一修改思想目前yoloV7已经发布有一段时间了，其中yoloV7有一个关键点检测的分支pose，是一个姿态关键点的检测算法，其中有给出的数据，大家可以下载运行起来。由于实际项目需求，发现17个关键点是不能满足大家的需求的，这里我就稍作修改了一下，把关键点的数量修改为任意数量，并且添加目标检测多分类情况。二数据修改这里我是以车牌的关键点进行举例修改，所有关键点的数量为4个。修改的过程中需要做左右翻转，所以我的关键点翻转后，1和2交换，3和4交换，5和6交换，依次类推。1yaml文件修改设置关键点数量，修改关键点数量为4设置类别数量和类别标签数据制作训练标签制作#-nfs-阿拉伯车牌字符-沙特阿拉
一修改思想目前yoloV7已经发布有一段时间了，其中yoloV7有一个关键点检测的分支pose，是一个姿态关键点的检测算法，其中有给出的数据，大家可以下载运行起来。由于实际项目需求，发现17个关键点是不能满足大家的需求的，这里我就稍作修改了一下，把关键点的数量修改为任意数量，并且添加目标检测多分类情况。二数据修改这里我是以车牌的关键点进行举例修改，所有关键点的数量为4个。修改的过程中需要做左右翻转，所以我的关键点翻转后，1和2交换，3和4交换，5和6交换，依次类推。1yaml文件修改设置关键点数量，修改关键点数量为4设置类别数量和类别标签数据制作训练标签制作#-nfs-阿拉伯车牌字符-沙特阿拉
目录一、技术原理逻辑回归k近邻法（k-nearestneighbor，k-NN）决策树SVM(SupportVectorMachine)模型评估二、数据探索与处理 2.1读取贷款违约数据集，在系统中可视化展示部分数据集2.2对违约情况进行饼图可视化，查看其占比情况 2.3对数据中的年龄情况进行可视化分析 2.4对数据中的工龄情况进行可视化分析 2.5对收入可视化分析 2.6对各负债情况进行可视化查看 2.7根据皮尔森系数，得到与违约相关性较高的特征如下表所示 2.8进一步探查负债率、信用卡负债、工龄这3类与违约的关系2.8.1负债率与违约关系2.8.2信用卡负债与违约关系2.8.3工龄与违约关
目录一、技术原理逻辑回归k近邻法（k-nearestneighbor，k-NN）决策树SVM(SupportVectorMachine)模型评估二、数据探索与处理 2.1读取贷款违约数据集，在系统中可视化展示部分数据集2.2对违约情况进行饼图可视化，查看其占比情况 2.3对数据中的年龄情况进行可视化分析 2.4对数据中的工龄情况进行可视化分析 2.5对收入可视化分析 2.6对各负债情况进行可视化查看 2.7根据皮尔森系数，得到与违约相关性较高的特征如下表所示 2.8进一步探查负债率、信用卡负债、工龄这3类与违约的关系2.8.1负债率与违约关系2.8.2信用卡负债与违约关系2.8.3工龄与违约关
区块链有很多类型，比如，BTC、ETH、Solana等，每种类型的区块链其地址长度是不同的。BTC的地址长度为34,ETH的地址长度为42(包含前缀0x)，Solana的地址长度的44。下面是按地址长度，对区块链进行分类。1.1)地址长度2~12EOS的地址长度为2~12.链类型地址EOSxiaochun1114EOSuu1.2地址长度34BitCoin、Tron、Ontology、Liquidchain的地址长度为34.链类型地址BitCoin33adEZZLecwxnVZH2XTzdff47fPyikcx89BitCoin19iqYbeATe4RxghQZJnYVFU4mjUUu76E
区块链有很多类型，比如，BTC、ETH、Solana等，每种类型的区块链其地址长度是不同的。BTC的地址长度为34,ETH的地址长度为42(包含前缀0x)，Solana的地址长度的44。下面是按地址长度，对区块链进行分类。1.1)地址长度2~12EOS的地址长度为2~12.链类型地址EOSxiaochun1114EOSuu1.2地址长度34BitCoin、Tron、Ontology、Liquidchain的地址长度为34.链类型地址BitCoin33adEZZLecwxnVZH2XTzdff47fPyikcx89BitCoin19iqYbeATe4RxghQZJnYVFU4mjUUu76E
概述：本文将通过组织自己的训练数据，使用Pytorch深度学习框架来训练自己的模型，最终实现自己的图像分类！本篇文章以识别阳台为例子，进行讲述。一.数据准备深度学习的基础就是数据，完成图像分类，当然数据也必不可少。先使用爬虫爬取阳台图片1200张以及非阳台图片1200张，图片的名字从0.jpg一直编到2400.jpg，把爬取的图片放置在同一个文件夹中命名为image（如下图1所示）。图1 针对百度图片的爬虫代码也放上，方便大家使用，代码可以爬取任意自定义的图片：importrequestsimportosimporturllibclassSpider_baidu_image():def__in
概述：本文将通过组织自己的训练数据，使用Pytorch深度学习框架来训练自己的模型，最终实现自己的图像分类！本篇文章以识别阳台为例子，进行讲述。一.数据准备深度学习的基础就是数据，完成图像分类，当然数据也必不可少。先使用爬虫爬取阳台图片1200张以及非阳台图片1200张，图片的名字从0.jpg一直编到2400.jpg，把爬取的图片放置在同一个文件夹中命名为image（如下图1所示）。图1 针对百度图片的爬虫代码也放上，方便大家使用，代码可以爬取任意自定义的图片：importrequestsimportosimporturllibclassSpider_baidu_image():def__in
对于每一个做模型的人而言，如何评价一个模型的有多“好”是一件非常重要的事情。Inthefieldofmachinelearningandspecificallytheproblemofstatisticalclassification,aconfusionmatrix,alsoknownasanerrormatrix,[10]isaspecifictablelayoutthatallowsvisualizationoftheperformanceofanalgorithm,typicallyasupervisedlearningone(inunsupervisedlearningitisusu
对于每一个做模型的人而言，如何评价一个模型的有多“好”是一件非常重要的事情。Inthefieldofmachinelearningandspecificallytheproblemofstatisticalclassification,aconfusionmatrix,alsoknownasanerrormatrix,[10]isaspecifictablelayoutthatallowsvisualizationoftheperformanceofanalgorithm,typicallyasupervisedlearningone(inunsupervisedlearningitisusu
