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【深度学习】PyTorch 数据随机完美实践

ds = DataLoader(ds, 10, shuffle=False, num_workers=4, worker_init_fn=worker_init_fn) 01 关于pytorch数据随机种子基本认识...pytorch中random、torch.random等随机产生方法一般没有问题,只有少数工人运行也可以保障其不同最终值. np.random.seed 会出现问题原因是,当多处理采用 fork...方式产生子进程时,numpy 不会对不同子进程产生不同随机....,即程序运行后初始随机,其可以通过以下两种方式产生 torch.manual_seed(base_seed) 由特定seed generator设置 generator = torch....03 那应该如何解决 来自pytorch官方解决方案: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/56488#issuecomment-825128350 def

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Google Earth Engine ——Landsat 5 TM_TOA数据DN缩放、校准传感器辐射度数据

Landsat 5 TM Collection 1 Tier 1校准大气层顶部(TOA)反射率。校准系数从图像元数据中提取。关于TOA计算细节,见Chander等人(2009)。...Landsat数据是联邦创建数据,因此属于公共领域,可以没有版权限制情况下使用、转让或复制。 对美国地质调查局作为数据来源的确认或信用,应通过包括一行文字引用来提供,如下面的例子。...(产品、图像、照片或数据名称)由美国地质调查局提供。 例子。...Landsat-7图像由美国地质调查局提供 请参阅美国地质调查局视觉识别系统指南,了解有关美国地质调查局产品正确引用和鸣谢进一步细节。

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一日一技: MongoDB 中,如何批量更新不同数据不同

': 'bb'}}) handler.update_many({'name': 'value'}, {'$set': {'aa': 'bb'}}) 其中,update_one是更新第一条满足查询条件数据...;update_many是更新所有满足查询条件数据。...大家使用update_many时候,不知道有没有想过一个问题:update_many会对所有满足条件文档更新相同字段。...例如,对于上面第二行代码,所有name字段value数据更新以后,新数据aa字段全都是bb。那么,有没有办法一次性把不同字段更新成不同数据呢?...所以现在需要批量更新数据。显然,对男生而言,有一些原本True需要变成 False;对女生而言,有一些原本 False ,要变成 True。

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YOLOv9如何训练自己数据(NEU-DET案列)

PGI 可以为目标任务计算目标函数提供完整输入信息,从而获得可靠梯度信息来更新网络权。...该架构证实了 PGI 可以轻量级模型上取得优异结果。研究者基于 MS COCO 数据目标检测任务上验证所提出 GELAN 和 PGI。...我们可以用它来获取完整信息,从而使从头开始训练模型能够比使用大型数据预训练 SOTA 模型获得更好结果。对比结果如图1所示。...help='input xml label path') #数据划分,地址选择自己数据ImageSets/Main parser.add_argument('--txt_path', default...images/%s.jpg\n' % (image_id)) convert_annotation(image_id) list_file.close() 2.YOLOv9训练自己数据

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NASA数据——2015 年30 米分辨率地衣地面覆盖率模型估计

: 1 摘要 本数据提供了美国阿拉斯加东部内陆和加拿大育空地区 Fortymile 研究区 2015 标称年 30 米分辨率地衣地面覆盖率模型估计。...由于 7 个地点使用了两台独特 UAS 成像仪,22 个地点共有 29 次数据采集。每个无人机系统数据采集与三个数据文件相关联。...该数据包含 90 个 GeoTIFF(*.tif)格式数据文件。...数据概述 本数据提供了美国阿拉斯加内陆东部和加拿大育空地区 Fortymile 研究区 30 米分辨率地衣地面覆盖率模型估计,时间 2015 标称年。...有一个波段 无数据编码 "255 投影标准 ABoVE,"Canada_Albers_Equal_Area_Conic",EPSG:102001。

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Google Earth Engine ——Landsat 5 TM_TOA DN缩放、校准传感器辐射度数据

For more information, see USGS Landsat 5 Page Landsat 5 TM Collection 1 Tier 2 DN,代表缩放、校准传感器辐射度。...处理过程中不符合第1级标准场景被分配到第2级。这包括系统地形(L1GT)和系统(L1GS)处理场景,以及任何L1TP场景,这些场景由于严重云层覆盖、地面控制不足和其他因素而不符合第1级规格。...对第2级场景感兴趣用户可以分析RMSE和其他属性,以确定是否适合用于个人应用和研究。参见USGS文档中更多信息。...Landsat数据是联邦创建数据,因此属于公共领域,可以没有版权限制情况下使用、转让或复制。 对美国地质调查局作为数据来源的确认或信用,应通过包括一行文字引用来提供,如下面的例子。...(产品、图像、照片或数据名称)由美国地质调查局提供。 例子。

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Google Earth Engine —— NOAA每天0.25度海面温度插(OISST)全球海洋温度场数据

NOAA每天1/4度最佳内插海面温度(OISST)提供了完整海洋温度场,它是通过将不同平台(卫星、船舶、浮标)偏差调整后观测数据全球常规网格上进行组合,并通过内插法填补空白。...来自高级甚高分辨率辐射计(AVHRR)卫星数据提供了主要输入,使得从1981年末至今时间-空间覆盖率很高。 OISST数据对一天数据进行两次处理。...首先发布是滞后1天近实时初步版本,以及滞后14天最终版本。最终版本除了取代初步版本外,还使用额外天数进行平滑处理和区域偏差校正。...0.01 * = Values are estimated 影像属性: Name Type Description status String 'provisional' or 'permanent' 数据说明...数据引用: Richard W. Reynolds, Viva F.

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如何使用机器学习一个非常小数据上做出预测

贝叶斯定理 Udacity 机器学习入门课程第 2 课中介绍:- ? 因为我想从课程中得到一些东西,所以我互联网上进行了搜索,寻找一个适合使用朴素贝叶斯估计器数据。...搜索过程中,我找到了一个网球数据,它非常小,甚至不需要格式化为 csv 文件。 我决定使用 sklearn GaussianNB 模型,因为这是我正在学习课程中使用估算器。...概率论中,高斯分布是实随机变量一种连续概率分布。高斯分布统计学中很重要,常用于自然科学和社会科学来表示分布未知随机变量。...在下面的示例中,我对 ([2,1,1,0]) 进行了预测,得出预测 1,这与数据集中数据相对应。 提高该模型准确性一种方法是增加数据。...由于网球数据非常小,增加数据可能会提高使用此模型实现准确度:- ?

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【DB笔试面试737】Oracle中,将单实例备份恢复rac数据步骤有哪些?

♣ 题目部分 Oracle中,将单实例备份恢复rac数据步骤有哪些?...♣ 答案部分 将单实例备份恢复rac数据过程基本上就是先将备份恢复单实例数据库,然后再将数据库转换为RAC库。...数据备份可以使用如下脚本: run { allocate channel c1 type disk; allocate channel c2 type disk; backup database...format '/home/oracle/rman_back/ctl_%d_%T_%s_%p.bak'; release channel c1; release channel c2; } 将单实例备份恢复...@$ORACLE_HOME/rdbms/admin/catclust.sql & 说明: 有关将单实例备份恢复rac数据更多内容可以参考我BLOG:http://blog.itpub.net

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Landsat9_C2_TOA是每个波段辐射亮度转换为大气层顶表观反射率TOA数据

数据名称:Landsat9_C2_TOA数据来源:USGS时空范围:2022年1月-2023年3月空间范围:全国数据简介:Landsat9_C2_TOA数据是将数据每个波段辐射亮度转换为大气层顶表观反射率...前言 – 人工智能教程Landsat 9_C2_TOA数据是指Landsat 9卫星采集数据,经过处理将每个波段辐射亮度转换为大气层顶表观反射率(Top of Atmosphere Reflectance...总之,Landsat 9_C2_TOA数据通过将辐射亮度转换为TOA反射率,消除了大气影响,提高了数据可比性和准确性,遥感应用提供了更可靠数据基础。...keyLANDSAT_9/02/T1/TOALandsat9_C2_TOA类数据 * @Name : Landsat9_C2_TOA_T1数据*///指定检索数据,可设置检索空间和时间范围...,可以没有版权限制情况下使用、传输或复制。

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Google Earth Engine ——LANDSATLT4LT5_L1T_ANNUAL_GREENEST_TOA归一化植被指数(NDVI)最高像素数据

