一、任务背景    本次python实战，我们使用来自Kaggle的数据集《ChineseMNIST》进行CNN分类建模，不同于经典的MNIST数据集，我们这次使用的数据集是汉字手写体数字。除了常规的汉字“零”到“九”之外还多了“十”、“百”、“千”、“万”、“亿”，共15种汉字数字。二、

一个基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）的图像分类完整案例。该案例使用PyTorch构建一个CNN模型来对CIFAR-10数据集进行分类。1.环境准备安装PyTorch和必要的库（如未安装）：pipinstalltorchtorchvisionmatplotlib2.导入必要的库importto

本文主要使用Qwen2ForSequenceClassification实现文本分类任务。文章首发于我的知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/17468021019一、实验结果和结论这几个月，在大模型分类场景做了很多实验，攒了一点小小经验。1、短文本1）query情感分类，一般不如BERTps：结论和，https://segmentfault

examplehttps://doc.traefik.io/traefik/user-guides/docker-compose/basic-example/traefik通过dockerengine访问其它容器的label信息，来做路由。version:"3.3"services:traefik:image:"traefik:v3.2"container_name:"traefik"co

1、实现一个简单的Dense类，就是实现图中层的定义这是一个类，这个层主要实现数据变换的操作，即输入一个tensor，先与权重矩阵W相乘，然后加上b，最后经过激活函数activation运算，输出一个新的张量。为了实现这个操作，我们将这个任务划分成几个子任务：（1）定义需要输入的属性，用于支持数据变换

KNN(K-近邻算法)K-近邻算法的介绍参考：https://blog.csdn.net/weixin_39910711/article/details/114440816手写knn算法，实现mnist的图片数字识别#手动实现knnimportiofromstructimportpack,unpackimportrandomfromPILimportImageimporttimeimportnumpyasnp

consul_sd_configs/prometheus/data$cat/etc/prometheus/prometheus.yml#myglobalconfigglobal:scrape_interval:15s#Setthescrapeintervaltoevery15seconds.Defaultisevery1minute.evaluation_interval:15s#Evaluaterulesevery15second

1.生成数据集从标准正态分布中采样两个特征，根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集defsynthetic_data(w,b,num_examples):X=torch.normal(0,1,(num_examples,len(w)))#从正态分布去生成输入的X值y=torch.matmul(X,w)+b#根据真实的权重偏置生成结果y

文章目录KNN算法介绍下载OpenCV库实验内容实验结果完整代码手写数字传入模型训练KNN算法介绍一、KNN算法的基本要素K值的选择：K值代表选择与新测试样本距离最近的前K个训练样本数，通常K是不大于20的整数。K值的选择对算法结果有重要影响，需要通过交叉验证等方法来确

目录 一、项目介绍二、数据集介绍三、需要解决的问题四、代码实际展示代码展示实验结果五、使用自己的数据进行测试代码展示结果展示六、总结 一、项目介绍通过对一张2000*1000像素写满0-9手写数字的图片进行处理。分割出训练集和测试集使用KNN算法进行训练并

搭建一个基于卷积的图像分类的模型：注册funHPC的平面，并且完成学生身份认证：网址：https://funhpc.com/#/user/regist?Code=ZnVuLWhwYxvB1gAbnWDFC2hhARSd-3CwCTnB0iN-qp9szH41X0TW使用在读会员区的免费算力：打开线上编程平台（最大限度降低配置环境的压力）：导入模型代码（利用c

GrafanaPrometheusAltermanager监控系统基本概念Prometheus是一套开源的系统监控、报警、时间序列数据库的组合，最初有SoundCloud开发的，后来随着越来越多公司使用，于是便独立成开源项目。Alertmanager主要用于接收Prometheus发送的告警信息，它支持丰富的告警通知渠道，例如

基于连续小波变换时频图的CNN轴承故障诊断模型Python、jupyternotebook使用基于连续小波变换（ContinuousWaveletTransform,CWT）生成的时频图来构建一个卷积神经网络（CNN）模型进行滚动轴承故障诊断。以下是详细的步骤和代码示例。步骤概述数据集准备特征提取（CWT时频图）

【大模型应用开发动手做AIAgent】结合语言交互能力和多模态能力关键词：大模型,语言交互,多模态,多任务学习,ReinforcementLearning,深度学习,技术栈,代码实现,实际应用1.背景介绍1.1问题由来随着深度学习和大模型技术的发展，大模型如GPT、BERT等在自然语言处理(NLP

Labelme标注文件，批量resize图片和对应标签，可以得到更多的训练数据importcv2importosimportjsondefresize_image(image,size):#计算新的尺寸，保持宽高比r=min(size[0]/image.shape[1],size[1]/image.shape[0])dim=(int(image.shape[1]*

这篇文章基于样本选择的噪声标签学习（LearningwithNoisylabels）方法，通过引入CLIP帮助过滤噪声样本。Introduction噪声标签的方法包括：开发鲁棒的损失函数使用标签噪声转移矩阵对噪声标签进行建模然而这些方法在处理高噪声比和复杂的噪声模式（两个图片很相近但是标签不同，例如

1.混淆矩阵cm，其中矩阵元素cm[i][j]表示真实标签为第i类且被预测为第j类的样本个数。 2.TP,TN,FP,FN（以类II为例）  TP:实际为正，预测为正（最中间这一格）FN：实际为真，预测为假（中间这一排里面，挖去中间一格，剩下的格子）FP：实际为假，预测为真（中间这一列里，挖去中间一格，剩

前言本文介绍使用神经网络进行实战。使用的代码是《零基础学习人工智能—Python—Pytorch学习（九）》里的代码。代码实现mudule定义首先我们自定义一个module，创建一个torch_test17_Model.py文件(这个module要单独用个py文件定义)，如下：importtorch.nnasnnimporttorch.nn.fun

代码如下：importosimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportaccuracy_score#定义新闻类别categories=["军事","

最近期末了，大家做的问卷调查相关的课程都比较多，我来展示部分问卷分析，问卷主题是：玉溪市博物馆展览文本相关问卷调查问卷内主要是多重响应集合详细说一下spss多重相应的分析及python可视化部分一、多重相应集的定义：具体的路径就是 SPSS菜单栏-->分析-->多重响应--->定义

需求收集ES的指标,并进行展示和告警;现状ES通过dockercompose安装所在环境的K8S集群有Prometheus和AlertManager及Grafana方案复用现有的监控体系,通过:Prometheus监控ES.具体实现为:采集端 elasticsearch_exporter可以监控的指标为:NameTypeCa

本文涉及知识点C++DFSC++图论LeetCode1519.子树中标签相同的节点数给你一棵树（即，一个连通的无环无向图），这棵树由编号从0到n-1的n个节点组成，且恰好有n-1条edges。树的根节点为节点0，树上的每一个节点都有一个标签，也就是字符串labels中的一个小写字符（编号

augment.pyultralytics\data\augment.py目录augment.py1.所需的库和模块2.classBaseTransform: 3.classCompose: 4.classBaseMixTransform: 5.classMosaic(BaseMixTransform): 6.classMixUp(BaseMixTransform): 7.classRandomPerspective: 8.classRand

#导入相关库importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,cross_val_scorefromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_scor

获取最大轮廓对应的掩码图示例代码defget_max_contour_mask(mask):#Findconnectedcomponents#mask=cv2.inRange(mask,100,255)num_labels,labels,stats,centroids=cv2.connectedComponentsWithStats(mask,connectivity=8)