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- YOLO(You Only Look Once)是一种先进的实时目标检测算法,由Joseph Redmon等人提出,因其高效、快速且准确的特性,在计算机视觉领域得到了广泛应用。从初学者到高级开发者,都有丰富的资源可以帮助你掌握并深入理解YOLO及其后续版本的开发与应用。以下是一些关键的学习路径和资源推荐,旨在帮助你在YOLO开发之旅上更进一步。 ### 入门学习材料 **官方论文阅读**:一切学习的起点都是理解YOLO系列的核心思想。从最初的YOLOv1到最新的YOLOv5,每一版的发布都伴随有一篇详细的论文,这些论文详细阐述了算法的设计理念、改进之处以及实验结果。通过阅读论文,你可以直接获取最权威的信息,比如arXiv是一个很好的论文下载平台。 **基础理论学习**:理解卷积神经网络(CNN)和深度学习的基本原理对于掌握YOLO至关重要。Coursera、edX以及Udacity上有许多优质的深度学习入门课程,如Andrew Ng的“机器学习”和“深度学习”专项课程,这些都是构建基础的好选择。 ### 实战教程与项目 **GitHub项目**:GitHub上有很多开源的YO0 12浏览会员免费
- RDATA大小:13MB④单细胞学习-cellchat细胞间通讯④单细胞学习-cellchat细胞间通讯0 11浏览会员免费
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- tensorflow大小:14MB该资源是基于Python实现的大创项目,中医药知识图谱构建,资源下载者可以根据说明文档对项目的结构有一个大致的了解,主要实现如下: 1. 通过利用pandas库对数据清洗等初步处理后以实现基本实体及实体关系的确认,可实现将现有数据导入neo4j数据库形成基本的图谱; 2. 利用TensorFlow建立训练模型对【来源】,【用法用量】,【主治功能】,【性味】等存在大段文字的实体进行进一步的抽取,做到抽出准确词语; 3. 利用远程监督的方式(或者是其他的方式),对实体关系进行抽取。该资源是基于Python实现的大创项目,中医药知识图谱构建,资源下载者可以根据说明文档对项目的结构有一个大致的了解,主要实现如下: 1. 通过利用pandas库对数据清洗等初步处理后以实现基本实体及实体关系的确认,可实现将现有数据导入neo4j数据库形成基本的图谱; 2. 利用TensorFlow建立训练模型对【来源】,【用法用量】,【主治功能】,【性味】等存在大段文字的实体进行进一步的抽取,做到抽出准确词语; 3. 利用远程监督的方式(或者是其他的方式),对实体关系进行抽取。0 3628浏览会员免费
- python大小:14KBdouban-top250-moviesdouban-top250-movies0 10浏览会员免费
- 软件/插件大小:6KB开源光谱分析仪项目的代码,作出了一些改进: 1.添加了详细的中文注释; 2.把图片中的英文图例说明改成了中文图例,图例字体设置为宋体;开源光谱分析仪项目的代码,作出了一些改进: 1.添加了详细的中文注释; 2.把图片中的英文图例说明改成了中文图例,图例字体设置为宋体;0 12浏览会员免费
- opencv大小:3KB在Python中使用OpenCV库识别二维码通常需要使用pyzbar库,这是一个可以处理条形码和二维码的库。首先,你需要安装pyzbar库,可以通过pip安装: pip install pyzbar 在这个示例中,我们首先使用cv2.imread()函数加载图像,然后将其转换为灰度图,因为二维码识别通常在灰度图像上进行。接着,我们使用pyzbar.decode()函数来识别图像中的二维码。 decode()函数返回一个列表,其中包含所有识别到的二维码对象。我们遍历这个列表,使用cv2.polylines()函数在图像上绘制每个二维码的边界框,并使用cv2.putText()函数在图像上显示二维码的数据。 最后,我们使用cv2.imshow()函数显示图像,并等待用户按键后关闭窗口。 请确保将'path_to_your_qrcode_image.png'替换为你的二维码图像的实际路径。此外,由于二维码的识别效果可能受到图像质量、光照条件和二维码大小等因素的影响,因此在实际应用中可能需要对图像进行预处理,比如调整对比度、应用滤波器等,以提高识别的准确性。在Python中使用OpenCV库识别二维码通常需要使用pyzbar库,这是一个可以处理条形码和二维码的库。