文章目录1.创建数据集文件夹2.过滤3.训练前置准备3.1 创建数据集目录3.2 创建并写入配置文件3.3 修改训练参数3.4 部分训练结果解释 训练自己的数据集，首先需要安装Yolov5及创建数据集，这些部分在之前的文章中已经提到。 Yolov5安装及简单使用： Yolov5安装及简单使用 数据集标注： 数据集标注方法 1.创建数据集文件夹coco数据集官网地址：https://coco
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2024-01-29 00:42:54
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机器学习的数据预处理数据预处理是在机器学习算法开始训练之前对原始数据进行筛选，填充，去抖，类别处理，降维等操作；有的方法可以防止由于数据的原因导致的算法无法工作，有的方法可以加速机器学习算法的训练，提高算法的精度。1.缺失数据的处理1.1查看数据确缺失情况举个例子说明如何查看数据缺失的情况：import pandas as pd
#创建一个缺失数据的DataFrame
df = pd.DataF
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2023-11-23 19:28:34
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Scikit-learn提供了广泛的机器学习算法，它们具有统一/一致的接口，用于拟合，预测准确度等。注意：我们不会详细介绍算法的工作原理，因为我们只想了解它的实现。现在，请考虑以下示例：# load the iris dataset as an example
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
# store the
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2023-06-30 15:29:34
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一、将从网上下载的文件中 ，xml文件全部放在新建的annotations中，png或jpg全部放在images中。二、新建一个脚本文件split_train_val.py，用于划分训练集、测试集和验证集。具体代码如下# coding:utf-8
import os
import random
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
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2023-09-14 22:59:21
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第一次写文章，主要是遇见的坑太多，怕以后记不住 配置：ubuntu18.0 cuda11.2 cudnn8.1 paddle2.2-gpu 然后下载OCR：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR 数据集制作参考：【1】这里遇到了第一个bug，是读不出来汉字，原因是编码解码的问题 加一个编码格式就好了with open("F:/10w/special.tx
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2024-08-24 11:08:19
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【深度学习入门教程】手写数字项目实现-2.Python模型训练4. Python基于Pytorch框架实现模型训练4.1 训练环境4.2 定义数据加载器4.3 定义网络（net,py）4.4 定义训练器(trainer.py)4.5 模型训练（main_MNIST.py） 该项目所用到的源码以及所有源码均在GitHub以及Gitee上面开源，下载方式： GitHub:
git clone
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2023-10-19 22:50:58
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MTCNN是多任务级联CNN的人脸检测深度学习模型，该模型中综合考虑了人脸边框回归和面部关键点检测。该级联的CNN网络结构包括PNet，RNet，ONet。本文主要介绍人脸检测中常用的数据处理方法，包括Bounding Box绘制，IOU计算，滑动窗口生成，回归框偏移值计算，面部轮廓关键点以及面部轮廓关键点回归。PNet(Propose NetWork) 用来获取面部窗口和相应的候选框的回归向量。
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2024-04-02 08:41:21
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opencv+mtcnn+facenet+python+tensorflow 实现实时人脸识别Abstract:本文记录了在学习深度学习过程中，使用opencv+mtcnn+facenet+python+tensorflow，开发环境为ubuntu18.04，实现局域网连接手机摄像头，对目标人员进行实时人脸识别，效果并非特别好，会继续改进这里是如果各位老爷看完觉得对你有帮助的话，请给个小星星，3q
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2024-08-08 15:59:05
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代码下载地址：这里采用第三方的MXNet实现版本：https://github.com/pangyupo/mxnet_mtcnn_face_detection参考网页 概要：代码主要是说怎么使用MTCNN算法进行人脸检测，不涉及到训练过程 主要包含三个脚本：main.py、mtcnn_detector.py、helper.py。main.py是代码的入口mtcnn_detect
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2024-08-08 22:18:32
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项目2 Java语言基础 实验目的：熟悉Java基本语法，基本数据类型，各种运算符及表达式的使用，掌握运算符优先级,熟悉使用Java的选择语句,循环语句。 实验性质：验证性实验+设计性实验 实验内容：（1）分析并调试第2章中的实例。 （2）分别用if语句和switch语句编写程序，实现功能：根据学生的成绩（可能取值为5、4、3、2、1），显示相应的等级（优秀、良好、中等、及格、不及格）* 划分等级
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2023-09-30 22:45:31
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批数据训练 拥有大量数据时，可把数据分批送入神经网络训练。 分批代码如下： import torch import torch.utils.data as Data if __name__ == '__main__': BATCH_SIZE = 5 x = torch.linspace(1, 10, ...
