logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

详解 doclayout_yolo:Python 文档布局检测

doclayout_yolo 是一个基于 YOLOv10 架构的文档布局检测工具包,旨在快速、高效地识别文档中的不同元素(如文本、图像、表格、标题等)。它结合了 DocSynth-300K 数据集的预训练模型和全局到局部的感知机制,适用于论文、教科书、试卷、幻灯片等多种文档类型的布局分析。

#python#开发语言
HTTP 请求体格式全解:none/form-data/urlencoded/raw/binary/msgpack 原理与 Python 实现

在 HTTP 请求中,请求体(Request Body)的格式决定了数据的组织方式,不同格式适用于不同的场景。HTTP请求体(Body)的格式根据数据类型和编码方式不同,主要分为:none、form-data、raw、urlencoded、binary和msgpack。

#http#python#网络协议
DeepSeek-OCR 部署、配置解析与测试完整指南

DeepSeek-OCR 是 DeepSeek-AI 提出的用于探索视觉 2D 映射压缩长上下文可行性的视觉语言模型(VLM),由DeepEncoder(核心编码器,~380M 参数)和DeepSeek3B-MoE-A570M 解码器(激活 570M 参数)构成;其核心优势在于 DeepEncoder 通过串联窗口注意力(SAM-base)、16× 卷积压缩器与全局注意力(CLIP-large),

#docker
深度解读 DeepSeek-OCR 论文:通过视觉模态实现高效文本压缩

DeepSeek-OCR 是 DeepSeek-AI 提出的用于探索视觉 2D 映射压缩长上下文可行性的视觉语言模型(VLM),由DeepEncoder(核心编码器,~380M 参数)和DeepSeek3B-MoE-A570M 解码器(激活 570M 参数)构成;其核心优势在于 DeepEncoder 通过串联窗口注意力(SAM-base)、16× 卷积压缩器与全局注意力(CLIP-large),

文章图片
面向多模态检索的向量数据库对比分析和技术选型:Elasticsearch、Milvus、Pinecone、FAISS、Chroma、PGVector、Weaviate、Qdrant

面向多模态检索的向量数据库对比分析和技术选型:Elasticsearch、Milvus、Pinecone、FAISS、Chroma、PGVector、Weaviate、Qdrant

文章图片
#数据库
机器学习分类算法常用评价指标

目录1. 准确率,召回率,精确率,F1-score,Fβ,ROC曲线,AUC值2. 宏平均(Macro-averaging)和微平均(Micro-averaging)3. Python3 sklearn实现分类评价指标1. 准确率,召回率,精确率,F1-score,Fβ,ROC曲线,AUC值为了评价模型以及在不同研究者之间进行性能比较,需要统一的评价标准。...

#机器学习#sklearn#随机森林
NSL-KDD数据集介绍与下载

目录KDD99数据集介绍、下载及预处理:1、NSL-KDD数据集介绍2、NSL-KDD数据集是KDD 99数据集的改进3、NSL-KDD数据集各文件介绍与下载KDDTrain+.ARFF:The full NSL-KDD train set with binarylabels in ARFF format4、参考论文KDD99数据集介绍、下载及预处理:KDD99数据集...

#网络安全
Python3数据分析——Pandas快速入门基础

目录一、Pandas基础二、Series数据结构(一维数据)三、DataFrame数据结构(二维数据)四、Panel数据结构(三维数据)一、Pandas基础Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和Python数据分析(data analysis)。Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集,基于NumPy构建,提供了高级数据结构和数据操作工具,它是...

#数据分析
机器学习中的特征工程

目录一、特征工程——概述二、特征工程——数据预处理三、特征工程——特征选择四、特征工程——降维一、特征工程——概述特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作。数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法则是逼近这个上限。因此,特征工程就变得尤为重要了。特征工程的主要工作就是对特征的处理,包括数据的采集,数据预处理,特征选择,甚至降维技术等跟特征有关的工作。1、特征(...

#机器学习
    共 96 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 10
  • 请选择