这篇文章本是我在 segmentfault 上的一个回答，但是越来越觉得有必要单独拿出来，毕竟这个问题挺常见的。具体可参看 numpy 官方文档 。...正文 numpy关于copy有三种情况，完全不复制、视图（view）或者叫浅复制（shadow copy）和深复制（deep copy）。...具体来说，b = a[:]会创建一个新的对象 b（所以 id(b) 和id(a) 返回的结果是不一样的），但是 b 的数据完全来自于a，和 a 保持完全一致，换句话说，b的数据完全由a保管，他们两个的数据变化是一致的...a.flags.owndata # 返回 True，数据由 a 保管 # 改变 a 同时也影响到 b a[-1] = 10 # array([0, 1, 2, 10]) b # array(...两种方式都会导致 a 和 b 的数据相互影响。 要想不让 a 的改动影响到 b，可以使用深复制： unique_b = a.copy() END
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。...除了自行搜集数据，还有一条捷径就是获得公开的数据集，这些数据集往往是研究机构或大公司出于研究的目的而创建的，提供免费下载，可以很好的弥补个人开发者和小型创业公司数据不足的问题。...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。...这组数据集可用于二分类问题。 7. 路透社新闻数据 这是来自路透社的11,228条新闻线索的数据集，标记有46个主题。...这组数据集可用于二分类问题。
如何创建一个快速高效的数据管道来生成更多的数据，从而在不花费数百美元在昂贵的云GPU单元上的情况下进行深度神经网络的训练? 这是我们在MAFAT雷达分类竞赛中遇到的一些问题。...要解决的问题 我们在比赛中使用数据管道也遇到了一些问题，主要涉及速度和效率： 它没有利用Numpy和Pandas在Python中提供的快速矢量化操作的优势 每个批次所需的信息都首先编写并存储为字典，然后使用...数据格式概述 在制作我们的流数据之前，先再次介绍一下数据集，MAFAT数据由多普勒雷达信号的固定长度段组成，表示为128x32 I / Q矩阵；但是，在数据集中，有许多段属于同一磁道，即，雷达信号持续时间较长...代码太长，但你可以去最后的源代码地址中查看一下DataDict create_track_objects方法。 生成细分流 一旦将数据集转换为轨迹，下一个问题就是以更快的方式进行拆分和移动。...我们通过设置tracks_in_memory超参数来实现这一点，该参数允许我们调整在生成新的流之前将处理多少条音轨并将其保存到工作内存中。
安装官方提供的开发者工具 pip install nuscenes-devkit==1.0.5 2....下载数据 从官方网站上下载数据NuScenes 3D object detection dataset，没注册的需要注册后下载。...注意： 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的，可以参考本文下方 5. 3. 数据组织结构 下载好数据集后按照文件结构解压放置。...其在OpenPCDet中的数据结构及其位置如下，根据自己使用的数据是v1.0-trainval，还是v1.0-mini来修改。...数据获取新途径 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的，可以考虑使用本人处理好的数据 v1.0-mini v1.0-trainval 数据待更新… 其主要存放的结构为 │── v1.0
1、numpy.mean(a, axis, dtype, out，keepdims ) 经常操作的参数为axis，以m * n矩阵举例： axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数 axis...= 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵 axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵 2、numpy.mat()：将数组转换成矩阵的形式 3、data.T：将矩阵进行转置...4、numpy.var()：计算数据的方差，与numpy.mean()类似 5、data.copy()：复制一份数据 6、具体使用方法numpy.zeros((10,1))，相类似的还有ones() 7...、numpy.prod()：表示连乘操作 ?
