数据挖掘

铁路轨道部件识别与分类_YOLO13与BAMConv改进模型实现_1本数据集名为sum2，版本为v2，创建于2023年6月3日，由qunshankj平台用户提供，采用CC BY 4.0许可证授权。该数据集专为铁路轨道监测与自动化运维系统设计，包含1350张图像，所有图像均采用YOLOv8格式标注，并经过自动像素方向处理（包括EXIF方向信息剥离）。数据集共包含12个类别的铁路轨道部件，分别为railway1至railway12，这些类别涵盖了铁路系统中常见的轨道组件。数据集已按照训练集、验证集和测试集进行划分，便于模型开发与评估。该数据集通过qunshankj平台创建，该

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地理空间数据处理指南 | 实战案例+代码TableGIS本文介绍一个强大的Python GIS工具库，涵盖10+个高频使用场景，从距离计算到空间分析，开箱即用，上手简单！

YOLO11-C3k2-FMB改进 _ 深蹲动作识别与分类_1神经网络彻底改变了机器智能的许多领域，从而使超人的准确性可用于具有挑战性的图像识别任务。但是，提高准确性的驱动力通常是有代价的：现代最先进的网络需要超出许多移动和嵌入式应用程序能力的大量计算资源。

中专学历如何通过数据分析提升电商运营竞争力电商运营的核心竞争力逐渐转向数据驱动，掌握数据分析技能能显著提升工作效率和决策质量。以下从学习路径、工具应用、证书考取、实战案例等维度展开说明。

Python毕设指南

基于机器学习的农产品价格数据分析与预测系统随着信息技术的飞速发展，大数据技术在农业领域的应用日益广泛。农产品价格的波动直接关系到农民的收入和消费者的利益，甚至影响社会的稳定。传统的农产品价格监测手段往往滞后，难以应对瞬息万变的市场环境。

银行智能数据平台在Cloudera CDH6\CDP 7\CMP 7平台下的具体使用配置流程下载地址：https://pan.baidu.com/s/1PDj6dySUNHotNABp7d1a0w?pwd=57is 提取码: 57is

工业零件检测与分类——基于YOLOv5的改进模型 Dysample 实现使用到的工具有：ps（对于本文使用的旧版代码 pytorch只要大于等于1.5.1即可，新版代码需与官网要求相同–1.6.0+，本文将在之后说明安装步骤）

基于锚点（聚类）的LLM微调这是一种在大规模指令数据集上进行高效、高质量微调的策略。其核心思想是先对海量、多样的指令数据进行结构化分组，再选取最具代表性的样本进行微调，以避免数据冗余、平衡数据分布，并提升模型泛化能力。

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浏览器文件格式转换工具：简单、安全、高效的文本与数据处理助手在数字化办公与日常工作中，我们经常需要处理不同格式的文件。无论是整理文本内容、导出数据表格，还是进行简单的格式转换，找到一个便捷、安全、高效的工具尤为重要。今天，我们为您介绍一款完全在浏览器中运行的文件格式转换工具，它不仅能满足您的常见转换需求，还能确保您的数据始终安全可控。

数据分析：汽车销售转型的职场跳板在竞争激烈的职场环境中，汽车销售人员若想实现职业跃迁，数据分析能力已成为关键突破口。通过系统学习数据分析技能，考取CDA数据分析师证书，不仅能提升个人竞争力，还能快速切入高薪行业。以下从行业趋势、技能提升、转型路径及证书价值四个方面展开分析。

基于YOLOv8-VanillaNet的章鱼图像中生物与非物体识别与分类近年来，目标检测技术在海洋生物研究领域得到了广泛应用。章鱼作为一种重要的海洋生物，其行为研究和种群监测对海洋生态保护具有重要意义。然而，章鱼图像识别面临诸多挑战，如复杂水下环境、章鱼形态多样性、背景干扰等问题。传统的图像识别方法在处理这些复杂场景时往往表现不佳，而基于深度学习的目标检测技术，尤其是YOLO系列算法，为解决这些问题提供了新的思路。

