前面完成了資料集的圖片標註,在本章節將繼續實作資料集的分類,以及了解資料增強的重要性:
7.1. 資料集的分類
在進行YOLO模型訓練之前,我們需要將資料集...
上一篇了解了資料集的分類與資料增強方法,在本章節將完成資料集的製作與下載:
8.1. 資料集的本地下載
當資料集按前面的步驟建置完成後,便可看見在Versi...
在上一篇我們聊過 Lambda Architecture 的三個層:
Batch Layer:慢但精準,處理全量歷史數據,保證最終一致性
Speed L...
引言
想像你走進一個大型超市要買新鮮的番茄 🍅。菜架上擺滿了上百種蔬果,如果你用 RNN 或是 LSTM 那樣的序列模型的方法找,你就會是一層一層貨架這樣依序慢...
從命令列走向視覺化,打造一個真正好用的知識庫對話介面
在 Day 23,我們介紹了 Streamlit 基礎概念與功能。今天,我們要進一步把這個「原型」變成...
線性迴歸 (Linear Regression) 是統計學中的一種預測方法,主要分為簡單線性迴歸 (Simple Linear Regression) 與多元線...