最流行的姿态估计数据集是COCO数据集，它有大约80类图像和大约250000个人物实例。 如果你检查此数据集中的一些随机图像，你可能会遇到一些与要解决的问题无关的实例。...有一个方便的Python库可用使用，即pycocotools(https://github.com/cocodataset/cocoapi/tree/master/PythonAPI) 我们需要train2017...val_coco = COCO(val_annot_path) # 加载验证集的注释 ... # 函数遍历一个人的所有数据库并逐行返回相关数据 def get_meta(coco): ids...第27-32行显示了如何加载整个训练集（train_coco），类似地，我们可以加载验证集（val_coco） 将COCO转换为Pandas数据帧 让我们将COCO元数据转换为pandas数据帧，我们使用如...特别是，关于一个人的边界框的规模信息是非常有用的，例如，我们可能希望丢弃所有太小规模的人，或者执行放大操作。 为了实现这个目标，我们使用Python库sklearn中的transformer对象。
导读：本文将介绍一个智能项目，我们将使用回归建模方式来模拟Capital Bikeshare系统中的自行车共享数据集，并了解温度、风和时间等变量是如何影响自行车租赁需求的。...01 共享单车租赁需求回归系数分析 本文中，我们将构建一个简单直观的模型，并使其与不同的环境因素进行交互，进而了解这些环境因素是如何影响自行车租赁需求的。...下载UCI机器学习库数据集 你可以使用Python命令行或者手工方式，从UCI的机器学习数据仓库中直接下载数据集。...▲图4 Jupyter Notebook代码框高亮显示并准备执行代码 Jupyter Notebook代码中都提供了使用Python命令行直接下载数据集的方式（如果存在防火墙问题，则需要手动下载）。...1和最大值977之间，也就是说在每一个有记录的小时内，自行车租赁数量最小是1辆，最多时是977辆，还可以看到，每小时平均自行车租赁数量是189.5辆。
作为一个几乎每天处理时间序列数据的人，我发现pandas Python包对于时间序列的操作和分析非常有用。 使用pandas操作时间序列数据的基本介绍开始前需要您已经开始进行时间序列分析。...04':'2018-01-06'] } 我们已经填充的基本数据帧为我们提供了每小时频率的数据，但是我们可以以不同的频率对数据重新采样，并指定我们希望如何计算新采样频率的汇总统计。...我们可以按照下面的示例，以日频率而不是小时频率，获取数据的最小值、最大值、平均值、总和等，其中我们计算数据的日平均值： df.resample('D').mean() } 窗口统计数据，比如滚动平均值或滚动和呢...' df.head(10) } 能够用实际值（如时间段的平均值）填充丢失的数据通常很有用，但请始终记住，如果您正在处理时间序列问题并希望数据真实，则不应像查找未来和获取你在那个时期永远不会拥有的信息...我建议您跟踪所有的数据转换，并跟踪数据问题的根本原因。 5、当您对数据重新取样时，最佳方法（平均值、最小值、最大值、和等等）将取决于您拥有的数据类型和取样方式。要考虑如何重新对数据取样以便进行分析。
所以，我们必须要选择能够非常高效地统计大量数据（例如亿级）的集合类型。 如何选择合适的数据集合，我们首先要了解常用的统计模式，并运用合理的数据来解决实际问题。...Redis 对 HyperLogLog 的存储进行了优化，在计数比较小的时候，存储空间采用系数矩阵，占用空间很小。...只有在计数很大，稀疏矩阵占用的空间超过了阈值才会转变成稠密矩阵，占用 12KB 空间。 PFADD 将访问页面的每个用户 ID 添加到 HyperLogLog 中。...❝码老湿，什么样的场景会用到交集、差集、并集呢？ Redis 的 Set 类型支持集合内的增删改查，底层使用了 Hash 数据结构，无论是 add、remove 都是 O(1) 时间复杂度。...小结 Set 的差集、并集和交集的计算复杂度较高，在数据量较大的情况下，如果直接执行这些计算，会导致 Redis 实例阻塞。
导读：本文会介绍一些技术，帮你更好地理解数据，以及探索特征之间的关系。 本文使用Python建立对数据的理解。我们会分析变量的分布，捋清特征之间的关系。...作者：托马兹·卓巴斯（Tomasz Drabas） 如需转载请联系大数据（ID：hzdashuju） 01 生成描述性的统计数据 要完全理解任何随机变量的分布，我们需要知道其平均数与标准差、最小值与最大值...ignore_index参数设为True时，会忽略附加DataFrame的索引值，并沿用原有DataFrame的索引值。 4. 更多 有时，你会希望指定抽样的数目，而不是占原数据集的比例。...要保证精确度，我们训练和测试不能用同样的数据集。 本技法中，你会学到如何将你的数据集快速分成两个子集：一个用来训练模型，另一个用来测试。 1....原理 我们从指定划分数据的比例与存储数据的位置开始：两个存放训练集和测试集的文件。 我们希望随机选择测试数据。这里，我们使用NumPy的伪随机数生成器。.
