模型效果的好坏，最重要的是数据集，而不是架构，超参数，优化器。我现在已经在 OpenAI 工作了将近一年。在这段时间里，我训练了很多生成模型。比起任何人都有权利训练的要多。...当我花费这些时间观察调整各种模型配置和超参数的效果时，有一件事让我印象深刻，那就是所有训练运行之间的相似之处。我越来越清楚地认识到，这些模型确实以令人难以置信的程度逼近它们的数据集。...这表现为 - 长时间训练在相同数据集上，几乎每个具有足够权重和训练时间的模型都会收敛到相同的点。足够大的扩散卷积-联合产生与 ViT 生成器相同的图像。AR 抽样产生与扩散相同的图像。...这是一个令人惊讶的观察！它意味着模型行为不是由架构、超参数或优化器选择确定的。它是由您的数据集确定的，没有别的。其他一切都是为了高效地将计算逼近该数据集而采取的手段。...那么，当您提到“Lambda”、“ChatGPT”、“Bard”或“Claude”时，您所指的不是模型权重。而是数据集。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包括了学生的一些信息和考试中获得的分数。 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。
数据在深度学习中的重要性怎么说都不为过，无论是训练模型，还是性能调优，都离不开大量的数据。有人曾经断言中美在人工智能领域的竞赛，中国将胜出，其依据就是中国拥有更多的数据。...通过这些数据集接口，开发者不需要考虑数据集格式上的不同，全部由keras统一处理，下面就来看看keras中集成的数据集。...我将这些数据收集起来放到了百度网盘 https://pan.baidu.com/s/1sUV6oQ7mUplTCoXKulA9Sw，有需要的朋友可以自行下载，将下载的数据文件放到 ~/.keras/datasets...出于方便起见，单词根据数据集中的总体词频进行索引，这样整数“3”就是数据中第3个最频繁的单词的编码。...总结 从上面的代码可以看到，keras提供的接口非常简洁，仅仅调用各数据集的load_data()方法，开发者无需处理数据下载、数据保存、数据解析等等细节，可以极大的方便开发者将精力集中于业务开发。
题目部分 在Oracle中，如何将一个数据库添加到CRS中？...答案部分 虽然通过DBCA（DataBase Configuration Assistant，数据库配置助手）创建的数据库会自动加入CRS中，但通过RMAN创建的数据库是不会被加入CRS中的，在这种情况下就需要手动添加...，将数据库加入CRS中后就可以通过srvctl来管理数据库了。...有效的AUTO_START值为： l always：在服务器重新启动时重新启动资源，而不管服务器停止时资源的状态如何。 l restore：将资源恢复到服务器停止时的状态。...下面的例子演示了如何将一个物理DG添加到CRS中。
上篇我们介绍了celebA数据集 CelebA Datasets——Readme 今天我们就使用这个数据集进行对我们的GAN模型进行训练 首先引入一个库 mtcnn 是一个人脸识别的深度学习的库，传入一张人脸好骗...，mtcnn库可以给我们返回四个坐标，用这四个坐标就可以组成一个矩形框也就是对应的人脸位置 安装方式： pip install mtcnn 教程中的用法： 下面是一个完整的实例，准备数据集 # example...face_pixels) image = image.resize(required_size) face_array = asarray(image) return face_array 然后加载脸部的头像数据...all_faces.shape) # save in compressed format savez_compressed('img_align_celeba.npz', all_faces) 上面这这一步会把数据压缩存储在一个...npz的文件里，全是以numpy的格式保存的。
数据集 英文测试 MMLU https://paperswithcode.com/dataset/mmlu MMLU（大规模多任务语言理解）是一种新的基准测试，旨在通过仅在零样本和少样本设置中评估模型来衡量预训练期间获得的知识...数据集分为挑战集和简单集，其中前者仅包含由基于检索的算法和单词共现算法错误回答的问题。我们还包括一个包含超过 1400 万个与该任务相关的科学句子的语料库，以及该数据集的三个神经基线模型的实现。...我们将ARC视为对社区的挑战。...通常你可以直接从模型的生成中使用正则表达式提取出答案选项（A,B,C,D)。在少样本测试中，模型通常会遵循少样本给出的固定格式，所以提取答案很简单。...AGIEval 是一个以人为中心的基准测试，专门用于评估基础模型在与人类认知和解决问题相关的任务中的一般能力。
在本教程中，我们将学习如何检索模型并使用按钮的触发器将其呈现在场景中。一旦显示，我们将隐藏焦点方块。...我们知道SketchUp是场景中唯一的节点，所以在我们的情况下，真实的不准确。之后，我们将变量名称分配给模型的名称。最后，此函数将在调用时返回模型。...然后，让我们用一个小消息将它添加到场景中。...，将您添加的每个模型追加到数组modelsInTheScene中。...结论 经过漫长的旅程，我们终于将我们的模型添加到我们的环境中，好像它们属于它。我们在本节中也学到了其他有用的概念。我们在故事板中定制了我们的视图，并在代码中播放动画。
