1.用于分类的数据集 以mnist数据集为例 这里的mnist数据集并不是torchvision里面的，而是我自己的以图片格式保存的数据集，因为我在测试STN时，希望自己再把这些手写体做一些形变， 所以就先把...首先我们看一下我的数据集的情况： ? 如图所示，我的图片数据集确实是jpg图片 再看我的存储图片名和label信息的文本： ?...数据集，也要包含上述两个部分，1.图片数据集，2.文本信息（这个txt文件可以用python或者C++轻易创建，再此不详述） 2.代码 主要代码 from PIL import Image import...，也就是多少张图片，要和loader的长度作区分 return len(self.imgs) #根据自己定义的那个勒MyDataset来创建数据集！...transforms.ToTensor()) test_data=MyDataset(txt=root+'test.txt', transform=transforms.ToTensor()) #然后就是调用DataLoader和刚刚创建的数据集
以下是一个示例，展示了如何使用 Chart.js 在 Vue 中创建一个简单的折线图： 安装 Chart.js。...可以通过 npm 安装，命令如下： npm install chart.js 在你的 Vue 组件中，按照以下步骤使用 Chart.js 创建折线图： 在组件中引入 Chart.js： import Chart...使用 Chart.js 的 Chart 构造函数来创建图表实例，并传入一个 Canvas 元素和配置选项。指定了折线图类型为 'line'，提供了用于展示的数据和样式配置。...在模板中添加了一个 Canvas 元素，通过 ref 属性将其关联到组件中的 ctx 变量。Chart.js 就能够找到正确的元素来渲染图表。 这个示例创建了一个简单的折线图，展示了每个月份的数据。...根据需要修改数据、样式和其他配置选项来适应自己的项目需求。 确保在组件销毁时销毁图表实例，以避免内存泄漏。
Large-scale Mobile LiDAR Dataset for Semantic Segmentation of Urban Roadways 原文作者：Weikai Tan 内容提要 大规模室外点云的语义分割对于各种城市场景中的应用理解至关重要...随着移动激光扫描(MLS)系统的快速发展，大量的点云可用于场景理解，但是公共可访问的大规模可以用于深度学习的标记数据集仍然有限。...本文介绍了加拿大多伦多MLS系统获取的用于语义分割的大型城市户外点云数据集Toronto- 3d。该数据集覆盖了大约1公里的点云，由大约7830万个点和8个标记的对象类组成。...进行了语义分割的基线实验，结果验证了该数据集具备有效的训练深度学习模型的能力。Toronto-3D的发布是为了鼓励新的研究，欢迎在社区进行反馈，用以改进和更新数据标签。 主要框架及实验结果 ? ?
对于那些运行深度学习模型的人来说，MNIST是无处不在的。手写数字的数据集有许多用途，从基准测试的算法（在数千篇论文中引用）到可视化，比拿破仑的1812年进军更为普遍。...2017年QuickDraw数据集应用于Google的绘图游戏Quick，Draw。该数据集由5000万幅图形组成。...图纸如下所示： 构建您自己的QuickDraw数据集 我想了解您如何使用这些图纸并创建自己的MNIST数据集。...这是一个简短的python gist ，我用来阅读.npy文件并将它们组合起来创建一个可以用来替代MNIST的含有80,000个图像的数据集。...数据集的可视化的潜在空间。
创建数据- 首先创建自己的数据集进行分析。这可以防止阅读本教程的用户下载任何文件以复制下面的结果。...我们将此数据集导出到文本文件，以便您可以获得的一些从csv文件中提取数据的经验 获取数据- 学习如何读取csv文件。数据包括婴儿姓名和1880年出生的婴儿姓名数量。...如果发现任何问题，我们将不得不决定如何处理这些记录。 分析数据- 我们将简单地找到特定年份中最受欢迎的名称。 现有数据- 通过表格数据和图表，清楚地向最终用户显示特定年份中最受欢迎的姓名。...我们基本上完成了数据集的创建。现在将使用pandas库将此数据集导出到csv文件中。 df将是一个 DataFrame对象。...此时的名称列无关紧要，因为它很可能只是由字母数字字符串（婴儿名称）组成。本专栏中可能存在不良数据，但在此分析时我们不会担心这一点。在出生栏应该只包含代表出生在一个特定年份具有特定名称的婴儿数目的整数。
Quick Draw已经收集了超过10亿个图表，涉及345个类别，谷歌去年开源其中5000万个包含元数据，包括提示和用户地理位置。...谷歌创意实验室的创意技术专家Nick Jonas表示，“当我们发布数据集时，它基本上是345个类别中每个类别的文件，使用起来有点麻烦。过去一年中进行的大量研究都是对整个数据集的大量分析。...Jonas解释说，Quick Draw API（使用Google Cloud Endpoints来托管Node.js API）提供对原始数据集中包含的相同5000万个文件的访问，但不需要全部下载。...同时，Google Research的一项内部调查发现，来自西方国家的用户涂鸦方向基本与亚洲用户绘制的方向相反。 数据集也被创造性地使用。...Jonas表示，“我只是想鼓励人们以新的方式使用数据集并做出贡献，看看可能进行怎样的扩展。”
所以，对于作品集来说，这是它人对设计师的第一印象，因此，我们需要格外注意作品集的搭建。 下面咱们来聊一聊，如何创建一份优秀的UI作品集。...大家不妨多去考虑下，如何让你的封面更好看一下吧。 No.3 将介绍放作品集的前面 作品集不一定非要跟简历是相互独立的，如果能在作品集的前面放上你的个人介绍和展示，那会让面试官对你的印象更加深刻一些。...请注意，展示稿尽量精简，不要十几二十页的全放进去，只展示精华部分即可。关于如何做项目展示稿，静电的UI设计教室课程会详细讲解。 能体现个人实力的图标作品3-4套。作品风格以线性图标，轻拟物图标为主。...排版涉及到平面及版式设计的相关知识，如何搭配字体，如何做到更优雅。这都大有讲究。另外不要忽略字体，字体过大或者过小，都会对作品集设计风格产生负面影响，请注意。 ? ?...关于如何设计项目作品及作品集，静电将在《静电的UI设计教室》课程中为大家详细讲解和分解实例。大家不要错过这一期的课程，今天晚上即将开课。 最后祝大家都能找到一份好工作。比心。
本文的重点是通过真实的案例和代码片段解释如何构建高质量的数据集。 本文将参考作者收集的三个高质量数据集，即服装尺寸推荐数据集、新闻类别数据集和讽刺检测数据集来解释不同的点。...新闻类别数据集 该数据集包含从 HuffPost 获得的 2012 至 2018 年约 20 万条新闻的标题。它包含诸如新闻类别、新闻标题、新闻故事的简短描述、出版日期等详细信息。...查看数据源是否包含足够的历史数据，以允许您构造足够大的数据集：这也是在开始收集数据之前需要考虑的一个非常重要的点。...所以，寻找一个提供足够数据的数据源来构造足够大的数据集。 如何改进数据集？你能把其他来源的数据结合起来使它更有趣吗？检查完上述所有点后，看看如何进一步改进数据集。...如果是，数据集是否在现有数据集上添加了任何内容？这一步很重要，这样你就知道你在贡献一些独特的东西，而不是一些已经存在的东西。从这一步开始，在谷歌上简单搜索就足够了。 如何改进数据集？
GLASS数据一般有三种分辨率，其一基于MODIS数据生产的1km分辨率的GLASS产品，第二种是通过1km聚合而成的0.05度的GLASS产品，还有一种就是通过AVHRR数据生产的0.05度的GLASS...上图就是以GLASS LAI产品为例，显示的三种GLASS数据。 介绍完GLASS数据以后，我们就要说一下如何下载使用它了。...国内可提供下载的网站是，国家地球系统科学数据中心，网址为：http://www.geodata.cn。 但是我们今天不推荐使用它进行下载GLASS数据，因为还要申请账号，挺麻烦的。...如果进行数据处理可以使用python中的pyHDF库，用起来还是蛮方便的。 需要注意的是，GLASS数据会把数据存储为整数，所以一般需要乘以一个尺度因子。这些信息也都存贮在HDF文件中。...我们可以通过hdfexp软件查看GLASS的元数据。
这就是Books3，一个由将近20万本图书组成的数据集，大小将近37GB。 丹麦一家反盗版组织表示，在该数据集中发现了150本其成员的书籍，构成侵权，所以要求平台下架。...现在该平台上的Books3网页链接已经“404”。 数据集的最初开发者无奈表示，Books3的下架是开源圈的一场悲剧。 Books3是什么？...它总计包含197000本书，包含来自盗版网站Bibliotik的所有书籍，意在对标OpenAI的数据集，但主打开源。...要知道，图书数据一直是大模型预训练中核心的语料素材，它能为模型输出高质量长文本提供参考。 很多AI巨头使用的图书数据集都是不开源，甚至是非常神秘的。...“没有Books3就没法做自己的ChatGPT” 实际上，对于这次下架风波，数据集作者老哥有很多话想说。 他谈到，想要做出像ChatGPT一样的模型，唯一的方法就是创建像Books3这样的数据集。
