本文来自 stack overflow 上的一个帖子 base与data.table适用 📷 SQL版 📷 流行的dplyr 📷 最后看看各种操作的性能吧 📷 ...
7.9 组合数据集：连接和附加 原文：Combining Datasets: Concat and Append 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册...一些最有趣的数据研究来自于不同的数据源的组合。这些操作可能涉及，从两个不同数据集的非常简单的连接，到更复杂的数据库风格的连接和合并，来正确处理数据集之间的任何重叠。...使用join的连接 在我们刚看到的简单示例中，我们主要使用共享列名来连接DataFrame。实际上，来自不同来源的数据可能具有不同的列名称集，而pd.concat在这种情况下提供了几个选项。...考虑以下两个``DataFrame`的连接，它们有一些共同的列（但不是全部！）...pd.concat([df5, df6], join_axes=[df5.columns])： A B C 1 A1 B1 C1 2 A2 B2 C2 3 NaN B3 C3 4 NaN B4 C4 在连接两个数据集时
本小节使用torch搭建线性回归模型，训练和测试： （1）定义模型超参数：输入大小、隐含层、输出、迭代次数、批量大小、学习率。...（2）定义训练数据，加餐部分是使用自己的数据集：（可参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147） （3）定义模型（定义全连接神经网络...， 使用自己的数据集请参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147 train_loader = torch.utils.data.DataLoader...: {} %'.format(100 * correct / total)) # 保存模型参数 torch.save(model.state_dict(), 'model.ckpt') 加餐：在自己数据集上使用...format(100 * correct / total)) # 保存模型参数 torch.save(model.state_dict(), 'model.ckpt') 总结： 加餐部分加入：在自己数据集上使用
本文实例讲述了PHP5.5基于mysqli连接MySQL数据库和读取数据操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 在学习1. 开启PHP的API支持 （1）首先修改您的php.ini的配置文件。...使用 MySQLi 以下实例中我们从 myDB 数据库的 MyGuests 表读取了 id, firstname 和 lastname 列的数据并显示在页面上： <?...以上代码解析如下: 首先，我们设置了 SQL 语句从 MyGuests数据表中读取 id, firstname 和 lastname 三个字段。...之后我们使用改 SQL 语句从数据库中取出结果集并赋给复制给变量 $result。 函数 num_rows() 判断返回的数据。...如果返回的是多条数据，函数 fetch_assoc() 将结合集放入到关联数组并循环输出。 while() 循环出结果集，并输出 id, firstname 和 lastname 三个字段值。
C#连接六类数据库的代码集 本文列出了C#连接Access、SQL Server、Oracle、MySQL、DB2和SyBase六种不同数据库的程序源码和需要注意的点。...strConnection这个变量里存放的是连接数据库所需要的连接字符串，他指定了要使用的数据提供者和要使用的数据源。...SQL Server数据库的机制与连接Access的机制没有什么太大的区别，只是改变了Connection对象和连接字符串中的不同参数。...其次就是他的连接字符串了，我们一个一个参数来介绍(注意：参数间用分号分隔)： “user id=sa”：连接数据库的验证用户名为sa。...如果你的SQL Server设置为Windows登录，那么在这里就不需要使用“user id”和“password”这样的方式来登录，而需要使用“Trusted_Connection=SSPI”来进行登录
