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1.源码下载链接 1.yolov5原模型以及权重文件 链接：https://pan.baidu.com/s/1XlvHIxlzJEqp2wlRx5Fb1w 提取码：xtkj 2.训练自己数据集的完整代码 链接：https://pan.baidu.com/s/1xdnah8ZLoT7E1YDm-RiGzQ 提取码：9261 2.训练过程 1.修改class_path为自己数据集的分类结果 2.修改权重文件的路径 继续阅读
在之前的文章 “安装独立的 Elastic Agents 并采集数据 - Elastic Stack 8.0”，我们详述了如何使用 No Fleet Server 来把数据写入到 Elasticsearch 中。在今天的文章中，我们来详述如下使用 Elastic Agents 在独立（standalone）模式下来采集数据并把数据最终通过 Logstash 来写入到 Elasticsearch 中去。 在今天的练习中，我 继续阅读
为了积累数据集，ChatGPT-3使用了一系列技术来从不同来源的文本中提取数据。其中最常用的技术包括： Web scraping：ChatGPT-3使用Web scraping技术从互联网上的网页中提取文本。它可以自动化抓取网页，并从中提取出需要的信息。 数据库查询：ChatGPT-3使用数据库查询系统来收集从各种来源收集到的数据。这是一种常用的技术，在大型网站和应用程序中广泛使用。 API收集ÿ 继续阅读
竞赛介绍 数据集描述 本次竞赛的数据集（训练和测试）是从根据机器故障预测训练的深度学习模型生成的。特征分布与原始分布接近，但不完全相同。随意使用原始数据集作为本次竞赛的一部分，既可以探索差异，也可以了解在训练中合并原始数据集是否可以提高模型性能。 文件 训练.csv - 训练数据集; 是（二进制）目标（为了与原始数据集的顺序保持一致，它不在最后一列位置࿰ 继续阅读
1. 简介 pandas虽然是个非常流行的数据分析利器，但很多朋友在使用pandas处理较大规模的数据集的时候经常会反映pandas运算“慢”，且内存开销“大”。 特别是很多学生党在使用自己性能一般的笔记本尝试处理大型数据集时，往往会被捉襟见肘的算力所劝退。但其实只要掌握一定的pandas使用技巧，配置一般的机器也有能力hold住大型数据集的分析。 图1 本文就将以真实数据集和运存16G 继续阅读
百度统计是一款基于网站访问数据实现用户行为分析、转化优化和多维度数据统计的工具。使用百度统计可以对网站上的每一个访问者、每一个点击、每一个停留时间、每一个转化等进行记录和分析，从而得知自己的网站进展程度以及如何提升自己的网站效益。本文章将从四个方面为大家介绍百度统计的使用方法，来帮助你更好地利用百度统计进行数据分析。 一、注册百度统计并添加站点 在开始使用百度统计之前，你需要在百度统计官网注册并创建自己的账号。注册完成后，你需要添加自己的 继续阅读
本文将介绍如何使用Python创建CSV文件并写入数据，主要包括以下几个方面： 一、CSV文件介绍 CSV(Comma-Separated Values)文件是一种常用的简单数据交换格式，通常用于把表格数据从一种应用程序转移到另一种应用程序。CSV文件由文本行组成，每行表示一个数据记录，每个字段用逗号分隔。CSV文件可以使用任何文本编辑器打开，很容易存储和处理。 二、创建CSV文件 Python内置的csv模块提供了一些方法来创建CSV文件，其中最常用的是cs 继续阅读
1. 准备工作 需要的环境 Oralce、MySQL、PG等主流数据库HHDBCS7.6及以上版本 测试步骤 建立两张表带有主外键关系使用模板窗口生成数据，主键表生成100条，外键表生成10000条校验数据生成情况 2. 建立两张表带有主外键关系 主键表 create table dept(d_id NUMBER(5) primary key,d_name VARCHAR2(20) );--外键表 create table emp(e_id NUMBER( 继续阅读
文章目录 1. COCO数据集1.1 COCO数据集介绍1.2 COCO数据集格式1.2.1 常见目标检测数据格式1.2.2 COCO数据集文件结构及标注文件说明1.2.3 COCO的evaluation指标 1.3 其他 2. pycocotools2.1 pycocotools简介和安装2.2 基本使用 3. 图像的EXIF使用3.1 图像的EXIF3.1.1 基本介绍3.1.2 JEPG等格式说明3.1.3 EXIF属性和对应code3.1.4 EXIF中的key和value意义&# 继续阅读
数据合并是数据处理过程中的必经环节，pandas作为数据分析的利器，提供了四种常用的数据合并方式，让我们看看如何使用这些方法吧！ 1.concat() concat() 可用于两个及多个 DataFrame 间行/列方向进行内联或外联拼接操作，默认对行(沿 y 轴)取并集。 使用方式 pd.concat( objs: Union[Iterable[~FrameOrSeries], Mapping[Union[Hashable, N 继续阅读
深度学习使用Python进行卷积神经网络的图像分类教程 好的，这次我将使用python编写如何使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类。我希望你事先已经阅读并理解了卷积神经网络（CNN）的基本概念，这里我只讨论步骤，而不讨论卷积神经网络（CNN）中使用的术语... 我们将尝试对汽车和摩托车这两个类别进行分类。我们使用的训练数据数量是470个，用于测试/验证的数 继续阅读
Python-snap7与S7-1500的通讯可以查阅前几篇。篇末演示功能实现的效果。利用PythonDjango+JS+Ajax技术来实现：网页发送读写请求至服务器，服务器写入数据至PLC，并读取相关数据返回网页前端，网页动态显示PLC变量的实时值。简单示例：一、使用Pycharm创建Django工程1、New Project --->Django --->填写项目名称(在More Setti 继续阅读
