radius 半径（从中心到边缘上点的距离的平均值） texture 纹理（灰度值的标准偏差） perimeter 周长 area 面积 smoothn...
将数据导出到Excel文件通常是任何用户阅读和解释一组数据的最优先和最方便的方式。...通过使用Pandas库，可以用Python代码将你的网络搜刮或其他收集的数据导出到Excel文件中，而且步骤非常简单。...将Pandas DataFrame转换为Excel的步骤 按照下面的步骤来学习如何将Pandas数据框架写入Excel文件。...创建一个你希望输出的数据的数据框架，并用行和列的值来初始化数据框架。 Python代码。...(在我们的例子中，我们将输出的excel文件命名为 "转换为excel.xlsx") # creating excel writer object writer = pd.ExcelWriter('converted-to-excel.xlsx
import xml.etree.ElementTree as ETimport osimport json coco = dict()coco['images...
下面的代码给出了将mat格式数据集转换为arff与txt格式的matlab代码。 注意，每个.mat文件中只有一个数据集，其中共有m+1列，最后一列是label。...% 读取文件数据 ... clear clc input_filename = 'GLIOMA-t.mat'; arff_filename = 'GLIOMA.arff'; if strfind(...,'],uY(j))]; end st = [st sprintf([floatformat '}'],uY(length(uY)))]; fprintf(f,'%s\n\n',st); % 开始保存数据...注意dataName.mat中的数据集名称是data MATLAB clc clear load('dataName.mat') fid = fopen('dataName.txt', 'wt');
墨墨导读：本文来自墨天轮用户投稿，文章详述安装一套RAC环境，并把单实例数据库通过通过rman还原到这个环境（通常如果是生产环境，我们会搭建从RAC到单实例数据库的ADG，以减少停机时间）。...单实例数据库转换为RAC数据库，Oracle 11.2.0.4 首先，安装一套RAC环境，并把单实例数据库通过通过rman还原到这个环境（通常如果是生产环境，我们会搭建从RAC到单实例数据库的ADG，以减少停机时间...然后生成一个源库（单实例数据库）spfile： startup pfile=/home/oracle/orcld/spfile.orclddb.tmp 08:07:25 sys@orclddb>show...initorclddb1.ora SPFILE='+datadg/orclddb/PARAMETERFILE/spfile.3296.878718931' [oracle@dm01db01 dbs]$ 检查数据库...然后启动数据库，检查2个数据库实例是否都正常了 SYS@orclddb2>startup ORACLE instance started.
当我们把通过模型或者 AI 应用处理好的数据喂给它之后（“一堆特征向量”），它会根据一些固定的套路，例如像传统数据库进行查询优化加速那样，为这些数据建立索引。...、日期等数据看起来不大一样，但这些场景将能够帮助我们在不同的数据规模、业务场景下，带来出乎意料的高性能数据检索能力。...在准备好环境之后，我们就能够正式进入神奇的向量数据世界啦。 构建向量数据 前文提到了，适合 faiss 施展拳脚的地方是向量数据的世界，所以，需要先进行向量数据的构建准备。...为了方便后文中，我们更具象地了解向量数据库的资源占用，我们顺手查看下整理好的文本文件占磁盘空间是多少： du -hs ready.txt 5.5M ready.txt 使用模型将文本转换为向量...为了将文本转换为向量数据，我们需要使用能够处理文本嵌入的模型。
// 这是存放jpg图片数据的数组，通常是从网络或其他外部环境获取的数据，用完后要记得置null否则存在内存泄漏风险 let data = Unit8Array(); let blob = new Blob