numpy是Python中经常要使用的一个库，而其中的random模块经常用来生成一些数组，本文接下来将介绍numpy中random模块的一些使用方法。...__version__ '1.18.2' numpy获得随机数有两种方式： 结合BitGenerator生成伪随机数 结合Generate从一些统计分布中采样生成伪随机数 BitGenerator：生成随机数的对象...提供的值通过SeedSequence进行混合，以将可能的种子序列分布在BitGenerator的更广泛的初始化状态中。 这里使用PCG64，并用Generator包裹。...这与Python的随机性是一致的。 numpy中的所有BitGenerator都使用SeedSequence将种子转换为初始化状态。...Generator.random(size=None, dtype=’d’, out=None)： 在半开区间[0.0，1.0）中返回随机浮点数。 结果来自指定时间间隔内的“连续均匀”分布。
broadcast是numpy中array的一个重要操作。首先，broadcast只适用于加减。...然后，broadcast执行的时候，如果两个array的shape不一样，会先给“短”的那一个，增加高维度“扩展”（broadcasting），比如，一个2维的array，可以是一个3维size为1的3...broadcast 之后的运算是怎样呢？...举例说明:a = [ [0,1,2,3], [4,5,6,7] ]b = [1,2,3,4]a + b = [ [1,3,5,7], [5,7,9,11] ] 或可自己运行下面代码观察：import numpy...：import numpy as np a = np.arange(3)b = np.arange(5)a = a[:, np.newaxis]print(a)print(b)print(a+b)Output
numpy概述 Numerical Python，数值的Python，补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。 Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。...2005年，Numeric+Numarray->Numpy。 2006年，Numpy脱离Scipy成为独立的项目。 numpy的核心：多维数组 代码简洁：减少Python代码中的循环。...)) # 内存中的ndarray对象 元数据（metadata） 存储对目标数组的描述信息，如：ndim、shape、dtype、data等。...实际数据 完整的数组数据 将实际数据与元数据分开存放，一方面提高了内存空间的使用效率，另一方面减少对实际数据的访问频率，提高性能。...数组对象的特点 Numpy数组是同质数组，即所有元素的数据类型必须相同 Numpy数组的下标从0开始，最后一个元素的下标为数组长度减1，同python的列表。
numpy在cs231n中的应用 0.作者的话1.访问数组2.broadcast机制3.np.bincount()4.np.argmax()5.联合求解6.求取精度7.作者的话 0.作者的话 本节将之前发的...numpy在cs231n中的应用做一个简单的梳理，下面一起来看看，numpy的强大所在！...1.访问数组 普通访问 import numpy as np a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]) print(a) # 获取第3列所有数据...代表的是它的索引值在x中出现的次数！ 还是以上述x为例子，当我们设置weights参数时候，结果又是什么？...w中访问index=4的位置即可，w[4]=0.1 索引 1 出现在x中index=0与index=5位置，那么在w中访问index=0与index=5的位置即可，然后将两这个加和，计算得：w[0]+w
实际上，我们还可以包括NumPy或Pandas之类的其他库，并且通过一些巧妙的操作，使它们在PyTorch中发挥良好的作用。让我们现在来看看在训练时如何有效地遍历数据集。...您可能已经看到过这种情况，但现实是，文本数据的不同样本之间很少有相同的长度。结果，DataLoader尝试批量处理多个不同长度的名称张量，这在张量格式中是不可能的，因为在NumPy数组中也是如此。...数据拆分实用程序 所有这些功能都内置在PyTorch中，真是太棒了。现在可能出现的问题是，如何制作验证甚至测试集，以及如何在不扰乱代码库并尽可能保持DRY的情况下执行验证或测试。...如果您想从训练集中创建验证集，那么可以使用PyTorch数据实用程序中的random_split 函数轻松处理这一问题。...您可以在我的GitHub上找到TES数据集的代码，在该代码中，我创建了与数据集同步的PyTorch中的LSTM名称预测变量（https://github.com/syaffers/tes-names-rnn
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...fetch_lfw_pairs 人脸数据集 fetch_lfw_people 人脸数据集 fetch_olivetti_faces 人脸数据集 3.有关图像的数据集 load_sample_image...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
用过国标协议平台EasyGBS的朋友们应该都知道，GB28181协议是公安部提出来的，能够对接公安部的网络系统，给安防带来了很大的便利性，EasyGBS就支持集成接入自己的平台，也能够对视频进行录像，同时...，EasyGBS有很多二次开发的可能，因为我们会提供丰富的二次开发接口，是一种十分实用的视频监控网页直播方案。...作为上级平台，EasyGBS可能遇到很多平台或设备同时接入的情况，这时我们可能会遇到EasyGBS级联通道表在mysql中无法生成的问题，查看数据库发现在程序生成通道级联表时卡住了。...添加如下代码，在创建级联表的struct结构体中id字段设置主键和类型之间的type在mysql中不能用分号隔开，去除后在mysql和sqlite中均正常。...EasyGBS的级联功能我们讲过很多，前段时间开发的EasyNVR通过国标GB28181协议接入EasyGBS的过程大家可以了解下：EasyNVR之EasyNVR到EasyGBS上是如何注册及注销的。
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。
标准中注册的声明 (建议但不强制使用) ： iss: jwt签发者 sub: jwt所面向的用户 aud: 接收jwt的一方 exp: jwt的过期时间，这个过期时间必须要大于签发时间 nbf: 定义在什么时间之前....连接组成的字符串，然后通过header中声明的加密方式进行加盐secret组合加密，然后就构成了jwt的第三部分。...虎符CTF的WEB（easy_login） 该题开始是一个登录框，经过随意注册一个用户后，再进行登录后提示没有权限登录，这一点我们直接就可以猜测出是要求admin用户登录，然后我们在注册处利用BP抓包放包后可以看到有一串...并且在登录时也会发现该JWT字符会作为身份验证部分与用户名、密码一起通过POST方法表单传递到后端进行验证。...所以可以想到JWT的伪造，同时结合题目的描述与node有关，学习到node 的JWT库的空加密缺陷问题。对普通用户的JWT进行base64解码如下 ? ?
