有两个思路 第一个思路是，先直接增强图片，把图片弄很多张，然后再一个个的去用labelimg去标注，其实想想，这个工程量也蛮大的吧，确实很大，我在傻傻的自己标注了30张图片之后，心很累。...两个方法都写上吧，自己也好复习。 数据集少？那就来数据增强吧？...，如采用其他数据增强方式，可以参考本代码，随意替换。...# imageDir 为原数据集的存放位置 # saveDir 为数据增强后数据的存放位置 # ### def flip(root_path,img_name): #翻转图像 img =...输入数据为两个文件夹一个是需要增强的影像数据（JPEGImages），一个是对应的xml文件（Annotations）。注意：影像文件名需和xml文件名相对应！
之前和一些人做了Android比较久的人聊天发现，自己在UI上或者整个APP的开发商一直有一些短板，因此从去年开始就陆陆续续自己倒腾个app来玩，历时半年多吧，断断续续也终于做出来个小玩意，分享一下。...摇吧简介 摇吧是子勰开发的一款基于手机摇一摇功能的小游戏或者游戏助手集合。目前摇吧已经支持骰子战争。摇吧中，所有游戏的使用方法都是摇一摇，打开手机摇一摇，体验摇吧带来的乐趣吧！
其能够在Windows、Linux/Unix和macOS上运行，支持矢量和位图结果输出，最重要的是Veusz是一款免费软件，Veusz支持从文本、CSV、HDF5和FITS文件格式中导入数据，更多关于Veusz
【摘要】“随着科技不断发展，我们逐渐被海量数据淹没了。大数据对整个人类社会提出了全新的挑战，也为我们利用数据洞察推动社会变革提供了无限的可能。谁又能预测，未来大数据将如何改变我们的生活？”...IT客以这段话结束了演讲，在一片掌声中走出了“2013年大数据高峰论坛”的会场。...梦中，他穿越到了后大数据时代的北京，在这里，最新科技已经完全改变了人类的生活方式。...技术不再是冷冰冰的，而是拥有了视觉、味觉、触觉、嗅觉和听觉… 看图说话的IT系统 在后大数据时代，非结构化数据不再是难题，计算机已经能够“看到”并理解图片。...旧M与医疗专家和学术机构合作收集数据，将婴儿声音与身体内部状况和行为关联起来，并且开发了先进的翻译系统。
在中文网络上流传着这样一段话：弱智吧里没有弱智。 百度「弱智吧」是个神奇的地方，在这里人人都说自己是弱智，但大多聪明得有点过了头。最近几年，弱智吧的年度总结文章都可以顺手喜提百度贴吧热度第一名。...所谓总结，其实就是给当年吧里的弱智发言排个名。 各种高质量的段子在这里传入传出，吸引了无数人的围观和转载，这个贴吧的关注量如今已接近 300 万。...你网络上看到的最新流行词汇，说不定就是弱智吧老哥的杰作。 随着十几年的发展，越来越多的弱智文学也有了奇怪的风格，有心灵鸡汤，有现代诗，甚至有一些出现了哲学意义。...最近几天，一篇人工智能领域论文再次把弱智吧推上了风口浪尖。 引发 AI 革命的大模型因为缺乏数据，终于盯上了弱智吧里无穷无尽的「数据集」。...社交媒体和论坛：包括知乎、SegmentFault 、豆瓣、小红书、弱智吧。 世界知识：百科全书、四个特定领域的数据（医学、经济管理、电子学和农业）。
从2011年开始，数据通过API开发出来已成为一种趋势，与此同时它也逐渐发成为企业的核心业务。据不完全统计，国外知名站点ProgrammableWeb收录的新API就达到数万个，而且还在不断增长中。...有人说，有API的地方就有App，有的甚至将API作为构建成功Web应用程序的关键因素之一（提高API采用率的六大方法）。这足以说明，API已悄悄地融入进每个人的生活。...因此，如果有现成可用的一群技术大咖为我们铺好了前进道路，我们为什么还要敬而远之舍近索远呢？充分利用API服务，进行有效整合，才是明智的选择。 效率优先 不要把时间浪费在不必要的环节上。...数据库 Bonsai–使用强大的RESTful搜索引擎ElasticSearch。 Heroku Postgres–最好的PostgreSQL托管服务。...MongoHQ–个人喜爱的MongoDB数据库供应者。 OpenRedis–我会一直使用的Redis服务提供者，永远不会弄丢数据，可扩展能力强。 部署/托管 Heroku–一个不错的托管公司。
Python-数据挖掘-请求与响应 https://tieba.baidu.com/f?kw=爬虫&ie=utf-8&pn=200 https://tieba.baidu.com/f?...参数部分的“爬虫”是搜索的关键字，pn 值与贴吧的页码有关。如果 n 表示第几页，那么 pn 参数的值是按照 (n-1) * 50 的规律进行赋值。...百度贴吧中的爬虫吧，前三页对应的 URL 地址： https://tieba.baidu.com/f?kw=爬虫&ie=utf-8&pn=0 https://tieba.baidu.com/f?...kw=爬虫&ie=utf-8&pn=100 使用 urllib 库来爬取爬虫贴吧第1~3页的内容，并将爬取到的内容保存到文件中。 ① 提示用户输入要爬取的爬取名，以及要查询的起始页和结束页。...if __name__== "__main__": kw = input("请输入要爬取的贴吧名：") begin_page = int(input("请输入起始页：")) end_page
