首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

CNN 是如何处理图像不同位置对象

文中讨论了当要识别的对象出现在图像不同位置时,CNN 是如何应对、识别的。Pete Warden 给出解释也许算不上完善,而且也仍然无法保证能够消除位置影响,但这是一个不错开始。...一位正在学习用卷积神经网络做图像分类工程师最近问了我一个有趣问题:模型是如何学会辨别位于图片中不同位置物体呢?...这使得最终分类器在位置差异问题处理上会进行得更加有序顺利,因为它处理原图信息精简许多以后图像。...这就是我对分类器在处理位置变化问题上解释,但对类似的问题,比如不同时间位置音频信号又是如何呢?最近我对一种可以替代池化,被称为「扩张」或者又叫「空洞」卷积方法很感兴趣。...我对此感到很兴奋,因为循环神经网络速度是个痛点。如果你要处理批量大小为 1 数据,这在即时应用是个很典型问题,大部分计算都是矩阵和向量之间乘法,计算强度相当于全连接层。

1.6K10

干货 | CNN 是如何处理图像不同位置对象

文中讨论了当要识别的对象出现在图像不同位置时,CNN 是如何应对、识别的。Pete Warden 给出解释也许算不上完善,而且也仍然无法保证能够消除位置影响,但这是一个不错开始。...一位正在学习用卷积神经网络做图像分类工程师最近问了我一个有趣问题:模型是如何学会辨别位于图片中不同位置物体呢?...这使得最终分类器在位置差异问题处理上会进行得更加有序顺利,因为它处理原图信息精简许多以后图像。...这就是我对分类器在处理位置变化问题上解释,但对类似的问题,比如不同时间位置音频信号又是如何呢?最近我对一种可以替代池化,被称为「扩张」或者又叫「空洞」卷积方法很感兴趣。...我对此感到很兴奋,因为循环神经网络速度是个痛点。如果你要处理批量大小为 1 数据,这在即时应用是个很典型问题,大部分计算都是矩阵和向量之间乘法,计算强度相当于全连接层。

1.7K20

R语言学习笔记之——数据处理神器data.table

data.table 1、I/O性能: data.table被推崇重要原因就是他IO吞吐性能在R语言诸多包首屈一指,这里以一个1.6G多2015年纽约自行车出行数据集为例来检验其性能到底如何,...rm(list=ls()) gc() 2、索引切片聚合 data.table中提供了行索引、列切片、分组功能于一体数据处理模型。...data.table列索引 列索引与数据框相比操作体验差异比较大,data.table列索引摒弃了data.frame时代向量化参数,而使用list参数进行列索引。...列索引位置不仅支持列名索引,可以直接支持内建函数操作。 mydata[,.(flight/1000,carrier,tailnum)] 支持直接在列索引位置新建列,赋值符号为:=。...当整列和聚合单值同时输出时,可以支持自动补齐操作。 当聚合函数与data.table分组参数一起使用时,data.table真正威力才逐渐显露。 mydata[,.

3.5K80

能不能让R按行处理数据?

data.table是目前R中人气最高数据处理包。 2....(fund_name)] 其中关键在于拼接函数c(),它将不同向量拼接成了一列。另外,这个操作是不是有点熟悉?...事实上,data.table也整合了reshapecast和melt函数,并且cast函数升级为dcast,感兴趣小伙伴可以去研究一番。 在拉直数据后,接下来要做工作就很简单了。...我们只要把数据按照fund_name分组,然后对每组求scale均值。唯一需要注意有两点。首先,别忘了meanna.rm = T参数,它能够让函数忽略缺失值。...R数据处理哲学是向量,是列,但这并不妨碍我们按照行进行处理,其中关键,就在于运用 c() 函数把不同向量拼接成一个向量。 我是大猫,咱们下期见! 附:Stackoverflow原始问题 ?

