E寻数据-优快云博客

原创 Huggingface详解hub入门和使用

库是一个可以与Hugging Face Hub交互的工具，帮助用户访问预训练模型、数据集、机器学习应用等。用户可以使用它上传、下载文件、创建和管理模型仓库，还可以与社区分享自己的项目。：通过快速入门指南，用户可以了解如何使用这个库来下载文件、创建仓库和上传文件到Hub，帮助用户快速上手。：提供实用的操作指南，帮助用户解决实际问题，教你如何用库完成具体任务。Reference：提供库的详细技术文档，涵盖了库中各类类和方法的详细描述，适合需要深入了解的开发者。：从更高层次的角度解释如何理解。

2025-02-21 14:44:18 1355

原创在 Python 和 C++ 环境下安装和使用 ONNX Runtime

对于 GPU 版本的 ONNX Runtime，需要安装 CUDA 和 cuDNN。请检查 CUDA 执行提供程序的要求以获取兼容版本的 CUDA 和 cuDNN。通过上述步骤和示例代码，您可以在 Python 和 C++ 环境下安装并使用 ONNX Runtime 进行模型推理。《windows端可以用 vs编辑器配置相应的头文件、库文件》《这部分可以去B站有很多教学视频讲的更详细》

2024-08-03 10:58:57 1262

原创 ONNXRuntime: 深度学习模型入门学习简介

ONNX Runtime 是一个跨平台的机器学习模型加速器，具有灵活的接口，可以集成硬件特定的库。无论是 PyTorch、Tensorflow/Keras、TFLite 还是 scikit-learn 等框架训练的模型，ONNX Runtime 都可以高效运行。

2024-08-03 10:41:53 1332

原创超详细的描述UItralytics中的特征增强方法

hsv_h (色调调整)效果: 通过调整图像的色调来引入颜色变异，有助于模型适应不同的光照和环境条件。调整技巧: 在不同光照条件下测试模型的表现，逐渐增加或减少此参数值以找到最佳设置。优点: 提高模型对光照变化的适应能力。缺点: 过度调整可能导致颜色失真，影响模型识别真实物体的能力。

2024-06-16 12:51:16 1177

原创超详细的使用yolov8进行预测的参数详解

在机器学习和计算机视觉的领域，对视觉数据进行解读的过程被称为“推理”或“预测”。Ultralytics YOLOv8 提供了一项强大的功能——预测模式，专为高性能、实时推理各种数据源而设计。本文详细介绍了 Ultralytics YOLOv8 的预测模式，包括其多功能性、高性能、易用性和高度可定制的特性。同时，涵盖了支持的图像和视频格式、推理参数、处理不同结果对象（如 Boxes、Masks、Keypoints 和 Probs）的方法，以及如何实现线程安全的推理和流式处理循环。

2024-06-11 10:43:10 1950

原创 FasterRCNN入门案例水稻图像目标检测新手友好入门案例

import pandas as pd # 用于数据处理和分析的库import numpy as np # 数值计算库，提供高效的多维数组操作import cv2 # OpenCV库，用于进行图像处理和计算机视觉任务import os # 提供与操作系统交互的功能，如文件路径操作import re # 用于执行正则表达式，进行字符串匹配和处理from PIL import Image # 用于图像打开、处理和保存。

2024-05-31 17:55:54 1347

原创 kaggle竞赛系列基于图像对水稻分类代码案例

代码实现了一个完整的水稻图像分类任务，涵盖数据预处理、数据加载、模型定义、训练和评估等步骤。首先，通过安装和导入必要的库来准备环境，并使用 splitfolders 库将水稻图像数据集划分为训练集、验证集和测试集。接着，定义了数据增强和预处理的变换操作，并加载了数据集，创建相应的数据加载器。代码还包括数据可视化部分，用于检查数据加载和预处理是否正确。然后，定义了一个卷积神经网络模型，并使用交叉熵损失函数和Adam优化器对模型进行训练，同时实现早停机制以防止过拟合。并通过绘制准确率和损失图来评估模型的性能。

2024-05-31 16:36:29 1608

原创 kaggle使用深度学习的logistic回归方法实现疟疾细胞图像分类

import os这段代码是一个典型的Python导入语句集，涵盖了在进行机器学习和图像处理项目中常用的库和模块。numpy (np: 一个强大的数学库，提供高效的多维数组对象和大量操作这些数组的函数，是科学计算中广泛使用的工具。pandas (pd: 提供高性能、易用的数据结构和数据分析工具，非常适合用来处理结构化数据。os: 用于与操作系统进行交互，比如读取文件路径、管理目录。plt和seaborn (snsmatplotlib是Python中的一个绘图库，非常适合创建静态、动态和交互式的可视化。

2024-04-22 16:57:33 1004

原创太卷了，Meta最强开源大模型Llama 3开源了，不要错过

在AI的快速发展中，大型语言模型如雨后春笋般涌现，它们正在重塑我们处理数据和生成语言的方式。Meta Llama 3 是最新一代的语言模型，它不仅在技术上有显著的进步，更以其易于获取和使用性质，使得个人和企业都能够利用这些先进工具来推动创新。一旦您的请求获得批准，您将通过电子邮件收到一个包含下载链接的邮件。这是一个自动化的过程，旨在减少用户操作的复杂性，确保下载过程的顺利进行。这条命令将安装所有必要的 Python 依赖，并将您的项目目录设置为 Python 模块，这样您就可以从任何地方调用它。

2024-04-19 14:56:43 632

原创 kaggle咖啡销售分析案例侧重可视化折线图条形图扇形图柱状图

这段代码是用于导入进行数据分析和可视化所需的Python库的标准代码。numpy (np): 提供了支持大量维度数组与矩阵运算的函数库，是科学计算的基础包。广泛用于数据处理中的各种数学运算。: 是Python的一个数据分析库，提供了高效地操作大型数据集所需的工具和数据结构，如DataFrame。: 是一个非常流行的绘图库，提供了一种类似于MATLAB的绘图系统。用于创建静态、动态、交互式的图表。: 基于matplotlib的数据可视化库，提供了一种高级接口，专注于统计图形的绘制。