随着大数据的发展，数据驱动被更多人谈起，数据分析和挖掘越来越受企业界的重视。 python作为数据分析领域发展最快的编程语言，是入门数据科学的不二之选。...可以说，在21世纪每个人都应该掌握编程和数据分析能力，才能更好地在大数据时代生存。 Python做数据分析有着得天独厚的优势。...有了这些库，python才在数据科学领域独领风骚。...下图是对python数据科学过程的一个概览： python数据科学流程，图片来源github 以下图片均来自GitHub项目： https://github.com/FavioVazquez/ds-cheatsheets...R数据科学、Python机器学习、Python深度学习等。
从创建数据到读取各种格式的文件(text、csv、json)，或者对数据进行切片和分割组合多个数据源，Pandas都能够很好的满足。...是一个超级强大、快速和易于使用的Python库，用于数据分析和处理。 ? 当然Pandas也是有不足之处的，比如不具备多处理器，处理较大的数据集速度很慢。...此外还使用了一个自己创建的CSV文件，用以数据整合测试。...下面，我们来试试数据整合的效果，纵向连接。...可以是大家在未来处理数据时，另一种选择～ 当然，Pandas目前历时12年，已经形成了很成熟的生态，支持很多其它的数据分析库。 Polars则是一个较新的库，不足的地方还有很多。
从创建数据到读取各种格式的文件(text、csv、json)，或者对数据进行切片和分割组合多个数据源，Pandas都能够很好的满足。...是一个超级强大、快速和易于使用的Python库，用于数据分析和处理。 当然Pandas也是有不足之处的，比如不具备多处理器，处理较大的数据集速度很慢。...此外还使用了一个自己创建的CSV文件，用以数据整合测试。...下面，我们来试试数据整合的效果，纵向连接。...可以是大家在未来处理数据时，另一种选择～ 当然，Pandas目前历时12年，已经形成了很成熟的生态，支持很多其它的数据分析库。 Polars则是一个较新的库，不足的地方还有很多。
if __name__ == "__main__": kw = input("请输入要爬取的贴吧名：") begin_page = int(input("请输入起始页：")) end_page...urllib.parse.urlencode({"kw": kw}) url = url + key tieba_spider(url, begin_page, end_page) ② 用于爬取百度贴吧的函数...def tieba_spider(url, begin_page, end_page): ''' 贴吧爬虫调度器，负责组合处理每个页面的 url url：贴吧 url 的前半部分 begin_page...with open(filename, 'w', encoding="utf-8") as file: file.write(html.decode("utf-8")) 运行程序，按照提示输入贴吧名称以及要爬取的起始页和结束页
这个功能对于那些需要持久保存用户操作的场景非常有用，比如表单数据、用户偏好设置等。
背景介绍 对于长轴数据的可视化，使用常规的图形往往不能够完全展示，小编就给大家推荐一个新发布的R包-spiralize，通过阿基米德螺线来对数据进行高分辨率的可视化，能够让我们的图形更加高大上！...()##初始化 #右 spiral_initialize(start = 180, end = 360*4 + 180) spiral_track() 参数 scale_by 控制线性缩放螺旋上的数据...scale_by = "curve_length") spiral_track() spiral_phylo(tree.hiv, group = split) 小编总结 通过阿基米德螺线对长轴数据进行可视化...，可以解决由于数据量过大造成的可视化难题！
大数据时代的推进依赖着相关技术的进步与发展，而随着Hadoop逐步成为大数据处理领域的主导性解决思路，原本存在的诸多争议也开始尘埃落定，hadoop以绝对优势成为大数据技术的代名词。...首先，Hadoop分布式文件系统是处理大数据的正确存储平台。其次，YARN是大数据环境下理想的资源分配与管理框架选项。第三也是最重要的一点，没有哪套单一处理框架能够解决所有问题。...尽管Spark还仅仅是个相对年轻的数据项目，但其能够满足前面提到的全部需求，甚至可以做得更多。在今天的文章中，我们将列举五大理由，证明为什么由Spark领衔的时代已经来临。 1....另外80%与会者反映其仍然只具备简单的数据准备与基本分析能力。在这些企业中，只有极少数数据科学家开始将大量时间用于实现并管理描述性分析机制。...我们当然希望能够根据具体问题的不同而拥有更多更为灵活的选项，通过多种角度实现数据整理与检索，并以更为高效的方式将数据移动到分析框架当中。
