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使用Python在自定义数据集上训练YOLO进行目标检测

此外，我们还将看到如何在自定义数据集上训练它，以便你可以将其适应你的数据。 Darknet 我们认为没有比你可以在他们的网站链接中找到的定义更好地描述Darknet了。...所以我们要做的就是学习如何使用这个开源项目。 你可以在GitHub上找到darknet的代码。看一看，因为我们将使用它来在自定义数据集上训练YOLO。...我们在上一个单元格中设置的配置允许我们在GPU上启动YOLO，而不是在CPU上。现在我们将使用make命令来启动makefile。...pip install -q torch_snippets 下载数据集 我们将使用一个包含卡车和公共汽车图像的目标检测数据集。Kaggle上有许多目标检测数据集，你可以从那里下载一个。...现在，你可以在你的图像上运行预测，以获取类别和边界框。

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【Java AWT 图形界面编程】在 Canvas 画布中绘制箭头图形 ( 数据准备 | 几个关键的计算公式 | 绘制箭头直线和尾翼 )

文章目录 一、在 Canvas 画布中绘制箭头图形 - 要点分析 1、数据准备 2、绘制直线 3、绘制箭头尾翼 二、代码示例 一、在 Canvas 画布中绘制箭头图形 - 要点分析 ---- 1、数据准备...绘制箭头时 , 先设置一条直线的起始点和终止点 , 箭头绘制在该线段上 ; /** * 起始点 X, Y 坐标 * 终止点 X, Y 坐标 */ private...int startX, startY, endX, endY; 为箭头指定一个长度 , 该长度的末尾是 箭头终点 , 在直线上确定箭头终点 , 该终点延伸出两个尾翼 , 尾翼也指定一个长度 ;...先把箭头附着的直线 , 绘制出来 ; // 绘制直线 g.drawLine(startX, startY, endX, endY); 3、绘制箭头尾翼 首先 , 确定起始点和终止点..., 在 x , y 轴上的差值 ; // 计算起始点和终止点在 x, y 方向的差值 int deltaX = endX - startX; int deltaY

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    在MNIST数据集上使用Pytorch中的Autoencoder进行维度操作

    这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...然后该表示通过解码器以重建输入数据。通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。 但这些编码器和解码器到底是什么？ ?...那么，这个“压缩表示”实际上做了什么呢？ 压缩表示通常包含有关输入图像的重要信息，可以将其用于去噪图像或其他类型的重建和转换！它可以以比存储原始数据更实用的方式存储和共享任何类型的数据。...为编码器和解码器构建简单的网络架构，以了解自动编码器。 总是首先导入我们的库并获取数据集。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。

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    最经典的SVM算法在Spark上实现，这里有一份详尽的开发教程（含代码）

    minimal optimization）是 John Platt 在 1996 年发布的用于训练 SVM 的有效算法。...本文不打算细化 SVM 支持向量机的详细推倒算法，只涉及以上两点的内容做一个说明，最后给出算法实现和一个实验对比图。...核函数 核函数在处理复杂数据时效果显著，它的做法是将某一个维度的线性不可分数据采取核函数进行特征空间的隐式映射到高维空间，从而在高维空间将数据转化为线性可分，最后回归到原始维度空间实施分类的过程，常见的几个核函数如下...SMO 算法流程 SMO 的主要两个步骤就是： 1、选择需要更新的一对α，采取启发式的方式进行选择，以使目标函数最大程度的接近其全局最优值； 2、将目标函数对α进行优化，以保持其它所有α不变。...训练结果 本文采取 100 个二维平面无法线性可分的数据集合，如下： ? 通过径向基函数映射后采取支持向量预测计算得到的可分平面如下 ? 本算法 100 个数据训练准确率可达 98%。

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    看了24届的形势，25届开始迷茫。。

    2、递归地对每个子集应用步骤1，直到达到停止条件（例如，达到最大深度、子集中的样本数小于某个阈值等）。 3、在每个叶节点上分配一个类别标签（分类问题）或一个数值（回归问题），这是预测的结果。...最后，使用contour函数绘制了超平面、支持向量和分类结果的可视化图形。 这个图形有助于理解SVM是如何找到最大Margin的超平面以进行分类的。...最后，使用scatter函数绘制了数据点和簇中心的可视化图形。这个图形有助于理解K-均值是如何将数据点分配到簇中的，并找到簇的中心。...最后，使用contourf函数绘制了分类结果的可视化图形。 9、降维 降维是指减少数据的维度，即减少数据中特征的数量。...最后，使用scatter函数绘制了降维后的数据点。这个图形有助于理解PCA是如何将数据从二维降维到一维的。