2024-04-19 11:22:56 1373

原创 kaggle电子邮件分类xgboost建模可视化模型评估混淆矩阵范例

在这篇博客中，我们将探索使用机器学习技术对电子邮件进行分类的任务，即将电子邮件分类为“垃圾邮件”或“正常邮件”。所谓“垃圾邮件”，指的是未经请求或不受欢迎的电子邮件；而“正常邮件”则指合法的电子邮件。我们将采用强大的XGBoost分类器，构建一个健壮的模型来执行此分类任务。这篇博客将详细介绍从数据预处理到模型训练及评估的整个过程，使用Kaggle竞赛中的代码示例，帮助小伙伴们理解如何实现一个电子邮件分类系统。

2024-04-19 10:14:25 2114

原创趣味python系列：用图片给图片加水印

2024-04-18 16:08:46 601

原创趣味python系列：如何批量的给图片加水印

本文介绍了一个Python脚本，用于批量添加文字水印到PNG图片中。该脚本允许用户指定图片目录、水印文本、水印位置及其透明度。通过此脚本，用户可以轻松地在多个图片上添加自定义的文字水印，这在处理版权保护或个性化图片时非常有用。不过这里仅仅是写了一个简单的demo。导入所需模块import os导入os模块来处理文件和目录，PIL库用于图像处理。获取用户输入path = input('请输入要添加水印的图片所在路径：')text = input('请输入水印文字：')

2024-04-18 15:42:27 411

原创使用huggingface快速方便的实现一个扩散模型简介

在今天的数字化时代，生成式人工智能（AI）已经成为创意和技术创新的前沿。从生成逼真的图像和音频到模拟复杂的分子3D结构，AI的能力正在以前所未有的速度扩展。在这样的背景下，Hugging Face的 Diffusers库呈现为那些希望探索和实现扩散模型能力的先锋和实践者的理想选择。Diffusers是一个全面的、最先进的预训练扩散模型库，专为生成图像、音频以及分子的3D结构而设计。这个库不仅仅是一个简单的推理工具箱，它还提供了丰富的资源和支持，让用户能够训练和定制自己的扩散模型。

2024-03-11 13:39:27 809

原创 huggingface实现Bark模型

方法是模型的核心，定义了模型的前向传播过程。方法定义了模型的前向传播过程，接受多个参数，包括输入 ID、过去的键值对、注意力遮罩、位置 ID、头遮罩、标签、输入嵌入、是否使用缓存、是否输出注意力和隐藏状态以及是否返回字典形式的输出。方法定义了模型的前向传播过程，接受多个参数，包括码本索引、输入 ID、注意力遮罩、位置 ID、头遮罩、标签、输入嵌入、是否输出注意力和隐藏状态以及是否返回字典形式的输出。配置的类，它定义了模型的架构，包括语义子模型、粗糙声学子模型、细致声学子模型和编解码子模型的配置。

2024-03-10 11:41:40 1181

原创 huggingface实现Autoformer时间序列深度分解与自相关预测模型

Autoformer是一种用于长期时间序列预测的模型，由Haixu Wu, Jiehui Xu, Jianmin Wang, Mingsheng Long提出。这种模型增强了传统的Transformer架构，使其成为一个深度分解架构，可以在预测过程中逐步分解趋势和季节性组件。在实际应用中，如极端天气早期预警和长期能源消费规划，扩展预测时间是一个关键需求。此论文研究了时间序列的长期预测问题。以前基于Transformer的模型采用各种自注意力机制来发现长期依赖关系。

2024-03-10 11:01:51 1287

原创音频分类革命：如何用Hugging Face实现前沿的音频频谱图变换器

音频频谱图变换器（Audio Spectrogram Transformer，简称AST）是由Yuan Gong, Yu-An Chung, James Glass提出的一个模型。它通过将音频转换为图像（即频谱图）的方式，使用视觉变换器（Vision Transformer）来处理音频数据，并在音频分类任务上取得了最先进的结果。在过去的十年里，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于端到端的音频分类模型中，这类模型旨在学习从音频频谱图到对应标签的直接映射。

2024-03-10 10:45:49 1558

原创使用huggingface实现AltCLIP进行对齐语言和图像

AltCLIP模型是一种为了扩展语言能力而修改CLIP中语言编码器的神经网络模型。具体而言，AltCLIP通过将CLIP的文本编码器替换为预训练的多语言文本编码器XLM-R，实现了对图像-文本对和文本-文本对的训练。这种改变使得AltCLIP不仅在几乎所有任务上都能达到与原始CLIP非常接近的性能，而且还扩展了原始CLIP的能力，如多语言理解。该模型所属的任务可以被归类为或。这类任务的目标是训练模型以理解和处理来自两种或多种语言的文本与图像的关系，以实现跨语言和跨模态的语义理解。

2024-03-09 14:18:01 1246

原创使用huggingface实现ALGN进行图像-文本相似性匹配

在许多自然语言处理(NLP)和感知任务中，预训练表示变得至关重要。虽然NLP中的表示学习已经转向在未经人工注释的原始文本上进行训练，但视觉和视觉-语言表示仍然严重依赖于需要昂贵或专业知识的精选训练数据集。对于视觉应用，表示学习大多使用具有明确类标签的数据集，如ImageNet或OpenImages。对于视觉-语言来说，像Conceptual Captions、MSCOCO或CLIP这样的流行数据集都涉及到非琐碎的数据收集（和清理）过程。这种昂贵的策展过程限制了数据集的大小，因此阻碍了模型训练的规模化。

2024-03-09 13:55:00 1058

原创入门了解huggingface实现ALBERT模型相关任务--Token Classification

是基于ALBERT模型的令牌分类实现，专门用于处理如命名实体识别（NER）等令牌级别的分类任务。这个类继承自，并且是PyTorch的子类，这意味着它可以像任何常规的PyTorch模块一样使用。

2024-03-08 15:07:37 1527

原创入门了解使用huggingface实现ALBERT模型相关参数

在这篇博客中，我们将深入探讨使用库来实现和应用ALBERT模型时的关键参数和配置。库是由Hugging Face提供的，支持包括ALBERT在内的多种预训练语言模型，使得自然语言处理（NLP）任务的实现变得更加便捷和高效。我们将重点讨论以及的使用，这些组件是使用ALBERT模型时的核心。