技术的进步推动了语音界面的发展，通过机器学习工具的普及，使得更多的互联网连接产品能够比以往任何时候都更能倾听和回应我们的声音。许多人将会体验到新的语音设备带来的便利。...Mozilla和一群志同道合的开发人员、公司和研究人员组成的社区一起，应用了复杂的机器学习技术和各种各样的创新，在LibriSpeech的测试数据集上构建了一个语音到文本的引擎，出错率仅为6.5%。...构建世界上最多样化的公开语音数据集，为训练语音技术最优化 如此少的服务在商业上可用的一个原因是缺乏数据。创业公司、研究人员或任何想要建立语音技术的人都需要高质量的、转录的语音数据来训练机器学习算法。...目标是让人们可以很容易地把他们的声音捐赠给一个公开的数据库，这样就可以建立一个语音数据集，每个人都可以用它来训练新的语音应用程序。...Mozilla希望说话者的数量和他们的不同的口音能够创造出一个全球性的代表数据集，从而带来更具包容性的技术。
竞争任务是建立一个网络入侵检测器，这是一种能够区分称为入侵或攻击的“不良”连接和“良好”的正常连接的预测模型。该数据集包含一组要审核的标准数据，其中包括在军事网络环境中模拟的多种入侵。...这些TCPdump采集的原始数据被分为两个部分：7周时间的训练数据，大概包含5,000,000多个网络连接记录，剩下的2周时间的测试数据大概包含2,000,000个网络连接记录。...本文将数据集中的10%训练集来训练分类器，然后用corrected测试集测试分类器性能，这个分类器可以是基于贝叶斯的、决策树的、神经网络的或者是支持向量机的。...对 Xij 数据预处理分为两步：数值标准化和数值归一化。 Z-score标准化： 基于数据均值和方差的标准化化方法。标准化后的数据是均值为0，方差为1的正态分布。...六.总结 写到这里，这篇基于机器学习的入侵检测和攻击识别分享完毕。
这个和训练自己的数据集息息相关。 首先我们要知道YOLOv8这次发行中带的预训练模型，是是基于COCO val2017 数据集训练的结果。...Coco2017数据集是具有80个类别的大规模数据集，其数据分为三部分：训练、验证和测试，每部分分别包含 118287, 5000 和 40670张图片，总大小约25g。...batch：一次看完多少张图片才进行权重更新，梯度下降的mini-batch,显卡不行你就调小点 其中data和model要画重点，data是要自己训练的数据集配置文件。...要做的事情很简单，基于yolov8.yaml另外复制一份基于训练集命名的文件，只需要修改nc后面的标签总数即可，在训练前可以认为标签总数是已知的。...，正常情况下我们先会区分训练集、验证集和测试集，当然这次没这么做。
GMW 使用 ALOS PALSAR 和 Landsat（光学）数据生成了 2010 年全球红树林基线图，以及从 JERS-1 SAR、ALOS PALSAR 和 ALOS-2 PALSAR-2 得出的...更新数据集：https : //www.globalmangrovewatch.org/datasets/ 数据引用： 引文：¶ Bunting P., Rosenqvist A., Lucas R.,...Distribution and drivers of global ma 谷歌云计算平台数据集：（分辨率：0.8度约30m） var gmw2007 = ee.FeatureCollection("projects
今天将分享纤维化肺病的气道树分割和基于定量 CT成像生物标志物的死亡率预测在测试集上docker推理完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。...已经做出多项努力来提高自动气道建模的性能；然而，目前的数据集只关注气管变化较小的疾病，不包括复杂的肺部疾病。例如，纤维化肺病患者肺组织内的蜂窝结构使得注释更加复杂且容易出错。...三、AIIB23数据集 从多中心收集了312例病例（262例来自纤维化肺病患者，50 例来自 COVID-19 患者）并纳入了这项挑战。气道结构由三位经验丰富的放射科医生精心注释。...四、Docker推理运行气道树分割模型和预测肺纤维化生存率分类模型 气道树分割和肺纤维化生存率分类模型实现参考这篇文章，AIIB23——纤维化肺病的气道树分割和基于定量 CT成像生物标志物的死亡率预测，...Docker部署气道树分割模型和预测肺纤维化生存率分类模型实现参考这篇文章AIIB23——纤维化肺病的气道树分割和基于定量 CT成像生物标志物的死亡率预测docker部署。