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    在自己的数据集上训练TensorFlow更快的R-CNN对象检测模型

    在本示例中，将逐步使用TensorFlow对象检测API训练对象检测模型。尽管本教程介绍了如何在医学影像数据上训练模型，但只需进行很少的调整即可轻松将其适应于任何数据集。...作为开发人员，时间应该集中在微调模型或使用模型的业务逻辑上，而不是编写冗余代码来生成文件格式。因此，将使用Roboflow只需单击几下即可生成TFRecords和label_map文件。...在下载时，可以以多种格式下载并在本地下载到您的计算机，或生成代码段。就目的而言，要生成TFRecord文件并创建一个下载代码段（而不是本地下载文件）。 导出数据集 将获得一个要复制的代码段。...TensorFlow甚至在COCO数据集上提供了数十种预训练的模型架构。...对于格式，请选择COCO JSON并在本地下载到自己的计算机上。（实际上可以下载非TFRecord的任何格式，以将原始图像与注释格式分开！）

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    机器学习实战第1天：鸢尾花分类任务

    ）和数据操作工具，使得在Python中进行数据清理、转换和分析变得更加方便。....特征工程 我们可以绘制图像来观察数据特征的关系，使用matplotlib绘图库，分别绘制花萼长宽图，与花瓣长宽图，来挖掘特征与种类之间的关系 # 导入必要的库 import pandas as pd...）分类器模型 model = svm.SVC() # 在训练集上拟合SVM模型 model.fit(train_x, train_y) （4）模型预测与性能评估 评估模型的性能，我们使用metrics...1.0，这代表在测试集上的预测百分百正确，这是由于数据集较小，并且特征较少的原因，我们将在之后遇到更加复杂的情况 （5）除特征工程外的完整代码 这里是舍弃了一些寻找特征等工作的完整模型训练代码 #...）分类器模型 model = svm.SVC() # 在训练集上拟合SVM模型 model.fit(train_x, train_y) # 使用训练好的模型对测试集进行预测 prediction =

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    使用Python爬虫定制化开发自己需要的数据集

    本文将介绍如何使用Python爬虫进行定制化开发，以满足个性化的数据需求，帮助你构建自己需要的数据集，为数据分析和应用提供有力支持。　　...3.分析目标网站和数据结构　　在开始编写爬虫代码之前，需要仔细分析目标网站的页面结构和数据源。了解网页的HTML结构、数据交互方式和数据提取规则，为后续的爬虫开发提供指导。　　...6.数据集维护和更新　　定制化开发的数据集需要进行维护和更新，以保证数据的准确性和时效性。定期运行爬虫代码，获取最新的数据，并进行必要的数据清洗和更新操作。　　...使用数据分析工具（如Python的pandas、numpy库）进行数据处理和统计分析，为业务决策和项目实施提供支持。　　通过以上步骤，你可以使用Python爬虫进行定制化开发，构建自己需要的数据集。...这将为你的项目和业务提供准确、个性化的数据支持，帮助你取得更好的效果和成果。　　希望以上内容能够帮助你理解和实践使用Python爬虫定制化开发自己需要的数据集！

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    在 Visual Studio 上更好开发 Python 的六大功能！

    ，并完整发挥 Visual Studio 强大的功能，协助您在 Visual Studio 内开发 Python 程序上如虎添翼，提升开发效率！...此项功能除了能够切换至您所熟悉的 Python 版本进行开发外，更可确保您的程序在不同 Python 版本下运行的函式相容性是合法的，如下图代码当中的 print 函式，在 Python 2.7 环境下为合法的...接着我们示范切换至不同版本的 Python 环境，这里以切换至 Python 3.5 为例。 ?...如下图展示 Python 程序运作在一块 Linux 嵌入式开发板上，同时在个人电脑内的 Windows 10 运行着Visual Studio 2015，其透过 ptvsd 套件能让您远端附加至序，直接对...Linux 嵌入式开发板上运行的 Python 程序进行如您所熟悉的侦错模式。

