数据集下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码：2xq4 创建数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou...模型：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12504579.html 计算数据集的平均值和方差：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p.../12507149.html epoch、batchsize、step之间的关系：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12405485.html pytorch读取数据集有两种方式...存储数据集的目录结构是： ?...不过总体上创建数据集的过程就是这样的。
最好先将数据转换为numpy数组的格式。...np.random.get_state() np.random.shuffle(train) np.random.set_state(state) np.random.shuffle(label) 或者这么使用： 需要注意的是...train_data))) train_data = train_data[shuffle_ix,:] train_label = train_label[shuffle_ix,:] 方法三：使用pytorch中的Dataset...，还可以设置batchsize的大小 dataset = torch.utils.data.TensorDataset(data, target) # 设置数据集 train_iter = torch.utils.data.DataLoader...(dataset, batch_size, shuffle=True) # 设置获取数据方式 举个例子： import numpy as np tes = np.array([['a'],['b'],
为了保证数据分布的一致性，通常我们采用 分层采样 的方式来对数据进行采样。...▶自助法 留出法与交叉验证法都是使用 分层采样 的方式进行数据采样与划分，而自助法则是使用 有放回重复采样 的方式进行数据采样 自助法：我们每次从数据集D中取一个样本作为训练集中的元素，然后把该样本放回...进行这样采样的原因是因为在D中约有 36.8% 的数据没有在训练集中出现过（取极限后求得） 这种方法对于那些数据集小、难以有效划分训练/测试集时很有用，但是由于该方法改变了数据的初始分布导致会引入估计偏差...随机森林算法中用到的就是自助法，具体可看随机森林篇：大话系列 | 集成算法之随机森林 ▶总结一下 对于数据量充足的时候，通常采用 留出法 或者 k折交叉验证法 来进行训练/测试集的划分； 对于数据集小且难以有效划分训练.../测试集时使用 自助法； 对于数据集小且可有效划分的时候最好使用 留一法 来进行划分，因为这种方法最为准确 『最常用』 当数据集划分完毕后，就需要建立相关模型，具体的模型算法可选的就很多了，前面都有介绍过
重建阵列时，系统慢如蜗牛，需要数小时或数天。 此时，客户向互联通寻求解决方法。笔者和一群程序猿经过讨论后，最终提出了一套完善的对象存储方案。...； （可以通过WEB和API两种方式上传数据。）...产品推介 互联通对象存储服务是互联通为客户提供的一种海量、弹性、高可靠、高性价比的对象存储产品，它提供了基于Web门户和基于REST接口两种访问方式，同时提供专门针对非结构化数据的海量存储形态、通过标准的服务接口...，提供非结构化数据（图片、音视频、文本等格式文件）的无限存储服务。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
机器学习算法需要作用于数据，而数据的本质则决定了应用的机器学习算法是否合适，而数据的质量也会决定算法表现的好坏程度。所以会研究数据，会分析数据很重要。...本文作为学习研究数据系列博文的开篇，列举了4个最流行的机器学习数据集。 Iris Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。...该数据集类变量为年收入是否超过50k$，属性变量包含年龄，工种，学历，职业，人种等重要信息，值得一提的是，14个属性变量中有7个类别型变量。...这是一个关于汽车测评的数据集，类别变量为汽车的测评，（unacc，ACC，good，vgood）分别代表（不可接受，可接受，好，非常好），而6个属性变量分别为「买入价」，「维护费」，「车门数」，「可容纳人数...数据集特征：多变量 记录数：1728 领域：N/A 属性特征：类别型 属性数目：6 捐赠日期：1997-06-01 相关应用：分类 缺失值：无 网站点击数：272901 小结 通过比较以上4个数据集的差异
最近在学习TensorFlow，比较烦人的是使用tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data读取数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist...downloaded', filename, statinfo.st_size, 'bytes.') return filepath 可以看到，代码会先检查文件是否存在，如果不存在再进行下载，那么我是不是自己下载数据不就行了...MNIST的数据集是从Yann LeCun教授的官网下载，下载完成之后修改一下我们读取数据的代码，加上我们下载的路径即可 from tensorflow.examples.tutorials.mnist...补充知识：在tensorflow的使用中，from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data报错 最近在学习使用python的tensorflow...但是程序好歹能用了 以上这篇基于Tensorflow读取MNIST数据集时网络超时的解决方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
数据库在我们日常开发中接触是很多的，平时自己没事写一些东西也经常会用到，之前专门写过安装MySQL、Redis、MongoDB的文章，各种安装配置还是比较麻烦的，为了记下安装步骤方便后期再安装。...现在发现其实docker有现成的，几条命令就能搭建一个数据库出来，方便至极，简单记录一下，方便大家使用。...utf8mb4,默认排序规则为utf8mb4_unicode_ci -v：挂载本地目录 /var/lib/mysql:/var/lib/mysql：映射数据目录到宿主，防止容器重启后数据丢失 /var/...-d redis redis-server /etc/redis/redis.conf --privileged：配置权限 redis-server：启动redis服务命令 启动容器：番外 除了以上方式...，我们还可以使用Dockerfile的方式来创建和启动容器 创建Dockerfile文件 FROM redis COPY redis.conf /etc/redis/redis.conf CMD [ "
为了防止这一幕的出现，就需要对Oracle数据库RMAN备份集的有效性进行验证。...为此，我专门写了一个SHELL脚本用来验证RMAN备份集的有效性，将该脚本文件放在了crontab的计划任务里，让其在每天晚上21点自动运行，目的是验证前一天生成的RMAN备份集的有效性。...首先，查看最近的一次RMAN全备，如下图所示， 接下来，查看一下生成的校验RMAN备份集有效性的LOG文件，见下图， 我们就以查看2017年3月3日生成的LOG文件为例，下面是执行SHELL脚本验证的结果...最后着重介绍一下，rman_validate_v2.sh 这个验证RMAN备份集有效性的SHELL脚本的具体内容， 由于脚本内容过多，下面分三个部分来说明，见下图。...看个人喜好，我觉得带逗号这种方式，个人比较喜欢和推荐使用。
天地图是国家测绘地理信息局建设的地理信息综合服务网站，是国家地理信息公共服务平台的公众版。 与常用的谷歌地图、腾讯地图、百度地图、微软地图、必应地图相比，天地图有什么不同呢？...主要体现在数据的权威性和准确性。天地图发布的国界线、九段线等是准确无误的；另外国内只有天地图影像的坐标是无偏移的，其余地图的坐标都进行过加密处理。...Cartopy是一个基于Python的制图模块，其提供了加载在线地图的功能，那么如何添加调用天地图服务功能呢？...其实前期已有相关的工作，但是由于天地图服务升级，原先的方法都不再适用，这里给出的是最新的调用方法。...添加调用方法 添加以下代码，注意把代码中的'your_key'替换成之前得到的key import cartopy.io.img_tiles as cimgt # 天地图矢量 class TDT_vec
而统计显著性建立在这 3 个简单概念之上： 假设检验 正态分布 p 值 假设检验是用来通过一组数据检验针对总体的声明（零假设）有效性的。如果零假设不成立，我们就会相信备择假设。...换句话说，我们需要提出声明（零假设），并用样本数据来检验声明是否有效。如果声明是无效的，就选择备择假设。就这么简单。...而要知道声明是否有效，就要用 p 值来衡量证据的强度，从而了解到它是否有统计显著性。如果证据支持备择假设，那就拒绝零假设并接受备择假设。后面的章节中会解释这些内容。...正态分布通常和 68-95-99.7 规则（上图所示）相关： 68% 的数据在平均值（μ）±1 个标准差（σ）内； 95% 的数据在平均值（μ）±2 个标准差（σ）内； 99.7% 的数据在平均值（μ）...因为是用 Z 检验进行假设检验的，因此要计算 Z 分数（用于检验统计量），这是数据点到平均值的标准偏差数。在本文的例子中，每个数据点都是收集到的披萨配送时间。 ? 计算每个数据点的 Z 分数的公式。