前言 什么是计数排序？计数排序的思想是什么？它是如何实现的？ 本文会对计数排序进行由浅入深的探究，让你彻底掌握计数排序！ ️计数排序的概念 ☁️什么是计数排序？ ...⭐相对映射 因此绝大多数情况下,都会使用相对映射。 具体的步骤如下： 找出待排序数组中的最大值和最小值，并创建一个计数数组，长度为最大值和最小值之差加1。...计数排序的实现 ☁️实现思路 找到数组中的最小值和最大值，以确定计数数组的大小。 然后，根据最小值和最大值计算计数数组的大小，并分配内存空间。 接下来，将计数数组的所有元素初始化为0。...此外，如果整数范围过大，可能会导致内存占用过多。 ☁️不适用于大规模数据 尽管计数排序具有线性时间复杂度的优点，但它对于大规模数据集的排序可能并不理想。...然而，在应用计数排序时，需要仔细考虑整数范围和数据集的分布情况，以确保不会出现内存占用过大或性能下降的情况。 ️
以一个简单例子说明如何打开栅格影像 下面的例子打开一副GeoTIFF影像，输出了影像的一些信息，然后遍历了所有波段，输出波段的一些信息 import gdal # 打开栅格数据集 ds = gdal.Open...print(f'栅格列数（宽度）：{ds.RasterXSize}') print(f'栅格行数（高度）：{ds.RasterYSize}') # 获取数据集的元数据信息 metadata = ds.GetMetadata_Dict...6265.0) 数据类型：Int16 NoData值：-28672.0 统计值（最大值最小值）：(21.0, 7267.0) 如何将Dataset转为Numpy的ndarray 当我们得到Band对象以后...，如果按照GDAL的C/C++接口惯例，我们可以使用WriteRaster()方法进行数据写入（C/C++接口是WriteBlock()），但是在Python中我们有很强大的ndarray对象，所以我们一般是将...：{image.shape}') 在GDAL中使用Python的异常对象 import gdal import sys # 允许GDAL跑出Python异常 gdal.UseExceptions()
精确度。返回的结果列表与暴力搜索结果差多少？...Facebook 一般会衡量在给定内存使用情况下，速度和精确度之间的权衡。Faiss 专注于压缩原始矢量的方法，因为它们是扩展到十亿级矢量数据集的唯一途径。...由于内存占用已经被限制住，我们需要在精确度和搜索时间之间进行权衡、优化。举个例子，这意味着能对 1-recall@1 40% 的最不可能搜索时间设置参数。...该论文介绍了 Deep1B 数据集。但他们需要 20 ms 来获取 45% 的 1-recall@1。 用 GPU 处理十亿级数据集 当前，许多研究努力集中于 GPU 的执行上。...上手 Faiss Faiss 用 C++ 实现，支持 Python。想要上手的各位，请到 GitHub 获取 Faiss，进行编译，然后把 Faiss 模块导入到 Python。
我从数据库中挑选了收入、魅力值、资产、教育等级变量，并对收入、魅力值和资产进行了分类排序。 # 查看数据集的信息 orgData.info() ?...从上述信息可以看出数据集总共有100个观测，8个变量。其中浮点型2个，整型6个。还可以看出这个数据集占用了我电脑7k的内存。...Python的语法就是这么简洁到令人发指。从上述信息我们可以观察到各变量的计数、最大值、最小值、平均值等信息。以income为例，平均值为9010元，中位数为7500元。...果然，教育等级越高的人约会成功的概率越高。这么多分类变量，我如何在一张图中呈现呢？很简单，设定面板数，这里我们分类的计数图。...中K值如何设定和交叉验证，使用朴素贝叶斯预测模型的准确率，特征选择，模型融合等。
图6 内存消耗与推理时间(毫秒)，大多数高性能模型都会占用大量内存 分散式边缘处理 通过附加一个微控制器来对相机本身进行实时处理。...使用 TensorFlow 目标检测 API 来创建目标检测模块，我们还会简要的阐述如何设置 API 并训练它来执行监控任务。...整个过程可归纳为三个阶段 (流程图如图8所示)： 数据准备 训练模型 推论 ? 图8 目标检测模型的训练工作流程 ▌第1阶段：数据准备 第一步：获取数据集 监控录像是获取最准确数据集的来源。...图 14 各模型计数精确度 Nanonets 看到这里相信大家都有一个共同的感受——步骤太多了吧！是的，如果是这样的一个模型在实际工作即繁重又昂贵。...此教程也是出于并仅用于学习分享目的。在教程中使用的公开数据集，所以在使用过程中有责任确保它的合法性。
