亚马逊已经创建并开源了一个数据集，用于训练AI模型以识别不同语言和脚本类型的名称，因此Alexa可以例如在英语发音者发音时理解日本艺术家或人的名字，反之亦然。...这被称为音译多语言命名实体音译系统，用于识别不同语言名称的工具基于在亚马逊从维基数据制作数据集之后创建的AI模型，用于填充维基百科的内容。...总之，该数据集包含近400000个阿拉伯语，英语，希伯来语，日语片假名和俄语等语言的名称。 研究结果已发表在Arxiv上，将于本月晚些时候在新墨西哥州圣达菲举行的国际计算语言学会议上分享。...在亚马逊宣布计划将Echo智能扬声器带到墨西哥的同时，亚马逊的语言理解也在受到欢迎，这是第一个讲西班牙语的拉丁美洲Echo扬声器。...为了提高Alexa对新语言的理解，去年亚马逊工程师创建并游戏化了Cleo，这是一种Alexa技能，用于收集来自世界各国的语音样本。 论文：arxiv.org/pdf/1808.02563.pdf
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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。
实验中，通过调整 PCFG 的句法性质，他生成了 6 个具有不同复杂度的数据集。...通过 PCFG 的句法性质调节数据复杂度 概率式上下文无关语法（PCFG）是计算语言学的一种基础工具，可用于建模自然语言的句法。...这些语法会生成树，其中每个节点都表示一个句法类别，每条边则表示用于生成句子的生成规则。...然后，收集所有为全部非端点生成的生成规则，并使用基于 NLTK 构建的 PCFG 软件包实例化一个语法。 再使用该语法（在给定约束下随机创建的）来概率式地采样句子，以构建 token 序列数据集。...但是，当 Rohan Pandey 在 PCFG 数据集上拟合训练结果与该函数时，却发现每个数据集的 Scaling law 大不相同，见表 2。
使用R编程处理一个超出计算机内存限制的巨大数据集时，可以采用以下策略（其他编程语言同理）：使用数据压缩技术：将数据进行压缩，减小占用的内存空间。...可以使用R的数据压缩包（如bigmemory、ff、data.table）来存储和处理数据。逐块处理数据：将数据集拆分成较小的块进行处理，而不是一次性将整个数据集加载到内存中。...可以使用index函数或dplyr包中的arrange()函数来创建和使用索引。...数据预处理：在加载数据之前，对数据进行预处理，删除或合并冗余的列，减少数据集的大小。...以上是一些处理超出计算机内存限制的巨大数据集的常用策略，具体的选择取决于数据的特征和需求。
生命科学公司Sartorius开源了“LIVECell”，这是一个用于活细胞图像无标记定量分割的深度学习数据集。这是通过 发表在《自然方法》杂志上的一篇研究论文宣布的 。...该数据集包括 5000 张无标记相衬显微镜图像，由 160 万个八细胞类型的细胞组成，所有这些都标有该领域专家手动注释的不同形态。...该研究人员认为，在“LIVECell”数据集中使用一组不同的细胞和融合的条件可以更准确地训练深层学习为基础的分割模式。因此，研究人员现在有了一种强大而准确的方法来训练神经网络。...在 LIVECell 数据集发布之前，研究人员可以访问一个可供研究人员使用的无标签图像数据集，其中仅包含来自 26,000 个细胞的 4,600 张图像。...Sartorius 已与德国人工智能研究中心 (DFKI) 合作，展示了该数据集如何用于深度学习，并且他们计划继续合作。
由于每个数据集都以不同的格式存储，使上述挑战变得更加复杂，这使得在实验中对数据进行标准化处理变得困难(Feedback Prize比赛就可以确认这一点，因为大部分代码都是用于处理数据的)。...本文介绍的ArgMiner是一个用于使用基于Transformer的模型对SOTA论点挖掘数据集进行标准化的数据处理、数据增强、训练和推断的pytorch的包。...该数据集在GitHub上公开，有关这项工作的论文在ArXiv上。 这些数据集以不同的方式存储和处理。例如，AAE和ARG2020数据集有ann文件，数据还附带了原始论文文本的.txt文件。...与ARG2020不同，AAE数据集带有用于分割数据的训练和测试id。 PERSUADE有更复杂的目录结构，其中包括原始的.txt论文的训练和测试目录。...数据集还创建了一个映射，将扩展标签合并到它们的核心标签，以进行推断(例如“B-Claim, I- claim, E-Claim”都被合并为Claim)。