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2021-10-13 09:13:00
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什么是机器学习？ 根据已有的知识经验，形成模型。并根据模型来感知未知的新事物的过程。 机器学习术语：身高体重肤色18070黄17562白18580黑 样本：上面表格中，每一行就是一个样本。一个样本包含了一种事物的完整属性，这些属性不重复。数据集：所有的样本的总和，称为数据集。特征：例如，身高就是一种特征，肤色也是一种特征。也可以称作属性。特征值：具体对应特征上的特征值
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2024-07-22 19:13:50
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上一篇文章中介绍了如何使用OpenCV自带的haar分类器进行人脸识别（点我打开）。 这次我试着自己去训练一个haar分类器，前后花了两天，最后总算是训练完了。不过效果并不是特别理想，由于我是在自己的笔记本上进行训练，为减少训练时间我的样本量不是很大，最后也只是勉强看看效果了。网上有关的资料和博客可以说很多了，只要耐心点总是能成功的。采集样本：首先要训练，就得有训练集。网上有很多国外高校开源的库
# Python 训练数据
在当今信息化社会，数据处理和分析的需求日益增长。Python作为一种高效、易学的编程语言，被广泛应用于数据科学和机器学习领域。训练数据是机器学习模型的重要组成部分，它用于训练模型从而使其能够做出准确的预测。本文将介绍如何使用Python来训练数据，并提供代码示例。
## 训练数据的准备
在训练数据之前，我们需要先准备数据集。数据集是由特征和标签组成的数据集合，其中
原创
2024-05-30 04:18:24
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# 使用OpenNLP进行数据训练的指南
在自然语言处理（NLP）领域，Apache OpenNLP是一个功能强大的开源工具。对于刚入行的小白，如何使用OpenNLP进行模型训练可能显得有些棘手。本文将分步骤指导你完成这个过程，并提供必要的代码示例与解释。
## 流程概览
以下是使用OpenNLP进行模型训练的基本流程：
| 步骤 | 描述
## Java 数据训练指南
在当今大数据时代，数据训练（又称数据处理或数据训练模型）是一个重要的开发技能。对于刚入行的小白来说，如何在Java中实现数据训练可能会感到困惑。本文将分步骤阐明整个流程，并提供相应的代码示例。
### 数据训练流程概览
以下是实现Java数据训练的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | -
# Pytorch 数据训练指南
## 一、整体流程
首先，我们来看一下整个 Pytorch 数据训练的流程，可以通过以下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
|------|--------------|
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 构建模型 |
| 3 | 定义损失函数 |
| 4 | 选择优化器 |
| 5 | 训
原创
2024-03-28 04:24:28
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# Python训练数据
Python是一种广泛使用的高级编程语言，它在科学计算、数据分析和机器学习等领域得到了广泛的应用。在这篇文章中，我们将介绍Python在训练数据方面的应用，并提供一些代码示例，希望能帮助读者更好地理解和应用Python训练数据的能力。
## Python在训练数据中的应用
Python在训练数据方面的应用非常广泛，它提供了丰富的库和工具，使得数据的处理、分析和训练变
原创
2023-10-05 16:35:59
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/*常量: 是指固定不变的数据
标识符: 自己取的名字其实就是标识符 变量名\类名\方法名
标识符的命名规则:
1.是由字母(a-zA-Z),数字(0-9),美元符合($)和下划线(_)组成
2.不能以数字开头
3.不能与关键字重名
4.严格区分大小写
标识符的命名规范:
知名达意 驼峰命名法
name
stuNum
stu_num
xue_hao
变量:程序中可以变化的量
变量的作用: 就是用来
一、准备训练数据
收集数据
把公司资料整理成 txt/docx/pdf 文件，例如：
/mydata/
├─ 产品手册.pdf
├─ 客服对话记录.xlsx
└─ 技术文档.docx
1.
2.
3.
4.
2. 转换数据格式
新建 data.jsonl 文件，每条数据格式如下（用记事本就能编辑）：
{"instruction": "公司的主打产品是什么？&quo
