导论 设计数据库之前，有必要先了解一下表的使用方法。例如，对于需要频繁更新的数据，最好将其存入一个独立表中，而通过这样的分表，更新操作将更加快捷。...尽管“反归一化”可能颠覆了一些传统认知，但随着“元数据”理念兴起，为求性能和扩展性的双重提升，包括Google、eBay和Amazon在内的众多主要参与者，都对其数据库进行了“反归一化”调整。...更有甚者，传统思维上的这一转变，还在众多数据库设计人员中掀起了这样的言论：归一化是弱者的选择。...压缩InnoDB表 InnoDB的另一大优势就是它支持表压缩（有助于提高其原始性能和扩展性），它还具有双重效用：减少磁盘和内存间的数据传送；增加磁盘和内存中的压缩存储。...方法和技巧 为保持数据库高效运行，方法和技巧如下： 从大容量的insert/read表开始，分析所有表的索引：移除不必要的索引；特别关注唯一索引（禁用change buffering）。
本篇文章目标是处理在数据集中存在列分隔符或分隔符的特殊场景。对于Pyspark开发人员来说，处理这种类型的数据集有时是一件令人头疼的事情，但无论如何都必须处理它。...|Rao|30|BE 数据集包含三个列" Name "， " AGE "， " DEP "，用分隔符" | "分隔。...从文件中读取数据并将数据放入内存后我们发现，最后一列数据在哪里，列年龄必须有一个整数数据类型，但是我们看到了一些其他的东西。这不是我们所期望的。一团糟，完全不匹配，不是吗?...我们已经成功地将“|”分隔的列(“name”)数据分成两列。现在，数据更加干净，可以轻松地使用。...要验证数据转换，我们将把转换后的数据集写入CSV文件，然后使用read. CSV()方法读取它。
把数据集（ dataset ）的行或列映射为系列（series） 用户可以使用 seriesLayoutBy 配置项，改变图表对于行列的理解。...系列被安放到 dataset 的列上面。 ‘row’: 系列被安放到 dataset 的行上面。 把数据集（ dataset ）的行或列映射为系列（...bottom: '55%'}, {top: '55%'} ], series: [ // 这几个系列会在第一个直角坐标系中，...每个系列对应到 dataset 的每一列。
神仙数据集 清单中列举的数据集中，不乏一些有趣的业界知名数据集，在很多的机器学习任务中，这些数据集都是最实用、出现场次最高的那一批。 都是哪些神仙数据集？...计算机视觉领域 先来看一下CV领域，汇总中收纳了70个大型数据集，很多经常遇到的经典数据集都在里面。 看看你能认出几个： ?...比如百度开放的自动驾驶数据集ApolloScape，包括感知、仿真场景、路网数据等数十万帧逐像素语义分割标注的高分辨率图像数据。...这些对话涉及 7 个不同领域，每组对话的平均长度为15轮，每一轮对话都由问题和回答组成。 ?...音频数据集 还有四个大型音频数据集： ?
该架构证实了 PGI 可以在轻量级模型上取得优异的结果。研究者在基于 MS COCO 数据集的目标检测任务上验证所提出的 GELAN 和 PGI。...结果表明，与其他 SOTA 方法相比，GELAN 仅使用传统卷积算子即可实现更好的参数利用率。对于 PGI 而言，它的适用性很强，可用于从轻型到大型的各种模型。...我们可以用它来获取完整的信息，从而使从头开始训练的模型能够比使用大型数据集预训练的 SOTA 模型获得更好的结果。对比结果如图1所示。...help='input xml label path') #数据集的划分，地址选择自己数据下的ImageSets/Main parser.add_argument('--txt_path', default...images/%s.jpg\n' % (image_id)) convert_annotation(image_id) list_file.close() 2.YOLOv9训练自己的数据集
【概要】随着人工智能（AI）技术的广泛应用，确保AI技术没有偏见变得越来越重要。IBM计划发布一个大型的、无偏见的人脸图像数据集，以推动无偏见的人脸识别研究。...图像将使用属性进行注释，利用Flickr图像中的地理标记来平衡来自多个国家/地区的数据和主动学习工具，以减少样本选择偏差。...目前，可用的最大面部属性数据集包含20万个图像，因此这个具有一百万个图像的新数据集将是一个巨大的进步。...一个最多包含3.6万张图像的注释数据集—其中肤色、性别和年龄呈均匀分布，由IBM Research注释，能够为人们评估其技术提供更加多样化的数据集。...这将为算法设计人员识别和解决面部分析系统中的偏见提供特别帮助。解决偏见问题的第一步是确认存在偏见--这就是该数据集的目标所在。
在实际的问题中，数据分析者面对的可能是有几十万条记录、几百个变量的数据集。处理这种大型的数据集需要消耗计算机比较大的内存空间，所以尽可能使用 64 位的操作系统和内存比较大的设备。...但是，对于大型数据集，该函数读取数据的速度太慢，有时甚至会报错。...data.table 包提供了一个数据框的高级版本，大大提高了数据处理的速度。该包尤其适合那些需要在内存中处理大型数据集（比如 1GB～100GB）的用户。...不过，这个包的操作方式与 R 中其他包相差较大，需要投入一定的时间学习。 3. 模拟一个大型数据集 为了便于说明，下面模拟一个大型数据集，该数据集包含 50000 条记录、200 个变量。...需要说明的是，上面讨论的处理大型数据集的策略只适用于处理 GB 级的数据集。不论用哪种工具，处理 TB 和 PB 级的数据集都是一种挑战。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包括了学生的一些信息和考试中获得的分数。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 来源于Kaggle。
