Python是一种易于学习的编程语言，很受数据科学家和分析师的青睐。Python的数据可视化库Matplotlib是一种用于创建图表的强大工具，可以帮助我们在数据分析中更好地理解和呈现数据。 在本文中，我们将介绍如何使用Matplotlib创建各种类型的图表，包括折线图、柱状图、散点图、直方图和热力图等。 折线图 折线图是一种用于可视化数据序列的图表，通常用于显示随时间变化的数据。使用Matplotlib创建折线图非常简 继续阅读

图像聚类：概念、原理与方法 1. 背景介绍 图像聚类（Image Clustering）是一种无监督学习方法，主要用于将相似的图像分组到同一个类别。这种技术在计算机视觉、机器学习和数据挖掘等领域具有广泛的应用，例如图像搜索、图像分割、图像压缩、异常检测等。 2. 原理介绍与推导 2.1 特征提取 在进行图像聚类之前，首先需要从图像中提取特征。特征提取的方法有很多，主要包括&#x 继续阅读

物体检测的应用已经深入到我们的日常生活中，包括安全、自动车辆系统等。对象检测模型输入视觉效果(图像或视频)，并在每个相应对象周围输出带有标记的版本。这说起来容易做起来难，因为目标检测模型需要考虑复杂的算法和数据集，这些算法和数据集在我们说话的时候就已经被完善和开发了。 以下是我们今天要介绍的内容，为您全面介绍目标检测: Introduction to object detection with deep learnin 继续阅读

1. 线性回归的例子：从简单到复杂 2. 使用随机森林分类器对鸢尾花数据集进行分类 3. 使用支持向量机分类器对乳腺癌数据集进行分类 机器学习算法可以用很多方法分类，但一种常见的分类方法是根据算法是监督学习、无监督学习还是半监督学习。 监督学习算法在标记数据上训练，其中训练集中的每个例子都提供了正确的输出。监督学习的目标是通过在训练数据中找到模式来对新的、未见过的例子进行预测。监督学习的常见应用包括图像分类、语音识别和自然语言处理。 继续阅读

❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注😊😊😊，后续会继续输入更多优质内容❤️ 👉有问题欢迎大家加关注私戳或者评论（包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博相关......）👈 （封面图由文心一格生成） 自然语言处理数据增强魔法书：轻松解锁NL 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

一、学习目标 二、选择&填空&判断(基础知识 数据库安全性概述 -数据库的安全性是指保护数据库以防止不合法使用所造成的数据泄露、更改或破坏。 -威胁数据库安全的因素：非授权用户对数据库的恶意存取和破坏、数据库中重要或敏感的数据被泄露、安全环境的脆弱性 –DBMS提供的安全措施主要包括用户身份鉴别、存取控制和视图等技术。 -DBMS提供的主要技术有强制存取控制、数据加密存储和加密传输等审计日志 -TCSEC标准 C2 B1 要重点看一下 - 继续阅读

本文转自：《Qt编程指南》        作者：奇先生 Qt编程指南，Qt新手教程，Qt Programming Guide 本节介绍基于条目控件的定制特性，首先介绍条目的拖拽，列表控件、表格控件、树形控件内置了支持拖拽的特性，添加少许代码即可使用。然后介绍控件的右 键菜单构造方 法，采用的方法是修改基类 QWidget 的 contextMenuPolicy 属性， 继续阅读

前言 文章中的内容来自B站王道考研计算机网络课程，想要完整学习的可以到B站官方看完整版。 三：数据链路层 3.1：数据链路层功能概述 结点：主机、路由器 链路：网络中两个结点之间的物理通道，链路的传输介质主要有双绞线、光纤、微波。分为有线链路和无线链路 数据链路：网络中两个结点之间的逻辑通道，把实现控制数据传输协议的硬件和软件加到链路上就构成数据链路 帧&#xff1a 继续阅读

论文链接：https://arxiv.org/abs/2302.09419 该综述系统性的回顾了预训练基础模型（PFMs）在文本、图像、图和其他数据模态领域的近期前沿研究，以及当前、未来所面临的挑战与机遇。具体来说，作者首先回顾了自然语言处理、计算机视觉和图学习的基本组成部分和现有的预训练方案。然后，讨论了为其他数据模态设计的先进PFMs，并介绍了考虑数据质量和数量的统一PFMs。此外&#xff0 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&#xff0 继续阅读

一、前言 最近有幸参加了由中国图象图形学学会（CSIG）主办，合合信息、CSIG文档图像分析与识别专业委员会联合承办的“CSIG企业行——走进合合信息”的分享会，这次活动以“图文智能处理与多场景应用技术展望”为主题，聚焦图像文档处理中的结构建模、底层视觉技术、跨媒体数据协同应用、生成式人工智能及对话式大型语言模型等热门话题，特邀来自上海交大、复旦、厦门大学、中科大的知名高校的学者与合合信息技术团队一道&#xff 继续阅读