2019-2021 人人都提数据中台，张口就说业务数据化、数据业务化，数据驱动业务，甚至数据重塑业务；如今大家又与时俱进开始侃侃而谈数据化转型。...在我们讨论数据化转型、数据中台、数据云时候都离不开一个稳定可持续迭代的数据底座。这里数据底座包括离线数仓、实时数仓、数据湖。数仓（包括离线数仓、实时数仓、数据湖）就是这个数据底座。...数据使用方主要诉求是能不能快速找到、找到怎么用、有哪些数据，在使用数据时，主要存在三大类问题找不到，不知道数据有没有、在哪里。...主数据管理：通过主数据打通各业务链条，统一数据语言，统一数据标准，实现数据共享。...评估数据价值：数据的价值在数据交易领域非常重要，数据血缘关系，可以从数据受众、数据更新量级、数据更新频次几方面来给数据价值的评估提供依据。
持反方观点，为大技术时代的到来欢呼的，一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌，另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。...他提出“一台电脑论”，即科学家们研究所需的数据，最好用一台电脑就能装下，否则数据处理会过于繁琐，无助于解决问题。他结合自身经验说，随着数据量的增大，研究的准确性一开始会随之上升，但很快就会趋平。...这有三个原因：一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”；二是完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成；三是因为数据分析人才仍然极度匮乏...一位听众挑战正方，说，你们认为大数据过于庞杂纷繁，反而解决不了问题，那是不是说，当处理数据的计算工具变得足够好时，大数据就会变得有用？...正如Howard在发表“失败感言”时所说，“我们并非反对数据，只是反对大而无当的数据，数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据，或许不论我们接受与否，大数据时代都已到来。
数据大迁移的日期定为万圣节（10月31日），而这恰是交通量会非常高的一天。...上面图中的大问题是：我们仍然依赖于单一的PostgreSQL （数据库管理系统）来存储大部分的数据。下面的饼图显示了数据是如何在数据库中分配的： ?...我们评估了各种NoSQL（不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称）的具有上述特点风格的数据库。...追加（无更新）数据模型：它仅支持一个只追加数据模型中，一旦它被写入后，就不能进行修改。这对于存储交易数据，并希望防止数据损坏的系统是非常有用的。由于是只追加模型，修改会自然幂等和交换。...在真正可以开始大迁移之前，第一个任务是从用户身份到用户唯一识别码的迁移，因为原代码依赖于自动递增的PostgreSQL 数据库标识符。几百条SQL查询需要被重写。
数据中台的定位是一个OLAP系统，上述数据库就很难满足海量数据并发查询的要求了。上述数据库的横向扩展能力有限，并且软硬件成本高昂，不适合作为OLAP系统的数据库。...虽然前者也有优势，但是将OLAP和OLTP合并实现起来存在以下困难：数据分布在不同的系统已经是行业现实，没有办法将数据集中到同一个数据库；数据中台天然就是一个OLAP系统，没有办法按照OLTP模式设计。...综上，作为分布式关系型数据库，Greenplum是搭建数据中台的首选数据库。 如下图是阿里巴巴大数据平台进化历程。...对于大多数有构建数据中台需求的企业，1000TB已经是一个无法企及的高度。大多数据企业的数据都在数TB到100TB的范围内，这个规模的数据正是Greenplum的主要战场。...综上所述，虽然Greenplum某些方面不是最优秀的，但仍是最适合搭建数据中台的分布式数据平台，并且以Greenplum现有的性能和管理的数据规模，可以满足绝大多数中小企业的数据中台需求。
2.分析页面数据来源(F12开发者工具) 开启F12开发者工具，并且刷新当前页面：可以看到切换到第二页时候，我们的url没有变化，网站也没有自动进行刷新跳转操作。...(web中ajax技术就是在保证页面不刷新，url不变化情况下进行数据加载的技术) ? 此时我们需要在开发者工具中，找到xhr里面对应当前数据的响应文件。 ?...分析到这里可以得知：我们的数据是以json格式交互。分析第二页的json文件请求地址与第三页json文件的请求地址。...，offse是数据请求的开始元素，q是搜索关键词poi/pcsearch/1？...3.构造请求抓取美团美食数据 接下来直接构造请求，循环访问每一页的数据，最终代码如下。
40 万人民币就可以拿到 900 万条用户数据，还可以拿到内网权限。（有兴趣的可以算一下一条用户数据多少钱） ?...那个人又发了一条帖子，并且扬言要公布部分数据。 ?...当时的链接 (现在看不到了，连用户都被 ban 了） https://github.com/SakuraKisser/AC_300fun 那时关注了一下，于是把文件克隆了一份到本地，打开一看，300 条用户数据
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