2024-03-08 14:42:44 1106

原创入门了解使用huggingface实现ALBERT模型相关任务--文本分类相关任务

在近年来，自然语言处理（NLP）领域经历了一次重大变革，这主要得益于预训练语言模型的出现和发展。其中，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）无疑是最具影响力的模型之一，它通过深度双向表示，极大地提高了多项NLP任务的性能。然而，BERT模型的一个主要挑战在于其巨大的模型规模，这导致了高昂的计算资源消耗和存储需求，限制了其在资源受限环境下的应用。

2024-03-08 14:21:33 1337

原创快速使用transformers的pipeline实现各种深度学习任务

创建文本摘要生成的pipeline# 定义需要生成摘要的文本text = """"""# 使用summarizer生成摘要# 打印生成的摘要导入pipeline函数：这一步从库中导入pipeline函数。提供了许多预训练模型，支持各种自然语言处理任务。创建文本摘要生成的pipeline：通过调用pipeline函数并指定任务为来创建一个文本摘要生成的pipeline。这一步会自动加载一个预训练的摘要生成模型及其分词器。定义需要生成摘要的文本。

2024-03-08 13:23:05 1508

原创快速体验transformers安装、应用之旅

在当前人工智能的快速发展时代，🤗 Transformers库成为了众多开发者和数据科学爱好者的宝贵工具。它不仅简化了使用预训练模型的过程，还提供了一个易于使用的接口来进行复杂的自然语言处理、计算机视觉和音频处理任务。无论你是一名开发人员还是日常用户，只要对机器学习有所涉猎，本文将带你快速了解如何启动并运行🤗 Transformers。

2024-03-07 13:13:21 2736

原创 NLP神器Transformers入门简单概述

🤗 Transformers 提供了易于使用的 API 和工具，使得下载和训练前沿的预训练模型变得轻而易举。下表展示了库对每种模型的当前支持情况，包括它们是否有 Python 分词器（称为“慢”分词器）、由 🤗 Tokenizers 库支持的“快”分词器、以及它们在 Jax（通过 Flax）、PyTorch 和/或 TensorFlow 中的支持情况。无论你是研究人员、开发者还是AI爱好者，🤗 Transformers 都能帮助你推动项目的进展，实现惊人的成果。

2024-03-07 12:06:00 1303

原创 HuggingFace Hub系列：推动NLP前进的协作平台

在当今快速发展的机器学习(ML)领域，没有任何一个公司，包括科技巨头，能够独立“解决AI”。这是一个需要通过共享知识和资源在社区中协作来实现的目标。正是基于这个信念，Hugging Face Hub应运而生，它是一个集成了超过120,000个模型、20,000个数据集和50,000个演示的平台，旨在促进ML工作流程中的协作与共享。Hugging Face Hub提供了一个中央位置，任何人都可以在这里分享、探索、发现和实验开源机器学习。

2024-03-07 10:11:14 1130

原创使用yolo-seg模型实现自定义自动动态抠图

在这篇博客中，我们将探索如何使用YOLO-SEG模型来自动进行图像中对象的抠图。YOLO-SEG是一种结合了YOLO（You Only Look Once）快速目标检测能力和图像分割的深度学习模型，能够在单个网络中同时实现目标检测和像素级分割。

2024-02-24 16:05:15 2081 12

原创非常实用的利用SAM分割一切大模型，进行抠图。

介绍人工智能（AI）的发展趋势，特别是在图像分割领域。强调基础模型在AI发展中的作用，以及Meta AI开发的SAM模型如何定义这个新的里程碑。

2024-02-24 15:48:05 2412

原创大白话理解大语言模型预训练和微调

它结合了自回归模型的严密性和生成式模型的创新性，能够在没有针对性训练数据的情况下，通过少量的提示（Few-Shot Learning）或者没有提示（Zero-Shot Learning）来生成合理的文本。尽管生成式模型在早期不如判别模型那样流行，但随着计算能力的增强和数据集的扩大，生成式模型展示了其强大的潜力。生成式模型，如其名，不仅预测下一个词的概率，还能生成新的词汇。这种模型在预测下一个词时引入了随机性，它不会简单地选择最可能的词，而是从可能的词汇分布中进行抽样，增加了语言的多样性和创造性。

2024-01-30 09:59:19 990

原创大模型技术关于硬件和操作系统的要求

与Windows或MacOS相比，Linux在大模型推理和微调方面提供了更完善的功能支持，并且是工业场景中最常使用的操作系统。：适用于入门级或中级的大模型应用，推荐的显卡型号为NVIDIA RTX 3090和2080ti，具体选择取决于所需的显存和预算。：对于大模型的工业级实践，尤其是全量微调，建议使用高端的NVIDIA A100 80G显卡，并且至少需要4张卡以满足高性能需求。我们还提供了具体的GPU硬件要求和成本估算，包括不同量化级别下的推理和高效微调时的GPU显存占用，以及相应的显卡配置和成本。

2024-01-30 09:41:12 4068

原创大白话理解大型语言模型（LLM）：预训练和微调

大型语言模型的预训练和微调是一个不断发展的过程，每个阶段都对模型的性能和适应性有着重要影响。在人工智能的世界里，大型语言模型（LLM）已成为一种强大的工具，它们不仅能理解和生成自然语言，还能在各种复杂任务中表现出色。本文将深入探讨这些模型的两个关键阶段：预训练和微调，以及它们在实际应用中的重要性。通过这种方法，模型不仅能够理解和生成语言，还能够适应各种特定的应用场景，从而在各种领域发挥其强大的能力。随着技术的进步，我们可以期待大型语言模型在未来将会变得更加强大和灵活。

2024-01-29 17:01:22 2017

原创大模型快速入门必备使用OpenAI API进行开发（环境配置）

这篇博客是一份关于如何使用OpenAI API的详细指南，旨在帮助开发者快速入门并实践。它首先介绍了如何创建OpenAI账户和获取API密钥，然后详细说明了在不同操作系统（如MacOS和Windows）中设置环境变量以全局或项目级别使用API密钥的步骤。接着，博客概述如何安装OpenAI的Python库并创建虚拟环境。最后，提供了一个实例，展示了如何使用Python编写并运行代码，向OpenAI API发送第一个请求，特别是通过Chat Completions功能，使用模型生成创造性内容。

