戴口罩人脸数据集和戴口罩人脸生成方法

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网络爬虫+数据可视化

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利用Python制作本地Excel的查询与生成的程序

目录前言需求实验步骤Excel预览图片查询追加查询结果到Excel完整代码大家好 我是毕加锁(锁!) 今天教大家利用Python制作本地Excel的查询与生成的程序制作一个程序 有一个简单的查询入口 实现Excel的查询与生成1打开一个exe 弹出一个界面 2有一个查询 卡号 点击查询3下方展示查询

使用“BERT”作为编码器和解码器(BERT2BERT)来改进Seq2Seq文本摘要模型

BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。

手把手带你玩转Spark机器学习-使用Spark进行数据降维

本章,我们将继续讲解无监督学习模型中降低数据维度的方法。不同于我们之前分享的回归、分类和聚类,降维方法并不是用来做模型预测的。降维方法从一个D维的数据输入提取出k维表示,k一般远远小于D。因此,降维方法本身是一种预处理方法,或者说是一种特征转换的方法,而不是模型预测的方法。降维方法中尤为重要的是,被

PyTorch搭建LSTM实现服装分类(FashionMNIST)

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PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型实现多变量多步长时间序列预测(负荷预测)

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【算法题】LeetCode691、贴纸拼词(剪枝+记忆化搜索)

帖纸拼词问题(剪枝+记忆化搜索)

Java代码利用朴素贝叶斯分类算法实现信息分类

贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合,朴素贝叶斯(Naïve Bayes,NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美,该算法能运用到大型数据库中,而且方法简单、分类准确率高、速度快。由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的

python-opencv车牌检测和定位

本篇文章主要说明了如何是哦用python-opencv进行车牌检测,包括图像处理和目标检测相关知识,我对代码进行了详细的说明和注释,请查看!

【老生谈算法】matlab实现卡尔曼滤波算法源码——卡尔曼滤波

卡尔曼滤波是解决以均方误差最小为准则的最佳线性滤波问题,它根据前一个估计值和最近一个观察数据来估计信号的当前值。它是用状态方程和递推方法进行估计的,而它的解是以估计值(常常是状态变量的估计值)的形式给出其信号模型是从状态方程和量测方程得到的。卡尔曼滤波中信号和噪声是用状态方程和测量方程来表示的。因此

园区自动驾驶实车平台决策规划控制系统(一)——基于纯追踪算法的横向控制(C++实现)

园区自动驾驶(一)——基于Pure Pursuit的横向控制由于本文是针对园区的自动驾驶,车速较低,且循迹路径是一条固定的路线,测试路径如下图所示,图中:绿色路径是录制的离线路径,录制方法是手动开车时记录下组合惯导系统的实时定位,并保存;紫色的路径是实际行驶路径;蓝色长条不是车辆模型,长度也不是车身

人工智能生成 logo 神器

想整点副业,做自媒体的兄弟们,怎么能少了一个好看且酷炫的 logo 呢。有了这款 logo 生成神器再也不用再麻烦身边的设计师了,自立更生不求人。打开右边的生成 logo 神器:https://www.logosc.cn/?coupon=haiyong只需几步即可生成自定义的logo到这里好看的 l

如何比较两个或多个分布:从可视化到统计检验的方法总结

比较一个变量在不同组中的分布是数据科学中的一个常见问题,在这篇文章中,我们将看到比较两个(或更多)分布的不同方法,并评估它们差异的量级和重要性。

基于CNN-RNN的医疗文本生成

本项目使用经过IMAGENET预训练的resnet101网络图像特征进行提取后,将图像特征输入LSTM来生成影像的文本描述。初步实现了图像到文本的简单生成。

使用python绘制有效性前沿

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ML之LoR:基于信用卡数据集利用LoR逻辑回归算法实现如何开发通用信用风险评分卡模型之以toad框架全流程讲解

ML之LoR:基于信用卡数据集利用LoR逻辑回归算法实现如何开发通用信用风险评分卡模型之以toad框架全流程讲解目录基于信用卡数据集利用LoR逻辑回归算法实现如何开发通用信用风险评分卡模型之以toad框架全流程讲解# 1、定义数据集# 1.1、加载德国信用卡数据集#1.2、对各个变量进行EDA分析#

成功解决python.exe 无法找到入口 无法定位程序输入点

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目标检测系列——Fast R-CNN

  在上一篇,我们介绍过RCNN的原理,详情戳☞☞☞了解这里再来简要概述一下RCNN的算法步骤:  继RCNN发布后,RGB大神又发表了Fast R-CNN🍍🍍🍍先来看看论文中表示Fast R-CNN结果的图片,如下:  关于这张经典的图片,现在大家只要又一个直观的感受即可,后面会深度解析。此

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