精确度。返回的结果列表与暴力搜索结果差多少？...Facebook 一般会衡量在给定内存使用情况下，速度和精确度之间的权衡。Faiss 专注于压缩原始矢量的方法，因为它们是扩展到十亿级矢量数据集的唯一途径。...由于内存占用已经被限制住，我们需要在精确度和搜索时间之间进行权衡、优化。举个例子，这意味着能对 1-recall@1 40% 的最不可能搜索时间设置参数。...该论文介绍了 Deep1B 数据集。但他们需要 20 ms 来获取 45% 的 1-recall@1。 █ 用 GPU 处理十亿级数据集 当前，许多研究努力集中于 GPU 的执行上。...█ 上手 Faiss Faiss 用 C++ 实现，支持 Python。想要上手的各位，请到 GitHub 获取 Faiss，进行编译，然后把 Faiss 模块导入到 Python。
如何将两个分类器的预测结果转换为列联表，以及如何使用它来计算McNemar检验中的统计量。 如何用Python计算McNemar检验并解释和报告结果。 ?...总之，这些因素可能意味着在现代硬件上对模型的训练可能需要数天甚至数周时间。 这排除了用重新采样方法比较模型的实际应用，并暗示了需要使用可以在单个测试数据集上评估训练模型结果的检验。...Python中的McNemar检验 在Python中可以使用mcnemar（）Statsmodels函数实现McNemar检验。 该函数将列联表作为参数，并返回计算出的检验统计量和p值。...根据数据量，有两种方法可以使用统计信息。如果表中有一个单元用于计算计数小于25的测试统计量，则使用检验的修改版本，使用二项分布计算精确的p值。...如何将两个分类器的预测结果转换为列联表，以及如何使用它来计算McNemar检验中的统计量。 如何用Python计算McNemar检验并解释和报告结果。
IT 部门提供两个存储过程用于分别获取这两部分数据，因此在使用 Python 处理数据时，只能调用存储过程将两部分数据分别一次性全部读入内存再处理。...每个存储过程从 IT 部门的数据库获取数据大概需要 20min 的时间，总共 40min 的样子。 二 ....思路：使用迭代器对查询的结果集进行分割处理，返回“(XXX),(XXX)”形式的 insert 语句后半部分，以便拼接 sql 字符串。...所以当时怀疑是否 python 内存回收机制没有触发，于是做了对第一个方法里面的所有表面能看到的变量进行了“del”，主动减少其引用计数，并调用了“gc.collect()”主动回收内存。...查看第一个方法执行完内存的使用情况，可以看到总共使用了 6883496272bytes 的内存，而使用的内存中 65%是 dic 类型的数据占用了 4452265816bytes。
2.2.3：适用场景： 1：单词计数 （可以使用combiner） 2：最大值/最小值/计数 （可以使用combiner）...3：平均值 （可以使用combiner，但必须做相应的处理，即迂回算法，举例如下） 给定用户的评论列表，按天计算每小时的评论长度...已知应用 统计记录数：简单的对指定时间段的记录数进行统计是很常见的，统计小数量级的唯一实例计数 汇总：用来执行对数据的某些字段进行汇总 二：过滤模式 1：简介 过滤模式也可以被认为是一种搜索形式...：可以使用随机返回True or False的评估函数做过滤，可以通过调小true返回的概率实现对结果集合大小的控制 ** 移除低分值数据：将不满足某个特定阀值的记录过滤出去 2.2：布隆过滤， 对每一条记录...，他可以在map端对许多非常大的格式化输入做连接，需要预先组织好的或者是使用特定的方式预处理过的，即在使用这个类型的连接操作之前，必须按照外键对数据集进行排序个分区，并以一种非常特殊的方式读入数据集
一个好的开始方法是使用 describe 方法获得数据的高层次概述，该方法显示每个列的样本数、缺少的值数和数据类型。如果列的数据类型是数字，则平均值、标准偏差以及最小值和最大值也将被显示。...删除异常值的最简单方法是简单地绘制出上下车的位置，并直观地定义我们希望重点分析的纽约市的区域。由于我们使用的数据集太大了，直方图是最有效的可视化方法。...多年来的黄色出租车公司 我们今天使用的数据集跨越了 7 年。我们可以看到，随着时间的推移，一些收益的数量是如何演变的。使用 Vaex，我们可以快速执行核心分组和聚合操作。...如果你对本文中使用的数据集感兴趣，可以直接从带 Vaex 的 S3 中使用它。查看完整的 Jupyter notebook 了解如何执行此操作。...有了 Vaex，你只需几秒钟就可以通过自己的笔记本电脑浏览超过十亿行数据，计算出各种统计数据、聚合数据，并生成信息丰富的图表。它不仅免费而且开源，我希望你会给它一个机会！