    1.6K10

    NASA数据集——ACRIMSAT 卫星上的 ACRIM III 仪器以日均值形式收集的 2 级太阳总辐照

    简介 ACR3L2DM_1 是主动空腔辐射计辐照度监测仪（ACRIM）III 2 级日均值数据第 1 版产品，由 ACRIMSAT 卫星上的 ACRIM III 仪器以日均值形式收集的 2 级太阳总辐照度组成...日均值由每天的快门周期结果得出。ACR3L2DM_1是一个数据集，包含主动空腔辐射计辐照度监测仪的数据。这个数据集可以用于研究辐照度的变化和分析，也可以用于开发辐射计监测系统和算法。...此外，ACR3L2DM_1数据集还可以用于开发辐射计监测系统和算法。辐照度监测在许多领域中都是必要的，例如天气预报、环境预警等。...ACR3L2DM_1数据集的应用还可以扩展到空间科学领域。在空间探测任务中，辐照度是一个重要的参数，可以用于研究太阳辐射对星球大气和地表的影响。...总之，ACR3L2DM_1数据集是一个有价值的资源，可以用于研究辐照度的变化和分析，开发辐射计监测系统和算法，优化太阳能发电系统的设计和运行策略，以及研究太阳辐射对地球和空间环境的影响。

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    大数据实用组件Hudi--实现管理大型分析数据集在HDFS上的存储

    什么是Hudi Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。...由Uber开发并开源，HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务：读优化表（Read Optimized Table）和近实时表（Near-Real-Time Table）。...它可以像任何作业一样进一步水平扩展，并将数据集直接存储在HDFS上。 Hudi的作用 上面还是比较抽象的话，接着我们来看下图，更形象的来了解Hudi ?...3.准实时的表 - 使用基于列存储(例如 Parquet + Avro)和行存储以提供对实时数据的查询 我们看到直接在HDFS上存储数据,是可以用于Presto和Spark等交互式SQL引擎。...Hudi机制 存储机制 hudi维护了一个时间轴，记录了在不同时刻对数据集进行的所有操作。 hudi拥有2种存储优化。

    5.1K31

    如何使用机器学习在一个非常小的数据集上做出预测

    贝叶斯定理在 Udacity 的机器学习入门课程的第 2 课中介绍：- ? 因为我想从课程中得到一些东西，所以我在互联网上进行了搜索，寻找一个适合使用朴素贝叶斯估计器的数据集。...在我的搜索过程中，我找到了一个网球数据集，它非常小，甚至不需要格式化为 csv 文件。 我决定使用 sklearn 的 GaussianNB 模型，因为这是我正在学习的课程中使用的估算器。...下面的屏幕截图显示了我绘制出所有列后的df。 我要注意的是，在我创建了这个程序之后，我回过头来对数据进行打乱，看看是否可以达到更高的精度，但在这种情况下，打乱没有效果。...目标位于 y 变量中，其余数据框位于 X 变量中：- ? 然后我将 X 和 y 变量分开以进行训练和验证：- ?...我不得不说，我个人希望获得更高的准确度，所以我在 MultinomialNB 估计器上尝试了数据，它对准确度没有任何影响。 也可以仅对一行数据进行预测。

    1.3K20

    Python在Finance上的应用-处理数据及可视化

    欢迎来到Python 在Finance上的应用第二讲，在这一篇文章中，我们将对股票数据做进一步的处理及可视化。...首先，我们可以很容易地将它们保存到各种数据类型中。...一个选项是csv： df.to_csv('TSLA.csv') 除了利用Yahoo财经的API来将数据导入为DataFrame,也可以将数据从CSV文件读取到DataFrame中： df = pd.read_csv...COOL，但是这里真正能看到的唯一的东西就是成交量，因为它比股票价格大得多。 我们怎么可能只对图表感兴趣的？ df['Adj Close'].plot() plt.show() ?...正如你所看到的，可以在DataFrame中引用特定的列，如：df ['Adj Close']，同时也可以一次引用多个，如下所示： df[['High','Low']] 下一章节，我们将进一步的覆盖对数据的基础操作同时伴随着可视化

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    以预测股票涨跌案例入门基于SVM的机器学习

    以股票为例，SVM能根据若干特征样本数据，把待预测的目标结果划分成“涨”和”跌”两种，从而实现预测股票涨跌的效果。...由于points是“列矩阵”的数据结构，所以是用points[:,0]来获取绘制点的 x坐标，用points[:,1]来获取y坐标，最后是通过第22行的show方法绘制图形。...，在第26行里，以线性核的方式创建了SVM分类器对象svmTool。...列，并没有设置训练集的该列数据，所以在第39行里，用切片的手段，把测试集数据放置到dfWithPredicted对象中，请注意这里切片的起始和结束值是测试集的起始和结束索引值。...的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果（含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码） 本文的内容即将出书，在出版的书里，是用股票案例和大家讲述Python入门时的知识点，

