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2025-04-06 13:23:58 22.29MB 人工智能
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踏入大学,是人生的一次重要转折。这份为新生量身打造的指南,将带领你从初入校园的迷茫到自信满满地开启全新的学习与生活旅程。无论你对大学生活充满期待,还是对未来充满未知,这套资源都将是你成长路上的坚实依靠。 从入学初期的必备常识到大学四年的全方位规划,从电脑操作的基础扫盲到专业领域的深度解析,我们为你准备了一切你可能需要的宝贵经验与实用技巧。资源涵盖学习方法、时间管理、电脑技能提升,以及适应新环境的社交建议,帮助你迅速找到属于自己的大学节奏。通过丰富的内容和详实的引导,你将掌握高效学习的秘诀,合理规划时间,全面提升自我。 无论你是对学术规划有所困惑,还是对未来职业发展充满憧憬,这份资源都将为你提供从基础到深度的指导,让你从容应对大学生活中的每一次挑战。除此之外,丰富的应用推荐与操作指南也将助力你轻松驾驭现代科技,提升学习效率。 大学,是一次崭新的起航,而这套资源,将成为你乘风破浪的导航灯,帮助你在人生的这片广阔海洋中,找到属于自己的方向。愿你在这段旅程中,不断突破自我,迎接崭新未来,成就属于你的辉煌篇章。让我们一起开启这段充满未知与希望的旅程,勇敢追梦,迎接属于你的精彩未来!
2025-04-06 09:23:58 12.38MB
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植物保护-深度学习-YOLOv5-病虫害识别训练数据集是一个精心策划的数据集,旨在为农业科技领域的研究人员提供强大的工具,以改善病虫害的识别和管理工作。数据集包含了10000张高清图像,覆盖了10余种常见的植物病虫害,每一张图像都经过了专业标注,确保了数据的质量和准确性。 为了进一步提升模型的泛化能力和鲁棒性,数据集经过了数据增强处理,包括随机旋转、翻转、缩放和裁剪等多种变换,从而扩大了训练数据的多样性。这种增强处理有助于模型学习到更多的特征,提高其在实际应用中的表现。 此数据集适用于深度学习框架YOLOv5,它是一个高效的目标检测模型,能够实时地识别和定位图像中的病虫害。通过使用这个数据集,研究人员可以训练和优化YOLOv5模型,使其在病虫害的早期检测和防治中发挥关键作用。 植物保护-深度学习-YOLOv5-病虫害识别训练数据集的推出,不仅能够促进农业科技的发展,还能够帮助农业生产者更有效地管理作物健康,减少农药使用,保护环境,实现可持续农业。
2025-04-05 21:57:31 93.95MB 深度学习 数据集
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资源内项目源码是均来自个人的课程设计、毕业设计或者具体项目,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审绝对信服的,拿来就能用。放心下载使用!源码、说明、论文、数据集一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 4、如有侵权请私信博主,感谢支持
2025-04-05 20:51:04 120.72MB 深度学习 人工智能
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由五名研究人员和工程师组成的团队发布了《Deep Learning Tuning Playbook》,来自他们自己训练神经网络的实验结果以及工程师的一些实践建议,目前在Github上已有1.5k星。此版本为中文翻译版,提供给大家免费下载,因为本人知识水平有限,翻译过程中可能有误,随时欢迎大家指出错误,我会随时更正。
2025-04-05 19:28:23 2.5MB 深度学习 参数调节 经验手册
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**背景** 浸润性导管癌(IDC)是所有乳腺癌中最常见的亚型。为了对整个组织样本进行侵袭性分级,病理学家通常专注于包含 IDC 的区域。因此,自动侵袭性分级的常见预处理步骤之一是划定整个组织切片中 IDC 的确切区域。 **内容** 原始数据集包含 162 张乳腺癌(BCa)标本的整个组织切片图像,扫描倍率为 40 倍。从中提取了 277,524 个大小为 50 x 50 的 patches(198,738 个 IDC 阴性,78,786 个 IDC 阳性)。每个 patch 的文件名格式为:u_xX_yY_classC.png —— 例如 10253_idx5_x1351_y1101_class0.png。其中,u 是患者 ID(10253_idx5),X 是该 patch 裁剪位置的 x 坐标,Y 是该 patch 裁剪位置的 y 坐标,C 表示类别,0 为非 IDC,1 为 IDC。
2025-04-04 23:40:02 5KB 深度学习 源码
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在IT行业中,尤其是在数据分析和人工智能领域,探究用户对物品类别的喜好细分是一项至关重要的任务。这一过程涉及到大量的数据挖掘、机器学习技术以及用户行为分析,旨在理解用户的需求、兴趣和购买模式,从而为企业提供更精准的市场营销策略和个性化推荐。 我们关注的是“机器学习”这一标签,它是我们进行用户喜好细分的基础。机器学习是一种让计算机通过学习数据而无需明确编程的方式去发现规律和模式的方法。在这个场景中,我们可以应用监督学习、无监督学习或者半监督学习等机器学习算法来处理instacart的数据。 1. 监督学习:可以使用分类算法(如决策树、随机森林、支持向量机或神经网络)来预测用户可能对哪些物品类别感兴趣。这些模型通常基于历史购买数据,将用户行为与物品类别关联起来,形成一个预测模型。 2. 无监督学习:如聚类分析(K-means、DBSCAN等)可以帮助我们发现用户群体中的自然分组,找出具有相似购买习惯的用户群体。这有助于我们理解不同群体对物品类别的偏好。 3. 半监督学习:在数据标注有限的情况下,可以结合有标签和无标签数据进行学习,提高模型的泛化能力。 instacart数据集通常包含用户购物历史、购买时间、物品类别等信息。通过对这些数据的预处理,我们可以提取关键特征,如用户的购物频率、购物时间、购买物品的多样性等。 接下来,我们可以利用特征工程构建更有代表性的用户画像。例如,我们可以计算用户的购物频率、平均购物金额、购物篮中物品类别的多样性,甚至考虑物品间的关联性(如啤酒和尿布的经典案例)。 然后,我们建立机器学习模型并进行训练。在训练过程中,我们需要合理划分数据集(如70%用于训练,15%验证,15%测试),并通过交叉验证来评估模型的性能。常用评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数等。 模型应用阶段,我们会根据模型预测的结果,对用户进行精细化分群,并针对性地推送个性化推荐。例如,对于频繁购买健康食品的用户,可以推荐更多相关产品;对于新用户,可以基于他们早期的购买行为进行引导。 探究用户对物品类别的喜好细分是机器学习在电商领域的一个典型应用,它涉及数据预处理、特征工程、模型选择、训练和优化,最终目的是提升用户体验,增加用户满意度和企业收益。通过深入理解和运用instacart等真实世界的数据集,我们可以不断优化模型,更好地服务于用户和企业。
2025-04-04 23:14:29 176.26MB 机器学习
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基于在线教学平台的数据挖掘与学习行为分析超星集团数据集
2025-04-04 21:35:29 104.36MB 数据挖掘 数据集
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包含了四本书:《大型分布式网站架构设计与实践》、《大型网站系统与JAVA中间件实践》、《分布式Java应用基础与实践》、《核心原理与案例分析》。可为有java开发基础的开发人员提供从基础到深入的学习分布式技术
2025-04-04 15:25:23 229.72MB 分布式
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svm思维导图图解------
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