从2017年5月1日起,美国地质调查局不再生产预收集Landsat,因此这个收集已经完成。请切换到基于集合1数据。更多信息请参见此文档页面。...这些合成物是由每个年度所有场景创建,从当年第一天开始,一直到当年最后一天。每一年所有图像都包括合成中,以最绿像素作为合成,其中最绿像素指的是归一化植被指数(NDVI)最高像素。...从2017年5月1日起,美国地质调查局不再生产预收集Landsat,因此这个收集已经完成。请切换到基于集合1数据。更多信息请参见此文档页面。...这些合成物是由每个年度所有场景创建,从当年第一天开始,一直到当年最后一天。每一年所有图像都包括合成中,以最绿像素作为合成,其中最绿像素指的是归一化植被指数(NDVI)最高像素。...Landsat数据是联邦创建数据,因此属于公共领域,可以没有版权限制情况下使用、转让或复制。 对美国地质调查局作为数据来源的确认或信用,应通过包括一行文字引用来提供,如下面的例子。

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ActiveReports 报表应用教程 (3)---图表报表

用户还可以通过代码把定义好图表输出多种图像格式。 本文将演示如何在葡萄城ActiveReports报表中实现图文混淆报表。...1、创建报表文件 ASP.ENT 应用程序中添加一个名为 rptSalesByCategory.rdlx 页面报表(PageReport)文件,使用报表模板“ActiveReports 7 页面报表...2.1、新创建 NWind_CHS 数据源节点上鼠标右键,并选择添加数据,在出现数据对话框中输入一下信息: 常规选项卡 –> 名称:Sales 查询选项卡 –> 查询: SELECT 类别....3.2、图表数据-系列 系列标签: 销量量 : =Sum([销售量]) ? 3.3、图表数据-类别分组 分组-表达式: =[类别名称] 标签: =[类别名称] ?...4、创建数据明细表 我们将使用矩阵控件 Matrix 来显示每月,每类产品销售量,从 VS 工具箱中将矩阵控件 Matrix 添加到报表设计界面,并选择矩阵控件,此时属性窗口中命令区域会显示【属性对话框

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数据挖掘】基于密度聚类方法 - DBSCAN 方法 ( DBSCAN 原理 | DBSCAN 流程 | 可变密度问题 | 链条现象 | OPTICS 算法引入 | 聚类层次 | 族序概念 )

, 这里密度可变指的是 聚类分组样本密度不同 ; 数据样本中一部分密度大 , 一部分密度小 ; ③ 链条现象 : DBSCAN 算法 存在链条现象 ; IV ....OPTICS 算法原理 ---- OPTICS 算法 原理 : ① 排序索引 : 给所有的 数据样本对象 进行排序 , 并为每个样本对象设置对应顺序 索引 ; ② 索引意义 : 表示样本 基于 密度...聚类分组 结构 , 同一个聚类分组 样本 , 顺序相近 ; ③ 根据索引排列 : 将全体数据样本数据 , 根据该索引 , 排列坐标系中 , 索引就是 x 轴坐标值 , 排列结果就是不同层次聚类分组...聚类分组包含关系 : ① 前提 : 数据样本 进行 聚类分组时 , MinPts 邻域最小样本阈值 参数不变时 ; ② 密度大聚类 : 当设置 \varepsilon -邻域 \varepsilon...半径比较小时候 , 其聚类结果 C_0 ; ③ 密度小聚类 : 当设置 \varepsilon -邻域 \varepsilon 半径比较大时候 , 其聚类结果 C_1

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Google Earth Engine——NOAA气候数据记录(CDR)AVHRR叶面积指数(LAI)和吸收光合有效辐射部分(FAPAR)数据包含描述植物冠层和光合活动衍生

NOAA气候数据记录(CDR)AVHRR叶面积指数(LAI)和吸收光合有效辐射部分(FAPAR)数据包含描述植物冠层和光合活动衍生。...该数据来自NOAA AVHRR表面反射产品,并以0.05°分辨率按日进行网格化。这些数值是全球范围内计算,但不包括光秃秃或植被非常稀少地区、永久冰或雪、永久湿地、城市地区或水体。...这个数据已知问题包括。 TIMEOFDAY变量所包含数值过大,超过1天。...纬度与网格单元中心没有正确关联,误差<0.002度 经度与网格单元中心没有正确关联,误差< 0.02度 见数据提供者技术说明。