2024-01-29 14:40:13 8836

原创 OpenAI平台：引领人工智能的创新与应用

这些API能够在文本生成、语言理解、图像创作等多个领域提供高度智能化的支持，同时其易于集成的特性使得各种规模的企业和开发者都能快速将其应用到实际场景中。作为一个致力于确保人工智能的安全和广泛受益的组织，OpenAI通过其平台提供了一系列强大的工具和API，这些工具和API正在重塑我们与技术的互动方式。通过持续的研究和政策制定，OpenAI致力于确保其技术的负责任使用，以及减轻可能的负面影响。总之，OpenAI不仅是技术创新的代名词，更是对人工智能未来的深思熟虑和负责任的态度的体现。

2024-01-29 11:38:34 693

原创 CIFAR-10数据集

CIFAR-10数据集由Alex Krizhevsky、Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集，是从8000万张小图像数据集中筛选并标记的一部分。CIFAR-10包含60000张32x32像素的彩色图像，这些图像被分为10个类别，每个类别有6000张图像。数据集分为50000张训练图像和10000张测试图像。这些数据被分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次包含10000张图像。测试批次中，每个类别随机选取了1000张图像。训练批次包含剩余的图像，并且图像是随机排列的，但是某些训练批次可能

2024-01-23 17:40:18 477

原创各种疾病自检诊断名称数据

各种疾病自检诊断名称数据

2024-01-23 17:26:36 412

原创 Homicide+Reports1980-2014连环凶案数据，CSV格式

这个数据集提供了关于谋杀案件的详细信息，包括涉及的机构、受害者和肇事者的信息，以及犯罪的其他细节。这些数据可以用来分析犯罪模式，如某个地区或时间段内的谋杀案件趋势，受害者和肇事者的年龄、性别、种族特征，以及案件解决率等。此外，还可以分析不同关系类型下的犯罪情况，以及使用的武器类型。这些信息对于犯罪学研究、公共安全策略制定和法律执行都具有重要价值。

2024-01-22 16:17:00 410

原创 YOLOv8加入AIFI模块，附带项目源码链接

YOLOv8" 是一个新一代的对象检测框架，属于YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本。YOLOv8中提及的AIFI（Attention-based Intrascale Feature Interaction）模块是一种用于增强对象检测性能的机制，它是对YOLO架构中的SPPF（Spatial Pyramid Pooling-Fast）模块的替代或改进。: 这是一种快速且准确的对象检测方法，它只需单次查看（"You Only Look Once"）即可检测图像中的对象。

2024-01-22 12:03:30 1758

原创使用AFPN渐近特征金字塔网络优化YOLOv8改进小目标检测效果（不适合新手）

这张图是一个气泡图，用于比较不同的特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks，简称FPNs）在目标检测任务中的平均精度（Average Precision，简称AP）和模型参数数量（以百万为单位）。X轴（Params (M)）：表示模型的参数数量，单位是百万（M）。参数越多，可能意味着模型更复杂，能够捕获更多细节，但也可能导致过拟合，并需要更多的计算资源。Y轴（Average Precision）：这是评价目标检测器在特定数据集（通常是MS COCO数据集）上准确度的一个指标。

2024-01-20 12:13:41 3054 3

原创超越yolo系列的RT-DETR目标检测原理与简介

T-DETR是第一个实时端到端目标检测器。具体而言，我们设计了一个高效的混合编码器，通过解耦尺度内交互和跨尺度融合来高效处理多尺度特征，并提出了IoU感知的查询选择机制，以优化解码器查询的初始化。此外，RT-DETR支持通过使用不同的解码器层来灵活调整推理速度，而不需要重新训练，这有助于实时目标检测器的实际应用。

2024-01-20 10:39:59 1946

原创 PyTorch视觉工具箱：图像变换与上采样技术详解（2）

在这篇博客中，我们探讨了PyTorch中几个关键的视觉函数，它们在进行图像和视频处理时扮演着重要的角色。和用于上采样操作，通过最近邻和双线性插值方法来增加输入张量的空间尺寸；用于更复杂的空间变换，允许根据提供的网格对输入张量进行采样和变换；生成用于空间变换的采样网格，通常与结合使用来构建空间变换网络。所有这些函数都支持多种插值和填充模式，提供了对图像的高级操作能力。

2024-01-19 16:20:49 1076

Python 圣诞树图像生成器 - 节日编程乐趣

描述：这个 Python 代码是一个创意且简单的圣诞节主题项目，它生成一个使用 ASCII 字符构建的圣诞树图像。代码高度可定制，允许用户指定树的高度，从而改变树的大小。这个项目是为编程初学者和爱好者设计的，旨在以编程的方式庆祝圣诞节，同时提供一个有趣的方式来探索和练习基本的 Python 编程概念。关键特点：简单易懂：代码清晰、注释详细，易于理解和修改，非常适合初学者。高度可定制：用户可以通过更改一个参数来调整圣诞树的高度，从而控制图像的大小。兼容性好：可在任何支持 Python 的环境中运行，无需额外的库或工具。节日气氛：通过编程方式庆祝圣诞节，增加了节日的趣味性。适用场景：教育和学习：教授基本的编程概念，如循环、字符串操作等。个人项目和趣味：节日时创造有趣的代码，为传统的庆祝方式增添编程元素。

2023-12-23

YOLOv8 图像分类项目与 MNIST160 手写数字图片数据集集成

描述：这个项目展示了如何将 MNIST160 手写数字图片数据集成功集成到 YOLOv8 图像分类框架中。通过此集成，项目成功地运用了 YOLOv8 的先进算法对手写数字进行快速、准确的识别和分类。MNIST160 数据集，包含160张高质量的手写数字图片，被优化并用于这个先进的图像分类任务，展示了 YOLOv8 在处理实际应用场景中的强大能力。总结：整合 MNIST160 数据集与 YOLOv8 的这个项目不仅展示了如何有效地运用最新的图像分类技术，也提供了一个实用的案例，用于探索和优化机器学习在实际应用中的潜能。

