引 CalebA人脸数据集（官网链接）是香港中文大学的开放数据，包含10,177个名人身份的202,599张人脸图片，并且都做好了特征标记，这对人脸相关的训练是非常好用的数据集。...最后，我统计了一下有无戴眼镜的人脸的数量，结果是： 筛选图片 得到两个记录了有无戴眼镜的图片名集合txt后，我们就可以根据这个来筛选图片了。...哪个包含，则把该图片移动到对应文件夹下去。...需注意的是要运行这份代码需要安装face_recognition库和PIL库，如何安装就可以直接搜索教程了。 这里我们就得到了所有高宽相等的人脸二次裁剪图片。...还要注意的一点是这里只保证了每张图片自身高宽相等，图片之间的尺寸并不一定是同样大小的。 结 这样，就完成了针对一个维度去做二位类处理筛选数据集的工作。
，并涉及到了一些正在改变我们如何管理数据和IT运营的快速发展的技术。...BigQuery将为您提供海量的数据存储以容纳您的数据集并提供强大的SQL，如Dremel语言，用于构建分析和报告。...使用BigQuery数据存储区，您可以将每条记录放入每个包含日期/时间戳的BigQuery表中。...您可以在您完全控制数据和报告之后才付钱。 敬请关注此博客，了解Grand Logic如何帮助您在云中构建数据仓库。...我们将讨论JobServer产品的更多细节，并且我们的咨询服务将帮助您使用BigQuery。 联系我们以了解我们的JobServer产品如何帮助您将ETL和数据仓库扩展到云中。
LFW人脸图像数据集是一个大型的人脸数据集，经常用于做人脸识别算法的衡量或比赛，其人脸图像来自网络，且在下载的图像包中要已经全部按照人名分别放在对应文件夹里了，这一点挺方便的。...按人名分类好的人脸图像 LFW不像CelebA一样有具体的戴眼镜与否等标签，不过官方也给出了一个txt文件，记录了各个人分别有多少张人脸图像，因此如果要做人脸识别的测试，可以筛选出有多张人脸图像的人的文件夹来做测试...，找到数量值，判断大于1就存到新txt中去，因为LFW数据集有五千多个人，所以我们每遍历1000张就输出一下，聊作进度条。...筛选完后会发现有1680个人含有两张以上的图像，和官网给出的数据一致。...我的解决方案就是，找不到就算了，跳过，继续找下一个，这样一来虽然会损失一些人，但是可以一移到底，不用老是停下来。 最终我成功筛选除了1500多个人，也够了。
混合坐标海洋模型 (HYCOM) 是一种数据同化混合等密度西格玛压力（广义）坐标海洋模型。 EE 中托管的 HYCOM 数据子集包含变量盐度、温度、速度和海拔。...它们已被插入到 80.48°S 和 80.48°N 之间的均匀 0.08 度纬度/经度网格。盐度、温度和速度变量已被内插到 40 个标准 z 水平。...HYCOM 联盟，包括国家海洋伙伴计划 (NOPP)，是美国全球海洋数据同化实验 (GODAE) 的一部分。 由国家海洋伙伴计划、海军研究办公室 (ONR) 和国防部高性能计算现代化计划资助。...0.001 20 * = Values are estimated 影像属性： Name Type Description experiment String Experiment number 数据引用
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 ? ?
