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调参
Yolov8_obb(prob loss) 基于anchor_free的旋转框目标检测,剪枝,跟踪(ByteTracker)
_obb(probloss)基于anchor_free的旋转框目标检测,剪枝,跟踪(ByteTracker)效果好于yolov5,并能在小数据集上大幅度超越v5的结果,不过针对不同的数据集需要进行一些
调参
早茶和猫
·
2024-02-01 09:48
旋转框
模型剪枝
目标检测
YOLO
人工智能
算法
乱
调参
数试错的生物科技
就是针对那个肥胖基因提高作物产量的文章,有人说,感觉像是一个新手码农,面对一份庞大又复杂的、完全看不懂的代码,乱
调参
数。
立工丁
·
2024-01-31 22:47
如何提高图像分类准确率?
或者说我们在漫长而苦恼的
调参
过程中到底调的是哪些参数。。。所以,我花了一部分时间在公开数据集CIFAR-10[1]上进行探索,来总结出一套方法能够快速高效并且有目的性地进行网络训练和参数调整。
Steven_ycs
·
2024-01-31 14:57
多线程实现批量更新
开启线程池,针对集合的大小进行
调参
,
c_gentle
·
2024-01-30 23:54
PyTorch2ONNX-分类模型:速度比较(固定维度、动态维度)、精度比较
图像分类模型部署:PyTorch->ONNX1.模型部署介绍1.1人工智能开发部署全流程step1数据数据采集定义类别标注数据集step2模型训练模型测试集评估
调参
优化可解释分析step3部署手机/平板服务器
Le0v1n
·
2024-01-30 07:08
PyTorch
深度学习(Deep
Learning)
分类
人工智能
建模
调参
笔记
XGBOOST笔记:#常规参数gbtree树模型做为基分类器(默认)gbliner线性模型做为基分类器silentsilent=0时,不输出中间过程(默认)silent=1时,输出中间过程nthreadnthread=-1时,使用全部CPU进行并行运算(默认)nthread=1时,使用1个CPU进行运算。scale_pos_weight正样本的权重,在二分类任务中,当正负样本比例失衡时,设置正样本
KingsleyLin
·
2024-01-30 01:29
关于如何选择训练模型中的随机种子
Ontheinfluenceofrandomseedsindeeplearningarchitecturesforcomputervision参考论文:https://arxiv.org/abs/2109.08203v1于是设置随机种子为3407,但是并无效果;寻找办法2:参考文章:【
调参
侠的修炼笔记
wwqily
·
2024-01-29 16:13
学习
深度学习
人工智能
1.23神经网络框架(sig函数),逆向参数调整法(梯度下降法,链式法则(理解,及处理多层神经网络的方式))
框架输入层隐藏层存在一个阈值,如果低于某一阈值就不激活;高于了就激活输出层逆向参数调整方法初始阶段,随机设置权重值w1,w2依据训练集两个数学方法(梯度下降、链式法则)
调参
借助两个数学方法当导数为负时,
CQU_JIAKE
·
2024-01-29 11:15
数学方法
数模
机器学习&神经网络
神经网络
人工智能
深度学习
两轮平衡小车制作保姆式教程(4)——
调参
保姆级教程
✅作者简介:大家好我是:麦克斯科技,希望一起努力,一起进步!个人主页:麦克斯科技系列专栏:两轮平衡小车制作保姆式教程️非常欢迎大家在评论区留言交流,互相学习!提前声明:博客中给出的代码经过多个项目测试,实测能用,性能稳定,请大家放心使用!前言本系列博客将从硬件到软件详细介绍“如何制作一辆两轮自平衡小车”,笔者毫无保留,以最通俗易懂的语言,以最简单的实现方案,分享自己从0到1制作平衡小车的全过程,相
麦克斯科技
·
2024-01-29 04:58
两轮平衡小车制作保姆式教程
stm32
平衡小车
单片机
无人机调试开源软件
APMPlanner2.0:专为ArduPilot自动驾驶仪设计的
调参
工具,具备直观的图形界面,简化了复杂的配置过程。用户可以轻松设置飞行模式、电机方向、遥控器映射等,同时实时查看飞行状态。
道亦无名
·
2024-01-28 22:14
小项目
无人机
AAAI最佳论文Informer 复现(含python notebook代码)
最初复现的时候大部分都沿用args里的default,后面再尝试改用自己的数据+
调参
(哈哈至今也无法参透
调参
的这部分
fluentn
·
2024-01-28 19:22
