集及专题

高级数据结构设计－－并查集及实现学习笔记（有趣篇）

并查集的程序设计：为了解释并查集的原理，我将举一个更有趣的例子。话说江湖上散落着各式各样的大侠，有上千个之多。他们没有什么正当职业，整天背着剑在外面走来走去，碰到和自己不是一路人的，就免不了要打一架。但大侠们有一个优点就是讲义气，绝对不打自己的朋友。而且他们信奉“朋友的朋友就是我的朋友”，只要是能通过朋友关系串联起来的，不管拐了多少个弯，都认为是自己人。这样一来，江湖上就形

数据结构之并查集及应用

一、并查集简介并查集是一种数据结构，用于维护一组不相交的动态集合，支持以下两种主要操作：合并（Union）：将两个集合合并成一个集合。查找（Find）：确定某个元素属于哪个集合，通常是返回集合内的一个“代表元素”。并查集中的“集”指的是不相交的集合，即一系列没有重复元素的集合。而“并”指的是集合的并集操作，即将两个集合合并为一个集合。二、并查集的实现并查集主要有两种实现思路

NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（Spider vs BIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]

Text-to-SQL（或者Text2SQL），顾名思义就是把文本转化为SQL语言，更学术一点的定义是：把数据库领域下的自然语言（Natural Language，NL）问题，转化为在关系型数据库中可以执行的结构化询语言（Structured Query Language，SQL），因此Text-to-SQL也可以被简写为NL2SQL。输入：自然语言问题，比如“查询表t_user的相关信息，结

并查集及应用

1.实现 package leetcode.algo.unionfind;public class UnionFind {// 连通分量个数private int count;// 存储一棵树private int[] parent;// 记录树的“重量”private int[] size;public UnionFind(int n) {this.count = n;parent = new

深度学习理论基础（三）封装数据集及手写数字识别

目录前期准备一、制作数据集1. excel表格数据2. 代码二、手写数字识别1. 下载数据集2. 搭建模型3. 训练网络4. 测试网络5. 保存训练模型6. 导入已经训练好的模型文件7. 完整代码前期准备必须使用 3 个 PyTorch 内置的实用工具（utils）： ⚫ DataSet 用于封装数据集； ⚫ DataLoader 用于加载数据不同的批次； ⚫ rand

【 YOLOv5】目标检测 YOLOv5 开源代码项目调试与讲解实战（4）-自制数据集及训练（使用makesense标注数据集）

如何制作和训练自己的数据集看yolov5官网创建数据集1.搜索需要的图片2.创建标签标注数据集地址：放入图片后选择目标检测创建文档，每个标签写在单独的一行上传结果此处可以编辑类别把车框选选择类别即可导出数据 3.新建一个目录放数据写yaml文件 4. 测试训练效果防止pychram检索数据集的方法看yolov5官网首先是创建.yaml数据集 1）首先指明数据集的根目录在

YOLO自制数据集及训练

使用 Make Sense 网站进行标注 https://www.makesense.ai/ 可以让AI帮你先标一下一定要点一下 + ，不然不会加进去导出标签

图像去噪——CBDNet网络训练自己数据集及推理测试，模型转ONNX模型（详细图文教程）

CBDNet 主要由两个子网络组成：噪声估计子网络和去噪子网络。噪声估计子网络用于估计图像的噪声水平，而去噪子网络用于去除图像中的噪声。 CBDNet 的优势在于：它采用了更真实的噪声模型，既考虑了泊松-高斯模型，还考虑了信号依赖噪声和 ISP 对噪声的影响。它采用了非对称损失函数，可以提高网络的泛化能力。它结合了合成噪声图像和真实噪声图像进行训练，可以更好地适应真实场景。 CBD

Tracking数据集及评价指标

一、单目标跟踪数据集目前比较常用的单目标跟踪数据集有OTB和VOT。 1、OTB数据集（Object Tracking Benchmark） 1）简介用的最广泛的是OTB-50和OTB-100,里面涉及到灰度图像和彩色图像，也涉及到目标跟踪的11个属性，包括光照变化、尺度变化、遮挡、形变、运动模糊、快速运动、平面内旋转、平面外旋转、出视野、背景干扰、低像素。每个图像序列都对应着两个或多个

【 YOLOv5】目标检测 YOLOv5 开源代码项目调试与讲解实战（4）-自制数据集及训练（使用makesense标注数据集）

如何制作和训练自己的数据集看yolov5官网创建数据集1.搜索需要的图片2.创建标签标注数据集地址：放入图片后选择目标检测创建文档，每个标签写在单独的一行上传结果此处可以编辑类别把车框选选择类别即可导出数据 3.新建一个目录放数据写yaml文件 4. 测试训练效果防止pychram检索数据集的方法看yolov5官网首先是创建.yaml数据集 1）首先指明数据集的根目录在

超分辨率重建——SAN训练自己数据集及推理测试（详细图文教程）

目录一、源码包下载二、数据集准备三、预训练权重文件四、训练环境五、训练5.1 超参数修改5.2 训练模型5.2.1 命令方式训练5.2.2 Configuration配置参数方式训练 5.3 模型保存六、推理测试6.1 超参数修改6.2 测试6.2.1 命令方式测试6.2.2 Configuration配置参数方式测试 6.3 测试结果6.4 推理速度七、总结一、源码包下载

变化检测（Change Detection，CD）综述2篇 CD代码常用CD数据集及链接

变化检测综述综述1：Change Detection Based on Artificial Intelligence: State-of-the-Art and Challenges 收录于：Remote Sens. 2020 论文地址：Remote Sensing | Free Full-Text | Change Detection Based on Artificial Int

使用yolov8训练数据集及使用中遇到的问题

1.下载yolov8文件夹下载链接就是这个文件夹，别怕 2.yolov8模型下载链接，我下了yolov8s.py，放在该路径E:\nfshare\yolov8\ultralytics\weights ps：model文件类型可以是yaml，也可以是pt 3.修改yolov8.yaml文件 E:\nfshare\yolov8\ultralytics\cfg\mod

安徽省最新建筑八大员（标准员）模拟真题集及答案解析

百分百题库提供建筑八大员（标准员）考试试题、建筑八大员（标准员）考试预测题、建筑八大员（标准员）考试真题、建筑八大员（标准员）证考试题库等,提供在线做题刷题，在线模拟考试，助你考试轻松过关。 44 施工单位应当对建筑材料、建筑构配件、设备和商品混凝土进行检验，下列做法错误的是（）。 A 未经检验的，不得用于工程上 B 检验不合格的，应当重新检验，直至合格 C 检验要按规定的格式形

在torch_geometric.datasets中使用Planetoid手动导入Core数据集及发生相关错误解决方案

在torch_geometric.datasets中使用Planetoid手动导入Core数据集及发生相关错误解决方案一、有两种错误类型，第一种因为需要在github上使用这个链接https://github.com/kimiyoung/planetoid/raw/master/data/ind.cora.x进行下载Core数据集，但是没有vpn打不开下载不了，出现“TimeoutError: