数据可视化是任何数据分析、数据挖掘、机器学习类任务里面都避不开的一个话题，数据可视化的意义远不仅仅是“画出来”那么简单，在数据建模前期往往要借助于数据可视化处理来对原始数据进行探索性分析，比如分析数据分布、缺失情况、分组情况等等，对于后面数据处理阶段的工作有着重要的指导作用，在我前面的博文里面已经有介绍到很多数据可视化利器，今天再来介绍推荐一款神器，为什么称之为神器呢？因为这个对于很多从事机器学习

在正式将自己的主要绘图模块转移到plotly之前，我相信绝对大数的数据分析相关的从业者都是主要基于matplotlib来进行数据探索分析或者是可视化展示相关的工作的，着实，matplotlib也是真的十分强大。对于我而言，matplotlib算得上是最早使用到的库，早在14年的时候就接触到了，但是当时数据分析四大天王Numpy、Pandas、Scipy和Matplotlib的安装真的...

在前面的博文中，我们已经做过很多农业、种植业相关的病虫害识别相关的项目，这里石榴果实图像病害阶段识别本质也是相同的。阶段四的话属于是一个相对来说比较独立的问题，这里解决的思路基本上就是图形图像处理了，如果之前就做过很多的CV相关的项目，看到这个任务一定是不会陌生的，等后面时间空了我来整体实现一下来测试下给定的测试数据效果如何。之后的模型选择比较多，简单的机器学习模型或者是使用MLP之类的模型也都可

今天有点时间就找来了iris数据实验了一下，就是可视化绘图感觉很好玩，就拿这个数据集做了一个实验，下面是简单的实验流程1.获取iris数据写入本地csv文件，实现如下：def write_iris_data2csv(csvpath='result/show/iris_data.csv'):    '''    读取sklearn库中的iris数据写入到csv文件中

目标检测：与图像分类不同，目标检测不仅需要识别图像中的目标类别，还需要定位这些目标的位置（通过边界框）。单阶段检测器：与基于区域提议（如Faster R-CNN）的两阶段检测器不同，单阶段检测器（如YOLO、SSD）直接从图像中预测边界框和类别概率，速度更快，适合移动设备。

转自：这里Package Item Title csv docdatasetsAirPassengersMonthly Airline Passenger Numbers 1949-1960CSVDOCdatasetsBJsalesSales Data with Leading IndicatorCSV

【翻译自 ： How to Manually Optimize Machine Learning Model Hyperparameters】【说明：Jason BrownleePhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】机器学习算法具有超参数，可让这些算法针对特定的数据集进行量身定制。尽管通常可以理解超参数的影响，但是

我们模型开发完成后往往需要基于一些web服务模块将模型部署成可被外部访问的服务形式，用的最多的就是flask框架了，可以很方便地将模型暴露成web服务接口，现在有一个新的需求就是需要使用grpc方式来开发接口，用于集群服务内部之间的相互访问调用。gRPC有什么好处以及在什么场景下需要用gRPC既然是server/client模型，那么我们直接用restful api不是也可以满足吗，为什么还需要R

智慧河道巡检AI技术赋能水体治理，基于端到端YOLOv10全系列【n/s/m/b/l/x】参数模型开发构建河湖治理巡检场景下河道污染漂浮物智能检测识别预警系统

在本教程中，我们将介绍一种简单的方法来采用Keras模型并将其部署为REST API。这篇文章中涵盖的示例将作为构建您自己的深度学习API的模板/起点–您将能够扩展代码并根据您的API端点的可扩展性和健壮性对其进行自定义。具体来说，我们将学习：如何（以及如何不）将Keras模型加载到内存中，以便可以将其有效地用于推理如何使用Flask...