前面一篇写创建数据集的博文--- Pytorch创建自己的数据集1 是介绍的应用于图像分类任务的数据集，即输入为一个图像和它的类别数字标签，本篇介绍输入的标签label亦为图像的数据集，并包含一些常用的处理手段...1、数据集简介 以VOC2012数据集为例，图像是RGB3通道的，label是1通道的，（其实label原来是几通道的无所谓，只要读取的时候转化成灰度图就行）。 训练数据: ? 语义label: ?...这里我们看到label图片都是黑色的，只有白色的轮廓而已。 其实是因为label图片里的像素值取值范围是0 ~ 20，即像素点可能的类别共有21类（对此数据集来说），详情如下： ?...这不是重点，只是给大家看一下方便理解而已， 2、文本信息 同样有一个文本来指导我对数据的读取，我的信息如下 ?...,虽然有点长, 因为实现了crop和翻转以及scale等功能,但是大家可以下去慢慢揣摩,理解其中的主要思路,与我前一篇的博文Pytorch创建自己的数据集1做对比,那篇博文相当于是提供了最基本的骨架,而这篇就在骨架上长肉生发而已
制作类似pascal voc格式的目标检测数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 训练自己创建的数据集：https://www.cnblogs.com.../xiximayou/p/12546556.html 它的代码中的eval.py实际上使用的是test.txt里面的数据。...直接看修改后的代码：eval.py """Adapted from: @longcw faster_rcnn_pytorch: https://github.com/longcw/faster_rcnn_pytorch...the official MATLAB eval code. -------------------------------------------------------------- 由于我标注的数据集中很少有...nomask（即不戴口罩的），因此nomask的AP较低也很正常。
制作类似pascal voc格式的目标检测数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 训练自己创建的数据集：https://www.cnblogs.com.../xiximayou/p/12546556.html 验证自己创建的数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12550471.html 直接看修改后的text.py...看下生成了的文件： ?...每一张图片的坐标、置信度。
制作类似pascal voc格式的目标检测数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 代码来源：https://github.com/amdegroot...首先我们要读取自己的数据集 在config.py中 # config.py import os.path # gets home dir cross platform #HOME = os.path.expanduser...from .mask import MASKDetection, MASKAnnotationTransform, MASK_CLASSES, MASK_ROOT 需要注销掉voc和coco，加上我们自定义的数据集...我们需要预训练的vgg权重，进入的weights目录下，输入： ！...win=window2, update=True ) if __name__ == '__main__': train() 我们要在该改成我们自己数据集的地方改成使用自己的数据集
我们将介绍几种处理不平衡数据集的替代方法，包括带有代码示例的不同重采样和组合方法。 ? 分类是最常见的机器学习问题之一。...在本文中，我将使用Kaggle的信用卡欺诈交易数据集，该数据集可从此处下载 。 首先，让我们绘制类分布以查看不平衡。 ? 如您所见，非欺诈交易远远超过欺诈交易。...平衡数据集（欠采样） 第二种重采样技术称为过采样。这个过程比欠采样要复杂一些。生成合成数据的过程试图从少数类的观察中随机生成属性样本。对于典型的分类问题，有多种方法可以对数据集进行过采样。...但是，此分类器不允许平衡数据的每个子集。因此，在对不平衡数据集进行训练时，该分类器将偏爱多数类并创建有偏模型。...它允许在训练集合的每个估计量之前对数据集的每个子集进行重采样。