1.3K20

R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table)

R语言︱数据集分组 大型数据集通常是高度结构化,结构使得我们可以按不同方式分组,有时候我们需要关注单个组数据片断,有时需要聚合不同组内信息,并相互比较。...在base包里和split功能接近函数有cut(对属性数据分划),strsplit(对字符串分划)以及subset(对向量,矩阵或数据框按给定条件取子集)等。...")],function(x) sum(x)) 4、subset()函数 利用subset()函数进行访问和选取数据框数据更为灵活,subset函数满足条件向量、矩阵和数据框按子集方式返回。...5、which定位函数 功能:返回服从条件观测所在位置(行数),有一定排序功能在其中。...(iris$setosa)] #按照照setosa大小,重排Sepal.Length数据列 四、dplyr与data.table data.table可是比dplyr以及python

20.2K32

从零开始异世界生信学习 R语言部分 04 文件读写与认知

读取ex1.txt ex1 <- read.table("ex1.txt") #列名不能正确表示,并且内容数值变为了字符串 ex1 <- read.table("ex1.txt",header =...save(ex1,file = "xerror.csv") #save文件用来保存Rdata 文件 a <- read.csv("xerror.csv") load("xerror.csv") 图片 一个项目的不同结果数据存在不同文件夹...图片 一个项目的不同部分分别存在不同文件夹 图片 图片 图片 # data.tablefread函数 soft = data.table::fread("soft.txt",data.table...") b$Sheet1 export(b,"jimmyzhenbang.xlsx") #导出后也为多列表xlsx文件 export(b$Sheet1,"jimmyzhenbang.csv") #可以列表一部分就可以导出...由向量拼接而来 m3 = cbind(1:10, # cbind函数表示按照行合并向量,rbind为按照列合并数据 11:20, 30:21) m3 #4.

1.3K40

R数据框如何取交集

我们首先来创建两个数据框,模拟一下不同软件预测结果 set.seed(123) df1=data.frame(mir=sample(LETTERS,26),target=c(rep("TP53",...下面给大家介绍三种对R数据框取交集方法 方法一、我们各列信息合并成一个字符串,然后取交集 #各列信息用_连接起来 combine1=apply(df1,1,function(x) paste...(x,collapse = "_")) combine2=apply(df2,1,function(x) paste(x,collapse = "_")) #查看合并后字符串向量1和字符串向量2交集...all_equal(result1,result2) #[1] TRUE 方法三、利用data.table包里fintersect函数 #加载data.table包 library(data.table...) #数据框转换成data.table格式,然后利用fintersect函数取交集 result3=fintersect(setDT(df1), setDT(df2)) #保存交集结果 write.table

1.5K20

「R」数据操作(三):高效data.table

例如提取列: product_info[released == "yes", id] #> [1] "T01" "M01" "M02" "M03" 在这里使用"id"结果不同,返回必然是个data.table...例如,使用setkey()id设置为product_info一个键: setkey(product_info, id) 同样,函数无任何返回,但我们已经为原始数据设置了键,而且原来数据看起来也没变化...对数据进行分组汇总 by是data.table另一个重要参数(即方括号内第3个参数),它可以数据按照by值进行分组,并对分组计算第2个参数。...,by所对应组合值是唯一,虽然实现了目标,但结果没有设置键: key(type_class_test0) #> NULL 这种情况下,我们可以使用keyby来确保结果data.table自动...keyby对应分组向量设置为键。

5.8K20

十、文件读写

输出文件export surv=read.table("import/xxx.txt") save(x,file="Rdata/xxx.Rdata") (2)在不同工作目录下创建不同文件夹,保存不同步骤需要文件...what = what, sep = sep, quote = quote, dec = dec, : line 2 did not have 5 elements 报错原因:表格不规则,有一部分位置是空着...导出为csv write.csv(soft,file = "soft.csv") ###右上角环境刚好出现了一个soft.csv文件,并且刚好与数据框soft内容一样, 6).soft保存为...###小技巧: 图片 # data.table 读取任何形式文件 ,包括问题文件 soft = data.table::fread("soft.txt",data.table = F) #正常文件...但是y中有字符型向量,有数值型向量,所以本身文件有问题,平时自己处理文件时候直接输出为数据框、列表都可以。不保存为矩阵。

1.7K40

R练习50题 - 第一期

共同组成“面板数据”在工作几乎随处可见。...例如股票600128,如果它一共有100天观测,那么我们会出现100个重复结果。为了去重,我们需要借助于data.tableunique函数。 我们希望最终输出是一个字符串向量: ?...str_detect(symbol, "8")含义为:对于symbol向量,判断其是否含有字符8,如果有,则为True,否则Faulse。 unique:找出symbol不重复值。...在data.table语法,先进行列选择操作,再对列进行处理。所以上述语句会先执行str_detect,再执行unique。 练习2:每天上涨和下跌股票各有多少?...它是data.table内置函数之一,和unique几乎执行相同操作,唯一不同是,unique返回是不重复item(是一个向量),而uniqueN返回是不重复数量(是一个数字)。

