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ResNet-34 数据集版

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简介：
ResNet-34 数据集版是基于经典残差网络结构ResNet-34的一个特定版本，针对具体数据集进行了优化和调整，旨在提高模型在目标数据集上的性能表现。 ResNet-34 Pre-trained Model for PyTorch PyTorch的预训练模型ResNet-34。相关信息记录在resnet34_datasets.txt文件中。

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  • ResNet-34 数据集版
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    ResNet-34 数据集版是基于经典残差网络结构ResNet-34的一个特定版本，针对具体数据集进行了优化和调整，旨在提高模型在目标数据集上的性能表现。 ResNet-34 Pre-trained Model for PyTorch PyTorch的预训练模型ResNet-34。相关信息记录在resnet34_datasets.txt文件中。
     
  • PyTorch预训练的ResNet-50-数据集
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    简介：本项目使用PyTorch框架对ResNet-50模型进行预训练，并应用于特定数据集上，以优化图像分类任务中的性能表现。 数据集可用于在ImageNet上预训练的PyTorch模型进行转移学习。如果将此数据集作为附加数据添加，则可以将其用作基础模型，并通过微调来针对特定任务进行优化。相关文件包括ResNet-50 PyTorch Pretrained_datasets.txt和ResNet-50 PyTorch Pretrained_datasets.zip。
     
  • IEEE 34节点数据
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    IEEE 34节点数据是电力系统分析中广泛使用的一个测试案例，它描述了一个放射状配电系统的电气特性与结构，用于研究和评估各种电网管理策略和技术。 IEEE 34节点的数据包括线路参数、变压器参数以及各相负荷数据，可用于三相不平衡的潮流计算分析，并附有包含原始节点数据的相关论文。
     
  • 使用Keras ResNet训练自有的数据集
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    本项目利用Keras框架中的ResNet模型进行深度学习研究，专注于在自定义的数据集上训练和优化网络，以解决特定领域的图像分类问题。 在使用Keras进行ResNet迁移学习训练时，需要准备数据集并读取数据。这包括将原始图像转换为适合模型输入的格式，并可能涉及对现有预训练权重进行微调以适应新的任务或数据分布。在实际操作中，还需要注意如何高效地处理大规模的数据集以及调整超参数来优化模型性能。
     
  • 大型34种植物叶片图像分类数据集（含数据集划分）
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    这是一个包含34种植物的大型图像数据库，专注于叶子形态的多样性。数据集已详细划分，便于研究和教学使用。 数据包含：一个大型34植物叶片图像分类数据集（已划分好训练集与测试集），可以直接用ImageFolder打开进行图像分类任务。 【数据集介绍】该数据集中包括了34种不同类别的植物叶片，如苹果、葡萄和猕猴桃等。 【数据总大小】533MB 【数据集详情】data目录下分为train（训练集）与test（测试集），分别包含27,346张及6,654张图片。此数据集适用于yolov5的分类任务。 【json文件】提供了一个包含所有植物叶片类别信息的字典文件。 为了便于查看，还提供了可视化脚本，可以随机选取四张图片进行展示，并将其保存在当前目录下。该脚本无需修改即可直接运行。
     
  • 使用随机森林及多种卷积神经网络（包括MobileNet V1、ResNet-18、VGG16和DLA-34）训练Fashion MNIST数据集
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    本研究采用随机森林及四种卷积神经网络模型（MobileNet V1、ResNet-18、VGG16与DLA-34），对Fashion MNIST数据集进行深度学习训练，探索不同架构下的分类性能。 在Pytorch环境下使用随机森林算法以及MobileNet-V1、ResNet-18、VGG16和DLA-34网络模型对Fashion MNIST数据集进行训练和测试。
     