那么，如果我们要检查数据或与数据交互怎么办？打开数据集会生成一个标准的DataFrame并对其进行快速检查： ? 注意，单元执行时间太短了。...无论如何，让我们从极端异常值或错误数据输入值开始清除此数据集。一个很好的方法是使用describe方法对数据进行高级概述，其中显示了样本数、缺失值数和每一列的数据类型。...该describe方法很好地体现了Vaex的功能和效率：所有这些统计数据都是在我的MacBook Pro（2018款15英寸，2.6GHz Intel Core i7，32GB RAM）上用不到3分钟的时间计算出来的...无论如何，我们要保持开放的态度，并考虑所有花费时间少于3小时的行程： ? 现在，让我们研究出租车的平均速度，同时选择一个合理的数据范围： ?...如果你对探索本文中用到的数据集感兴趣，可以直接在 S3 中配合 Vaex 使用它，请参阅完整的 Jupyter notebook 了解如何实现。
与其他运输服务（如公共汽车或地铁）不同，共享自行车使用的持续时间、出发时间和到达位置都明确地记录在系统中。这一功能将自行车共享系统变成了一个虚拟传感器网络，可用于感知城市中的流动性。...每小时的箱形图显示当地早上8点最大，下午5点最大，这表明大多数自行车租赁服务的用户使用自行车上班或上学。...从数据中去除异常值 sns.distplot(train[target[-1]]); 计数值的分布图显示，计数值不符合正态分布。我们将使用中位数和四分位区间（IQR）来识别和去除数据中的异常值。...（另一种方法是将目标值转换为正态分布，并使用平均值和标准偏差。）...对于大规模数据集（>10 Mio. 样本），如果不能在工作内存中保存所有的样本，或者会遇到严重的内存问题，那么使用python实现sklearn中的随机森林将会非常慢。
许多组织都试图收集和利用尽可能多的数据，以改进他们如何经营业务、增加收入或如何影响周围的世界。因此，数据科学家面对50GB甚至500GB大小的数据集的情况变得越来越普遍。...现在，这些数据集使用起来有点…不舒服。它们小到可以装进你日常使用的笔记本电脑的硬盘，但大到可以装进内存。因此，它们已经很难打开和检查，更不用说探索或分析了。 在处理这样的数据集时，通常采用3种策略。...这就引出了另一个重要的问题:Vaex只会在必要时遍历整个数据集，而且它会尽可能少地传递数据。 无论如何，让我们首先从极端异常值或错误的数据输入中清理这个数据集开始。...如果列的数据类型是numerical，则还将显示平均值、标准偏差以及最小值和最大值。所有这些统计数据都是通过一次数据传递计算的。 ? 使用“describe”方法获得数据帧的高级概述。...坐进驾驶座 假设我们是一个未来的出租车司机，或出租车公司的经理，并有兴趣使用这个数据集来学习如何最大限度地提高我们的利润，降低我们的成本，或者只是改善我们的工作生活。
根据Tukey的说法（1961年的资料分析） “分析数据的程序，解释此类程序结果的技术，计划数据收集以使其分析更容易，更精确或更准确的方法，以及适用于分析数据的（数学）统计的所有机制和结果。”...我将同时使用这些库和Jupyter Notebook。 数据集介绍 我使用的数据集是“汽车”数据集，它具有汽车的不同特征，例如型号，年份，发动机和其他属性以及价格。...要读取数据集，可以将数据文件存储在同一目录中并直接读取，或者在读取数据时提供数据文件所在数据文件的路径。 前5行 现在，数据已加载。让我们检查数据集的前5行。 ?...原来的行数是11914，现在剩下的行数是11813。 统计摘要 现在，让我们找出数据集的统计总结或五点总结。五点总结给出描述性总结，包括每个变量的均值、中位数、众数、编号、行数、最大值和最小值。 ?...因此，有必要找到异常值并对其进行处理。 异常值可以使用箱线图进行检测。箱线图使用四分位数描述变量分布。它也被称为盒须图。 ? ? ? 以上所有箱线图显示，price和c_mpg变量中存在许多异常值。
高效的内存使用：HyperLogLog 的内存消耗是固定的，与集合中的元素数量无关。这使得它特别适用于处理大规模数据集，因为它不需要存储每个不同的元素，只需要存储估计基数所需的信息。...概率估计：HyperLogLog 提供的结果是概率性的，而不是精确的基数计数。它通过哈希函数将输入元素映射到位图中的某些位置，并基于位图的统计信息来估计基数。...由于这是一种概率性方法，因此可能存在一定的误差，但通常在实际应用中，这个误差是可接受的。 高速计算：HyperLogLog 可以在常量时间内计算估计的基数，无论集合的大小如何。...只有在计数很大，稀疏矩阵占用的空间超过了阈值才会转变成稠密矩阵，占用 12KB 空间。 3....的可见集合（observed set）的并集。
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