在一段视频中，给定目标物体在视频第一帧中某些线索 (如 mask, bounding box, 或者 scribble 等形式)，VOS 旨在准确地分割和追踪该目标物体，获取该物体在整个视频序列中每一帧的高质量...从下表中可以看出，MOSE 在标注规模和总时长上明显相较于其他数据集更大。 不仅在规模上，MOSE 在难度上也尤为突出。从表中的消失率 (Disapp....Rate) 一列来看，MOSE 中有 28.8% 的物体在至少一帧中完全消失，非常考验模型对物体的再跟踪能力。...在保证标注帧率最低为 5fps 的基础上，数据集中还包含了很多高达 30fps 的完全标注视频，这考验模型在追踪速度方面的稳定性，也进一步提高了 MOSE 数据集的难度。...实验 以给定第一帧 mask 的半监督 (semi-supervised) 任务为例，研究者在 MOSE 上尝试了 6 种现有的开源的 VOS 算法，结果如下表所示。
数据在深度学习中的重要性怎么说都不为过，无论是训练模型，还是性能调优，都离不开大量的数据。有人曾经断言中美在人工智能领域的竞赛，中国将胜出，其依据就是中国拥有更多的数据。...这个数据集包含了19世纪70年代末波士顿郊区不同地点的房屋信息数据，每条数据包含13个属性，目标属性是某地点房屋的售价(单位为k$)。...IMDB电影点评数据 来自IMDB的25,000个电影评论的数据集，标记为正面评价和负面评价。数据集并不是直接包含单词字符串，而是已经过预处理，每个评论都被编码为一系列单词索引（整数）。...出于方便起见，单词根据数据集中的总体词频进行索引，这样整数“3”就是数据中第3个最频繁的单词的编码。...与IMDB数据集一样，每条新闻线索都被编码为一系列单词索引（相同的约定）。
汇总图像语义分割那些质量最好的数据集与常用benchmark数据集 前言 图像语义分割是计算机视觉最经典的任务之一，早期的图像分割主要有以下几种实现方法。...这些数据集有的作为benchmark 可以很公平的比较各种语义分割模型的性能与精度，评价一个模型的好坏。 数据集分类与汇总 这些数据集的标注多数都是基于像素级别的标签，也有的是基于点级别的标签。...实现了两个层级的标注分布是种类/类别与实例对象分割，其中8498张为训练集，2857张为测试集。...CamVid 是来自剑桥的道路与驾驶场景图像分割数据集，图像数据来自视频帧提取，原始分辨率大小为960x720，包括32个类别。分为367张训练图像，100张验证图像，233张测试图像。...它是一个人体肖像分割数据集，图像分辨率为800x600数据来自Flickr，多数数据是来自手机前置相机拍照的生成。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...然后，通过将列名 ['Name'， 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建 2 列。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。
WanJuan-CC中抽取了100B Tokens的开源数据，为其他大型模型的训练提供了宝贵的数据资源，节省了数据成本。...与此同时，他们也在数据集中加入了包含数据质量的统计信息，并发布了一篇详细介绍数据处理方法的相关论文，以便开发者可以根据自身需求选择恰当的数据和处理策略。这为大模型的数据处理提供了实用的参考方案。...如下图所示的是WanJuan-CC处理中，以处理的文档数（即CommonCrawl的网页数）为维度统计的每个阶段相对上一阶段的去除率，以及相对初始网页数的保留率。...WanJuan-CC所使用的数据处理技术可大幅提升数据质量和模型训练效率 4. 总结 总结来说，WanJuan-CC为大规模语言模型训练领域做出了重要贡献。...它为研究人员和实践者提供了一个安全、高质量、开源的数据集。未来的工作可以集中在进一步优化数据处理流水线以提高数据质量和安全性，并探索该数据集在更多样化的自然语言处理任务中的应用。
前言 从 ECharts4 支持数据集开始，更推荐使用数据集来管理数据。...https://echarts.apache.org/handbook/zh/concepts/dataset 数据集最大的特点就是数据和数据展示配置的分离。...以前我们都是在系列（series）中设置数据。...}, { type: 'bar', name: '2017', data: [97.7, 83.1, 92.5, 78.1] } ] }; 使用数据集后...，序列中只需要设置x,y展示的列即可。