2023-12-23

MNIST160 手写数字图片数据集 - 用于 YOLOv8 图像分类

描述： MNIST160 手写数字图片数据集是一组精心挑选和优化的图像，专为最新的 YOLOv8 图像分类任务设计。此数据集包含了 160 张高质量的手写数字图像，这些图像代表了从 0 到 9 的数字，每个数字有 16 个不同的手写样式。每幅图像都经过仔细处理，以确保清晰度和一致性，使其成为理想的训练材料。关键特点：高分辨率图像：每张图像都具有高分辨率，保证了图像的清晰度，便于 YOLOv8 算法准确识别和分类。多样化样式：160 张图像包含了多种手写风格，确保了数据集的多样性，帮助算法更好地理解和识别不同的手写数字。优化标注：所有图像都配有精确的标注信息，包括数字的位置和类别，这对于 YOLOv8 算法的有效训练至关重要。适用于多种用途：这个数据集不仅适用于基本的数字识别任务，还可以用于更复杂的图像处理和分类挑战，如风格识别、字迹分析等。

2023-12-23

YOLOV8-main基础项目源码

代码文件和目录: .github: 包含 GitHub 工作流和行为的配置。 docker: 包含与Docker相关的文件，用于容器化部署。 docs: 文档目录，提供了有关 YOLOv8 使用和配置的详细信息。 examples: 示例代码，展示如何使用 YOLOv8 进行不同任务。 tests: 测试脚本，用于确保代码质量和功能正确性。 ultralytics: YOLOv8 的主要源代码目录。重要文件: README.md: 提供了项目的基本介绍和使用指南。 LICENSE: 项目的许可证文件，指明了代码的使用条款。 requirements.txt: 列出了运行 YOLOv8 所需的Python依赖。

2023-12-22

matplotlib条形图、柱状图、水平柱状图、扇形图、雷达图、气泡图、棉签图、箱线图、误差图源码

我所发的所有代码都是经过亲身测试的，即使原先的代码有BUG也是经过本人修复并且可以运行的，必定可以跑通，如果有新手小白的小伙伴需要指导，可以私信我，我这边也可以提供有偿答疑。欢迎咨询。

2023-05-31

对问卷进行可视化统计，python可视化

程序保护jupyter notebook格式源文件，数据文件，py文件，程序保护柱状图，条形图，提琴图，热度图，以及词云图。（我所发的所有代码都是经过亲身测试的，必定可以跑通，如果有新手小白的小伙伴需要指导，可以私信我，我这边也可以提供有偿答疑。欢迎咨询。）

2023-05-31

Python实现OLS多元线性回归，类似SPSS一样的分析统计结果，并可以导出excel格式的统计结果

用到的框架有：statsmodels，pandas，numpy （我所发的所有代码都是经过亲身测试的，必定可以跑通，如果有新手小白的小伙伴需要指导，可以私信我，我这边也可以提供有偿答疑。欢迎咨询。）

2023-05-31

蓝色简约风2020年终工作总结通用PPT模板

本作品内容为蓝色简约风2020年终工作总结通用PPT模板，格式为 pptx，大小6 MB，页数为61，比例16:9，请使用软件PowerPoint(2010)打开，作品中文字及图均可以修改和编辑，图片更改请在作品中右键图片并更换，文字修改请直接点击文字进行修改，也可以新增和删除作品中的内容

2020-09-19

人事档案管理Excel模板

精心设计的excel模板，特别简单好用，适合各个行业的人事档案管理来用。可以统计，存档等等功能。性价比很高

2020-09-19

baike-qa2019.zipjson格式

做自然语言处理NLP训练语料库挺方便的，都已经做成了json格式。。小伙伴们可以直接下载训练用json格式的

2020-08-14

pic-mnistdata.zip

MNIST手写数据集下载，深度学习，机器学习练习必用数据，小白练习必用图片，压缩包的。。。。。。。。。。。

2020-08-06

深色调PPT工作总结.zip

深色调的精品PPT工作总结魔板，感觉特别好看，可以拿去试试看。不会让你失望的

2019-10-07

蓝色完美框架工作总结PPT模板

蓝色完美框架工作总结PPT模板，挺好的一个模板，简单，好看

2019-07-27

经典蓝色商务报告总结PPT

2019经典蓝色商务风年终工作总结扬帆起航再创辉煌PPT模板

2019-07-27

猫眼电影爬虫

获取猫眼电影排名，评分，热度，等等的相关数据，主要用的requests库

2019-03-15

数据分析报告PPT模板

设计的非常实用，非常美观的一个数据分析报告的PPT模板，年终总结，工作总结都可以使用。

2018-08-31

商业销售分析EXCEL模板

特别实用的一个EXCEL模板，适用于销售，制造业，模板已做好，直接填写数据就可以。图表自动生成。

2018-08-06

求职专用精品简历，面试几率很高

搜集一个特别好的简历模板，不看看真的可惜。适用各个行业。

2018-08-06

年终报告精品模板

精品年终报告总结，PPT模板，逼格高大上，绝对精品，拉风必备。

2018-08-06

Python爬虫示例：基础网页内容抓取

基础爬虫详细教学，适合新手入门学习使用，当你写爬虫代码思路乱，可以下载一个看看。整理一下思路。注意：本代码仅供学习和参考。由于网页内容和结构可能随时间变化，本代码在未来可能需要调整才能正常运行。在使用爬虫时，请遵守相关网站的使用条款和法律法规。

2018-07-14

pytorch实现FasterRCNN目标检测入门案例

该项目包含一套完整的代码和数据集，用于训练和验证基于 PyTorch 实现的 Faster R-CNN 模型，以检测小麦中的目标（例如小麦穗）。包括数据预处理、模型训练、验证和结果可视化的完整流程。该数据集专为小麦头检测任务设计，包含数千张标记好的图像，每张图像都标注了小麦头的位置。数据集分为训练集和验证集，适合用来训练和评估机器学习模型，特别是用于目标检测的深度学习模型。源码包含：依赖环境：清单包括 opencv、numpy、pandas、pillow、albumentations、pytorch、torchvision、matplotlib 等，确保能够在兼容的 Python 环境中无缝运行。代码文件：详细的 Python 脚本和 Jupyter 笔记本，包括数据加载、预处理、模型配置、训练、验证和结果展示。实用功能：包括图像增强、自定义数据加载器、损失计算和结果可视化等实用工具，这些都是进行现代机器学习项目所必需的。每个代码文件都详细注释了其功能和使用方法，确保用户即使是初学者也能理解和应用。数据集亦有相应的说明文件，介绍了数据的结构、格式和使用方式。