亚马逊已经创建并开源了一个数据集，用于训练AI模型以识别不同语言和脚本类型的名称，因此Alexa可以例如在英语发音者发音时理解日本艺术家或人的名字，反之亦然。...这被称为音译多语言命名实体音译系统，用于识别不同语言名称的工具基于在亚马逊从维基数据制作数据集之后创建的AI模型，用于填充维基百科的内容。...总之，该数据集包含近400000个阿拉伯语，英语，希伯来语，日语片假名和俄语等语言的名称。 研究结果已发表在Arxiv上，将于本月晚些时候在新墨西哥州圣达菲举行的国际计算语言学会议上分享。...在亚马逊宣布计划将Echo智能扬声器带到墨西哥的同时，亚马逊的语言理解也在受到欢迎，这是第一个讲西班牙语的拉丁美洲Echo扬声器。...为了提高Alexa对新语言的理解，去年亚马逊工程师创建并游戏化了Cleo，这是一种Alexa技能，用于收集来自世界各国的语音样本。 论文：arxiv.org/pdf/1808.02563.pdf
论文名称：S3E: A Large-scale Multimodal Dataset for Collaborative SLAM 原文作者：Dapeng Feng 内容提要 随着使用机器人团队协同执行任务的高级要求...遗憾地是，尽管不同智能体轨迹之间的泛化对协作任务的整体可行性至关重要，但现有的数据集在它们捕获协作轨迹的规模和变化方面是有限的。...为了帮助将研究社区的贡献与真实的多主体协调SLAM问题结合起来，我们提供了S3E，这是一个由无人地面车辆车队沿着四个设计好的协作轨迹范式，捕获的新型大规模多模态数据集。...S3E由7个室外和5个室内场景组成，每个场景都超过200秒，由同步和校准良好的高质量立体摄像机、激光雷达和高频IMU数据组成。...至关重要的是，我们在数据集大小、场景可变性和复杂性方面的尝试超过了之前的努力。它的平均记录时间是EuRoC数据集的4倍。我们还提供了细致的数据集分析，以及协作SLAM和单一对应的基线。
然而，即使是最先进的开源 LLM 的预训练数据集也不公开，人们对其创建过程知之甚少。 最近，AI 大牛 Andrej Karpathy 推荐了一项名为 FineWeb-Edu 的工作。...在对应的长篇报告中，团队深入探讨了如何创建一个用于 LLM 预训练的大型高质量网络规模数据集，并讨论了大规模数据质量的处理和评估、FineWeb 配方（列出并解释了所有的设计选择）以及创建 FineWeb-Edu...WARC（Web ARChive 格式）文件包含爬取网页的原始数据，包括完整页面 HTML 和请求元数据。WET（WARC 封装文本）文件提供这些网站的纯文本版本。 大量数据集以 WET 文件为起点。...重复数据删除 重复数据删除是为 LLM 预训练创建大型 Web 数据集的最重要步骤之一，旨在从数据集中识别并删除冗余 / 重复的数据。 重复数据删除能够改进模型性能，并使模型更好地泛化。...最终的 FineWeb 数据集包含 15T token，主要按顺序经历如下步骤： 基础过滤 每个转储独立的 MinHash 重复数据删除 精选 C4 过滤器 自定义过滤器 FineWeb-Edu 子集
在大型数据集上执行运行时聚合（例如应用程序在特定时间范围内记录的唯一主机名），需要非常巨大的计算能力，并且可能非常慢。...指标 指标是周期性的时间序列数据，包含了指标名称、源时间戳、map形式的维度和长整型数值，例如http.hits 123456789034877 host=A。...此外，它们可能会有点冗长，可能会包含大量的文本信息用以说明事件期间发生了什么。 事件的一个简单示例： 与日志和指标类似，事件也有名称空间和名称，两者都是可发现的。...我们构建了一个包含30个节点的Elasticsearch集群，这些节点运行在配备了SSD和64 GB RAM的主机上，并通过我们的内部云平台来管理它们。...例如，根据名称空间、名称和不同的维度{K,V}对日志进行哈希处理。文档模型采用了父文档与子文档的格式，并按照名称空间和月份创建Elasticsearch索引。
e.访问包含感兴趣变量的多个数据集通常很有用，可以评估任何重要发现的可复制性/泛化性。...图1.一个开源数据集和开放存储库的概述 (A)对于最左边列中的每个数据集，都显示了样本大小，以及包含的数据类型(“数据模式”)。...c.一些开放样本包含多个贡献站点(例如，ARLIVE I/II，ABCD，UK-Biobank);确定站点是否以系统的方式不同而影响分析(见“故障排除”等，当数据中出现混淆时该如何处理)。...xii.例如，应包括提供成像采集参数、预处理管道和行为测量的总结，以及如何使用和分析数据的描述。 预期结果 我们有详细的步骤，如何在数据生命周期的所有阶段使用开源数据集。...此外，这里描述的一些步骤和/或工具可能不适用于所有的样本(例如，包含婴儿的数据集)。 更一般地说，使用开源数据集提出了其他几个应该考虑的问题。
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