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我有一个数据集，我正在其中检查内部人员是否戴着口罩。我想可视化地面真值边界框，通过查找图像

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我正在尝试使用Pytorch训练模型来预测EMNIST。 编辑：-这是针对问题的colab <a href="https://colab.research.google.co

我看到了机器学习中的一个源代码 这个家伙用了LSTM和shuffle选项 但是我研究了LSTM不要使用shuffle选项，

我有带有变量tas的xarray数据集，我想使用多个if条件更改其值。即，如果值大于0.1，则为1，如果小于-0.1

我正在尝试与Keras一起实施Siamese Network，以实施单发面部识别模型。但是我遇到了我无法理解的错误，需

我实现了seq-Keras模型，并成功对其进行了训练。 <pre><code>ipfs config Addresses.Gateway /ip4/0.0.0.0/tcp/8080 ipfs c

我正在尝试使用Neuronet软件包构建预测模型。首先，我将数据集分为训练（80％）和测试（20％）两类。

是否可以使用<code>Keras tuner</code>通过<code>Time Series Split</code>来调整NN，类似于sklearn中的<code>sklearn.model_sel

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我有可变长度的时间序列数据，具有多类分类。头部看起来像： <pre><code>0 DR_24526 1 -0.261916 0.377

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我的Xtrain是尺寸为（numofsamples，高度，宽度，通道）的RGB图像。 其中numofsamples = 1047，高度= 128，宽度= 12

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