  • MySQL习题集（34道）
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    本书《MySQL习题集》精选了34道经典题目，覆盖了SQL基础到高级应用的各个层面，旨在帮助读者通过实践加深对MySQL数据库的理解与掌握。 此练习题适用于本人的MySQL讲解专栏，并配套使用nanxi.sql文件进行实践，在该文件中有所有题目所需的数据。 适合人群： 初学mysql的所有人、已经系统学习过mysql的人群，以及有基础想要测试自己掌握程度的人都可以尝试。 能学到什么: 建议在没有任何笔记的情况下独立完成这些练习题，这有助于巩固基础知识并查漏补缺。这些问题都是基础难度的题目，其中有一道面试题稍难一些。适合新手。 阅读建议： 如果有任何不明白的地方欢迎私信博主询问，后续会在mysql专栏中发布文章详细讲解这些问题，请期待！ MySQL练习题涵盖了从简单到复杂的查询技巧，旨在帮助初学者巩固基础知识并熟练掌握数据库操作。以下是对这些题目的一些解析： 1. **取得每个部门最高薪水的人员名称**： 这个问题可以通过`GROUP BY`与`MAX`函数结合解决，找出每个部门中最高的薪水，并连接员工表获取对应的姓名。 2. **哪些人的薪水在他们所在部门平均值之上**： 首先计算出所有部门的平均薪资水平，然后比较每位员工的实际工资。使用`HAVING`子句来筛选符合条件的数据行。 3. **取得每个部门中（所有人）的平均薪水等级**： 考虑到可能需要预先定义或根据某个标准划分不同的薪酬级别，可以结合使用`AVG()`函数和条件语句(`CASE`)实现计算目的。 4. **不用组函数(Max)，获取最高薪资**： 这一题可以通过排序（ORDER BY）并限制结果集大小的方法来完成而不需要用到`MAX`函数。 5. **找出平均薪水最高的部门的编号**： 使用`GROUP BY`和`AVG()`计算每个部门的平均工资，接着通过排序找到其中数值最大的那个部门，并使用LIMIT获取其编号。 6. **取得平均薪资最高部门的名字**： 结合上一题的结果查询该部门的信息以得到名字。 7. **求出最低平均薪水等级所在的部门名称**： 相反地，可以利用`ORDER BY AVG(salary)`升序排序来找到拥有最小平均工资的那一个部门，并获取它的编号和名称。 8. **找出比普通员工（即没有出现在mgr字段中的）最高薪资还要高的领导姓名**： 首先确定哪些人不是其他人的主管(通过检查是否在mgr列中出现)，然后从这些人里挑出薪水最高的，最后再找到所有超过这个数值的领导者名字。 9. **列出前五名收入最高的员工名称和工资**： 使用`ORDER BY`按薪资降序排列，并用LIMIT限制结果集只显示最前面五个记录。 10. **获取第六到第十位最高薪金者的详细信息**： 类似于上一题，但是这次需要从第6个开始计数并且同样使用LIMIT来限定返回的数量为5条。 11. **列出最后五名入职的员工名称和日期**： 根据雇佣时间字段（假设存在）进行降序排列，并选取前五个结果作为答案。 12. **统计每个薪酬级别的员工数量**： 需要定义好什么样的工资范围对应哪些级别，可以通过`CASE WHEN THEN ELSE END CASE`语句来实现分级处理。之后再用COUNT函数计算每级的具体人数。 面试题部分基于学生、课程和选修课表的数据结构： 1. **找出没有参加黎明老师任何一堂课的所有学生的姓名**： 可以使用NOT EXISTS或LEFT JOIN联合IS NULL条件来查询未在黎明老师的课堂出现的学生名单。 2. **列出至少两门科目不及格且平均分低于某个标准值所有学生的名字及他们的总体成绩和课程数**： 需要定义一个分数界限，然后分别统计每位学生的总评分以及选课数量。最后筛选出满足条件的那部分人。 3. **找出同时修读了编号为1号与2号两门课程的所有同学姓名**: 可以通过两次使用`INNER JOIN`或多次用EXISTS语句来验证某个学生是否选择了这两门特定科目。 这些问题覆盖了一系列基本SQL命令，如SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, JOIN, ORDER BY, LIMIT等，并且涉及到了子查询和连接操作。完成这些题目有助于提升对MySQL语法的理解与应用能力。建议在实践时先独立思考尝试编写正确的SQL语句，在遇到难题时查阅相关资料或寻求帮助以提高解决问题的能力。
     
  • PyTorch ResNet 152模型参数数据
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    简介：本文介绍了基于PyTorch框架下的ResNet 152深度学习模型的相关参数配置和数据处理方法，旨在为研究者提供详细的参考信息。 PyTorch ResNet 152 模型的参数数据以 pth 格式的文件存储。
     
  • 基于ResNet FCN的VOC2007数据集语义分割训练
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    本研究采用ResNet与FCN结合的方法，在VOC2007数据集上进行语义分割任务的训练，旨在提高图像中不同物体区域的精确识别能力。 在 Google Colab 上已成功验证过。可参考我的博客文章进行学习。使用本程序时，请将数据集放置于 /content/drive/My Drive/VOC2007 文件夹下。声明：本程序借鉴了知乎上的相关文章。
     
  • SENet-TensorFlow：在Cifar10数据集上应用（如ResNeXt，Inception-v4，Inception-ResNet...）
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    SENet-TensorFlow是基于TensorFlow实现的一种深度学习模型，专为Cifar10数据集优化，借鉴了ResNeXt、Inception-v4和Inception-ResNet等网络结构的优点。 我使用TensorFlow实现了SENet，并在Cifar10数据集上进行了简单实现。如果需要查看原始作者的代码，请自行查找相关资源。 该实现要求Tensorflow 1.x版本，Python 3.x环境以及tflearn（如果方便的话可以安装tflearn以简化全局平均池的操作）。 需要注意的是，在处理图片尺寸时遇到了一些问题：最初尝试使用ImageNet的数据集进行实验。然而由于Inception网络中对于图像大小的要求不同，我最终决定在Cifar10数据集中应用零填充来调整输入的尺寸： ```python input_x = tf.pad(input_x, [[0, 0], [32, 32], [32, 32], [0, 0]]) # 尺寸为32x32 ``` 这样做的目的是为了确保输入图片符合模型对图像尺寸的要求。