在实际开发中，我们需要从文件中读取数据，并进行处理。...在numpy中，提供了一系列函数从文件中读取内容并生成矩阵，常用的函数有以下两个 1. loadtxt loadtxt适合处理数据量较小的文件，基本用法如下 >>> import numpy as np...默认采用空白作为分隔符，将文件中的内容读取进来，并生成矩阵，要求每行的内容数目必须一致，也就是说不能有缺失值。由于numpy矩阵中都是同一类型的元素，所以函数会自动将文件中的内容转换为同一类型。...如果文件内容全为纯数字或者字符，上述行为当然没什么问题，但是当文件内容是混合型时，有可能出现无法自动转换的情况，最常见的第一行为字符串表头，其他行为数字，此时程序会尝试将表头的字符串转换为浮点型，由于无法自动转换...以上就是numpy文件读写的基本用法，numpy作为科学计算的底层核心包，有很多的包对其进行了封装，提供了更易于使用的借口，最出名的比如pandas，通过pandas来进行文件读写，会更加简便，在后续的文章中再进行详细介绍
目录 前言 为什么引入numpy模块 第一章 numpy模块介绍 第二章 ndarray类 附录 ---- 前言 为什么引入numpy模块 列表类占用的内存数倍于数据本身占用的内存...numpy中也提供了许多科学计算的函数和常数供用户使用。...输入的第一个参数是被加的’ndarray’类型的被加矩阵，在组装过程中，这里放的就是我们的总刚度矩阵。...值得注意的是，这类矩阵在内存中的存储方式是按行存储，意思是每一行的内存位置是相邻的，而Matlab与Fortran中的矩阵是按列存储的，因此在Python中按行遍历的运行速度比按列遍历的运行速度要快（至于快多少与矩阵大小和实际情况有关...在Matlab中也有与之相对应的索引方式，最明显的差异有三个：一是numpy矩阵对象的索引使用的是[]，而Matlab使用的是()；二是在逐个索引方面，numpy矩阵对象的索引通过负整数对矩阵进行倒序索引
reshape()是numpy模块中的一个函数，可以改变numpy array的形状，以达到我们的要求。...首先查看其介绍以及函数列表 reshape()函数是一个改变数组形状但是不改变它的数据的函数。...他拥有三个参数，第一个参数a传入数组的名字，是我们想要改变形状的数组；第二个参数传入形状，一个int型数字或者一个由int型构成的元组；第三个参数传入选项，‘C’或‘F’或‘A’，使用此索引顺序读取a中的元素...给出的形状中的元素数必须要与原矩阵一致，否则会报错；第三个参数，加与未加，未见差别，尚不明白有什么用处。
安装与使用 大型矩阵运算主要用matlab或者sage等专业的数学工具，但我这里要讲讲python中numpy，用来做一些日常简单的矩阵运算！...这是 numpy官方文档，英文不太熟悉的，还有 numpy中文文档 numpy 同时支持 python3 和 python2，在 python3 下直接pip install安装即可，python2 的话建议用....whl 安装，你可以在 这里查询 和你 python2 版本对应的 whl 文件。...()转置矩阵 .inv()逆矩阵 # .T转置矩阵，.I逆矩阵 举个栗子 # python3 import numpy as np # 先创建一个长度为12的列表，，再重塑为4行3列的矩阵 list1...然后 numpy 的数组和矩阵也有区别！比如：矩阵有逆矩阵，数组是没有逆的！！ END
创建数据集 通过 List 展示数据集 用 ScrollViewReader 对 List 进行包裹 给 List 中的 item 添加 id 标识，用于定位 通过 scrollTo 滚动到指定的位置...找寻问题原因 或许有人会认为，毕竟数据量较大，进入列表视图有一定的延迟是正常的。但即使在 SwiftUI 的效能并非十分优秀的今天，我们仍然可以做到以更小的卡顿进入一个数倍于当面数据量的列表视图。...由于整个的滚动过程中仅实例化并绘制了 100 多个子视图，对系统的压力并不大，因此在经过反复测试后，首次点击 bottom 按钮会延迟滚动的问题大概率为当前 ScrollViewProxy 的 Bug...生产中的处理方式 本文为了演示 id 修饰符在 ForEach 中的异常状况以及问题排查思路，创建了一个在生产环境中几乎不可能使用的范例。...如果在正式开发中面对需要在 List 中使用大量数据的情况，我们或许可以考虑下述的几种解决思路（ 以数据采用 Core Data 存储为例 ）： 数据分页 将数据分割成若干页面是处理大数据集的常用方法，
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