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机器学习实战练手项目
机器学习是一种从数据生成规则、发现模型，来帮助我们预测、判断、分析和解决问题的技术。一个机器学习项目从开始到结束大致分为5步，分别是定义问题、收集数据和预处理、选择算法和确定模型、训练拟合模型、评估并优化模型性能。......
TF-IDF算法(原理+python代码实现）
目录前言一、TF-IDF的由来二、什么是TF-IDF？2.1 TF(Term Frequency)2.2 IDF(Inverse Document Frequency)2.3TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)三、TF-IDF应用四、代码
LPIPS 图像相似性度量标准（感知损失）
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【tensorflow】制作自己的数据集
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图像处理之高通滤波器与低通滤波器
目录高频与低频区分：高通滤波器：1.傅里叶变换：低通滤波器：总结： 在了解图像滤波器之前，先谈一下如何区分图像的高频信息和低频信息，所谓高频就是该像素点与周围像素差异较大，常见于一副图像的边缘细节和噪声等；而低频就是该像素点与周围像素差异变化不大，一般体现为图像的平坦区；
YOLO算法之YOLOv5
目录一、什么是YOLOv5？一、什么是YOLOv5？参考学习：了解YOLO: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1664853943386329436&wfr=spider&for=pc https://zhuanlan.zhihu.com/p/
fdisk 命令实现磁盘分区详细教程
fdisk 分区详细教程！！！
Docker安装Jenkins打包Maven项目为Docker镜像并运行【保姆级图文教学】
Jenkins作为CI、CD的先驱者，虽然现在的风头没有Gitlab强了，但是还是老当益壮，很多中小公司还是使用比较广泛的。最近小编经历了一次Jenkins发包，感觉还不错，所以自己学习了一下。网上比较多的教程都是在Linux上搭建Jenkins，小编经过一个星期的探索终于完成了在docker中进行
notepad++官网地址_notepad++使用教程
notepad++官网地址 https://notepad-plus-plus.org/今天想进官网下载notepad++ ，却发现百度搜索官网都是出来很多乱七八糟的，就自己记录一下这些真实网址。notepad++官网：https://notepad-plus-plus.org/notepad++项
[Hive]一篇带你读懂Hive是什么
✅作者简介：大家好,我是Philosophy7？让我们一起共同进步吧！🏆 📃个人主页：Philosophy7的csdn博客🔥系列专栏： 👑哲学语录: 承认自己的无知，乃是开启智慧的大门💖如果觉得博主的文章还不错的话，请点赞👍+收藏⭐️+留言📝支持一下博>主哦🤞文章目录一、Hiv
大数据技术——Flume简介&安装配置&使用案例
1. Flume 概述1.1 Flume简介1.2 Flume的特点1.3 Flume的基础架构2. Flume安装配置2.1 下载地址2.2 安装部署3. Flume 使用案例3.1 实时监控单个追加文件3.2 实时监控目录下多个新文件3.3 实时监控目录下的多个追加文件
深度学习系列37：CLIP模型
含义：CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）git地址：https://github.com/openai/CLIPpaper：https://arxiv.org/abs/2103.00020安装：pip install git+https://g
手把手带你调参Yolo v5 (v6.2)（验证）
解析val.py文件中21个参数含义！
WGAN(Wasserstein GAN)看这一篇就够啦，WGAN论文解读
WGAN本作引入了Wasserstein距离，由于它相对KL散度与JS 散度具有优越的平滑特性，理论上可以解决梯度消失问题。接 着通过数学变换将Wasserstein距离写成可求解的形式，利用 一个参数数值范围受限的判别器神经网络来较大化这个形式， 就可以近似Wasserstein距离。WGAN既解
CoCo数据集下载
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jupyter不是内部或外部命令,也不是可运行程序的解决方案
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计算机与自动化顶会(A类)2023截稿时间及会议时间(持续更新)
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推荐系统笔记（十）：InfoNCE Loss 损失函数
InfoNCELoss是为了将N个样本分到K个类中，K
火爆全网的ChatGPT上手体验，文尾免费送账号！
近期关于网路上对 （OpenAI发布的一款人工智能对话引擎）的讨论比较多。官方对的定义如下： 是一个计算机程序，可以自然地和人交流。它是由 开发的，是一个预训练的大型语言模型，可以生成文本，并且可以与人进行对话。相比于其他已知的语音助手，具有一些重要的优点。首先，它可以理解更复杂的语句，例如具有多层
数据挖掘-KNN算法+sklearn代码实现(六)
KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则（majority-voting），将未知样本与K个最邻近样本中所属类别占比较多的归为一类。