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数据分析必备利器-pandas使用锦集

pandas常用操作关键缩写和包导入import pandas as pd# 最新为 1.0.4 版本 (2020-05-29)import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns%matplotlib inline导入数据# 从 CSV 文件导入数据pd.read_csv('file.csv', name=[

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#数据分析#python
ubuntu升级python版本

你可以尝试直接运行: 如果你希望通过简单的命令python3.12。

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#ubuntu#python#linux
YOLOV3目标检测框架搭建和训练自己模型的流程

YOLOV3目标检测框架搭建和训练自己模型的步骤(超详细)Ubuntu18.04安装labelImg标注工具—pyqt5 安装步骤# 不需要进入到虚拟环境中sudo apt-get install pyqt5-dev-toolssudo pip3 install lxmlgit clone https://github.com/tzutalin/labelImg.gitcd labelImgmak

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#计算机视觉#人工智能#目标检测
手把手教你使用YOLOv5实现化妆品目标检测

YOLOv5目标检测框架搭建源码下载# 在github下载源码$ git clone https://github.com/ultralytics/yolov5环境搭建(GPU)# 创建一个虚拟环境python 3.8pip install -r requirementsUbuntu清理磁盘空间(磁盘空间不够)# 查找100M以上的文件sudo find / -size +100M |xargs

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#pytorch#深度学习#计算机视觉
循环神经网络LSTM实现电影情感分类

为了对word embedding这种常用的文本向量化的方法进行巩固,这里我们会完成一个文本情感分类的案例现在我们有一个经典的数据集IMDB,这是一份包含了5万条流行电影的评论数据,其中训练集25000条,测试集25000条。数据格式如下:下图左边为名称,其中名称包含两部分,分别是序号和情感评分,(1-4为neg,5-10为pos),右边为评论内容但本次实验从简设计只实现二分类,即实现积极和消极的

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#分类#lstm#自然语言处理
1.认识rasa

认识rasaRasa是一套开源机器学习框架,用于构建基于对话上下文的AI小助手和聊天机器人。Rasa有两个主要模块:Rasa NLU 用于对用户消息内容的语义理解;Rasa Core 用于对话管理。配置文件Rasa主要的的配置文件有NLU配置、Stories、Domain等NLU配置作为实现自然语言的识别,Stories作为会话的剧本、Domain作为处理Action的模本。NLU训练数据NLU

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#机器学习#自然语言处理#人工智能
FastApi的post请求数据完整示例

FastApi的post请求和get请求规范完整示例POST请求模型类from typing import List, Optional, Union, Dictfrom pydantic import BaseModel, Field#请求数据输入格式class ItemIndurstry(BaseModel):year_: str = Field(title='年份,2014年至2021年')

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#python
10.FastAPI 的form表单数据处理

form表单数据处理form表单数据用Form类需要pip install python-multipart代码示例""Form Data 表单数据处理"""@app02.post("/login/")async def login(username: str = Form(...), password: str = Form(...)):# 定义表单参数"""用Form类需要pip instal

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#python
图像特征提取(VGG和Resnet特征提取卷积过程详解)

图像特征提取(VGG和Resnet卷积过程详解)第一章图像特征提取认知1.1常见算法原理和性能众所周知,计算机不认识图像,只认识数字。为了使计算机能够“理解”图像,从而具有真正意义上的“视觉”,本章我们将研究如何从图像中提取有用的数据或信息,得到图像的“非图像” 的表示或描述,如数值、向量和符号等。这一过程就是特征提取,而提取出来的这些“非图像”的表示或描述就是特征。有了这些数值或向量形式的特征我

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#计算机视觉#算法#人工智能
手写数字识别使用MNIST数据集(通俗易懂的代码)

标题用torch实现手写数字识别import osimport torchimport torchvisionfrom torchvision.transforms import Compose,ToTensor,Normalizefrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torch import nn, optimimport torch.nn.fu

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#计算机视觉#pytorch
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