nlp
Time
series
nlp
深度学习
pytorch
算法
vue3预览pdf文件的几种方法
文章目录vue3预览pdf集中方法方法一:方法二:展示效果:需要包依赖:代码:方法三:展示效果:需要包依赖:代码:自己
调参
数,选择符合自己的vue3预览pdf集中方法方法一:iframe:这种方法显示有点丑方法二
夜空孤狼啸
·
2024-01-27 12:05
JavaScript
Vue
前端技巧方法
pdf
互联网加竞赛 基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络 情感分类 情感分析 情感识别 评论情感分类
3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps部分3.41max部分3.5concat1max部分3.6关键代码4实现效果4.1测试英文情感分类效果4.2测试中文情感分类效果5
调参
实验结论
Mr.D学长
·
2024-01-27 09:25
python
java
机器学习周记(第二十周:文献阅读-TCN and LSTM)2023.12.4~2023.12.10
本周也针对论文模型进行了简单的复现,预测结果并不非常准确,仍需进一步优化和
调参
。ABS
Slender2001
·
2024-01-27 08:12
机器学习
人工智能
深度学习
神经网络
cnn
pytorch
回归
机器学习 | Python算法XGBoost
下面是一些常用的XGBoost算法
调参
技巧:学习率(learningrate):学习率控制每个回归树(boostinground)对最终预测结果的贡献程度。
天天酷科研
·
2024-01-27 07:22
机器学习模型(ML)
机器学习
python
算法
R机器学习mlr3:超参数调优
很多人戏称
调参
的过程就像是"炼丹"!确实差不多,而且很多时候你调整后的结果可能还不如默认的结果好!这就好比打游戏,"一顿操作猛如虎,一看战绩0比5"!
医学和生信笔记
·
2024-01-26 15:28
#算法#如何手撸自己的模型,培养思维看这一篇就够了!
模型如何做出来的一般步骤是的,一般情况下,选择模型架构后需要进行
调参
,并在训练过程中生成最终的模型。
调参
是为了优化模型的性能,确保模型能够在给定任务上表现良好。
向日葵花籽儿
·
2024-01-26 11:52
深度学习
算法
深度学习
CNN
RNN
Transformer
我们是如何测试人工智能的(二)数据挖掘篇
前言数据决定模型的上限,而算法
调参
只是尽量的帮你逼近那个上限,建模工程师80%的时间都是在跟数据打交道,国内在AI上的发展与国外最大的差距不是在算力上,而是高质量的数据。
孙高飞
·
2024-01-26 10:32
人工智能测试
人工智能
数据挖掘
vue3 watch理解
监听变化vue3版本watch(1,2,3)接收三个参数第1个参数需要监听的数据第2个参数是监听的回
调参
数回调里常用的两个参数,(一,二)=>{第一个参数是新值,第二个参数是旧值其实还有第三个参数是个函数清除副作用
前端专业写bug
·
2024-01-26 10:36
vue.js
前端
javascript
MWORKS.Syslab 如何统一 Julia、C/C++、Python 乃至 MATLAB —— 解密多语言统一的底层机制
年轻理科生们的口中逐渐出现了诸如“
调参
侠”“调包小子”“炼丹师”等新潮的调侃词语,这些来自机器学习/深度学习领域的“梗”在社交网络中逐渐扩散,让人们不禁感叹科学计算已经成为了炙手可热的“显学”。
同元软控
·
2024-01-26 07:57
julia
同元软控
MWORKS
工业软件
python
c语言
c++
装装更健康-点评训练营95
符号互动论强
调参
与社会互动的人要站在他人的角色立场去了解如何看待自己,这
唐铭含
·
2024-01-26 06:51
排序算法经典模型: 梯度提升决策树(GBDT)的应用实战
Boosting训练与预测二、梯度增强的思想核心三、如何构造弱学习器和加权平均的权重四、损失函数五、梯度增强决策树六、GBDT生成新特征主要思想构造流程七、梯度增强决策树以及在搜索的应用7.1GDBT模型
调参
数据与后端架构提升之路
·
2024-01-25 07:49
#
机器学习
决策树
人工智能
算法
通俗科普文:贝叶斯优化与SMBO、高斯过程回归、TPE(附新书)
作为一种重要的基于先验的
调参
/策略选择技术,贝叶斯的应用范围也很广。
科技州与数据州
·
2024-01-24 18:46
【机器学习】机器学习8大
调参
技巧!