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以卖香蕉例,从4个方面了解SQL数据汇总

许多电脑使用Excel面对上千行数据时已力不从心,而R较难部署集群上运行,人眼显然不可能直接从大量数据中总结出规律。如何才能快速理解你数据?SQL可以帮助你!...SQL是一种专为数据计算设计语言,其中已经内置了许多数据汇总函数,也支持用户编写SQL命令实现更为复杂汇总需求。本文以香蕉销售相关数据例,从4个方面介绍如何用SQL进行数据汇总。 ?...得到结果如下: ? 仅通过一次命令请求,我们就可以非常大数据上计算出这些重要汇总结果。如果再加上where或join命令,我们还可以高效地对数据进行切分。...我们需要将收入分组以方便我们得到数据分布大致印象,比如分为$0-$5、$5-$10等组。如何分组并没有一个标准做法,需要我们自己根据需要,进行实验来选择。...这个命令将每个收入数据向下取整到5倍数并以此分组,即分组宽度5。

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Google Earth Engine ——Landsat 4 TM Collection 1 Tier 1 DN经过缩放、校准传感器辐射度——8天32天年际合成数据

具有最高可用数据质量陆地卫星场景被归入第1级,并被认为适合进行时间序列处理分析。...第一级包括一级精确地形(L1TP)处理数据,这些数据具有良好辐射测量特性,并在不同Landsat传感器之间进行了相互校准。...第1级场景地理注册将是一致,并在规定公差范围内[<=12米均方根误差(RMSE)]。所有第1级Landsat数据都可以被认为是一致,并且整个集合中进行了相互校准(不管是哪个传感器)。...Landsat数据是联邦创建数据,因此属于公共领域,可以没有版权限制情况下使用、转让或复制。 对美国地质调查局作为数据来源鸣谢或信用,应包括一行文字引用,如下面的例子。...(产品、图像、照片或数据名称)由美国地质调查局提供。 例子。

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ActiveReports 报表应用教程 (15)---报表换肤

本文中演示年度销量统计表设置不同皮肤样式,我们供准备了三个皮肤样式,以下是详细操作步骤: 1、创建报表文件 应用程序中创建一个名为 rptTheme1.rdlx 葡萄城ActiveReports....4.0 服务器或文件名称: Data\NWind_CHS.mdb 3、 添加数据 新建 NWind_CHS 数据源上鼠标右键并选择添加数据菜单项,添加以下两个数据: 常规-名称:Sales...创建完成以上主题样式之后,报表指定一个主题,我们设计时指定主题样式 Style1 ?...4.2、创建年度各地区销量统计表 从 Visual Studio 工具箱中将 Chart 控件添加到报表设计界面,按照以下列表设置 Chart 控件属性 图表数据属性对话框: 常规-数据名称: Sales...Chart 控件添加到报表设计界面,按照以下列表设置 Chart 控件属性 图表数据属性对话框: 图表 属性名称 属性 东北地区销量图 常规: 数据名称:Sales 系列:=Sum([

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NASA数据——TANSO-FTS 运行前 11 年收集测量数据中得出二氧化碳(CO2)干空气摩尔分数(XCO2)估计

ACOS 2 级标准产品(ACOS_L2S)轨道颗粒被用作输入。 ACOS "数据包含所有探测数据二氧化碳(CO2)柱平均干空气摩尔分数,并尝试对其进行检索。... GOSAT 到 2020 年 6 月收集 3,700 万个探测数据中,大约 20% 筛选云层和其他伪影后被选中进行 v9 L2FP 算法处理。...经过质量过滤和偏差校正后,ACOS GOSAT v9 与 TCCON 和模式之间 XCO2 差异(1σ):海洋闪烁观测约为百万分之 1,陆地观测约为百万分之 1 至 1.5。...然而,对于海洋闪烁观测数据,相对于 OCO-2 季节平均偏差 0.2 到 0.6 ppm 之间,且随时间和纬度变化很大。...GOSAT v9 数据对于研究跨越整整十年或更长时间碳循环现象应该特别有用,并可作为 2014 年 9 月开始较短 OCO-2 v10 数据有益补充。

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