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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-5 超参数
通过前面的小节，我们知道了kNN算法中k这个参数值，在sklearn中k这个值被封装成了k_neighbors参数。在前面我们随机的指定参数k的值，究竟k的值为多少的时候，模型才是最好的呢？这就涉及到了机器学习领域非常重要的问题~超参数问题。
74730发布于 2019-11-13 - 来自专栏Hank’s Blog
4-5 R语言函数 split
#split根据因子或因子列表将 向量或其他对象分组 #通常与lapply一起使用 #split(参数):split(向量/列表/数据框,因子/因子列表) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > x [1] 0.61008707 0.81746169 -1.09859969 -1.78134612 -1.94262725 0.99760581 [7] 0.37793960 0.05258653 0.38525197 0.46051864 -0.
88140发布于 2020-09-16 - 来自专栏运维之路
【每日一思】2022年第4-5周
一直认为理想情况下的数据运营方法应该基于“贴源层数据-》指标（至少到带有主题的流水）-》洞察-》决策-》执行”的路线，这样才能减少返工的重复性工作量。
26120编辑于 2022-03-07 - 来自专栏大前端_Web
javascript高级程序设计(4-5)章笔记
版权声明：本文为吴孔云博客原创文章，转载请注明出处并带上链接，谢谢。 https://blog.csdn.net/wkyseo/article/details/51234909
69340发布于 2018-09-27 - 来自专栏iOS面试
iOS 面试策略之算法基础4-5节
前面介绍了数组、字典、字符串、链表、栈、队列的处理和应用方法。本节将会探讨平常相对很少用到、面试中却是老面孔的数据结构：二叉树。本节主要包括以下内容：
1.1K60发布于 2021-04-20 - 来自专栏NetCore 从壹开始
4-5 安装并迁移数据库：mysql
docker volume create volume_name命令新建一个数据卷
82620编辑于 2023-01-09 - 来自专栏AI SPPECH
IO竞赛2025年题目解析：基础级难度（4-5）
2025年的IO竞赛基础级（难度系数4-5）题目开始涉及更多的数据结构和算法思想，对选手的编程能力和逻辑思维提出了更高的要求。 难度进阶路径: 入门(1-3) → 基础(4-5) → 提高(6-8) → 竞赛(9-10) 难度系数 考察重点 核心知识点 学习目标 4-5 数据结构、算法应用 栈、队列、树、图的基础应用 掌握基础数据结构的使用和简单算法的实现 ） ├── 第四章：基础级题目解题技巧总结 └── 第五章：从基础到提高的学习建议 第一章：2025年IO竞赛基础级题目概述 根据2025年NOI修订版大纲，基础级（CSP-J提高）的知识点难度系数为4-
32110编辑于 2025-11-13 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南4-5
小程序经常需要向服务器传递数据或者从服务器拉取数据，这个时候可以使用wx.request这个API，在本章节会重点讨论wx.request的使用和注意事项。
58210编辑于 2025-08-25 - 来自专栏前端说吧
flag - 4-5月份预整理总结的文章目录
1.关于echarts各种稀奇古怪让人想骂niang地需求的配置 2.vue中，mode为history时，build打包后页面空白的解决方法 3.vue中使用axios，实现向请求头中传递cookie值 4.js-sdk微信分享时，动态url的设置 5.vuex的使用步骤梳理，轻松掌握。 6.一个基于promise的ajax异步请求函数封装，不用再写那么多遍的if result === 1啦！ 7.使用vue实现自定义多选与单选的答题功能 8.基于ajax渲染模板的二级/多级自定义联动下拉功能封装， 9.