小勤：怎么样能够将部分筛选的数据和总体的数据放到一起去比较？比如这个区域的销售量和总计的放到一起。 大海：你这不是已经实现了吗？ 小勤：不是啊。...比如我想筛选哪个就显示哪个区域的，但总计还是全部区域的总计。 大海：当然可以的，可是传统的数据透视表不支持。你看，如果数据透视里筛选了，总计也变了： 小勤：是啊。所以很苦恼啊！...你看这里： 小勤：这不还是数据透视表里的选项吗？ 大海：呵呵，你去看看传统数据透视表的这个选项？ 小勤：晕菜，怎么是灰的？不给选啊。 大海：对的，就是不给选。 小勤：这不是搞歧视吗？...凭什么添加到数据模型就可以选了呀？ 大海：其实这后面是数据模型了做了特殊处理的，以后讲数据模型的一些知识的时候再跟你讲吧。 小勤：好的。...真是嘢，在Power Pivot里生成的数据透视表选了“汇总中包含筛选项”就可以了。 大海：嗯。慢慢你就会发现Power Pivot比传统数据透视表强大得不止一丢丢了。
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。
前言 目前项目进行到中期，最近又学习了一些新的知识，例如sas拼表、导出文件、数据集筛选等，好记性不如烂笔头，记录下来有待后期回头查看，人生总是走在学习的道路上。...="/sas/data_set.txt" DBMS=TAB REPLACE; DELIMITER="|"; PUTNAMES=NO; RUN; /* DATA:指定要导出的数据集 OUTFILE...，默认是256 DLM:指定分割符 ENCODING:指定文件编码 TERMSTR:指定记录分隔符 */ SAS 数据集筛选 WHERE子句进行筛选 SAS 数据集筛选可以在DATA...步中进行操作，使用WHERE关键字对指定的列的值进行条件筛选，例子如下： DATA STUDENT; SET STUDENT; WHERE AGE <= 10; RUN; KEEP关键字 KEEP关键字可以使数据集保留下你想要的字段...，将表根据相同的列拼在一起，跟SQL中的left join和right join还有inner join是一个道理，在拼表之前需要将数据集根据公共的字段排序，需要用到PROC SORT，下面介绍一下PROC
在这种情况下，人们期望有效的识别系统来检查人们的脸是否被掩蔽在规定的区域内。为了完成这个任务，对于训练深度学习模型来检测戴面具和不戴面具的人来说，一个带面具的人脸大数据集是必要的。...本文中提出了三种类型的口罩人脸检测数据集：(1)正确佩戴口罩数据集(CMFD)；(2)不正确佩戴口罩数据集(IMFD)及其组合；(3)用于全面佩戴口罩检测数据集(MaskedFace-Net)。...MaskedFace-Net包含了137,016张高质量口罩人脸图像的，可以作为一个基准数据集，用于创建与口罩佩戴分析相关的机器学习模型。...口罩人脸数据集的提出目的主要有两个方面，首先是检测人们是否戴了口罩，然后检测人们是否正确佩戴口罩(在机场入口处或人群中)。...点个“在看”，让我知道你的爱
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据来自“温哥华开放数据目录”。它于2017年7月18日提取，包含2003年1月1日至2017年7月13日的530,652条记录。...原始数据集包含UTM区域10中的坐标（X和Y列）。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
这些数据支持《国家统一野地火灾管理战略》、《联邦野地火灾管理政策》和《健康森林恢复法》中的火灾和景观管理规划目标。...该层是通过将BPS层中的BPS组属性与Refresh Model Tracker（RMT）数据联系起来，并分配PLS属性而创建的。这个地理空间产品应该显示PLS的合理近似值，如RMT中记载的那样。...LANDIFRE火灾数据集包括。 火灾制度组（FRG）旨在根据植被动态、火灾蔓延、火灾影响和空间背景之间的相互作用，描述景观内假定的历史火灾制度的特点。...植被状况等级（VCC）是对相关植被偏离（VDEP）层的简单分类，表明当前植被与模拟的历史植被参考条件不同的总体水平 植被偏离（VDep）表示景观上的当前植被与估计的历史条件的不同程度。...Snow / Ice 131 #4e4e4e Barren 132 #b2b2b2 Sparsely Vegetated 133 #e1e1e1 Indeterminate Fire Regime 数据引用
但是，如果我们对数据应用了筛选，则上述两个公式的结果就不正确了，如下图2所示，我们筛选出“East”团队后的统计： ?...图2 很显然，此时出现在筛选后的数据表中的L只有1次，但上述两个公式的结果没有变化，它们忽略了筛选数据而是仍然应用到原来所有的数据中。 如何使用公式，在单元格D2和D3中得到正确的结果？...：一个是代表所有有效筛选的数据的列表，另一个是代表所有与条件匹配的未筛选的数据的列表，两个数组的乘积将是一个包含与条件匹配的筛选的数据的数组。...因为SUBTOTAL函数会忽略筛选后的隐藏值，因此应用筛选后其返回的值会不同： 对于上图1中没有应用筛选的数据表，SUBTOTAL函数生成的数组为： {1;1;0;1;1;1;1} 表示在单元格区域C7...对于上图2中应用筛选的数据表，SUBTOTAL函数生成的数组为： {1;0;0;1;0;0;0} 表示在单元格区域有两个单元格与条件（示例中为“East”）匹配，即1所处位置的单元格。
array.indexOf 判断数组中是否存在某个值，如果存在返回数组元素的下标，否则返回-1 let arr = ['something', 'anything', 'nothing',...anything']; let index = arr.indexOf('nothing'); # 结果：2 array.includes(searchElement[, fromIndex]) 判断一个数组是否包含一个指定的值...index 当前遍历到的索引。 array 数组本身。 参数：thisArg（可选） 指定 callback 的 this 参数。...index 当前遍历到的索引。 array 数组本身。 参数：thisArg（可选） 指定 callback 的 this 参数。...方法，该方法返回元素在数组中的下标，如果不存在与数组中，那么返回－１; 参数：searchElement 需要查找的元素值。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据集包含有关为孕妇提供服装的在线商店的点击流的信息。...数据来自2008年的五个月，其中包括产品类别，页面上照片的位置，IP地址的原产国和以美元表示的产品价格。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 Mariusz ÅapczyÅ„ski, Cracow University of Economics, Poland, lapczynm '@' uek.krakow.pl 5....数据引用 Łapczyński M, Białowąs S.
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。”
防雷——tp5模型操作数据库 各位小伙伴们大家好，冷月今天在做项目的过程中呢，遇到了一个坑就是用tp5的模型操作数据库时，返回的是数据集而不是直接的数组。于是冷月就想办法如何将数据集转为数组。...写下这篇博文，防止大家遇到这个坑时可以更快的解决。 首先让我们来看一下这个坑 冷月在控制器中定义了一个方法来操作模型,如下图： ? 然后，返回的是数据集而不是可以直接操作的数组： ?...然后我试着利用toArray()这个方法看看能不能转为数组： ?...再查阅资料和看tp5使用手册后，冷月发现将数据库配置database.php文件里的resultset_type改为collection后，就可以解决这个问题。 ?...然后，同样的代码成功返回想要的数组： ? 最后的啰嗦： 只要思想不滑坡，办法总比问题多 快去学习去~ 勤加练习，早日收获自己的offer！
(一) 已知条件： 有单列数据，其中有正负相关的数字 (二) 要求： 如果数据存在1正1负，那我们可以直接抵消，只需要保留未能消除的正数或者负数。 (三) 计算步骤： 1....汇总并计算数字数量 通过分组依据得到每个唯一值的出现次数。 2. 计算相对应的当前值相反符号值出现的次数 3. 计算正数次数和负值次数的差 4. 保留差异数为正数的数据 5....计算重复的值的次数 6. 展开重复次数 7. 保留所需要的数据 这里因为0不是我们所需要考虑的，所以忽略0。 如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。
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。
前两天，有一位读者在知识星球提出了一个关于 pandas 数据清洗的问题。...他的数据大致如下 现在希望分别做如下清洗 “ A列中非字符行 B列中非日期行 C列中数值形式行(包括科学计数法的数值） D列中非整数行 删掉C列中大小在10%-90%范围之外的行 ” 其实本质上都是「...数据筛选」的问题，先来模拟下数据 如上图所示，基本上都是根据数据类型进行数据筛选，下面逐个解决。...函数判断一个变量是否为字符串格式 再同样借助 apply 函数即可找到全部字符串的行，然后使用 ～ 取其补集即可 自定义异常值范围 最后是一个看上去是异常值处理的问题，但本质上还是数据筛选。...直接计算该列的指定范围，并多条件筛选即可。 至此我们就成功利用 pandas 根据 数据类型 进行筛选值。其实这些题都在「pandas进阶修炼300题」中有类似的存在。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 这是 glassdoor 中数据科学职位的数据集。 1. 字段描述 2. 数据预览 3....数据来源 来源于Kaggle。
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