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- CocoDetection in PyTorch (3)
- BuyMeaCoffee☕*Memos:MypostexplainsCocoDetection()usingtrain2014withcaptions_train2014.json,instances_train2014.jsonandperson_ keypoints_train2014.json, val2014withcaptions_val2014.json, instances_val2014.jsonandperson_keypoints_val2014.jsonandtest2017wi
- Python-Tutorial 754 2025-01-08 14:13:41
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- Vorhersage der Chemie von NBA-Spielern mithilfe graphischer neuronaler Netze
- Hallo zusammen, mein Name ist sea_turt1e. In diesem Artikel werden der Prozess und die Ergebnisse der Erstellung eines Modells für maschinelles Lernen zur Vorhersage der Spielerchemie in der National Basketball League (NBA) vorgestellt, einer Sportart, die ich so sehr liebe. Übersicht Vorhersage der Spielerchemie mithilfe von graphischen neuronalen Netzen (GNN). Als Bewertungsindex wird die Fläche unter der Kurve (AUC) verwendet. Die AUC bei Konvergenz beträgt ungefähr 0,73. Die Trainingsdaten umfassen die Saison 1996–97 bis zur Saison 2021–22, und die Daten aus der Saison 2022–23 werden für Tests verwendet. Hinweis: In Bezug auf die NBA sind einige Inhalte dieses Artikels für Leser, die mit der NBA nicht vertraut sind, möglicherweise schwer zu verstehen. „Chemische Reaktion“ kann aus einer intuitiveren Perspektive verstanden werden. Darüber hinaus konzentriert sich dieser Artikel auf die NBA, die Methode kann jedoch auch auf andere Sportarten angewendet werden
- Python-Tutorial 1011 2025-01-08 12:15:41
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- Proxy-IP- und Crawler-Anomalieerkennung machen die Datenerfassung stabiler und effizienter
- In der heutigen datengesteuerten Welt ist eine effiziente und zuverlässige Datenerfassung für eine fundierte Entscheidungsfindung in verschiedenen Sektoren, einschließlich Wirtschaft, Forschung und Marktanalyse, von entscheidender Bedeutung. Allerdings sind die immer ausgefeilteren Anti-Scraping-Maßnahmen von Websites von Bedeutung
- Python-Tutorial 604 2025-01-08 12:14:40
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- Punktesimulation mit genetischem Algorithmus – Teil 1
- Dieser Blogbeitrag beschreibt ein fesselndes Projekt, bei dem ein genetischer Algorithmus (GA) verwendet wird, um zu simulieren, dass Knoten auf ein Ziel zusteuern und dabei Hindernissen ausweichen. Der GA ahmt die natürliche Auswahl nach und verbessert iterativ eine Population von Punkten basierend auf ihrer Nähe zum Ziel
- Python-Tutorial 262 2025-01-08 08:13:46
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- Erstellen von KI-Agenten für automatisierte Handelssysteme mit .NET C# Semantic Kernel, Azure AI Services und Azure Functions
- In diesem Leitfaden wird die Erstellung eines KI-gestützten automatisierten Handelssystems mit .NET, C#, Semantic Kernel und Azure Services detailliert beschrieben. KI-Agenten ermöglichen Echtzeitanalysen, Vorhersagemodelle und autonome Handelsentscheidungen. Wir behandeln den Aufbau eines funktionalen KI-Agenten, der .NETC#SemanticK nutzt
- Python-Tutorial 278 2025-01-08 07:16:44
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- Automatisieren der Erstellung von Word-Dokumenten mit Python und FastAPI (mit python-docx-template)
- Müssen Sie Word-Dokumente mit dynamischem Inhalt erstellen und den Prozess automatisieren? Python bietet mit der Python-Docx-Vorlagenbibliothek eine effiziente Lösung. Dieses Tutorial zeigt, wie Sie Word-Dokumente dynamisch generieren und so manuelle Aktualisierungen überflüssig machen
- Python-Tutorial 1009 2025-01-08 07:13:41
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- TAG CODIERUNG REISE)
- Ich setze meine Codierungsreise fort (Tag 1 bleibt ungeschrieben, vielleicht für immer!), und beschäftige mich mit einem Echtzeit-Benutzerverifizierungsprogramm, um unbefugten Zugriff abzuwehren
- Python-Tutorial 983 2025-01-08 07:05:41
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- Effizientes Batch-Schreiben in DynamoDB mit Python: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung
- Dieses Handbuch demonstriert die effiziente Dateneinfügung in AWS Dynamo DB mithilfe von Python und konzentriert sich dabei auf große Datensätze. Wir behandeln: Tabellenerstellung (falls erforderlich), zufällige Datengenerierung und Batch-Schreiben für optimale Leistung und Kosteneinsparungen. Die boto3-Bibliothek ist erforderlich; die Installation erfolgt mit pipinstal
- Python-Tutorial 426 2025-01-08 06:49:41
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- Wörterbuch-Entpacken in Python!