今天给大家一篇关于机器学习
调参
技巧的文章超参数调优是机器学习例程中的基本步骤之一。该方法也称为超参数优化,需要搜索超参数的最佳配置以实现最佳性能。
风度78
·
2024-01-24 16:55
机器学习
人工智能
非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法 (I)
-牛顿法III.再到列文伯格-马夸尔特法1.列文伯格-马夸尔特法的由来2.列文伯格-马夸尔特法的说明说明一.迭代方向说明二.近似于带权重的梯度下降法说明三.近似于高斯-牛顿法3.列文伯格-马夸尔特法的
调参
拟合程度评估以近似拟合视角
调参
以表现特性视角
调参
调参
算法
wzf@robotics_notes
·
2024-01-23 01:02
数值计算方法
算法
机器学习
机器人
支付功能的实现
1.1表单跳转前端点击提交支付,请求后端支付接口支付接口通过阿里api生成表单信息返回给前端页面同步回调,异步回
调参
数请求参数:总金额,外部订单号公共参数:公钥私钥,签名类型前端页面根据表单信息跳转支付宝前端页面
一路向北看星晴
·
2024-01-21 00:40
java
决策树在商业保险中的应用
数据清洗3.1删除不需要的列3.2拆分训练集和测试集3.3空值填充3.3.1对训练集数据进行填补3.3.1对测试集数据进行填补3.4数据编码四、建立决策树模型4.1没有进行任何参数设置的决策树模型4.2
调参
哆啦A梦呀
·
2024-01-20 17:23
1024程序员节
数据分析
决策树
机器学习
python
2019年12月24日
但是这台机器跑深度学习算法本身就很花时间,于是今天就试着在缩短时间开销的情况下
调参
,比如把双向网络变回单向的、用只需要维护一个权重矩阵的SimpleRNN代替三倍代价的GRU等等……最后结果也不好说怎样
真昼之月
·
2024-01-20 11:13
代码随想录day31 贪心算法初探
个人理解就像卡哥视频里说的一样,感觉贪心算法确实没什么固定的套路,唯一的思路就是求局部最优解然后推广到全局最优解,但是什么是局部最优解,这个需要慢慢做题来摸索总结,有点像
调参
,蛮玄学的,纯考脑子455.