机器之心报道 机器之心编辑部 如果你想训练一个内容审核系统过滤不合适的信息，或用 GAN 做一些大胆的新想法，那么数据集是必不可少的。...例如图像鉴黄，我们需要使用卷积神经网络训练一个分类器，以区分正常图像与限制级图像。但限制级的图像很难收集，也很少会开源。...因此最近有开发者在 GitHub 上开源了一份 NSFW 图像数据集，这是不是你们想要的？...6_create_test.sh：创建 data/test 目录，并从 data / trainto 为每个类随机移动 N = 2000 个文件（如果需要不同的训练/测试分割，则在脚本内更改此数字）到...这个脚本同样会把它们分割为训练集与测试集，因此直接利用它们实现 5 类别的分类任务会很简单。当然如果我们需要用于其它的任务，就没有必要直接分割了。
这篇文章包括了神经网络在kaggle泰坦尼克生存数据集上的应用程序。它帮助读者加深他们对神经网络的理解，而不是简单地执行吴恩达代码。泰坦尼克生存数据集就是可以随意使用的一个例子。...下载kaggle泰坦尼克生存数据集，并将其保存在与“数据集”文件夹相同的位置。...泰坦尼克生存数据集地址：https://www.kaggle.com/c/titanic/data 为方便起见，我已经在Github repo中包含了数据集。...这一预测将使你跻身于参与者的前30%。 ? 提交预测文件会使你进入前三名，并帮助你适应kaggle竞赛 你已经将神经网络应用于你自己的数据集了。现在我鼓励你使用网络中的迭代次数和层数。...的训练矩阵； 调整第一个图层的维度以匹配特征的数量； 训练神经网络并保存生成的参数； 通过测试数据的正向传播和之前保存的神经网络参数，生成对测试集的预测。
另一方面世界是在三个维度中三维构建的。在这里目标是创建一个紧密定向的 3D 边界框，用于估计图片中每个项目的 3D 位置和范围。...他们引入了一个名为 OMNI3D 的大型且多样的 3D 基准测试，以解决缺乏用于 3D 对象检测的通用大规模数据集的问题。...它们为 3D 框技术提供了一种新颖、快速、批量和准确的交并并集技术，用于对大型数据集进行实际评估，比现有方法快 450 倍。...使用证据证明 OMNI3D 作为海量数据集的价值，表明它可以在城市地区的基准测试中将单数据集的 AP 性能提高 5.3%，在室内空间的基准测试中提高 3.8%。...从如此广泛的数据中学习存在困难，因为 OMNI3D 包含焦距剧烈波动的图片，这加剧了尺度深度的模糊性。他们通过虚拟深度在数据集中使用相同的虚拟相机内在函数转换对象深度来解决这个问题。
经典的循环 Linux终端适用于Linux的7大终端仿真器用于Linux中进行数据分析的10个命令行工具立即下载：SSH备忘单高级Linux命令备忘单Linux命令行教程一个简单的循环是分析文件集合的循环...然后定义您要变量循环通过的数据集。在这种情况下，请使用通配符循环浏览当前目录中的所有文件（通配符匹配所有内容）。然后以分号（;）终止此介绍性子句。...一个实际的例子 这是一个循环如何对日常计算有用的实际示例。假设您有要发送给朋友的度假照片集。您的照片文件很大，太大而无法通过电子邮件发送，并且不便上传到您的照片共享服务。...for循环的变量由您提供的任何数据定义，因此您可以创建一个循环访问迭代数字而不是文件的循环： $ for n in {0..4}; do echo $n ; done 0 1 2 3 4 更多的循环...许多相似的shell使用相同的关键字和语法，但是某些shell（例如tcsh）使用不同的关键字（例如foreach）来代替。 在tcsh中，语法本质上相似，但比Bash严格。