86350发布于 2018-05-17 - 来自专栏前端说吧
flag - 4-5月份预整理总结的文章目录
关于echarts各种稀奇古怪让人想骂niang地需求的配置 js-sdk微信分享时，动态url的设置 基于ajax渲染模板的二级/多级自定义联动下拉功能封装， 一个基于promise的ajax异步请求函数封装，不用再写那么多遍的if result === 1啦！ css-移动端h5在iphonex的适配 vuex的使用步骤梳理，轻松掌握。附源码 使用vue实现自定义多选与单选的答题功能 vue中使用axios，实现向请求头中传递cookie值 vue中，mode为history时，build打包后页面空白
72030发布于 2018-06-25 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程4-5：LM模型+数值+因子+PCA协变量
第一列为FID 第二列为ID 第三列以后为协变量（注意，只能是数字，不能是字符！）
4.4K40发布于 2020-05-29 - 来自专栏决策智能与机器学习
智能识别方面主要进展 | 语音识别、OCR识别、图像识别、生物识别…… | 智能改变生活
识别与分类技术可应用于图像识别、医疗诊断、生物识别、信号识别和预测、雷达信号识别、经济分析，以及在智能交通管理、机动车检测、停车场管理等场合的车牌识别等很广泛的领域。 语音识别：语音识别行业现在似乎维持着最大的平衡，因为国内外各家的引擎识别率都基本在同一个水平线上，差不多达到了当前语音识别技术的极限，彼此之间差距不是那么明显。 国内著名的车牌识别产品主要有中科院自动化研究所汉王公司的汉王眼、北京文通科技有限公司的文通车牌识别系统等。 ? 虹膜识别：现代信息社会对精准识别的需求，呼唤更加不可替代的生物体特征，虹膜识别应运而生。 目前主要应用有证件识别、银行卡识别、名片识别、文档识别、车牌识别等。 ? 唇语识别：相较于前文提到的语音识别、车牌识别、人脸识别等难度更大，其很大程度上取决于语言的语境和对其的了解，而这些都只通过视觉来呈现的。
6.2K30发布于 2020-08-04 - 来自专栏青年夏日
视频识别 动作识别 实时异常行为识别 等所有行为识别
大家好，我是cv君，很多大创，比赛，项目，工程，科研，学术的炼丹术士问我上述这些识别，该怎么做，怎么选择框架，今天可以和大家分析一下一些方案： 用单帧目标检测做的话，前后语义相关性很差（也有优化版）， 当然可以通过后处理判断下巴是否过框，效果是不够人工智能的），高抬腿计数，目标检测是无法计数的，判断人物的球类运动，目标检测是有很大的误检的：第一种使用球检测，误检很大，第二种使用打球手势检测，遇到人物遮挡球类，就无法识别目标 开始 目前以手势和运动识别为例子，因为cv君没什么数据哈哈 项目演示： 本人做的没转gif，所以大家可以看看其他的演示效果图，跟我的是几乎一样的~ 只是训练数据不同 一、 基本过程和思想
5.6K20发布于 2021-04-18 - 来自专栏天意生信俱乐部
长读长测序揭示结直肠癌异常可变剪接图谱与新型治疗靶点
该研究长读长转录组数据分析流程首先使用albacore v1.1.0和Guppy v3.3.0进行碱基识别，porechop v0.2.4去除接头，并通过Nanofilter v2.8.0进行质控。 共鉴定出2,363,976个AS事件，其中AF事件占比最高，使用GENCODE v34参考仅能识别565,952个。 进一步分析发现，共识别出25,002个差异可变剪接事件（DEAS），其中AF事件占比最大（8898个，占35.59%）（图3C)，且ΔPSI在不同AS类型间无显著差异。 进一步识别出多个在MYC通路中发生显著AS改变的关键基因，如_EIF4H_（特异性失去RI事件）、_YWHAE_（AF事件差异显著）、_XPO1_（SE事件）、_EEF1B2_（A3事件）（图3E），提示 进一步分析发现，癌症晚期（AJCC III/IV期）与早期（AJCC I/II期）CRC患者的DEAS事件存在显著差异，共识别出998个差异事件，显示AS调控与CRC进展密切相关。
43110编辑于 2025-04-23 - 来自专栏PaddlePaddle
【场景文字识别】场景文字识别
场景文字识别是在图像背景复杂、分辨率低下、字体多样、分布随意等情况下，将图像信息转化为文字序列的过程，可认为是一种特别的翻译过程：将图像输入翻译为自然语言输出。 场景图像文字识别技术的发展也促进了一些新型应用的产生，如通过自动识别路牌中的文字帮助街景应用获取更加准确的地址信息等。 在场景文字识别任务中，我们介绍如何将基于CNN的图像特征提取和基于RNN的序列翻译技术结合，免除人工定义特征，避免字符分割，使用自动学习到的图像特征，完成端到端地无约束字符定位和识别。 本例将演示如何用 PaddlePaddle 完成 场景文字识别 (STR, Scene Text Recognition) 。 任务如下图所示，给定一张场景图片，STR 需要从中识别出对应的文字"keep"。 ? 图 1. 输入数据示例 "keep" |2.