1、将Cityscape中的json格式的标注转换为.txt格式的标签# convert cityscape dataset to pascal voc format dataset# 1. convert...os.path import joinimport os.pathrootdir = 'D:\dataset\cityscapes\leftImg8bit\\train\\zurich' # 写自己存放图片的数据地址...rootdir) for image_id in names: print(image_id) convert_annotation(image_id)2、将.txt转换为
接下来就该pycococreator接手了，它负责处理所有的注释格式化细节，并帮你将数据转换为COCO格式。让我们以用于检测正方形、三角形和圆形的数据集为例，来看看如何使用它。 ?...请记住，我们制作COCO数据集，并不是因为它是表示注释图像的最佳方式，而是因为所有人都使用它。 下面我们用来创建COCO类型数据集的示例脚本，要求你的图像和注释符合以下结构： ?...一般你还需要单独用于验证和测试的数据集。 COCO使用JSON (JavaScript Object Notation)对数据集的信息进行编码。...例如0 0 1 1 1 0 1转换成2 3 1 1。列优先意味着我们顺着列自上而下读取二进制掩码数组，而不是按照行从左到右读取。...uploads/2018/04/shapes_train_dataset.zip Github：https://github.com/waspinator/pycococreator/ 现在，你可以尝试将自己的数据集转换为
not os.path.exists(ana_txt_save_path): os.makedirs(ana_txt_save_path) id_map = {} # coco数据集的
在这个例子中，我们将数据移动到一个块存储设备上/mnt/volume-nyc1-01。您可以在DigitalOcean指南的“ 如何使用数据块存储”中了解如何设置。...无论您使用何种底层存储，本指南都可以帮助您将数据目录移到新的位置。...第1步 - 移动MySQL数据目录 为了准备移动MySQL的数据目录，让我们通过使用管理凭证启动交互式MySQL会话来验证当前位置。...当有斜线时，rsync会将目录的内容转储到挂载点，而不是将其转移到包含的mysql目录中： sudo rsync -av /var/lib/mysql /mnt/volume-nyc1-01 一旦...一旦您验证了任何现有数据的完整性，您可以使用删除备份数据目录sudo rm -Rf /var/lib/mysql.bak。
import xml.etree.ElementTree as ETimport pickleimport osfrom os import listdir, ...
以往的视频生成工作集中于具有自回归模型的受限数据集、具有自回归先验的潜变量模型以及近来的非自回归潜变量方法。扩散模型也已经展示出了出色的中等分辨率视频生成能力。...论文地址：https://imagen.research.google/video/paper.pdf 在论文中，谷歌详细描述了如何将该系统扩展为一个高清文本转视频模型，包括某些分辨率下选择全卷积时空超分辨率模型以及选择扩散模型的...在实验中，Imagen Video 在公开可用的 LAION-400M 图像文本数据集、1400 万个视频文本对和 6000 万个图像文本对上进行训练。...这个新的文本转视频模型名叫 Phenaki，它使用了「文本转视频」和「文本转图像」数据联合训练。...PHENAKI 模型架构 受之前自回归文本转图像、文本转视频研究的启发，Phenaki 的设计主要包含两大部分（见下图 2）：一个将视频压缩为离散嵌入（即 token）的编码器 - 解码器模型和一个将文本嵌入转换为视频
这是一个对我有特殊意义的教程，大约在一年半以前，我和朋友开始研究如何将多个数据集合并为一个数据集来分析，但是当时试了很多方法，效果不理想，再加上很多前辈告诉我很多人不认同这样合并多个数据集（因为会导致很多误差...然后最近因为疫情我又重新开始研究这段，终于给摸索出来一个还可以的教程并结合自己的数据集做了实例验证，效果挺满意的，所以想把这段教程写下来并总结以待后用。 移除批次效应前 ? ? ?...因为目前合并多个测序、芯片数据集这一块并没有完全统一的标准，方法大概有五六种。公说公有理婆说婆有理，对于我这样的新手来说，最简单的是跟随顶级文章的文章思路或者分析流程和步骤。
这是一个对我有特殊意义的教程，大约在一年半以前，我和朋友开始研究如何将多个数据集合并为一个数据集来分析，但是当时试了很多方法，效果不理想，再加上很多前辈告诉我很多人不认同这样合并多个数据集（因为会导致很多误差...然后最近因为疫情我又重新开始研究这段，终于给摸索出来一个还可以的教程并结合自己的数据集做了实例验证，效果挺满意的，所以想把这段教程写下来并总结以待后用。