2024-05-31

python深度学习pytorch水稻图像分类完整案例

本资源提供了一个完整的水稻图像分类案例，涵盖了从数据预处理、数据加载、模型定义、训练到评估的全过程。通过此案例，用户可以学习如何使用PyTorch进行图像分类任务，具体内容包括：依赖环境：安装并导入所需的Python库，如numpy、PIL、torch和torchvision等。数据集准备：使用splitfolders库将水稻图像数据集划分为训练集、验证集和测试集。数据预处理和增强：定义数据变换操作，包括调整大小、标准化、随机水平翻转和随机旋转。数据加载：加载划分后的数据集并创建对应的数据加载器。数据可视化：通过随机选择并显示训练集中的图像样本，检查数据加载和预处理是否正确。模型定义：定义一个包含两个卷积层和两个池化层的卷积神经网络（CNN）模型。模型训练：定义损失函数和优化器，并使用早停机制进行训练。模型评估：绘制训练和验证集的准确率和损失对比图，评估模型的性能。混淆矩阵绘制：获取实际标签和预测标签，并绘制混淆矩阵以评估分类模型的准确性。此案例适合于图像分类任务的初学者以及希望掌握PyTorch深度学习框架的用户。

2024-05-31

kaggle疟疾细胞深度学习方法进行图像分类

这个资源是一个完整的机器学习项目工具包，专为疟疾诊断中的细胞图像分类任务设计。它使用了深度学习框架PyTorch来构建、训练和评估一个逻辑回归模型，适用于医学研究人员和数据科学家在图像识别领域的应用。主要功能包括：数据预处理与加载：数据集自动分割为训练集和测试集。图像数据通过PyTorch转换操作标准化和调整大小。模型构建：提供了一个基于逻辑回归的简单神经网络模型，适用于二分类问题。模型结构清晰，易于理解和修改。训练与优化：使用Adam优化器和学习率调度，有效提升模型收敛速度。实施早停机制，防止过拟合并优化训练时间。性能评估：提供准确率、分类报告和混淆矩阵，全面评估模型性能。使用热图直观显示模型的分类效果。这里面提供了一个完整的训练流程，但是模型用的相对简单，仅供参考。可以帮助新手入门医学研究人员在实验室测试中快速识别疟疾细胞，还可以作为教育工具，帮助学生和新研究者理解和实践机器学习在实际医学应用中的运用。

2024-04-22

kaggle使用python咖啡店销售数据洞察全面分析与可视化

这份资源详细介绍了如何使用现代数据科学技术和工具来分析和可视化咖啡店的销售数据。通过实用的示例和代码，这份资料是为数据分析师、商业分析师和咖啡店业主设计的，尤其适合那些希望通过数据驱动的方式来增强业务理解和决策能力的专业人士。内容包括：数据预处理与清洗：介绍如何处理缺失数据、转换数据格式以及清洗数据以便于分析。时间维度分析：演示如何分析不同时间维度（月、日、小时）下的销售数据，以识别销售趋势和模式。产品和商店分析：通过分组和聚合数据来分析不同商店和产品类别的表现，评估哪些产品类别和商店地点最受欢迎。价格分布与异常值检测：使用箱线图和核密度估计图评估产品价格的分布情况，并识别可能的异常值。交易量与收入分析：结合折线图和条形图，深入分析交易量与收入的关系，以及不同时间段和地点的销售表现。交互式数据可视化：利用 Plotly 和 Seaborn 创建交互式和静态的图表，使数据分析结果更直观、更易于理解。

2024-04-19

使用 XGBoost 分类器来分类电子邮件并进行可视化

这份资源详细描述了如何使用 XGBoost 分类器来开发一个电子邮件分类系统，该系统能够区分垃圾邮件和正常邮件。全过程涵盖了从数据预处理到模型评估的各个步骤，适合数据科学家和机器学习工程师参考和应用。主要内容包括：导入必要的依赖：介绍了进行数据处理、文本分析和模型构建所需的Python库。数据探索：使用饼图展示了电子邮件的类别分布。通过词云分析了垃圾邮件和正常邮件中的常用词汇。利用直方图对邮件的长度分布进行了可视化。文本预处理：文本清洗：包括去除非字母字符和小写化。词汇处理：包括分词、去除停用词、以及词干提取。文本向量化和标签编码：将文本数据转换为机器学习模型可处理的格式。模型构建与训练：使用 XGBoost 分类器，根据处理过的特征训练模型。模型评估：通过准确率、ROC曲线、混淆矩阵和分类报告等多种方式评估模型性能，详细分析模型在分类垃圾邮件和正常邮件方面的效果。这份资源旨在提供一条清晰的路径，通过数据科学和机器学习技术来提升电子邮件分类的准确性，非常适合希望在这一领域入门的小白人士。

2024-04-19

图像处理用图片给图片加水印，python实现专门设计用于为PNG图片批量添加图片水印

主要特性：批量处理：一次性对指定文件夹内的所有PNG图片添加水印，极大地提高工作效率。自定义设置：用户可以自定义水印的位置（包括左上角、左下角、右上角、右下角和中心）和透明度，从而确保水印既符合视觉效果又不干扰图片主要内容。图片格式支持：目前支持PNG格式的图片，保证图片质量不受损失。透明度调整：通过简单的命令行输入调整水印图片的透明度，使水印更加自然地融入主图。易于使用：提供了简单直观的命令行操作步骤，即使是初学者也能快速上手。系统要求：操作系统：兼容各类操作系统，包括但不限于Windows、macOS和Linux。 Python版本：需要Python 3.6或更高版本。依赖库：需要安装Pillow库，用于处理图像文件。使用场景：图片水印精灵适用于摄影师、平面设计师、内容创作者以及任何需要在图片上快速添加保护标记或品牌标识的个人或机构。无论是为了保护版权，还是为了品牌推广，该工具都能提供一种快捷、高效的解决方案。通过图片水印精灵，用户可以轻松地保护他们的视觉作品，同时也能增强品牌的视觉识别度，这使得它成为一个非常实用的Demo。