获取完整原文和代码，公众号回复：10051408832 论文地址： http://arxiv.org/pdf/2106.15322v1.pdf 代码： 公众号回复：10051408832 来源： Satbayev...Net Detection and Classification Dataset 原文作者：Abdelrahman Abdallah 内容提要 我们提出了TNCR，一个从免费网站收集的不同图像质量的新表格数据集...TNCR数据集可以用于扫描文档图像的表检测，并将其分类为5个不同的类。TNCR包含9428个高质量的标记图像。在本文中，我们实现了SOTA的基于深度学习的表检测方法，以创建几个强基线。...基于ResNeXt- 101-64x4d骨干网的Cascade Mask R-CNN在TNCR数据集上获得了最高的性能，精度为79.7%，召回率为89.8%，f1得分为84.4%。...我们将TNCR开源，希望鼓励更多的深度学习方法用于表检测、分类和结构识别。 主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。
【导读】近日，针对基于视频的行人再识别中局部噪声大、数据集质量低的问题，来自商汤科技（SenseTime）、中国香港中文大学和北京航空航天大学的学者发表论文提出基于区域的质量估计网络和一个更高质量的数据集...尽管本数据集的规模比较大，但是注释非常干净。而且，本数据集在以下几个方面更具挑战性：人物年龄差异分布在儿童和老年之间，人的姿态具有多样性：除了正常的行走状态之外，还包括跑步和骑自行车。...基于大规模的训练数据，这两类方法通过卷积神经网络和精细的优化策略都可以在基准数据集（benchmarks）上取得良好的表现，但其性能可能会因为遮挡或明显的身体移动而受到很大的影响。...表2：关于iLIDS-VID和PRID2011数据集上的Ablation研究。 图6：在LPW数据集上进行RQEN，baseline和ablation研究实验。...在预训练数据集ImageNet和LPW上比较提出的方法的性能。 表6：跨不同数据集进行性能测试。
最后，为了确保NSD数据集的广泛覆盖，我们将设计输入纳入了一个大型的协作网络，该协作网络由不同的科学兴趣(例如，低水平视觉、高水平视觉、记忆、连接和神经解剖学)和技术专长(例如，映射、多元模式分析、编码模型...基于这次扫描的数据，我们根据数据质量对14名参与者进行了排名。...完整的NSD数据集包括各种解剖神经成像测量(包括T1、T2、弥散、静脉图和血管图)、功能神经成像测量(包括pRF和fLoc实验、NSD实验、静息状态数据和两个涉及合成刺激和视觉图像的附加实验)和行为测量...这些测量包括大量的静息状态数据(每个参与者至少100分钟)，静息状态扫描期间的外部生理测量，弥散数据和相关衍生品(白质束和结构连接矩阵)，以及大量手工定义的感兴趣区域(ROIs)。...前两个组成部分产生的所谓的准备数据通常对社区有用，而第三个组成部分指的是为本文的目的进行的分析(从NSD数据估计PRF，单变量记忆分析，表征相似性分析和大脑优化神经网络训练)。
AI项目体验地址 https://loveai.tech 创建自己的数据集配置文件 因为我这里只是判断 【人没有带安全帽】、【人有带安全帽】、【人体】 3个类别 ，基于 data/coco128.yaml...增加数据集的分类 关于增加数据集分类的方法： SHWD 数据集里面没有 person 的类别，先将现有的自己的数据集执行脚本生成 yolov5 需要的标签文件 .txt，之后再用 yolov5x.pt...2.0深度学习案例实战 基于40万表格数据集TableBank，用MaskRCNN做表格检测 《基于深度学习的自然语言处理》中/英PDF Deep Learning 中文版初版-周志华团队 【...PyTorch深度学习快速实战入门《pytorch-handbook》 【下载】豆瓣评分8.1,《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》 《Python数据分析与挖掘实战...前海征信大数据算法：风险概率预测 【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目，让你掌握深度学习图像分类 VGG16迁移学习，实现医学图像识别分类工程项目 特征工程(一) 特征工程