- Pythonisten, versammelt euch!? Lasst uns eine fantastische, oft übersehene Python-Technik erkunden: Dictionary Unpacking (auch bekannt als Dictionary Merging). Diese leistungsstarke Methode vereinfacht die Wörterbuchmanipulation sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler
- Python-Tutorial 394 2025-01-08 06:23:42
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- Verbinden von KI-Agenten mit dem Web: Die Reise eines Entwicklers und der Anstieg der Computernutzung. Eine große Hürde bei der Entwicklung von KI-Agenten war in den letzten zwei Jahren die zuverlässige Gewährung von Webzugriff. Erwägen Sie einen KI-Agenten, der zum Versenden von E-Mails entwickelt wurde: Wie verbinden Sie ihn mit Gmail oder Outlook? APIs, Websites oder Autonom
- Python-Tutorial 267 2025-01-08 00:02:40
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- EinleitungSoftwareentwickler widmen LeetCode viel Zeit, verfeinern ihre algorithmischen Fähigkeiten und bereiten sich auf Interviews vor. Die Verwaltung des resultierenden Codes erweist sich jedoch oft als schwierig. In diesem Artikel wird ein Automatisierungssystem auf Unternehmensniveau beschrieben, das LeetCode-Lösungen synchronisiert
- Python-Tutorial 932 2025-01-07 20:30:40
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- Dieses Tutorial zeigt den Aufbau einer robusten und sicheren Backend-API mithilfe von Fast API, um Kontaktformularübermittlungen zu verwalten und sie über Webhooks an einen Discord-Kanal weiterzuleiten
- Python-Tutorial 1120 2025-01-07 20:24:40
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- In der heutigen Welt werden standortbasierte Funktionen in Webanwendungen immer wichtiger. Die Integration geografischer Daten kann das Benutzererlebnis erheblich verbessern, sei es beim Finden von Freunden in der Nähe, beim Auffinden von Diensten in der Nähe oder beim Aktivieren von mit Geotags versehenen Inhalten. In diesem Artikel wird untersucht, wie Sie mit Djangos ORM Benutzer in der Nähe anhand ihrer geografischen Koordinaten (Breiten- und Längengrad) und eines angegebenen Radius finden können. Zuerst definieren wir ein Standortmodell, um die geografischen Koordinaten jedes Benutzers zu speichern. Wir verwenden das in Django integrierte Benutzermodell, um jeden Standort einem Benutzer zuzuordnen. fromdjango.dbimportmodelsfromdjango.contrib.auth.modelsimport
- Python-Tutorial 227 2025-01-07 20:17:41
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- Haben Sie sich jemals über den Unterschied zwischen fit() und fit_transform() gewundert? Diese beiden Funktionen erscheinen häufig während der Datenvorverarbeitung. Schauen wir uns ihre Unterschiede genauer an und veranschaulichen sie anhand von Beispielen. Die Datennormalisierung ist ein wichtiger Vorverarbeitungsschritt, der normalerweise die Berechnung verschiedener Parameter der Daten erfordert, wie z. B. Mittelwert, Minimum, Maximum und Varianz. fit_transform() berechnet diese Parameter und wendet sie auf den Datensatz an, während fit() nur diese Parameter berechnet und sie nicht auf den Datensatz anwendet. Angenommen, wir haben ein kleines Datenarray: data=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] unter Verwendung von fit() bzw. transform(): fromsklea
- Python-Tutorial 699 2025-01-07 20:14:43
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