    3K51

    python图形绘制库turtle中文开发文档及示例大全【最详细、连结果图都有，gif格式的！】

    turble 是由Wally Feurzig 和 Seymour Papert 在1966年进行开发的。...在 turtle 的基本开发中是围绕着一个2D平面进行开发的，其中的主角是一个小箭头；这个小箭头就像一个小海龟，通过编程，命令小海龟在屏幕上进行移动绘制，从而画出一条条线段。...假设你是个从业经验的开发者，想了解实现过程，那么敬请期待我的下一篇文章。 注意，因为使用 turtle 的python是需要Tk支持的版本。...RawTurtle 别名是 RawPen，定义了在 TurtleScreen 上绘制的Turtle对象。...如果给定n，则仅真正执行第n次定期屏幕更新，可用于加速复杂图形的绘制。

    2.6K20

    机器学习算法的开源可视化工具: MLDemos

    保存在 Linux CDE 包上不起作用 在绘制奖励地图时调整画布大小不会更新基础数据（避免这样做）。...添加了可视化面板，其中包含各个图，相关性，密度等 添加了编辑工具来拖动 / 磁化数据，更改类，增加或减少数据集的尺寸 添加了分类维度（带有非数值的索引维度） 添加了 “数据集编辑” 面板以交换，删除和重命名维...多类别分类 现在可以对新数据进行训练和测试（对一个数据集进行训练，对另一个进行测试） 添加了 RBF 内核的 SVM 自动相关性确定（感谢 Ashwini Shukla！）...alt + 拖动将允许你平移空间 选择 “算法选项” 图标 选择一个算法图标以打开其各自的选项面板 单击 “分类” 按钮以对当前数据运行算法 导入数据 在 MLDemos 中生成数据有三种不同的方式：手动绘制样本...手动绘制一些样本，或导入标准数据集并从 MLDemos 中保存它应该为你提供有关文件语法的大量示例。

    2.2K40

    NASA数据集—— ACRIMSAT 卫星上的 ACRIM 仪器以快门周期形式收集的 2 级太阳总辐照度

    ACRIMSAT 卫星上的 ACRIM 仪器以快门周期形式收集的 2 级太阳总辐照度。...ACRIM仪器通过快门周期的方式收集数据，每个快门周期为3个月。下面将详细介绍ACRIM仪器的工作原理、数据收集方式以及其在科学研究中的应用。 ACRIM仪器的工作原理基于光电效应。...稳定补偿期的作用是将仪器的输出信号与时间进行校准，以消除由于仪器本身的漂移和衰减引起的误差。预处理期则用于数据的处理和分析，包括对数据质量的检查和修正。...ACRIM仪器通过长期的、连续的观测，能够捕捉到这些变化，并提供高质量的数据，用于研究太阳辐射变化的规律和机制。 ACRIM仪器的数据在科学研究中有广泛的应用。...总结起来，ACRIM仪器是一种用于测量太阳总辐照度的高精度仪器，能够通过快门周期的方式收集数据。ACRIM仪器的数据在太阳辐射研究、气候变化预测和太阳能利用等领域具有重要的应用价值。

    13010

    突破 SVM 核心精髓点！！

    SVM 的主要思想是通过在特征空间中找到一个最佳的分割超平面，以最大化类间的间隔（即支持向量的间隔），从而实现对数据的分类。...其次， 在工作原理方面： 训练阶段： 给定一个训练数据集，SVM 找到一个最佳的分割超平面，使得两个类别的数据点之间的间隔最大化。...如果数据是线性不可分的，SVM 通过引入核函数将数据映射到高维空间，在高维空间中找到分割超平面。 预测阶段： 对于新的数据点，SVM 根据其在特征空间中的位置决定它属于哪个类别。...但是，对于非常大的数据集，计算开销较大，对于噪声较多的数据集（如重叠数据集），效果不佳。而且需要选择合适的核函数和参数，参数调节较为复杂。...绘制三维图形：使用matplotlib中的Axes3D绘制三维图形，包括数据点和决策边界。 其中： 蓝色和红色点分别代表两类数据点。

    10210
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