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u_16213407 頭像

mob64ca12ea8117 - llamafactory data 數據集下載太慢

在使用 LlamaFactory 數據集時，有些用户發現下載速度緩慢，這會極大地影響數據集的使用效率。本文將詳細説明如何解決 “LlamaFactory 數據集下載太慢” 的問題，分為幾個模塊步驟進行解釋，以確保您順利下載並使用數據集。 環境準備 在開始之前，必須確保環境已準備好。這裏列出了所需的前置依賴和版本兼容性。 前置依賴安裝： 序號

數據集 , aigc , 創建目錄 , Python

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u_15988698 頭像

代碼天地 - OpenCV-python小玩意18 YOLO目標檢測之模型訓練與指標解讀

0. 模型訓練小知識 自從深度學習火了以後，大家就把傳統視覺算法看低了。 因為模型的訓練需要GPU或者CPU飛速運轉好久才能完成，而訓練出來的模型又每次都非常意外，所以大家又把模型訓練戲稱為煉丹，真是充滿了玄學意味。 深度學習時代，什麼最重要？數據！像我們這次的任務，需要準備100~500張圖片，確保包含不同角度、光照和模糊程度。如果想做的很好，業界推薦是幾千張

數據集 , 召回率 , 服務器 , 數據 , 分佈式

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u_16213596 頭像

mob64ca13fb6939 - 獲取張量中為true的索引

1.功能簡介 GIS將地理空間數據表示為矢量數據和柵格數據。矢量數據模型使用點、線和多邊形來表示具有清晰空間位置和邊界的空間要素，如控制點、河流和宗地等，每個要素被賦予一個ID，以便與其屬性相關聯。柵格數據模型使用一個格網和格網元胞（像元）代表空間要素，元胞值表示該元胞位置的空間要素屬性。柵格數據模型適用於表示連續的要素，如海拔和降水量。 [矢

數據集 , 大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 數據模型 , 獲取張量中為true的索引

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u_16123336 頭像

51CTO技術成就夢想 - 金屬外表多種生鏽檢測數據集（1200張圖片已劃分）｜面向工業巡檢的目標檢測數據集

金屬外表多種生鏽檢測數據集（1200張圖片已劃分）｜面向工業巡檢的目標檢測數據集 在工業設備智能運維、基礎設施安全評估與城市大型金屬結構全生命週期管理不斷推進的背景下，金屬鏽蝕的自動化識別與精確定位已成為工業視覺領域的重要研究與落地方向。 傳統依賴人工巡檢的方式，不僅效率低、主觀性強，而且在高空、狹小空間、高危環境中存在明顯安全隱患。 本文將圍繞一個 已完成標註與劃分的金屬外表生

數據集 , 無人機 , 人工智能 , 深度學習 , 目標檢測

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 軸承表面缺陷檢測數據集VOC+YOLO格式2064張8類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：2064 標註數量(xml文件個數)：2064 標註數量(txt文件個數)：2064 標註類別數：8 所在github倉庫：firc-dataset 標註類別名稱

數據集 , 後端開發 , txt文件 , xml文件 , Python

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u_16213678 頭像

mob64ca140ee96c - SEGGER Embedded Studio icf與ld文件

1. SCL_BaseTypes.xsd的定義中tHeader中需存在version、revision元素，但是通過SASystools驗證後Header不能存在該兩項 2. 定義Communication中的連接訪問點是ConnectedAP中的P應大寫而非小寫 3. SCL文件頭的定義中version必須為固定值 2007，revision必須為固定值A 4

機器學習 , 數據集 , 數組 , 數據 , 人工智能

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 智慧工業施工現場吊車吊起物料物體板材木料鋼筋沙袋檢測數據集VOC+YOLO格式2011張4類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：2011 標註數量(xml文件個數)：2011 標註數量(txt文件個數)：2011 標註類別數：4 所在github倉庫：firc-dataset 標註類別名稱

數據集 , 後端開發 , JAVA , txt文件 , xml文件

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 電動汽車充電插口定位識別數據集充電設備接口識別分割數據集labelme格式363張10類別

數據集格式：labelme格式(不包含mask文件，僅僅包含jpg圖片和對應的json文件) 圖片數量(jpg文件個數)：363 標註數量(json文件個數)：363 標註類別數：10 標註類別名稱:["inlet","inlet-circle","inlet-circle-left","inlet-circle-right","inlet-above-l

數據集 , 後端開發 , JAVA , ci , Json

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u_16099297 頭像

mob6454cc7416d1 - C#學習02---順序-選擇-循環結構_c#分段函數

下載教程 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1eWy8ToQscjvUkXoGqEyr5g 必須下載：CSharpSetpByStep.zip、CSharpSetpByStep配套資料.zip、教程閲讀器.zip 註冊學習本教程，請移步： VB開發小築 https://shop65577780.taobao.com/

控件 , 數據集 , 文心一言 , 應用程序 , aigc

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u_16213447 頭像

mob64ca12f43142 - llama3原理代碼精講與微調量化部署實戰

llama3原理代碼精講與微調量化部署實戰 在本篇文章中，我將詳細介紹如何通過“llama3”的原理進行代碼精講，以及如何實施微調和量化部署的實戰方案。這將涵蓋從環境準備到優化技巧的完整流程，確保每一步都能實現最佳效果。 環境準備 在開始之前，我們需要確保所有前置依賴安裝完整。以下是所需的工具和庫，以及它們的版本兼容性矩陣。 前置依賴安裝

數據集 , 數據 , 加載 , aigc

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 孢子檢測數據集VOC+YOLO格式522張1類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：522 標註數量(xml文件個數)：522 標註數量(txt文件個數)：522 標註類別數：1 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yolo格式