(dic) print(user_list) 结果： 请输入您的用户名：yushaoqi 请输入您的密码：123456 请输入您的用户名：yushaoqi1 请输入您的密码：123456 请输入您的用户名...123456'}, { '用户名': 'yushaoqi2', '密码': '123456'}] 我们可以看到上面的代码，我们通过for循环输入了3次不同的用户名和密码，并且添加到 user_list...的列表中，但是最终 user_list 打印了三次相同的数据 分析原因： 可以发现每次 for 循环添加到字典中，都会覆盖掉上次添加的数据，并且内存地址都是相同的，所以就会影响到列表中已经存入的字典。...因为字典的增加方式dict[‘aaa] = bbb,这种形式如果字典里有对应的key就会覆盖掉，没有key就会添加到字典里。...{ '用户名': 'yushaoqi2', '密码': 'yushaoqi2'}] Process finished with exit code 0 每次for循环都将字典初始化，然后再添加数据
一、Sklearn介绍 scikit-learn是Python语言开发的机器学习库，一般简称为sklearn，目前算是通用机器学习算法库中实现得比较完善的库了。...二、Sklearn数据集种类 sklearn 的数据集有好多个种 自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_ 可在线下载的数据集（Downloaded...fetch_lfw_pairs 人脸数据集 fetch_lfw_people 人脸数据集 fetch_olivetti_faces 人脸数据集 3.有关图像的数据集 load_sample_image...图像数据集 load_sample_images 图像数据集 load_digits 手写体数据集 4.有关医学的数据集 load_breast_cancer 乳腺癌数据集 load_diabetes...mldata.org 在线下载的数据集
前言 从 ECharts4 支持数据集开始，更推荐使用数据集来管理数据。...https://echarts.apache.org/handbook/zh/concepts/dataset 数据集最大的特点就是数据和数据展示配置的分离。...以前我们都是在系列（series）中设置数据。...}, { type: 'bar', name: '2017', data: [97.7, 83.1, 92.5, 78.1] } ] }; 使用数据集后...，序列中只需要设置x,y展示的列即可。
前两篇我们介绍了celeB数据集 CelebA Datasets——Readme 基于CelebA数据集的GAN模型 直接上代码咯 导入依赖： # example of a gan for generating...0.0002, beta_1=0.5) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt) return model 加载我们上一篇文章写到的numpy...压缩数据包点npz结尾的文件 # load and prepare training images def load_real_samples(): # load the face dataset...batch of inputs for the network x_input = x_input.reshape(n_samples, latent_dim) return x_input 生成假的样本...dataset = load_real_samples() # train model train(g_model, d_model, gan_model, dataset, latent_dim) 最后生成的图像
分出来的三个集合可能存在交集。... %%将一部分MontData 放入到OhmData里面 clear all;close all;clc; load Mont_data; kk1=randperm(size(train,...snippet_file_name="blog_20160525_1_5495483" name="code" class="plain"> 分出的三个集合...，完全没有交集的代码如下: %%将一部分MontData...放入到OhmData里面 clear all;close all;clc; load Mont_data; % 将训练库中的所有数据打乱顺序。
为了避免将切割和淡出的部分泄漏到合成视频中，使用了切割检测管道对数据集进行处理。通过应用切割检测管道，获得了更高数量的视频剪辑，表明未处理数据集中的许多视频剪辑包含了来自元数据之外的剪辑。...文章提供了数据集的统计数据，包括剪辑的总大小和平均持续时间。 表 1 第一阶段：图像预训练 文章将图像预训练作为训练管道中的第一阶段。...图 1 第二阶段：策划一个视频预训练数据集 作者通过系统性地策划视频数据集来改进视频扩散模型的训练效果。在多模态图像建模中，数据策划是许多强大模型的关键要素。...大规模训练视频模型 高分辨率文本到视频模型 将基础的文本到视频模型微调在一个高质量的视频数据集上，该数据集包含大约1M个样本。...将视频分割为约200k个训练视频和900个测试视频。 模型： 作者将微调后的多视角模型称为SVD-MV。对SVD的视频先验在多视角生成中的重要性进行了消融研究。
一个典型的不平衡分类数据集是乳腺摄影数据集，这个数据集用于从放射扫描中检测乳腺癌（特别是在乳腺摄影中出现明亮的微钙化簇）。...我们使用的数据集是其中的一个版本，它与原始文件中描述的数据集有一些不同。...我们将在乳腺摄影数据集上评估以下机器学习模型： 逻辑回归（LR） 支持向量机（SVM） Bagging算法（BAG） 随机森林（RF） 梯度提升机（GBM） 我们将主要使用默认的模型超参数，除了集成学习算法中的...我们将依次定义每个模型并将它们添加到列表中，以便可以按顺序对它们进行评估。我们定义下面的*get_models()*函数来评估模型效果并绘图。...对新数据进行预测 在本节中，我们将拟合一个最终模型，并使用它对单行数据进行预测。 我们将使用代价敏感的支持向量机模型作为最终模型，在对模型进行拟合和预测之前对数据进行幂变换。
import xml.etree.ElementTree as ETimport osimport json coco = dict()coco['images...