首先,你需要安装pyzbar库,可以通过pip安装: pip install pyzbar 在这个示例中,我们首先使用cv2.imread()函数加载图像,然后将其转换为灰度图,因为二维码识别通常在灰度图像上进行。接着,我们使用pyzbar.decode()函数来识别图像中的二维码。 decode()函数返回一个列表,其中包含所有识别到的二维码对象。我们遍历这个列表,使用cv2.polylines()函数在图像上绘制每个二维码的边界框,并使用cv2.putText()函数在图像上显示二维码的数据。 最后,我们使用cv2.imshow()函数显示图像,并等待用户按键后关闭窗口。 请确保将'path_to_your_qrcode_image.png'替换为你的二维码图像的实际路径。此外,由于二维码的识别效果可能受到图像质量、光照条件和二维码大小等因素的影响,因此在实际应用中可能需要对图像进行预处理,比如调整对比度、应用滤波器等,以提高识别的准确性。0 10浏览会员免费
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- r语言大小:2KBR语言是一种广泛应用于统计分析、图形表示和报告的编程语言。附件是一些基本的R语言处理excel数据示例。 这些只是R语言在数据分析中的一部分应用。根据你的具体需求,你可能还需要学习更多的R包和函数。R语言是一种广泛应用于统计分析、图形表示和报告的编程语言。附件是一些基本的R语言处理excel数据示例。 这些只是R语言在数据分析中的一部分应用。根据你的具体需求,你可能还需要学习更多的R包和函数。0 23浏览免费
- uml大小:268KB数据流图和UML图有什么区别数据流图和UML图有什么区别0 21浏览会员免费
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- 数据挖掘大小:218KB数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classification DataMining_ID3 ID3-决策树分类算法 Classification DataMining_KNN KNN-k最近邻算法工具类 Classification DataMining_NaiveBayes NaiveBayes-朴素贝叶斯算法 Clustering DataMining_BIRCH BIRCH-层次聚类算法 Clustering DataMining_KMeans KMeans-K均值算法 GraphMining DataMin数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classification DataMining_ID3 ID3-决策树分类算法 Classification DataMining_KNN KNN-k最近邻算法工具类 Classification DataMining_NaiveBayes NaiveBayes-朴素贝叶斯算法 Clustering DataMining_BIRCH BIRCH-层次聚类算法 Clustering DataMining_KMeans KMeans-K均值算法 GraphMining DataMin0 4浏览免费
- 数据集大小:250KB代码为.ipynb格式文件,用jupyter notebook打开。 2022年冬奥会奖牌榜的数据可视化分析,不仅是对体育赛事结果的直观展示,更蕴含了深远的研究意义。通过将复杂的奖牌数据转化为直观、易于理解的图表形式,我们能够更加清晰地看到各国体育实力、项目优劣以及奖牌分布的变化趋势,从而为体育科学研究和政策制定提供有力的数据支持。 这种可视化分析不仅有助于公众对冬奥会赛事有更全面的了解,更能激发大众对体育运动的热情和兴趣。通过对比不同国家的奖牌数量和项目分布,人们可以更加清晰地认识到各国在冰雪运动领域的优势和不足,从而促进各国之间的体育交流和合作。 此外,从学术研究的角度来看,奖牌榜数据可视化分析还可以为体育科学领域的研究提供新的思路和方法。通过对历年冬奥会奖牌数据的深入挖掘和分析,我们可以发现一些有趣的规律和趋势,如某些国家在某些项目上的长期优势、新兴国家的崛起以及不同项目之间的相关性等。这些发现不仅可以为未来的体育训练和比赛提供有价值的参考,还可以为体育科学的研究和发展提供新的方向。代码为.ipynb格式文件,用jupyter notebook打开。 2022年冬奥会奖牌榜的数据可视化分析,不仅是对体育赛事结果的直观展示,更蕴含了深远的研究意义。通过将复杂的奖牌数据转化为直观、易于理解的图表形式,我们能够更加清晰地看到各国体育实力、项目优劣以及奖牌分布的变化趋势,从而为体育科学研究和政策制定提供有力的数据支持。 