螺母螺纹智能识别与分类：基于YOLOv10n-GlobalEdgeInformationTransfer3的改进方案该数据集名为"nut and length of thread"，版本为v1，创建于2024年8月20日，由qunshankj用户提供，采用CC BY 4.0许可协议发布。数据集包含337张图像，所有图像均经过预处理，包括自动调整像素方向（剥离EXIF方向信息）和拉伸调整至640x640像素大小，但未应用任何图像增强技术。数据集采用YOLOv8格式进行标注，包含8个类别：‘bolt_a’、‘bolt_b’、‘bolt_c’、‘therad-’、‘therad-size_10mm’、‘therad-size

【工具调用】BFCL榜单数据分析论文：https://openreview.net/forum?id=2GmDdhBdDk 代码：https://github.com/ShishirPatil/gorilla/tree/main/berkeley-function-call-leaderboard 榜单：https://gorilla.cs.berkeley.edu/leaderboard.html

花生品质检测与分类 - 基于深度学习的农产品智能识别系统深度学习技术在计算机视觉领域的蓬勃发展，为传统农产品检测方法提供了全新的解决方案。在农产品品质检测这一重要应用场景中，传统的人工检测方式不仅效率低下，而且容易受到主观因素影响，难以保证检测的一致性和准确性。花生作为中国重要的经济作物，其品质检测对于保障食品安全、提高农产品附加值具有重要意义。

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花椒种植环境中的异物检测与分类：基于QueryInst模型的10类杂质识别本数据集为花椒种植环境中的异物检测与分类数据集，采用CC BY 4.0许可协议，由qunshankj用户提供并于2025年5月19日导出。数据集包含651张图像，所有对象均以YOLOv8格式进行标注，未应用任何图像增强技术。数据集划分为训练集、验证集和测试集三个子集，共包含10个类别：布料(cloth)、树叶(leaf)、纸张(paper)、纸绳(paper_string)、PE泡沫(pe_foam)、花椒苔(pepper_tap)、塑料(plastic)、腐烂花椒(rotten_pepper)、绳子(s

数据语义层 vs 宽表模式：哪种架构更适合 AI 时代的数据分析？在 AI 驱动的数据分析时代，传统宽表模式因敏捷性不足、数据冗余和难以支持即席查询而力不从心。相比之下，NoETL 数据语义层（Semantic Layer）作为位于数据存储与应用间的抽象层，通过将物理数据映射为统一业务语义，实现了逻辑与物理解耦。对于需要快速响应变化、支持 AI 交互的场景，语义层架构是更具适应性的选择，能提供零等待的指标交付和 100% 一致的业务口径。

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基于YOLOv8和BIFPN的鹦鹉粪便智能检测与分类系统实现详解🔥 鹦鹉粪便智能检测与分类系统是一个基于深度学习的计算机视觉应用，旨在自动化识别和分类不同种类的鹦鹉粪便。这对于鹦鹉养殖场、宠物医院以及鸟类研究人员来说具有重要意义！

偏好对齐阶段中的通用模型蒸馏、领域模型蒸馏和模型自我提升在人工智能和深度学习的应用中，Preference Alignment（偏好对齐）阶段是模型优化的重要步骤。这个阶段的核心任务是让模型的行为与用户的需求、价值观和期望对齐，确保模型在执行任务时能够更好地符合目标用户的偏好和安全要求。在这一阶段，研究人员采用了多种技术手段，如通用模型蒸馏（General Model Distillation）、领域模型蒸馏（Domain Model Distillation）、模型自我提升（Model Self-Improvement）以及数据增强（Data Augment

CV医疗应用：基于YOLOv8-RepHGNetV2的疟疾寄生虫细胞形态检测与分类系统【版权声明：本文为博主原创文章，遵循[ CC 4.0 BY-SA ]版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

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K 最近邻回归器，解释：带代码示例的视觉指南原文：towardsdatascience.com/k-nearest-neighbor-regressor-explained-a-visual-guide-with-code-examples-df5052c8c889?source=collection_archive---------1-----------------------#2024-10-07