2024-04-18

使用python给图片加水印的简单案例

特点：批量处理：一次操作可对多张图片添加水印，节省时间和精力。自定义水印：用户可以根据自己的喜好设置水印的文字、字体大小和颜色。可调透明度：调整水印的不透明度，确保其在不压倒原始图像的情况下良好融合。灵活的定位：提供五个预设位置（左上角、左下角、右上角、右下角、中心），确保水印精准放置。针对PNG格式设计：专为处理PNG图片设计，确保输出高质量的带透明背景的图像。易于使用：简单的提示引导用户完成过程，即使是技术知识有限的用户也能轻松操作。系统要求：操作系统：支持安装Python的任何操作系统，如Windows、macOS、Linux。 Python版本：推荐使用Python 3.6或更高版本。外部库依赖：需要安装Pillow库（pip install Pillow）进行图像处理。字体文件：需要simkai.ttf字体文件，或者用户可以修改脚本以使用系统中已有的其他字体文件。

2024-04-18

CIFAR-10数据集

2024-01-23

各种疾病自检诊断名称数据

2024-01-23

YOLOv8中引入AIFI（Attention-based Intrascale Feature Interaction）源码

YOLOv8-AIFI-Integration 是一套基于Python的开源代码，专门设计用于在YOLOv8对象检测框架中集成AIFI（Attention-based Intrascale Feature Interaction）模块。这个改进是在原有的YOLOv8模型基础上进行的，目的是提升模型在处理尺度内特征交互时的性能，特别是在进行复杂场景和多样化对象检测的情况下。主要特点 AIFI模块集成：引入了基于注意力机制的AIFI模块，有效提升尺度内特征之间的交互能力。性能优化：通过AIFI模块的集成，相比传统的SPPF（Spatial Pyramid Pooling-Fast）模块，进一步提高了模型的检测精度和效率。实时对象检测：保留了YOLO系列模型的实时检测能力，同时在处理速度和精度上有所提升。灵活适应性：代码设计灵活，可根据不同的应用场景进行调整和优化。易于集成：提供了易于理解和实施的代码结构，便于在现有的YOLOv8框架中进行集成和测试。应用场景适用于需要高效准确的实时对象检测的应用，如自动驾驶、视频监控、无人机航拍分析等。

2024-01-22

YOLOv8小目标检测优化AFPN网络实现

AFPN的核心思想：AFPN主要通过引入渐近的特征融合策略，逐步整合底层、高层和顶层的特征到目标检测过程中。这种融合方式有助于减小不同层次特征间的语义差距，从而提升特征融合效果，使得检测模型能更好地适应不同层次的语义信息。在YOLOv8中应用AFPN：AFPN被应用于两阶段和一阶段的目标检测框架，并在MS-COCO 2017验证和测试数据集上展示了优于其他先进特征金字塔网络的结果。 AFPN的代码实现：AFPN的实现涉及多个模块，例如ASFF3用于YOLO AFPN头部，它包含多个卷积层和上采样操作，以及对特征层的加权融合。本资源包含了基于渐近特征金字塔网络（AFPN）优化YOLOv8目标检测模型的完整源码和配置文件。包括针对不同尺度目标检测的改进策略、多层次特征融合技术以及自适应特征选择机制。资源详细记录了从理论到实践的每一步，适合深度学习研究者和目标检测应用开发者学习和参考。在MS-COCO数据集上的训练和测试结果，验证了AFP优化后的YOLOv8在小目标检测精度和运行效率上的显著提升。

2024-01-20

药品说明书数据库医药数据查询excel

这是一份关于药品的详细资料，包含了多个药品的详尽信息。供医学、药学、生物技术领域的专业人士或研究者参考。这些数据的重要性和如何可以帮助医学专业人士、学生或研究者。这些信息对于药品的正确使用和病症治疗的重要性。此外，提及数据的全面性和详细性，它对于深入了解药品特性和安全使用的帮助。数据集包含了多种药品的详细信息，这些信息涵盖了药品的基本特征、用途、使用方法、不良反应等多个方面。

2024-01-03

计算机视觉YOLOv8模型热图可视化工具

这是一个基于YOLOv8模型的热图生成工具，可以用来分析和可视化深度学习模型在图像识别和目标检测任务中的关注点。该工具使用Grad-CAM技术生成覆盖在原始图像上的热图，从而揭示了模型在预测时赋予图像不同部分的重要性。热图中不同颜色的区域显示了模型关注的程度，红色或黄色表示高度关注的区域，蓝色或绿色则表示关注度较低的区域。该工具可以帮助研究人员、学生和AI工程师更好地理解和解释他们的模型，尤其是在进行模型调试和优化时。它对于提高模型透明度和加深用户对模型决策过程的理解非常有价值。使用这个工具，用户可以对自己的图像数据集进行热图分析，从而洞察模型在处理特定图像或图像集时的行为模式。它适用于多种用途，包括但不限于自动驾驶车辆的视觉系统，安防监控，医疗图像分析，以及任何需要图像识别和目标检测的应用。请注意，使用此工具需要基本的深度学习和计算机视觉知识，以及对YOLOv8模型和PyTorch框架的熟悉。（该文件建议放在你yolov8项目根目录下）

2023-12-30

YOLOv8-EfficientViT: 创新融合用于目标检测的高效网络可执行项目源码

基于EfficientViT（Efficient Vision Transformer）优化yolov8的实现，这是一种改进的视觉变换器网络，专为图像识别和处理任务设计。EfficientViT通过采用创新的网络结构和注意力机制，实现了高效的图像特征提取和表示。提供了EfficientViT的完整PyTorch实现代码。对每个关键部分进行了详细的解释和中文注释，包括卷积层、注意力机制、残差连接等。融合实现详解: 提供了YOLOv8-EfficientViT融合模型的完整PyTorch实现代码。对代码中每个关键模块（如EfficientViT的注意力机制在YOLOv8中的应用）进行详细注释和解释。结构优化分析: 实现如何通过EfficientViT优化YOLOv8的网络结构，特别是在特征提取和注意力机制方面。讨论这种融合如何提升模型对复杂场景的识别能力和整体性能。模型配置与调整: 介绍如何根据不同的目标检测需求调整YOLOv8-EfficientViT的配置。

