随笔分类 - AI
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摘要:结论内容: 平均心率为71次/分,最快心率是123次/分,发生于01-13 08:28:51,最慢心率是48次/分,发生01-14 02:25:11,其中心动过速事件(心率>100次/分),持续时间占总时间的3.6%,心动过缓事件(心率<60次/分),持续时间占总时间的26.9%. 房性早搏共发生1
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摘要:数据标注工具 Label-Studio: https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17562200.html cd D:\ProgramData\label-studio # 初始化 uv 项目(可选) uv init # 1. 创建虚拟环境 uv venv # 2. 激
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摘要:(venv) PS D:\OpenSource\Python\VipPython> .\.venv\Scripts\activate (vippython) PS D:\OpenSource\Python\VipPython> uv run .\main.py Hello from vippytho
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摘要:数学不太好,并且偏应用型,一条“先会用,再深究”的AI学习路径。这个路径会尽量避免一开始就陷入复杂的数学公式,而是通过实践建立直观理解,再根据需要补充数学。 核心理念 实用驱动,问题导向:先学会用工具解决实际问题,在应用中产生疑问,再回头学习理论。这比直接啃课本高效得多。 你不需要成为AI算法科学家
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摘要:对于刚入门AI学习的你来说,强烈建议前期不要购买显卡,原因和详细方案如下: 核心结论:前期绝对不要买显卡 为什么不建议买显卡?(尤其入门阶段) 成本陷阱: 一块能用的RTX 4060 16GB约3000元,专业级RTX 4090 24GB约13000-16000元 你学习初期90%的时间在写代码、调
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摘要:在做接口对接时,对方提交过来的数据存在重复数据,这时候可以通过 Python 轻松提取出来 syncDevice_2026-01-07.log 2026-01-07 11:41:33 | [{"deviceMac":"ED:0C:51:C2:B2:EA","deviceSn":"240103P501
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摘要:Python - UV 为每个项目创建独立、干净的Python工作空间 使用 uv run 可以运行 py 文件,但 PyCharm 不能识别 Python 环境 PS D:\OpenSource\Python\VipPython> uv python install 3.12 Python 3.1
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摘要:Python - UV PyCharm 不能识别 .venv 的环境 Anaconda、miniconda 慎用, 有商业授权风险,可以选择 UV: https://docs.astral.sh/uv/ GitHub:https://github.com/astral-sh/uv 中文站:https
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摘要:新建文件夹 选中后重命名文件夹 点击文件夹,新建文件 输完代码后,点运行 文件重命名
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摘要:官方:https://repo.anaconda.com/miniconda/ 清华大学开源软件镜像站:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ Miniconda3-py39_4.12.0-Windows-x86_64.exe
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摘要:Pytorch 安装 选择 PyTorch 还是 TensorFlow 作为入门 AI 的框架,取决于你的学习目标、背景和偏好。以下是针对初学者的详细对比和建议: 1. 核心差异对比 特性 PyTorch TensorFlow 设计哲学 动态图(Eager Execution优先),灵活调试 静态图
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摘要:pip install PyPDF2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 将多个PDF文档中的指定页,合并生成新的PDF 代码如下: from PyPDF2 import PdfReader, PdfWriter # pip install PyP
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摘要:安装 requests、beautifulsoup4 库 # 安装 requests、beautifulsoup4 库 pip install requests beautifulsoup4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 完成代码 # pip
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摘要:详细描述了 语料库、标注、训练、评估、预测,完整流程。对于细分场景推荐使用轻定制功能(标注少量数据进行模型微调)以进一步提升效果
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摘要:目录环境依赖配置SSH克隆代码训练定制代码结构数据标注准备语料库数据标注导出数据数据转换doccanoLabel Studio模型微调问题处理找不到 'paddlenlp.trainer'找不到GPUprotobuf==3.20.2CUDA/cuDNN/paddle 环境问题,此文档废弃,移步 ht
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摘要:目录安装数据准备创建项目创建抽取式任务上传定义标签构建抽取式任务标签任务标注命名实体识别导出数据查看数据应用实例 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),是指识别文本中具有特定意义的实体。在开放域信息抽取中,抽取的类别没有限制,用户可以自己定义。 安装 详见:数
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摘要:目录安装运行 doccano重运行 doccano打开 doccanno创建项目创建分类式任务上传数据定义标签添加成员开始标注导出数据查看数据统计 数据标注工具 Label-Studio 数据标注工具 doccano | 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)
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