PyGWalker可以简化Jupyter笔记本的数据分析和数据可视化工作流程，方法是将panda数据帧转换为Tableau风格的用户界面进行可视化探索。...它集成了Jupyter笔记本（或其他基于Jupyter的笔记本）和Graphic Walker，后者是Tableau的另一种开源替代品。它允许数据科学家通过简单的拖放操作分析数据并可视化模式。...例如，您可以通过以下方式调用加载数据帧的Graphic Walker： df = pd.read_csv('....现在您有了一个类似Tableau的用户界面，可以通过拖放变量来分析和可视化数据。...若要创建由维度中的值划分的多个子视图的分面视图，请将维度放入行或列中以创建分面视图。规则类似于Tableau。 您可以查看表中的数据框架，并配置分析类型和语义类型。
开始找寻去雪网络的相关文章，发现去雪的文章相对于去雾或是去雨来说相对少，而我找到最近台湾大学以及华硕电脑在今年ICCV发表了一个大型去雪数据集以及新的去雪网络HDCW-Net，在各项数据集达到SOTA的性能...此任务由于大型数据集深度学习的进步，在近年有着相当大的突破，例如著名的JSTASR [1]以及DeSnowNet [2]的提出。...现有的数据集不能反映出真实世界的场景：在现有的数据集当中，如:Snow-100K [1]和RWD [2]，都缺少了snow streaks，使得网络在训练时没办法学习到更全面雪的信息。...extraction方式，使用DTCWT对于网络而言是一种有效的方式去做雪的特征萃取。...● 使用contradict channel对于去雪的效能比较： Contradict Channel的有效性也在此实验被验证，使用contradict channel做为计算loss的方式能够有效地增强去雪的效能
2、对于多层时可以定义如下： 可是如果有很多层，上面的方式不是很方便，幸运的是，TensorFlow提供了更好的选择，很多函数如get_variable()或者fully_connected()接受一个...*_regularizer 参数，可以传递任何以weights为参数，返回对应正则化损失的函数，l1_regularizer()，l2_regularizer()和l1_l2_regularizer(...三、Dropout防止过拟合 1、原理 在深度学习中，最流行的正则化技术，它被证明非常成功，即使在顶尖水准的神经网络中也可以带来1%到2%的准确度提升，这可能乍听起来不是特别多，但是如果模型已经有了95%...，人工增大训练集，这将减少过拟合 2、举例 例如如果你的模型是分类蘑菇图片，你可以轻微的平移，旋转，改变大小，然后增加这些变化后的图片到训练集，这使得模型可以经受位置，方向，大小的影响，如果你想用模型可以经受光条件的影响...，你可以同理产生许多图片用不同的对比度，假设蘑菇对称的，你也可以水平翻转图片TensorFlow提供一些图片操作算子，例如transposing(shifting)，rotating，resizing，
目前，自动驾驶的公开数据集主要由视频和图片组成，近两年也增加了许多雷达数据。...今天将介绍的数据集为加州大学伯克利分校发布的 BDD100K 数据集，该数据集为迄今规模最大、最多样的自动驾驶数据集之一。...关键词：BDD100K 自动驾驶数据集 2021 年还不到1个月，新能源车、无人驾驶就占据了互联网行业的半个头条。...10w 个视频、图片+超全标注 BDD100K 数据集，是加州大学伯克利分校 AI 实验室（BAIR）于 2018 年发布的，迄今为止最大规模、内容最具多样性的公开驾驶数据集之一。 ?...自动驾驶常用数据集横评 BDD100K 规模最大、多样性最丰富，表现亮眼 其包含的 10 万个高清视频序列，时长超过 1100 小时。
By 超神经 内容提要：目前，自动驾驶的公开数据集主要由视频和图片组成，近两年也增加了许多雷达数据。...今天将介绍的数据集为加州大学伯克利分校发布的 BDD100K 数据集，该数据集为迄今规模最大、最多样的自动驾驶数据集之一。...关键词：BDD100K 自动驾驶数据集 2021 年还不到半个月，新能源车、无人驾驶就占据了互联网行业的半个头条。...10w 个视频、图片+超全标注 BDD100K 数据集，是加州大学伯克利分校 AI 实验室（BAIR）于 2018 年发布的，迄今为止最大规模、内容最具多样性的公开驾驶数据集之一。 ?...自动驾驶常用数据集横评 BDD100K 规模最大、多样性最丰富，表现亮眼 其包含的 10 万个高清视频序列，时长超过 1100 小时。
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