nahiyil
·
2024-01-18 23:31
贪心算法
算法
基于python集成学习算法XGBoost农业数据可视化分析预测系统
文章目录基于python集成学习算法XGBoost农业数据可视化分析预测系统一、项目简介二、开发环境三、项目技术四、功能结构五、功能实现模型构建封装类用于网格
调参
训练模型系统可视化数据请求接口模型评分0.5
星川皆无恙
·
2024-01-17 18:39
机器学习与深度学习
大数据实战
H5前端开发
集成学习
算法
机器学习
后端
大数据
数据可视化
python
betaflight 代码结构
.betaflight代码结构如下表所示betaflight体系结构应用层CMSosd
调参
FlightfailsafegpsrescuePIDMixer抽象基础功能config飞控配置信息读写以内置flash
shanggl8
·
2024-01-17 06:19
嵌入式
单片机
stm32
嵌入式硬件
Matlab 填补缺失数据
:%%填补tianchong.mfunction[mat]=tianchong(SST,SST1)%%这个函数用于对有缺失区域的数据进行填充%输入:%SST待填补的灰度矩阵%SST1模板灰度矩阵%t可
调参
数
流浪猪头拯救地球
·
2024-01-17 00:27
#
Matlab
matlab
算法
互联网加竞赛 基于机器学习与大数据的糖尿病预测
3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE(递归特征消除法)4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价5.3模型参数调优5.4将
调参
过后的模型重新进行训练并与原模型比较
Mr.D学长
·
2024-01-16 21:38
python
java
[自动驾驶算法][从0开始轨迹预测]:一、坐标系和坐标系变换
回想下自己的学习历程,真正有挑战性的不是模型结构,不是繁琐的训练和
调参
,而是数据的制作!!!
Way_X
·
2024-01-16 21:09
#
从0开始轨迹预测
自动驾驶
算法
人工智能
机器学习——eXtreme Gradient Boosting(XGBoost)模型实战
I.学习资源XGBoost论文原文XGBoost的解读及对参数解释XGBoost
调参
方法(若要详细了解可以参考这篇paper,但不一定能打开)(。ì_í。)II.实战笔者第一次接触XGBoost,若有写的不对的地方请见谅
Alphoseven
·
2024-01-16 07:46
python
机器学习
简单的图像中箭头方向识别
前言:说起图像识别,很多人第一次反应就是机器学习,深度学习,卷积神经网络搞起来这还没完,要有筛选各种模型,
调参
以及等待模型训练完成等等不仅烦锁,而且一旦结果不理想,那又得是苦逼的
调参
和漫长的等待(训练完成
卖小麦←_←
·
2024-01-13 21:43
计算机视觉
python
计算机视觉
python
cnn
深度学习
XTuner 大模型单卡低成本微调实战
XTuner大模型单卡低成本微调实战Finetune简介增量预训练微调指令跟随微调LoRAXTuner介绍功能亮点8GB显存玩转LLMFlashAttentionDeepSpeedZeRO上手操作平台激活环境微
调参
考教程
桑_榆
·
2024-01-13 17:16
MMLab实战训练营
人工智能
深度学习
机器学习
随机森林
调参
方法
一、默认参数打印随机森林学习器的默认参数配置:1、bootstrap=True2、criterion='mse'3、max_depth=None4、max_features='auto'5、max_leaf_nodes=None6、min_impurity_decrease=0.07、min_impurity_split=None8、min_samples_leaf=19、min_samples_
Trouville01
·
2024-01-13 17:28
随机森林
java
python
第一节课笔记——书生·浦语大模型实战营
毕竟让本菜鸡免费学习~~书生·浦语大模型1.大模型系列2.大模型性能全链路开源体系0.开源体系介绍这里部署和评测的位置应该换一换~1.数据2.预训练重点关注预训练和微调的区别3.微调增量续训基本与预训练一致,有监督微
调参
照
weixin_52626049
·
2024-01-13 13:03
语言模型
0基础学习VR全景平台篇第137篇:720VR全景,DJI无人机遥控器
调参
这节课以御2为例介绍的是无人机
调参
步骤一:下载DJIGo4并注册账号步骤二:拿下遥杆并装好,展开遥控天线。将无人机与遥控器相连,选择相应的连接线,将手机连接至遥控器上。
蛙哥有话说
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2024-01-13 13:38
学习
vr
无人机
全景
教程
【Python机器学习】深度学习——
调参
先用MLPClassifier应用到two_moons数据集上:fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_moonsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmglearnimportmatplotlib.pyplotas
zhangbin_237
·
2024-01-13 12:05
Python机器学习
python
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络
分类
分类算法
【FastAPI后台API 十】使用Redis
fastapi.tiangolo.com/async/建议要使用FastAPI的人,都看看作者关于异步的描述思路把redis_cli对象挂载到FastAPIapp对象上面,然后在视图函数中使用默认的回
调参
数
wgPython
·
2024-01-13 07:40
FastAPI
python
fastapi
redis
aioredis
如何对多元线性回归模型
调参
?