在Excel中，使用Power Pivot搭建的模型通常用透视表展现结果，如下图所示。...除了透视表，还可以是表格样式： 在《将透视表伪装成表格的两种方式》这篇文章中，我讲解了如何制作表格样式的透视表。 无论是表格还是透视表展现，都不够灵活。...一个表示多维数据集的连接名称的文本字符串。 Member_expression 可选。多维表达式 (MDX) 的文本字符串，用来计算出多维数据集内的成员或元组。...如果 member_expression 中未指定度量值，则使用该多维数据集的默认度量值。 微软官网 那么如何使用呢？我们以一个有三个数据源的销售模型为例。...，弹出ALL，即默认数据是所有销售员，此处我们将ALL手工更改为胡大花。 最后一个参数选择度量值中的销售额。 这样，胡大花的业绩体现在了单元格中。
小勤：怎么将Excel里Power Pivot的数据模型导入到Power BI里啊？ 大海：这个现在好简单哦。直接导入就可以了。 小勤：啊？从Excel工作簿获取数据？ 大海：No，No，No！...大海：这样一导入，做些必要的选择： 然后，就会将在Excel里用Power Query建的查询、加载到Power Pivot的数据以及建好的模型、写好的度量等全导入到Power BI了，结果如下图所示...我的Excel里没有建查询啊？怎么导入Power BI却生成了一个查询？ 大海：你这个是没有经过Power Query，直接从表格添加到Power Pivot数据模型的吧？ 小勤：对的。...直接从表格添加到Power Pivot数据模型的表会在Power BI中以“新建表输入数据”的方式来实现。...只要还是这个查询并且保证查询的结果跟原来的一样，就没问题了。 小勤：好的。看来以后在Excel里还是先通过Power Query获取数据，然后再加载到Power Pivot数据模型更好。
将HDFS中的数据导入HBase package Hbase; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import org.apache.Hadoop.conf.Configuration...job.setMapperClass(BatchImportMapper.class); job.setReducerClass(BatchImportReducer.class); //设置map的输出...，不设置reduce的输出类型 job.setMapOutputKeyClass(LongWritable.class); job.setMapOutputValueClass(Text.class);
The A-Train Cloud Segmentation Dataset 简介 A-Train 云分割数据集 ATCS 是一个用于训练深度学习模型的数据集，可对多角度卫星图像中的云进行体积分割。...该数据集由来自 PARASOL 任务上 POLDER 传感器的多角度偏振测量的时空对齐斑块和来自 2B-CLDCLASS 产品（使用 CloudSat 上的云剖面雷达 (CPR)）的垂直云剖面组成。...数据集概览 A-Train云分割数据集旨在训练深度学习模型，从多角度卫星图像中体积分割云层。该数据集包含丰富的云层信息，适用于云检测研究。...资源获取 数据集由NASA开放，用户可以从其开放数据门户下载相关数据，进行云检测和深度学习算法的训练。...应用场景 除了云检测，该数据集还可用于气候研究、环境监测和其他遥感应用，推动相关研究的进展。
在本文中，我们将介绍如何基于已有的OCR（光学字符识别）模型，通过自己的数据集进行进一步优化。优化OCR模型可以提高其对特定任务和领域的准确性和适应性。以下是详细的步骤和方法。...建议数据集应包括：不同字体和大小的文本图像各种格式（如扫描文档、照片）不同语言的文本图像（如果需要）数据集应分为训练集、验证集和测试集。确保数据集的多样性，以提高模型的泛化能力。...这里我们以TensorFlow和Keras实现的CRNN模型为例。2.2 模型微调为了使OCR模型更好地适应我们的数据集，我们可以进行迁移学习和微调。...迁移学习是使用预训练模型的权重，然后在自己的数据集上进一步训练。...，我们了解了如何基于已有OCR模型，通过自己的数据集进行优化。
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