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FUNSD数据集上的准确率 表2. 不同训练数据量与训练时长的LayoutLM BASE模型（Text + Layout, MVLM）在FUNSD数据集上的准确率 表3. 不同初始化方式的LayoutLM模型（Text + Layout, MVLM）在FUNSD数据集上的准确率
在左侧导航树中，选择“数据库列表”，进入数据库列表界面。 在“选择实例”下拉列表框中，选择需要添加数据库的实例。 在数据库列表框左上方，单击“添加数据库”。 在弹出的对话框中，配置数据库的信息。 单击“确定”，数据库列表中将新增一条“审计状态”为“已关闭”的数据库。 表3 需安装Agent的数据库类型和版本
复习题 1．机器学习分哪两类？它们之间有什么区别？ 2．无监督机器学习的优势有哪些？ 3．机器学习应用开发的典型步骤有哪些？ 4．为什么要把数据集分成训练数据集和测试数据集？
单击知识图谱问答KBQA卡片下方的“问答配置”，默认进入“元素链接配置”页面。 单击页面上方的问答模板配置，切换至“问答模板配置”页面。 单击操作列的“删除”，在对话框中单击“确定”。 批量删除问答模板 登录KG服务管理控制台，默认进入“我的图谱”页面。 在“我的图谱”页面，单击已创建的图谱卡片，进入图谱详情页面。
在IP地址列表中，单击目标IP地址所在行的删除。 弹出删除确认对话框。 确认无误后，单击“确定”，删除IP地址组。 批量删除： 在IP地址条目列表中，勾选多个目标IP地址组。 单击列表左上方的“删除”。 弹出删除确认对话框。 确认无误后，单击“确定”，删除IP地址。 如果提示存在已
支持向量机（SupportVector Machine，SVM）：在较长一段时间被誉为二值分类问题最佳的模型。通过核函数映射，将低维线性不可分的数据集映射到高维，使其线性可分，并使分类界面间隔最大。算法求解过程用到了二次规划、拉格朗日乘子法、KKT条件、对偶问题、SMO算法等。SVM算法善于处理小样本问题。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32085405三．视频分析常用数据集UCF101：最早的视频分类数据集，UCF-101是一种现实动作视频的动作识别数据集，来源于YouTube，一共有101个动作类别，13320个视频。Kinetics：Activi
transforms: 引入数据转换模块，用于将图像转换为PyTorch张量并进行标准化。 datasets: 引入数据集模块，用于加载预处理好的图像数据集。 nn: 引入神经网络模块，用于构建神经网络模型。 optim: 引入优化器模块，用于训练神经网络模型。 # Define
-r requirements.txt 3. 数据集准备 本样例使用的数据集为类别数为五类的花卉识别数据集，下载并解压数据到工程目录，比如可以将数据集保存在models/dataset/flower_photos文件夹。 数据集下载链接 4. 配置Pycharm解释器和入参
API前需要先导入MindSpore API和辅助模块，如代码4.1所示。2. 导入数据集使用MindSpore 数据格式API创建数据集，并对数据进行预处理。本例使用cifar10数据集。数据集下载链接：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar
社区后，点击「资产集市」，如下所示。 可以看到数据，开发以及部署，点击「数据集」后，如下所示。 可以看到有许多可用的数据集，这里点「击四类花卉图像分类小数据集」，如下所示。 下面就将数据集下载到 ModelArts 里，如下所示。 如上图所示
形星系、中间星系、侧向星系和漩涡星系。文件夹的名称即为该星系的类别标签。数据集所在的目录结构图如图2所示。 ■图2 数据集所在的目录结构图 2. 数据集划分 对星系图像进行训练和测试前，首先需要划分数据集：将2000张星系图像按照7∶2∶1的比例分成训练集（train）、验证
我们将使用一个模拟的饮食记录数据集，该数据集包含了用户的饮食记录和对应的营养成分。以下是数据集的一个示例： import pandas as pd # 读取数据集 data = pd.read_csv('diet_data.csv') # 显示数据集的前五行 print(data
命令，找到已下载的 CentOS 6.x 安装映像文件（iso 文件）； 选择“启动->写入硬盘映像”命令，打开 “写入硬盘映像” 对话框，在 “硬盘驱动器” 下拉列表框中选择你的 U 盘（注意不要选错，因为这一步对 U 盘进行格式化操作）。“写入方式” 选择 “USB-HDD
02所示。步骤02 打开“定义新项目符号”对话框。单击“开始”选项卡下“段落”组中的“项目符号”右侧的下三角按钮，在展开的下拉列表中单击“定义新项目符号”选项，如图2-103所示。步骤03 打开“符号”对话框。弹出“定义新项目符号”对话框，单击“符号”按钮，如图2-104所示。图2-102
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ModelArts数据集目标区域：华北-北京四数据类型：图片数据集输出位置：选择上步中创建的数据集输出obs存储路径数据集输入位置：选择上步中创建的数据集输入obs存储路径名称：dataset点击“确认”，跳转至我的下载页面，可以查看数据集下载详情，等待数据集下载完成，如下图所示
片上传至OBS，并导入Modelarts的新建数据集(命名为 autohem_demo)中， 将数据集中的停车位标注完成后，发布一个数据集版本。如下图： 2）模型部署使用Modelarts的一键模型部署上线功能，该功能在数据集上使用预置算法 Faster_RCNN_ResNet_v1_50
input_data 第三步，下载数据集。由于MNIST数据集是TensorFlow的示例数据，所以我们只需要下面一行代码，即可实现数据集的读取工作。如果数据集不存在它会在线下载，如果数据集已经被下载，它会被直接调用。 # 下载手写数字图像数据集 mnist = input_data
因此我想在自己的电脑上测试一下相同的数据集从640x640到1280x1280效果会有多少提升。 原本是想在VisDrone数据集上进行对比测试，然后当换用更大分辨率之后，即使batch_size减为1，依然面临显存不足的问题。 于是我使用了自己的数据集，采用yolov5l模型，跑了1
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