这种可视化分析不仅有助于公众对冬奥会赛事有更全面的了解,更能激发大众对体育运动的热情和兴趣。通过对比不同国家的奖牌数量和项目分布,人们可以更加清晰地认识到各国在冰雪运动领域的优势和不足,从而促进各国之间的体育交流和合作。 此外,从学术研究的角度来看,奖牌榜数据可视化分析还可以为体育科学领域的研究提供新的思路和方法。通过对历年冬奥会奖牌数据的深入挖掘和分析,我们可以发现一些有趣的规律和趋势,如某些国家在某些项目上的长期优势、新兴国家的崛起以及不同项目之间的相关性等。这些发现不仅可以为未来的体育训练和比赛提供有价值的参考,还可以为体育科学的研究和发展提供新的方向。0 103浏览会员免费
- 数据分析大小:801KB资源包括数据集和代码,代码为.ipynb格式文件,用jupyter notebook打开。 通过深入分析二手车的价格数据,并将其转化为直观的可视化图表,我们能够获取对市场趋势的深入理解,从而指导消费者、经销商和政策制定者做出更明智的决策。 首先,对于消费者而言,了解二手车价格的变化趋势和影响因素至关重要。通过数据分析和可视化,消费者可以更加清晰地看到不同车型、不同年份、不同里程数的二手车价格差异,从而帮助他们更准确地评估目标车辆的价值,避免被过高或过低的报价所误导。 其次,对于经销商而言,二手车价格数据分析与可视化同样具有重要意义。经销商可以通过分析价格数据来优化库存结构,提高资金周转率。同时,他们还可以根据市场趋势来制定更加合理的定价策略,提高市场竞争力。此外,通过对竞争对手的价格数据进行分析,经销商还可以更好地了解市场动态,制定更加有效的市场策略。 最后,从政策制定者的角度来看,二手车价格数据分析与可视化有助于他们更准确地把握市场动态,为政策制定提供有力支持。例如,政府可以根据价格数据来制定更加合理的税收政策,促进二手车市场的健康发展。资源包括数据集和代码,代码为.ipynb格式文件,用jupyter notebook打开。 通过深入分析二手车的价格数据,并将其转化为直观的可视化图表,我们能够获取对市场趋势的深入理解,从而指导消费者、经销商和政策制定者做出更明智的决策。 首先,对于消费者而言,了解二手车价格的变化趋势和影响因素至关重要。通过数据分析和可视化,消费者可以更加清晰地看到不同车型、不同年份、不同里程数的二手车价格差异,从而帮助他们更准确地评估目标车辆的价值,避免被过高或过低的报价所误导。 其次,对于经销商而言,二手车价格数据分析与可视化同样具有重要意义。经销商可以通过分析价格数据来优化库存结构,提高资金周转率。同时,他们还可以根据市场趋势来制定更加合理的定价策略,提高市场竞争力。此外,通过对竞争对手的价格数据进行分析,经销商还可以更好地了解市场动态,制定更加有效的市场策略。 最后,从政策制定者的角度来看,二手车价格数据分析与可视化有助于他们更准确地把握市场动态,为政策制定提供有力支持。例如,政府可以根据价格数据来制定更加合理的税收政策,促进二手车市场的健康发展。0 124浏览会员免费
- 数据集大小:217MB本资源为2020年 “华为杯”中国研究生数学建模大赛,C题数据集。 C题为脑机接口数据分析,睡眠分期分析。 该数据集包含原题目所有数据: 1.P300脑机接口数据 2.睡眠分期新数据 3.睡眠脑电数据 该数据集适用于对数学建模、数据分析有需求的人员,可以配合数据分析代码,实现睡眠分期项目开发。本资源为2020年 “华为杯”中国研究生数学建模大赛,C题数据集。 C题为脑机接口数据分析,睡眠分期分析。 该数据集包含原题目所有数据: 1.P300脑机接口数据 2.睡眠分期新数据 3.睡眠脑电数据 该数据集适用于对数学建模、数据分析有需求的人员,可以配合数据分析代码,实现睡眠分期项目开发。0 12浏览会员免费
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- 一个文档让你快速学会Python的Scrapy网络爬虫框架,自编学习文档,内容精炼,即适合零基础小白入门学习,也适合有基础的小伙伴进行知识的积累,文档后面还附上实战项目,学习完理论后可以直接上手操作,物有所值。 以下是文档的部分内容: Scrapy爬虫框架 1、简介 Scrapy是用纯Python实现的一个功能强大的网络爬虫框架。不是一个简单的函数功能库,而是一个爬虫框架。 在没有学习Scrapy之前,我们使用的爬虫方法: requests+re正则表达式 requets+lxml+xpath selenium_Chrom 1.1 爬虫框架 是实现爬虫功能的一个软件结构和功能组件的集合。 是一个半成品,能够帮助用户实现专业网络爬虫。 。。。。。。。 4.1 Scrapy爬虫框架配置 新建项目和爬虫文件 定义要抓取的数据结构:items.py 完成爬虫文件数据解析提取:爬虫文件名.py 管道文件进行数据处理:pipelines.py 对项目进行全局配置:settings.py pycharm运行爬虫项目:run.py (可以在终端运行,也可在项目里面运行) (每个.0 25浏览免费