本次给大家介绍关于数据拼接concat函数的几种常用技巧。 1.处理索引和轴 假设我们有2个关于考试成绩的数据集。...举个例子，某些情况下我们并不想合并两个dataframe的索引，而是想为两个数据集贴上标签。比如我们分别为df1和df2添加标签Year 1和Year 2。 这种情况，我们只需指定keys参数即可。...['Year 1'] 另外，参数names可用于为所得的层次索引添加名称。...例如，将名称Class添加到刚创建的的标签上。...虽然，它会自动将两个df的列对齐合并。但默认情况下，生成的DataFrame与第一个DataFrame具有相同的列排序。例如，在以下示例中，其顺序与df1相同。
扩展数据科学 虽然你可以自学数据科学中的所有内容，但要将其应用到实践中还是存在一些限制。一个是难以将分析或预测模型扩展到大型数据集。我们中大多数人无法访问计算集群，也不想为一台个人超级计算机掏钱。...这意味着当我们学习新方法时，我们倾向于将它们应用于小型且表现良好的数据集。 然而在现实情况中，数据集并不符合一定的大小或干净程度，你需要用不同的方法来解决问题。...在学习数据科学时，我尝试在EC2机器上练习，这有助于让我熟悉命令行，但是，我仍然没有解决当数据集大于机器的内存情况。最近，我意识到这一点限制了我的前进，是时候学习如何处理更大数据集的了。...我在做什么 即使不在计算资源上花费大量金钱，就可以实践超出内存限制的数据集的处理方法。其中包括每次迭代数据集的一部分，将大型数据集分成较小的数据集，或者使用Dask这样的工具来处理大数据。...此外，我不仅试着复制这些代码，还会将它们用于自己的项目。这方面的一个应用是我最近构建的图书推荐系统，该系统是根据Deep Learning Cookbook的类似代码改编的。
提取到一个好的特征表示与这个领域相关的程度，它对你的最终结果有着重要的影响。 即使您保持所有设置相同，但使用不同的特征提取方法，您在最后仍会观察到截然不同的结果。...在SENTIO SPORTS，我也想为足球队和球员做同样的事情。例如，我们试图根据球队和球员的计算特征来预测未来比赛的结果。...不可知论的应用：相同的学习算法可以学习像很少或根本没有变化的图像或文本的不同领域的功能。 域适配：您可以训练一个模型，并将其用于来自不同资源的许多不同数据集。它还通过更好的泛化性能来衡量域转移问题。...（区域移动被解释为来自不同数据资源的两个数据集的统计差异，因此从一个数据集学习的任何模型可能给另一个数据集带来不好的结果）。这种方法有很多实际的成果。...这是另一个基本问题。一些功能可能适用于分类，而另一些功能则适用于检索。 作为一个非常笨但重要的点，“ 检查NULL值！”。在每个特征提取过程之后，不要忘记检查所有数据的NULL值。
大家好，我是Python进阶者。...一、前言 前几天在Python最强王者交流群【 】问了一个Python项目实战的问题，问题如下：请问，我如何每次运行程序时，都会将数据添加到对应的keys中，而不是重新创建一个dict啊。...Exception as e: print("文件写入失败,请检查文件路径") if __name__ == '__main__': data = load_data() # 加载已有数据...如果你也有类似这种Python相关的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！ 三、总结 大家好，我是Python进阶者。...这篇文章主要盘点了一个Python项目实战的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
这与您使用 Deployments 创建 Pods 并使用 Services 公开它们时所看到的情况完全相同，只是将其应用于节点。...我使用谷歌的云平台的容器引擎和它使用节点池标签应用于集群中的节点创建和建立异构集群——但你也可以做类似的事情在其他云提供商,以及直接通过 Kubernetes API 或命令行客户端。...创建 Node Scaler node scaler 本质上是运行一个事件循环来执行上面概述的策略。...注意，为了使事件循环更清晰，我已经删除了大部分错误处理和其他样板文件，但如果您感兴趣，这里是原始代码。...在这种特殊情况下，此处的代码返回一个包含 Go Channel（本质上是一个阻塞队列）的数据结构，特别是 gw.events，每当在集群中添加或删除游戏 Pod 时，该数据结构都将返回一个值。