28.5K70发布于 2018-04-02 - 来自专栏全栈程序员必看
python屏幕文字识别_python 图片文字识别 可截图识别
“”” options = {} options[“detect_direction”] = “true” options[“probability”] = “true” “”” 带参数调用通用文字识别 “”” options = {} options[“detect_direction”] = “true” options[“probability”] = “false” “”” 带参数调用通用文字识别 +’********’*2+’\n’) print(‘截屏识别填1，图片识别填2:’) pd=input(”) if pd==’2′: print(‘***************请将图片放置本目录下*
44.4K10编辑于 2022-09-01 - 来自专栏用户8715145的专栏
智能识别图像识别采用了什么原理？智能识别图像识别有哪些应用？
，那么智能识别图像识别采用了什么原理？ 智能识别图像识别有哪些应用？ 智能识别图像识别采用了什么原理？ 智能识别图像识别是通过图像的特征为基础从而达到识别结果的，每个图像都会有自己的特征，在完整的图像库里面就可以找寻出相同特征的图像。 智能识别图像识别有哪些应用？ 智能识别图像识别这项技术虽然并没有完全成熟，但是基础的技术已经能够应用到很多方面的，那么智能识别图像识别有哪些应用？ 关于智能识别图像识别的文章内容今天就介绍到这里，相信大家对于智能识别图像识别这项技术已经有所了解了，相信在未来的某一天人工智能的各种技术都会成熟的。
7.7K30发布于 2021-10-20 告别选择困难症：2026年Top5视频审核云服务功能对比与选购建议
在选择视频审核服务之前，先明确自己的核心需求： 需求类型 关键考量 我是直播平台 实时性、并发量、低延迟 我是短视频平台 吞吐量、识别精度、成本控制 我是在线教育平台 未成年人保护、合规严格度 我是新闻传媒平台 功能矩阵大对比 2.1 审核能力对比 功能 腾讯云VM 阿里云 百度智能云 网易易盾 数美科技 画面审核 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ 音频审核 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ OCR文本审核 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ 无语义音轨识别 ✅ ❌ ❌ ✅ ❌ AI生成视频识别 ✅（20+模型） 有限 有限 有限 ❌ 自定义词库 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ 自定义图库 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ 自定义人脸库 ✅ ❌ ❌ ✅ ❌ 人工审核 ✅ ✅ ✅ ✅ 千级 千级 直播并发 默认100路 按需 按需 按需 按需 回调延迟 毫秒级 秒级 秒级 秒级 秒级 2.3 接入与部署对比 指标 腾讯云VM 阿里云 百度智能云 网易易盾 数美科技 接入步骤 3步 4- 5步 4-5步 4-5步 4-5步 零迁移成本 ✅ ❌ ❌ ✅ ✅ 私有化部署 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ 免费试用 200分钟/15天 有限 有限 有限 有限 价格公开度 完全公开 部分 部分 需咨询 需咨询
16510编辑于 2026-05-13- 来自专栏自然语言处理
实体识别(1) -实体识别任务简介
命名实体识别概念 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER) , 是指识别文本中具有特定意义的词（实体），主要包括人名、地名、机构名、专有名词等等,并把我们需要识别的词在文本序列中标注出来 例如有一段文本:李明在天津市空港经济区的税务局工作 我们要在上面文本中识别一些区域和地点,那么我们需要识别出来内容有: 李明(人名)、天津市(地点)、 空港经济区(地点)、税务局(组织) 识别上述例子我们使用了以下几个标签 命名实体识别工具 Stanford NER：斯坦福大学开发的基于条件随机场的命名实体识别系统，该系统参数是基于CoNLL、MUC-6、MUC-7和ACE命名实体语料训练出来的 https://nlp.stanford.edu 支持命名实体识别。 用于对序列数据进行分割和标记，主要用于NLP任务，例如命名实体识别、信息提取和序列标注等任务。
1.4K20编辑于 2023-08-25 - 来自专栏算法工程师的学习日志
车牌识别（2）-搭建车牌识别模型
上一期分享了模拟生成车牌的方法，今天分享一下搭建要给简单的车牌识别模型，模拟生成车牌的方法参看：车牌识别（1）-车牌数据集生成 生成的车牌如下图 准备数据集，图片放在path下面，同时把图片名称和图片的车牌号对应关系写入到 y_train是长度为7的列表，其中每个都是shape为(n, # )的ndarray，分别对应n张图片的第一个字符，第二个字符....第七个字符 因为车牌是固定长度，所以有个想法，就是既然我们知道识别七次 ，那就可以用七个模型按照顺序识别。 0.9915 - val_c5_acc: 0.9723 - val_c6_acc: 0.9212 - val_c7_acc: 0.9336 可见五轮训练后，即便是位置靠后的几位车牌，也实现了 93% 的识别准确率 ，识别成功 chars = '' for arg in np.argmax(lic_pred, axis=1): # 取每行中概率值最大的arg,将其转为字符
3.5K30编辑于 2022-07-27
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