Remote Sensing 特刊"基于多源数据集和云计算的环境监测土地覆盖制图方法及应用" Remote Sensing- Special Issue Special Issue "Methods and...12(9), 1429–. doi:10.3390/rs12091429 往期回顾 32篇深度学习与遥感论文推荐 GEE Deep Learning GEE学习资料汇总与分享 面向科研人员的免费遥感数据集...GEE - A Review第二篇 近期发布的地理空间数据共享资源汇总 论文+软件推送 | OS-CA模型：模拟不同政策情景下的城市开放空间（OS）及其步行可达性的动态变化 论文+软件推送 | 使用一种新的...“斑块生成土地利用模拟模型”（PLUS）来挖掘和理解可持续土地利用扩张的驱动因素
如果启动该特性，小表将保存在每个节点的本地缓存中，并在Map节点与大表进行连接。开启自动Map连接提供了两个好处。首先，将小标装进缓存将节省每个数据节点上的读取时间。...2.2 倾斜连接 两个大表连接时，会先基于连接键分别对两个表进行排序，然后连接它们。Mapper将特定键值的所有行发送给同一个Reducer。...现在假设id=1的数据行是高度倾斜的，则R2和R3会很快完成，而R1需要很长时间，将成为整个查询的瓶颈。配置倾斜连接的相关属性可以有效优化倾斜连接。...它基于存储在元数据中的倾斜键。在编译时，Hive为倾斜键和其他键值生成各自的查询计划。 hive.skewjoin.key：决定如何确定连接中的倾斜键。...列统计信息从元数据存储中获取。如果存在很多列，要为每个列收 集统计信息可能会消耗大量的资源。这个标志可被用于禁止从元数据存储中获取列统计。
该数据集提供了美国两个主要石油和天然气（O&G）产区内与石油和天然气（O&G）相关的基础设施的位置：德克萨斯州西部和新墨西哥州南部二叠纪盆地的特拉华子盆地以及犹他州的乌因塔盆地。...前言 – 人工智能教程 石油和天然气基础设施绘图 (OGIM) 数据库是由环境保护基金 (EDF) 和 EDF 的全资子公司 MethaneSAT LLC 共同开发的一个项目。...开发诸如 OGIM 这样的标准化石油和天然气基础设施数据库的主要目的是支持 MethaneSAT 对石油和天然气行业甲烷排放进行排放量化、源特征描述以及其它与科学或宣传相关的分析。...OGIM 数据库的开发基于对公开可用的 O&G 设施地理空间数据源的获取、分析和质量保证，这些数据源被整合到一个标准数据模式和坐标参考系统中。...该数据集包含以下类型基础设施资产的空间位置： 油气井 天然气压缩机站 收集和加工设施 石油终端、 石油和天然气管道、 石油和天然气燃烧的卫星探测、 以及计量站等 "其他 "石油和天然气相关基础设施
获取完整原文和代码，公众号回复：10041011034 论文地址： http://arxiv.org/pdf/2105.11344v1.pdf 代码： 公众号回复：10041011034 来源： University...本文提出了一种基于自动驾驶汽车记录的3D激光扫描的SLAM闭环问题。我们的方法利用深度神经网络，基于激光雷达数据生成的不同线索来寻找环路闭合。...基于这些预测，我们处理环路闭合检测，并将我们的方法集成到现有的SLAM系统中，以改善其映射结果。我们在KITTI里程计基准和Ford校园数据集的序列上评估我们的方法。...为了突出我们方法的泛化能力，我们在Ford校园数据集上评估我们的模型，在只使用KITTI进行训练的情况下。实验表明，该方法能够在未知环境下提供可靠的闭环候选。
获取完整原文和代码，公众号回复：10041008632 论文地址： http://arxiv.org/pdf/2105.11320v1.pdf 代码： 公众号回复：10041008632 来源： University...of Bonn 论文名称：SuMa++: Efficient LiDAR-based Semantic SLAM 原文作者：Xieyuanli Chen 内容提要 可靠和准确的定位和测绘是大多数自主系统的关键组成部分...在本文中，我们提出了一种基于表面的制图方法的扩展，利用3D激光距离扫描集成语义信息来促进制图过程。利用全卷积神经网络有效地提取语义信息，并在激光距离数据的球面投影上进行渲染。...我们对来自KITTI数据集的具有挑战性的高速公路序列（数据集具有很少的静态结构和大量的移动汽车）的实验评估显示，与纯几何的、最先进的方法相比，我们的语义SLAM方法具有优势。
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