我喜欢它提供的灵活性和难以置信的功能。我喜欢深入研究Python的各种细微差别，并了解它如何应对不同的情况。 在使用Python的过程中，我了解到了一些功能，这些功能的使用与其简化的复杂度不相称。...我将创建一个用于打印所有偶数的简单迭代器： class Sequence(): def __init__(self): self.num = 2 def __...for循环，该循环的工作方式与之前相同。...如果我创建一个包含1000万个项的列表，并创建一个包含相同数量项的生成器，则它们内存大小上的差异将令人震惊： import sys # list comprehension mylist = [...当你不得不处理庞大的数据集时，也许这个数据集有几千行数据点甚至更多。如果Pandas可以解决这一难题，那么数据科学家的生活将变得更加轻松。
数据库是物理上相互隔离的，并且访问控制是在连接层面进行管理的。 如果一个PostgreSQL服务器实例用于承载那些应该分隔并且相互之间并不知晓的用户 和项目，那么我们建议把它们放在不同的数据库里。...以后删除这个数据库也是该拥有者的特权（同时还会删除其中的所有对象，即使那些对象有不同的拥有者）。 创建数据库是一个受限的操作。如何授权请见Section 21.2。...在数据库集簇初始化期间也会创建第二个数据库template1,。当在集簇中创建一个新数据库时，实际上就是克隆了template1。...注意不带任何参数的createdb将创建一个使用当前用户名的数据库。 Chapter 20包含有关如何限制谁能连接到一个给定数据库的信息。...有时候你想为其他人创建一个数据库，并且使其成为新数据库的拥有者， 这样他们就可以自己配置和管理这个数据库。
这是一个名为的库Pandas-Bokeh，该库直接使用Pandas并使用Bokeh渲染数据。语法非常简单，我相信您可以立即开始使用它！ 条形图示例 让我使用一个示例来演示该库。...import numpy as np import pandas as pd import pandas_bokeh 我想生成一些随机数据用于演示。假设我们有一个电子商务网站的数据集。...x和y简单地输入Pandas数据框的列名称 xlabel并且ylabelx轴和y轴的标签 title 图表标题. 因此，您已经看到创建这样一个美丽的情节是多么容易。更重要的是，它是交互式的。...以下是官方GitHub存储库中的GIF。 ? 高级参数 该库还支持许多高级参数，如果需要的话，这些参数使我们可以自定义绘图。 这是另一个使用相同数据集但使用折线图绘制数据的示例。...事实证明，当您有许多特殊的渲染要求时，该库可能无法满足您的所有需求，但是当您只想为数据集构建典型图表时，它是一个很好的库。
列表推导式是一个简洁而灵活的方法，它使用灵活的表达式和条件通过其他列表来创建新列表。它用方括号来构造，带有一个表达式或函数，只有当列表中的元素满足某个条件时，该表达式或函数才作用于列表中的每个元素。...下载地址：python-unpacking.py 03 压缩和枚举：for 循环更方便 Zip 函数会创建一个迭代器，且该迭代器可以对来自多个列表的元素进行聚合。...04 生成器：内存更高效 当我们想要对一个大的结果集进行计算，但又不想为所有结果数据同时分配内存时，我们就可以使用生成器(Generator)了。...下载地址：python-generator.py 05 虚拟环境：实现隔离 Python 应用程序通常会用各种不同的包，这些包可能是由具有复杂依赖关系的不同开发人员开发的。...为每个应用程序创建独立的、自洽的虚拟环境 venv 非常重要，这可以通过使用 pip 或 conda来实现。
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