多元线性回归模型通常不像复杂的机器学习模型那样拥有许多可调节的超参数。然而,仍有一些关键步骤和技巧可以用于优化多元线性回归模型的性能:特征选择移除无关特征:通过分析特征与目标变量的关联度,移除与目标变量关联度低的特征。使用特征选择方法:可以使用基于统计的方法(如逐步回归)来选择重要的特征。处理多重共线性检测多重共线性:使用相关系数矩阵或方差膨胀因子(VIF)来检测特征之间的多重共线性。减少多重共线
CA&AI-drugdesign
·
2024-01-13 06:46
GPT4
线性回归
算法
回归
安装 JSBsim 以及与 AirSim 联调
参考以下官方链接安装:https://github.com/JSBSim-Team/jsbsim1.下载三个文件2.安装.deb文件安装在了系统默认的地方3.pipinstalljsbsim在自己想要的虚拟环境中二.联
调参
考以下官方链接联调
leaf_leaves_leaf
·
2024-01-12 21:01
linux
ubuntu
airsim
jsbsim
【Python机器学习】SVM的优缺点
SVM的另一个缺点是预处理数据和
调参
都要非常小心,而且SVM模型很难检查,可能很难理解为什么这么预测。SVM的重要参数是C、核的选择以及核的
zhangbin_237
·
2024-01-12 09:05
Python机器学习
机器学习
支持向量机
python
【Python机器学习】SVM——
调参
下面是支持向量机一个二维二分类数据集的训练结果:importmglearnimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.svmimportSVCplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=FalseX,y=mglearn.tools.make_handcr
zhangbin_237
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2024-01-12 09:31
Python机器学习
支持向量机
机器学习
python
人工智能
svm
【机器学习】模型
调参
工具:Hyperopt 使用指南
机器学习|模型
调参
工具:Hyperopt使用指南前言1.Hyperopt是什么?
Avasla
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2024-01-12 06:31
工具
机器学习算法
机器学习
人工智能
调参
参数优化
LightGBM原理和
调参
背景知识LightGBM(LightGradientBoostingMachine)是一个实现GBDT算法的框架,具有支持高效率的并行训练、更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以处理海量数据等优点。普通的GBDT算法不支持用mini-batch的方式训练,在每一次迭代的时候,都需要多次遍历整个训练数据。这样如果把整个训练数据装进内存则会限制训练集的大小,如果不装进内存,反复的
沉住气CD
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2024-01-12 05:46
机器学习常用算法
python
机器学习
算法
人工智能
数据挖掘
数据挖掘实战1:泰坦尼克号数据
x,y之间的相关性)-统计绘图3.数据清洗和预处理-缺失值填充-标准化、归一化-特征工程(筛选有价值的特征)-分析特征之间的相关性4.建模-特征数据的准备和标签-数据集的切分-多种模型对比:交叉验证、
调参
bb8886
·
2024-01-11 09:43
数据挖掘
数据挖掘
python
人工智能
Python解析参数的三种方法
我们以机器学习当中的
调参
过程来进行实践,有三种方式可供选择。
秦玖
·
2024-01-10 22:27
软件测试
自动化测试
开发语言
软件测试
自动化测试
python
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