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- R语言,作为统计计算和图形表示的开源编程语言,自1993年由Ross Ihaka和Robert Gentleman创建以来,已发展成为数据科学和统计分析领域不可或缺的工具。它专为数据分析、数据挖掘、机器学习以及图形生成而设计,凭借其强大的社区支持和丰富的包生态系统(CRAN, Comprehensive R Archive Network),R语言在全球范围内吸引了数百万数据分析师、研究人员和科学家的青睐。 R语言的核心优势在于其数据处理和统计分析能力。它提供了广泛的数据操作函数和统计模型,如线性回归、聚类分析、时间序列分析等,使得复杂的数据分析任务变得直观易行。此外,R语言的ggplot2、plotly等包支持高度定制的图形生成,能够可视化数据,帮助用户洞察数据背后的模式和故事。 RStudio是R语言的旗舰开发环境,它以用户友好、功能丰富的界面,集成了代码编辑、调试、版本控制、包管理、文档撰写等功能,极大地提升了R语言的开发效率。R Markdown则允许用户在单一文档中混合代码、文本、图片和结果,非常适合制作报告和可重复的研究文档。 R社区是其生态中不可忽视的力量。CRAN0 14浏览会员免费
- 用户画像:方法论与工程化解决方案大小:14MB用户画像:方法论与工程化解决方案用户画像:方法论与工程化解决方案0 13浏览会员免费
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- MATLAB,全称为Matrix Laboratory,是一款功能强大的数值计算和数据可视化软件,广泛应用于工程计算、科学研究、数据处理、算法开发和图形生成等领域。对于想要学习和掌握MATLAB的用户,丰富的学习资源是提升技能的关键。以下是一系列关于MATLAB学习的精选资源,旨在帮助不同背景的学习者高效掌握这一强大工具。 ### 官方资源 - **MATLAB官方文档**:MathWorks官网提供了详尽的官方文档,覆盖了从基础语法到高级功能的所有内容。新手可以从“Getting Started”开始,逐步深入到更专业的主题。官方文档还包括了丰富的实例代码,便于学习和模仿。 - **MATLAB Academy与Onramp**:MathWorks提供的在线学习平台MATLAB Academy包含了许多免费和付费课程,适合不同水平的学习者。特别是“MATLAB Onramp”课程,是一个互动式的入门教程,帮助初学者快速掌握MATLAB基础。 ### 在线课程与MOOCs - **Coursera, edX, Udemy**:这些知名的在线教育平台上有许多关于MATLAB的课0 16浏览会员免费
- 深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它依赖于大数据和强大的计算能力,通过模拟人脑神经网络的运作方式,实现了对数据的深层次理解和处理。以下是关于深度学习的资源描述: 深度学习资源主要包括深度学习框架、教程、数据集、应用案例和社区支持等。深度学习框架是深度学习的核心,它提供了构建和训练神经网络所需的各种工具和函数,如TensorFlow、PyTorch、Keras等。这些框架都具有高度的灵活性和可扩展性,可以满足不同应用场景的需求。 在教程方面,有许多优秀的深度学习教材、在线课程和博客文章等,它们从基础概念到高级应用都进行了详尽的讲解,为初学者和进阶者提供了宝贵的学习资源。此外,深度学习还需要大量的数据集进行训练和测试,因此,各种公开的数据集资源也是深度学习的重要支撑。 深度学习在各个领域中都有广泛的应用,如计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等。通过学习深度学习的相关知识,可以掌握如何构建和训练神经网络,从而将这些技术应用到实际问题中,提高系统的性能和智能化水平。 最后,深度学习社区是一个充满活力和创造力的地方,这里有众多的深度学习爱好者和专家,他们分享自己的经验和见解0 24浏览会员免费
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