿个纸笔，先把自己的答案写下来，之后再对答案捏
↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓一维数组
int a[] = { 1,2,3,4 };
printf("%d\n", sizeof(a));
printf("%d\n", sizeof(a +
原创
2023-04-27 22:06:07
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在深度学习应用中，二分类任务广泛应用于许多领域，比如医学影像分析、垃圾邮件识别以及欺诈检测等。然而，越来越多的项目在进行二分类深度学习时遇到了效果不佳的问题。这些问题通常表现在模型准确度低、损失函数无法有效降低等方面。本文将探讨解决“二分类的深度学习效果很差”问题的过程，并尝试给出一系列的措施与建议。
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title 二分类深度学习效果差的问题演变
作者丨桔了个仔、莫笑傅立叶、LinT编辑丨极市平台导 读 深度学习作为目前最前沿的科技领域之一，一般都引导着科技进步，但是是否存在一些深度学习的效果反而不如传统方法的案例呢？本文汇总了一些该问题下的优质回答，回答均来自知乎。# 回答一作者：桔了个仔来源链接：https://www.zhihu.com/question/451498156/answe
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2022-12-19 12:37:29
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作者：桔了个仔
对于解释性有要求的领域，基本深度学习是没法和传统方法比的。我这几年都在做风控/反洗钱的产品，但监管要求我们的决策要可解释性，而我们曾经尝试深度学习，解释性很难搞，而且，效果也不咋地。对于风控场景，数据清洗是非常重要的事，否则只会是garbage in garge out。
在写上面内容时，我想起前两年看的一篇文章：《你不需要ML/AI，你需要SQL》https://news
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2021-08-30 16:17:39
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深度学习作为目前最前沿的科技领域之一，一般都引导着科技进步，但是是否存在一些深度学习的效果反而不如传统方法的案例呢？
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2022-10-14 14:09:45
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论文名称：SER-FIQ: Unsupervised Estimation of Face Image Quality Based on Stochastic Embedding Robustness论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.093730 综述这可能是我看CVPR论文中，唯一一个5分钟就看完原理的论文了，简单有趣。这一篇文章是CVPR2020的与图像质量评估相
作者丨桔了个仔、莫笑傅立叶、LinT编辑丨极市平台导读 深度学习作为目前最前沿的科技领域之一，一般都引导着科技进步，但是是否存在一些深度学习的效果反而不如传统方法的案例呢？本文汇总了一些该问题下的优质回答，回答均来自知乎。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿问题链接：https://www.zhihu.com/question/4514
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2022-10-11 23:08:07
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# 数据集对深度学习模型的意义
深度学习作为人工智能领域的重要分支，承担着图像识别、自然语言处理和语音识别等众多任务。然而，深度学习模型的性能在很大程度上取决于数据集的质量与数量。本文将深入探讨数据集对深度学习模型的重要性，并通过代码示例和图示化的方式帮助大家更好地理解这一概念。
## 数据集的组成
数据集是指为训练、验证和测试模型而准备的数据集合。一个理想的数据集通常包括以下几个要素：
