数据挖掘

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。

程序员哈基耄

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。

wfeqhfxz2588782

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。

wfeqhfxz2588782

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。

绝不原创的飞龙

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

产品数字孪生体与数字样机及数字化交付的应用产品数字孪生体与数字样机及数字化交付的应用一、产品数字孪生体（Digital Twin）二、数字样机（Digital Mock-up, DMU）三、数字化交付（Digital Delivery）四、三者的关系与协同五、典型行业应用案例六、发展趋势

通信基站天线设备检测与分类YOLO11-LSCD-LQE算法实现与优化在5G网络快速发展的今天，通信基站天线设备的检测与维护变得尤为重要！🚀 传统的检测方法不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响。今天，我要给大家介绍一个基于YOLO11-LSCD-LQE算法的通信基站天线设备检测与分类系统，这个系统简直太强大了！💪

指令调整阶段中的通用模型蒸馏、模型自我提升和数据扩充在现代自然语言处理（NLP）和机器学习领域，**Instruction-Tuning（指令调整）**作为一种高效的微调方法，已经成为提升大语言模型（LLM）性能的重要步骤。在这一阶段，模型通过对特定指令的学习，能够更好地理解和执行任务要求，提高其在多种任务上的表现。在Instruction-Tuning阶段，三大技术手段——General Model Distillation（通用模型蒸馏）、Model Self-Improvement（模型自我提升）和Data Augmentation（数据增强）——在

使用_ssd300_训练蘑菇分类数据集经验总结_毒菇与食用菇自动识别研究🍄 蘑菇分类是一个具有实际意义的研究课题，每年都有因误食毒蘑菇导致的中毒事件发生。开发一个能够准确区分毒菇和食用菇的AI系统，可以有效降低这类风险。本文将分享使用SSD300模型训练蘑菇分类数据集的经验总结，包括数据预处理、模型优化、训练技巧以及实际应用中的挑战。

伊蚊种类识别与分类——基于VFNet的蚊虫识别模型训练与实现蚊虫传播的疾病一直是全球公共卫生的重要挑战，特别是伊蚊作为登革热、寨卡等病毒的传播媒介，其准确识别与分类对于疾病防控具有重要意义。传统的蚊虫识别依赖人工经验，效率低且容易出错。近年来，随着深度学习技术的发展，基于计算机视觉的蚊虫自动识别系统成为研究热点。本文将详细介绍一种基于改进VFNet的伊蚊种类识别与分类方法，通过优化算法结构和损失函数，实现对伊蚊的高效准确识别。