2.4K40

For循环与向量化(Vectorization)

Vectorized(向量化) 根据Hadley Wickham在其著作Advanced R第一章所涉及到内容,R最底层数据结构只有两种:向量(vector)和列表(list),其他所有的数据格式都是通过这两种最基本数据结构衍化而来...由于我们需要做向量某一个元素与前一个元素处理结果,那么只需要将元素往后进行移位,与原来向量进行一一对应处理即可,这样便达到了以向量进行处理模式。...更底层For循环 R语言本身For循环效率相对低下,究其原因在于R作为高级语言,循环本身需要先进行编译,再放入底层进行处理。更为直接做法,如果想提升效率,则可以直接循环放入底层进行运行。...通过运行结果可以发现,Rcpp调用底层循环略优于data.table向量化,运行时间在0.03s左右。...利用data.table进行数据操作有着比R本身向量化更好效率表现,如果自身对效率要求更高,可以利用更底层语言接口进行编写。 最后还有一点需要注意:向量化并不能解决一切问题。

1.6K30

【技巧】如何快速按照日期分组

然而这种做法特别麻烦,因为我们常常要尝试多种不同分类长度,很难事先就一次性创建好用于分类变量。...本期大猫教大家使用 data.table keyby语句完成上述任务。...使用 data.table好处是: 不需要事先创建分类变量,啥时想分类了,直接分就可以(group on the fly) 速度特别、特别快! 代码非常、非常简洁!(也就十几个字符!)...按照“是否为周三”进行分类 如果我们想把样本分成两组,一组是周三(True),一组是非周三(False),则只要使用 wday(date)==3来生成一列值为 True或者 False向量就行。...按照“每个三天”分类 为了按照任意间隔进行分类,我们需要用到 data.table ceiling_date函数。

2.4K30

R语言 数据框、矩阵、列表创建、修改、导出

,data.frame数据框允许不同不同数据类型,但同一列只允许一种数据类型*数据框括号内行在列前df1 <- data.frame(gene = paste0("gene",1:4),...ex2 <- read.csv("ex2.csv") #读入该文件后会发现原文件第一列被错误当作数据而非行名,且列名.变成了-,R语言列名特殊字符-转化了,该编号可能与其他数据编号无法匹配,ex2.../则为上一级)#文件是由生成它函数决定,不是由后缀决定,save为csv实际上还是一个Rdata#readr包可以实现base包类似功能library(data.table)#其中fread...函数可以避免此前错误a<-fread("soft.txt",data.table = F)class(a)#但其不会有行名,且其会有一个data.table数据结构多出来,可以设置data.table...= ls())load(file = "soft.Rdata") #使Rdata向量出现在环境内,本身有名称,无需赋值矩阵和列表矩阵矩阵内所有元素数据类型必须相同*警惕因数据类型不同导致矩阵强制转换引起报错

7.3K00

R语言:data.table语句批量生成变量

写在前面 本期依然由村长为大家供稿,只为填上一期最后挖坑,话不多说进入正题。 问题提出 在上一期,还记得我们留下那个彩蛋吗?...我们在对多列标准进行筛选时,在之前我们还进行了一步非常重要提取,也就是每一列观察值提取出某一特定字段,而后生成一系列变量,这些变量观测值只可能存在三种情况:醛固酮、继发性醛固酮或者NA。...:= 右边 关于 ':= lapply' 用法,在这里小编不再赘述,如果大家对此不是很熟悉可以看这一期公众号:用data.table语句批量处理变量。...在这里通过链接推送lapply使用原理,再加上stringr包str_match这个函数使用,截取出诊断结果中出现过继发性醛固酮或者醛固酮,没有出现过自动记为NA。...:=’ 左边格式问题: ':=' 左边格式应该是一个向量,一个带有需要被处理变量字符格式向量,这一点从colnames这个函数使用可以得知。

1.1K20
领券