一、Sklearn介绍 scikit-learn是Python语言开发的机器学习库，一般简称为sklearn，目前算是通用机器学习算法库中实现得比较完善的库了。...二、Sklearn数据集种类 sklearn 的数据集有好多个种 自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_ 可在线下载的数据集（Downloaded...转化文件格式为svmlight/libsvm load_svmlight_file 加载文件并进行格式转换 load_svmlight_files 加载文件并进行格式转换 2.有关文本分类聚类数据集...图像数据集 load_sample_images 图像数据集 load_digits 手写体数据集 4.有关医学的数据集 load_breast_cancer 乳腺癌数据集 load_diabetes...mldata.org 在线下载的数据集
2、Cityscapes Cityscapes是一个较为新的大规模数据集，它包含50个不同城市的街道场景中记录的各种立体视频序列，除了一组较大的20 000弱注释帧外，还具有5 000帧的高质量像素级注释...在每一个scenes中，有40个关键帧（key frames），也就是每秒钟有2个关键帧，其他的帧为sweeps。...关键帧经过手工的标注，每一帧中都有了若干个annotation，标注的形式为bounding box。不仅标注了大小、范围、还有类别、可见程度等等。...数据集链接： http://www.scan-net.org/ ? 15、NYC3Dcars 在现实世界中为视觉任务设置的车辆检测数据库。...3D重建：NYC3DCAR中的每张照片都已被GEO注册到地球，在地球为中心的地球固定坐标系统中提供完整的相机内部和外部信息，使得能够与现有地理空间数据无缝集成。
读取文档数据的各列的每行中 1、该文件的内容被读 [root@dell leekwen]# cat userpwd 1412230101 ty001 1412230102 ty002..., 它的第一列值是1512430102, 它的第二列值为ty003 当前处理的是第4, 内容是:1511230102 ty004, 它的第一列值是1511230102,...它的第二列值为ty004 当前处理的是第5, 内容是:1411230102 ty002, 它的第一列值是1411230102, 它的第二列值为ty002 当前处理的是第6, 内容是...它的第一列值是1412290102, 它的第二列值为yt012 当前处理的是第8, 内容是:1510230102 yt022, 它的第一列值是1510230102,...它的第二列值为yt022 当前处理的是第9, 内容是:1512231212 yt032, 它的第一列值是1512231212, 它的第二列值yt032 版权声明：本文博客原创文章
对数据库查询，将得到一个数据集： rs=AccessDB.GetData("select * from log where f_code='600259' limit 5,5") 结果的每行对应一个元组...数据集是一个游标，只能用一次，如果需要反复查询，可以转换为列表再操作。 ? 但是，如果只能通过逐行循环来处理，就和以前的程序没啥区别了。...我设定了一个小目标：合计一下第8列（金额），看Python能否有所不同。 尝试1：用map取出第8列，再用reduce合并。 ?...其中需要注意，reduce中，前一次的结果将作为参数参与下一次的计算，但到底是第几个参数，写了一个代码试验了一下，应该是第一个： ?...python的分支判断取值，有两种方式： 条件 and 真的取值 or 假的取值 真的取值 if 条件 else 假的取值 但第一种在真的取值为“假”时会错误，所以使用第二种。
在网络通信的世界中，TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...在这一层中，数据被封装成帧，然后通过物理媒介，如有线或无线方式，传输到另一端的设备。那么，帧是什么呢?帧可以被看作是网络数据传输的基本单位。...在网络接口层，帧的处理涉及到各种协议和标准。例如，以太网协议定义了在局域网中帧的结构和传输方式。这些协议确保了不同厂商生产的网络设备可以相互协作，数据可以在各种网络环境中顺利传输。...但是，对帧在TCP/IP模型中的作用有基本的理解，可以帮助开发者更好地理解数据包是如何在网络中传输的，以及可能出现的各种网络问题。...客户端则连接到这个服务器，并接收来自服务器的消息。虽然这个例子中的数据交换看似简单，但在底层，TCP/IP模型中的网络接口层正通过帧来传输这些数据。
在机器学习和自然语言处理等领域，大多数模型的训练需要使用大量的数据来进行学习。这些数据可以分为有标注数据集和无标注数据集两种类型。 无标注数据集是指在数据集中没有提供明确标注或标签的数据集。...例如，在图像分类问题中，有标注数据集可能是一个包含数万张图像的数据集，每个图像都被标记为它所属的类别（例如"猫"或"狗"）。 无标注数据集对于训练大型深度学习模型非常重要。...有标注数据集和无标注数据集分别的应用场合 有标注数据集和无标注数据集在机器学习和自然语言处理等领域中都有着重要的应用场合。它们的主要区别在于是否具有明确的标注信息。...有标注数据集适用于训练有监督学习算法。这类数据集已经被人工或自动地标注为不同的类别或标签。...例如，可以使用少量的有标注数据集和大量的无标注数据集来训练深度学习模型，从而提高模型的泛化能力和性能。
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