2023-12-28

Python实现Yolo目标检测全面数据增强脚本 - 提升模型性能和泛化能力

这个资源包含一个为Yolo目标检测模型特别设计的数据增强Python脚本。脚本采用多种数据增强技术，包括图像缩放（保持比例和下降比例）、随机水平和垂直翻转、中心裁剪，以及图像属性（亮度、对比度、饱和度）调整。此外，它还提供了高斯噪声、盐噪声和椒噪声的添加功能，使模型能够更好地处理现实世界中的图像。这些数据增强技术能够显著提高目标检测模型在多样化环境下的准确性和鲁棒性。这个脚本非常适合机器学习和计算机视觉研究者，尤其是那些使用Yolo进行目标检测的开发者。通过本脚本，用户可以轻松地对他们的数据集进行增强处理，从而提高模型的泛化能力和性能。无论您是深度学习的新手还是经验丰富的研究者，这个资源都是您的理想选择。

2023-12-28

XML&JSON 目标检测、实例分割标签转换给yolo用脚本

YOLOv8 Dataset Converter 是一个为目标检测和实例分割任务设计的强大工具。它能够将XML和JSON格式的标注文件高效地转换为适用于YOLOv8模型的格式。这个工具是为那些寻求简化其数据预处理工作流程的计算机视觉研究人员和开发者设计的。功能特点多格式支持：兼容XML和JSON两种流行的标注文件格式，覆盖广泛的数据集来源。针对YOLOv8优化：生成完全兼容YOLOv8的训练数据格式，确保无缝集成。实例分割适用：除了常规的目标检测数据，还能处理实例分割任务的数据。易于使用：简洁的代码结构和清晰的注释使得自定义和使用变得容易。类别映射表生成：自动创建类别与编号的映射表，方便后续的数据管理和分析。高效处理：批量处理功能，提高大规模数据集的处理效率。适用场景计算机视觉研究人员和工程师，需要将现有的XML或JSON格式的标注文件转换为YOLOv8可用的格式。教育工作者和学生，寻求理解和实践目标检测和实例分割任务的数据预处理流程。任何对机器学习、特别是在计算机视觉领域感兴趣的技术人员。使用指南确定所处理的数据集类型（目标检测或实例分割）。准备XML或

2023-12-27

YOLOv8目标追踪实战全套资源包 - 源码与数据集完整分享

这一资源包含了完整的YOLOv8目标追踪项目的源码和相关数据集，旨在为学习和研究YOLOv8提供一个实际操作的案例。资源内的源码基于最新的YOLOv8模型，专注于实现高效准确的物体追踪功能，并且适用于各种现实场景。此外，还附带了用于训练和测试的数据集，这些数据集经过精心选择和预处理，以确保可以有效地用于模型的训练和验证。无论您是深度学习领域的初学者，还是希望在自己的项目中实现物体追踪功能的开发者，这个资源都将是一个简单的参考。通过下载和探索这个资源，您可以方便地理解YOLOv8的工作原理，并在实际项目中应用这一先进的目标追踪技术。该源码是和《超详细概述YOLOV8实现目标追踪任务全解析》相对应的，大家下载这份源码后，有不明白的地方可以直接看这个博客进行进一步的理解。

2023-12-27

基于YOLOv8-Pose的姿态识别项目，带数据集可直接跑通的源码

这个项目是一个基于YOLOv8-Pose的姿态识别系统，专门用于识别和分析人体姿态。项目采用了最新的YOLOv8-Pose算法，结合了COCO数据集的8种常见姿态，能够快速准确地识别人体的各种姿态。这个可以作为一个简单的项目案例，后续可以直接换成自己的数据去进行训练。功能特点：高效识别：使用了先进的YOLOv8-Pose算法，确保了识别的准确性和效率。支持多种姿态：能够识别COCO数据集中定义的8种主要姿态。实时处理能力：项目设计支持实时姿态识别，适用于视频监控、动态分析等场景。使用方法：环境要求：详细说明所需的操作系统、依赖库和运行环境。安装步骤：提供项目安装和配置的具体指导。运行指南：说明如何启动姿态识别任务，包括命令行参数等。

2023-12-26

yolov8-seg模型源码，实例分割，带数据集，测试可执行demo

这份资源是一份针对深度学习计算机视觉领域的实例分割源码，使用 Ultralytics YOLOv8-seg 模型和 COCO128-seg 数据集进行目标检测和实例分割任务。提供了一个亲身测试且直接可运行的实例分割解决方案。数据集我已经准备好了，确保用户可以无需额外下载数据即可直接开始模型的训练和验证。这个资源旨在帮助用户轻松理解和应用 YOLOv8-seg 模型进行目标检测和实例分割。适合那些寻求快速部署和测试深度学习模型的开发者和研究人员，特别是在计算机视觉领域。

2023-12-25

计算机视觉-YOLOv8目标检测-COCO128数据集应用分析

摘要：本文深入探讨了使用YOLOv8进行目标检测任务的过程，特别是在使用COCO128数据集时的具体应用。通过详细分析YOLOv8的架构和优势，本文旨在为读者提供一个清晰的视角，了解如何有效利用这一先进的目标检测技术。 1. 引言：目标检测是计算机视觉领域的一个核心任务，广泛应用于无人驾驶、安全监控、图像分析等多个领域。YOLOv8作为最新的目标检测模型之一，以其高效率和准确性受到业界的广泛关注。COCO128作为一个轻量级的数据集，提供了一个快速入门的平台，使研究者和开发者能够在一个更简洁的数据集上测试和优化他们的模型。 2. YOLOv8架构概述： YOLOv8继承并优化了YOLO系列的设计理念，特别强调在实时性和准确度之间的平衡。它通过改进的卷积网络结构、更有效的特征提取和优化的锚点策略，实现了对目标的快速而准确的检测。 3. COCO128数据集简介： COCO128是一个从COCO数据集衍生出的轻量级数据集，包含了128张精选图像和各种类别的标注。这个数据集旨在提供一个高效的平台，用于快速测试和原型设计，尤其适合资源有限的环境。

2023-12-25

求高质量图像翻译方向的模型

2023-07-05

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