Apriori算法是一种用于挖掘数据集中频繁项集的关联规则学习的经典算法。它基于“Apriori原理”，即如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也必须是频繁的。该算法通过不断生成新的频繁项集来实现。...Apriori算法的基本步骤如下：设置最小支持阈值（例如总交易额的2％）并扫描数据集以生成符合阈值的频繁项集的列表。使用第1步中的频繁项集生成下一级的候选项集列表，这些项集至少具有一个共同的项目。...再次扫描数据集，确定哪些候选项集实际上是频繁的，即检查它们是否符合支持阈值。重复步骤2和3，直到不能生成更多的频繁项集。使用之前步骤生成的频繁项集生成关联规则。...Apriori算法具有较高的时间复杂度，因此不适合大型数据集。但是，已经开发了几种优化版本来提高其效率。...# 创建事务中唯一项目的列表 items = set([item for transaction in transactions for item in transaction]) # 初始化频繁项集列表
车道检测任务的方法必须是实时的(+30帧/秒)，有效的且高效的。...在TuSimple数据集上该方法在保持效率(115帧/秒)的前提下，与现有的SOTA方法相比具有相当的竞争力。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ?
CVPR 2019期间，专注于AR技术，整合软硬件的人工智能公司亮风台公开大规模单目标跟踪高质量数据集LaSOT，包含超过352万帧手工标注的图片和1400个视频，这也是目前为止最大的拥有密集标注的单目标跟踪数据集...现有数据集很少有超过400个序列，由于缺乏大规模的跟踪数据集，很难使用跟踪特定视频训练深度跟踪器。 2. 短时跟踪。理想的跟踪器能够在相对较长的时间内定位目标，目标可能消失并重新进入视图。...据了解，LaSOT是迄今为止最大的具有高质量手动密集注释的对象跟踪数据集。 2....LaSOT大规模多样化的数据采集 LaSOT数据集的构建遵循大规模、高质量的密集注释、长期跟踪、类别平衡和综合标记五个原则。...最终，他们通过收集1400个序列和352万帧的YouTube视频，在Creative Commons许可下，编译了一个大规模的数据集。LaSOT的平均视频长度为2512帧（即30帧每秒84秒）。
django执行sql语句后得到的返回结果是一个结果集，直接把结果转json返回给前端会报错，需要先遍历转字典在转json，特别注意model_to_dict（）只会将结果集的第一条数据转字典，如果你是根据指定条件查一条数据返回的...，直接用model_to_dict（）没问题，如果执行的是all（）或filter（）到多条或全部的数据，这个时候去model_to_dict（）这个集合就不行了，那么先遍历这个集合在转字典，然后转json...= '' dic['result'] = L return HttpResponse(json.dumps(dic, ensure_ascii=False)) order_by(‘-id’)：是将结果集根据...ID倒序排序 补充知识：django执行sql根据字段显示对应的数据方式 L = [] cursor.execute(sql) desc = cursor.description # 获取字段的描述，默认获取数据库字段名称...message'] = '' dic['result'] = L return HttpResponse(json.dumps(dic, ensure_ascii=False)) 以上这篇django执行数据库查询之后实现返回的结果集转
带着你家的AI来参加吧，这里有丰盛的数据集吃：来自人类玩家的6,000万帧实况。 成绩优异的选手，可能获得赞助商英伟达爸爸提供的GPU，还有许多没公布的神秘奖励。...所以，数据集一定要提供充足的营养，模型才能跑出优秀的成绩： 6,000万帧，对症下药 比赛数据集叫做MineRL-v0。就像开头提到的那样，这里有6,000万帧数据，全部来自人类玩家。...四大类 数据分四类，各自针对《我的世界里》不同的任务。 一是导航，各种任务的基础。分为两类，一类是正常导航，另一类是极端的山丘导航，需要跨越崎岖地形的那一种。数据长这样： ?...所以，要依靠更丰满的数据： ?
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