數據集 , 後端開發 , JAVA , txt文件 , xml文件

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u_17037082 頭像

王校長的熱狗 - 無人機航拍飛機船舶小車數據集1306張VOC+YOLO格式

無人機航拍飛機船舶小車數據集1306張VOC+YOLO格式 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：1306 Annotations文件夾中xml文件總計：1306 labels文件夾中txt文件總計：1

數據集 , 標籤名 , 後端開發 , 航拍飛機船舶小車 , txt文件 , Python

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u_15444 頭像

gulaotou - ECMWF HRES數據集下載

本文總結了收集到的鞋類數據集 👟👞👟👠👡👢 1.UT Zappos50K 這一數據集來自德克薩斯奧斯丁，包含了普通鞋子、涼鞋、拖鞋和靴子四類共50025張鞋類圖像。數據來源於鞋類網站zappos. 此外。數據標記還包含了四個屬性：open、pointy、sportly、comfort。

數據集 , github , 數據 , 架構 , 後端開發 , ECMWF HRES數據集下載

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u_16175443 頭像

mob649e8156b567 - llama預訓練默認損失函數

llama預訓練默認損失函數是指在進行LLaMA（Large Language Model Meta AI）模型的預訓練時使用的損失計算方法。使用合適的損失函數是提升模型訓練性能的關鍵。接下來，我將詳細記錄解決“llama預訓練默認損失函數”問題的整個過程。 環境配置 首先，確保你擁有一個合適的環境來進行LLaMA模型的預訓練。以下是整個環境配置的流程圖，以及相關的配置代碼。

數據集 , 損失函數 , aigc , 數據預處理

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u_13250 頭像

flybirdfly - knn近鄰分類算法k值大值

k-近鄰算法原理 K-近鄰算法採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類。 • 優點：精度高、對異常值不敏感、無數據輸入假定。 • 缺點：時間複雜度高、空間複雜度高。 適用數據範圍：數值型和標稱型。 工作原理 存在一個樣本數據集合，也稱作訓練樣本集，並且樣本集中每個數據都存在標籤，即我

機器學習 , 數據集 , 樣本集 , 數據 , 算法 , knn近鄰分類算法k值大值 , 人工智能

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 癌症檢測血細胞識別檢測數據集VOC+YOLO格式4918張5類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：4918 標註數量(xml文件個數)：4918 標註數量(txt文件個數)：4918 標註類別數：5 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yol

數據集 , 後端開發 , JAVA , txt文件 , xml文件

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 智慧交通道路交通事故檢測數據集VOC+YOLO格式1741張1類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：1741 標註數量(xml文件個數)：1741 標註數量(txt文件個數)：1741 標註類別數：1 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱:["Acc

數據集 , 後端開發 , JAVA , txt文件 , ide

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u_17037082 頭像

王校長的熱狗 - 13種動物數據集9800張VOC+YOLO格式

13種動物數據集9800張VOC+YOLO格式 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：9800 Annotations文件夾中xml文件總計：9800 labels文件夾中txt文件總計：9800

數據集 , 動物數據集 , 後端開發 , txt文件 , Pig , Python

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u_17610575 頭像

mb695230a481982 - 最大無本體具身數據集開源！簡智機器人聯合百度百舸，加速具身智能應用落地

1. 簡智機器人開源行業最大規模的無本體具身數據集 1 月 5 日，簡智新創（北京）機器人科技有限公司（以下簡稱「簡智機器人」）正式開源「RealOmni-Open DataSet」無本體具身數據集，數據集總計包含超過 10,000 小時、百萬條以上的真實操作記錄，是目前行業已知數據規模最大且每一項技能數據量最多的無本體開源數據集。 當前，

機器學習 , 數據集 , 數據 , 人工智能 , 百度

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u_56701 頭像

hackernew - 一次優化sql的實踐

這麼一條sql SELECT tt , nn , cc FROM ( SELECT A.tt , B.nn , C.cc , RANK() OVER (PARTITION BY C.ff, C.gg ORDER BY C.hh) AS R

數據集 , 表連接 , SQL , 前端開發 , Javascript

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u_17037082 頭像

王校長的熱狗 - 牀單污漬檢測數據集3935張VOC+YOLO格式

牀單污漬檢測數據集3935張VOC+YOLO格式 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：3935 Annotations文件夾中xml文件總計：3935 labels文件夾中txt文件總計：3935 標籤種類數：1 標籤名稱:["stai

數據集 , 標籤名 , 後端開發 , txt文件 , 牀單污漬檢測數據集 , Python

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 建築物混凝土裂縫剝落泛鹼碳化缺陷識別檢測數據集VOC+YOLO格式5275張10類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：5275 標註數量(xml文件個數)：5275 標註數量(txt文件個數)：5275 標註類別數：10 所在github倉庫：firc-dataset 標註類別名

數據集 , 後端開發 , txt文件 , ci , Python

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mb686fbcc4efbd6 - 焊接焊縫缺陷檢測數據集VOC+YOLO格式1009張5類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：1009 標註數量(xml文件個數)：1009 標註數量(txt文件個數)：1009 標註類別數：5 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yol

數據集 , 後端開發 , JAVA , txt文件 , xml文件

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mb686fbcc4efbd6 - 建築物混凝土裂縫剝落泛鹼碳化缺陷識別分割數據集labelme格式5276張10類別

數據集格式：labelme格式(不包含mask文件，僅僅包含jpg圖片和對應的json文件) 圖片數量(jpg文件個數)：5276 標註數量(json文件個數)：5276 標註類別數：10 標註類別名稱:["carbonatacion","acero_corroido","concreto_fracturado","desprendimiento","gr

數據集 , 後端開發 , ci , Json , Python

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