Contents 1 数据扩充 1.1 一般的数据扩充 1.2 特殊的数据扩充方式 1.2.1 Fancy PCA 1.2.2 监督式数据扩充 1.3 总结 2 数据预处理 2.1 参考资料 数据扩充...在实际项目中，往往会将上述几种方式叠加使用，将图像数据扩充至原有数量的数倍甚至数十倍。 特殊的数据扩充方式 Fancy PCA Alex-Net作者提出的数据扩充方法。...监督式数据扩充 国内海康威视研究院提出了一种监督式-利用图像标记信息-的新型数据扩充方式。 ...因此随机扣取的简单数据扩增方式，可能会得到与场景无关的扣取图像块结果。 对场景分类问题，可以尝试借助图像标记信息解决上述问题。首先根据原数据训练一个分类的初始模型。...由于一开始利用了图像标记训练了一个初始分类模型，因此这样的过程被称作“监督式数据扩充”。同样的数据扩充方式适用于高层语义图像分类任务，如场景分类和基于图像的节日分类等问题。
a为3*4的矩阵，b为2*4的矩阵，现要形成[ab\frac{a}{b}]一样的矩阵，就需要扩充a 法一： import numpy as np a=np.row_stack( (...for i in range(5): if i<3: c[i]=a[i] else : c[i]=b[i-3] 如果只是扩充这么一次...，肯定选择法1 但是如果是要扩充多次，即a,b扩充之后还要进行多次的扩充，那么法2是个优势选择。...imgMatrix的一行为一个img，同一种类的img的label是相同的，imgMatrix中共十个种类。...下面程序的目的是从imgMatrix中找出同一种类的img，并分别构成各个种类的矩阵 注释部分采用的法1，循环6000次就需要5.02s，60000次时间更长，不是简单的5.02s*10，我没有继续等待
Code 之前做项目时有写过简易的数据增强工具，已开源：图像算法工具箱。 其中包含了最常见的图像水平翻转、垂直翻转和水平垂直翻转。可将图像数据量扩充为原来的4倍。...Summary 在实际操作中，常将多种数据扩充操作叠加使用，比如，对原图像分别 (水平、垂直、水平垂直)翻转 和 (-30°、-15°、15°、30°)旋转 后，数据量扩充为原来的8倍。...此时，再对这组数据统一各进行一次随机扣取，则数据量翻为原来的16倍。与此类同，我们可以将数据扩充为原来的n次方倍，数据量简直不要太海量。。。...另外，如果是 图像检测任务 或者是 图像分割任务 ，记得 将 图像数据 和 标记数据 进行 同步扩充（比如图像翻转时，对应的标记坐标跟着做相应翻转）。...这个不要忘了，否则扩充后的新图像对应的却是原图像的标记数据，你觉得这个模型还能训练么。。。 (→_→)
1 简单的数据扩充方式（p84-85） 在实践中，往往会将如下几种方式叠加使用，如此便可将图像数据扩充至原有数量的数倍甚至数十倍。 水平翻转：操作会使原数据集扩充一倍。...监督式数据扩充 2016种监督式年ImageNet竞赛的场景分类任务中，国内海康威视研究院提出了一种利用图像标记信息的新型数据扩充方式。 首先根据原数据训练一个分类的初始模型。...而后，利用该模型，对每张图生成对应的特征图或热力图.这张特征图可指示图像区域与场景标记间的相关概率。之后，可根据此概率映射回原图选择较强相关的图像区作为扣取的图像块。 ?...上述过程如图所示，图b展示了对应该场景图像的热力图，按照此热力图指示，我们选取了两个强响应区域作为扣取的扩充图像块由于一开始利用了图像标记训练了一个初始分类模型，因此这样的过程称作“监督式数据扩充”。...3 小结（p87-88） 数据扩充是深度模型训练前的必须一步，此操作可扩充训练数据集，增强数据多样性，防止模型过拟合; 一此简单的数据扩充方法为:图像水平翻转、随机扣取、尺度变换、旋转 变换、色彩抖动等等
但是良好的数据不会从天上掉下来，靠人工收集数据是一个非常费时费力的工作，关键是，在特定的领域，有效的数据很难获取，比如医学影像数据。...这个时候，采用一些程序手段扩充数据集就成为了解决数据缺乏的一种方法，它可以将训练集的大小增加10倍或更多。更让人鼓舞的是，这样训练出的模型通常会更加健壮，减少过拟合。...数据扩充(Data Augmentation) 是指根据一些先验知识，在保持特定信息的前提下，对原始数据进行适当变换以达到扩充数据集的效果。...通过数据扩充，我们可以将原来的数据集规模扩大64倍。 这个imgaug库，功能相当强大，文档也还算比较全。如果你觉得引入第三方库太麻烦，也可以考虑keras提供的数据扩充API。...keras图像扩充API 与Keras的其他部分一样，图像增强API简单而强大。
，当然不可能叫用户去写HTML代码了，于是决定扩充FreeTextBox的功能，即为它增加一个工具栏按钮，实现发布在线电影的功能。...---- FreeTextBox是.Net环境下广为流行的RichText编辑器，CSDN的blog在发表文章时就是使用的它。...最近一个项目要求可以在发表文章的时候能发布电影，当然不可能叫用户去写HTML代码了， 于是决定扩充FreeTextBox的功能，即为它增加一个工具栏按钮，实现发布在线电影的功能。...用过FreeTextBox的朋友都知道，FreeTextBox有几种工具栏的模式，显然，这里就是定义不同工具栏出现不同按钮的地方，除了最后一种很少按钮的模式以外，其它的都有InsertImageFromGallery...效果如下图: 图中用黄圈圈起来的按钮就是我们增加的发布电影功能，试一下，你也可以为FreeTextBox增加各种各样的功能，开发出独具个性的产品：） 本文由来源 21aspnet，由 javajgs_com
在机器学习中，训练数据集的质量在很大程度上决定了模型的有效性。我们往往没有足够的多样化数据，这影响了模型的准确性。这时数据增强技术就派上了用场。...数据增强可以通过添加对现有数据进行略微修改的副本或从现有数据中新创建的合成数据来增加数据量。...这种数据扩充的方式在CV中十分常见，因为对于图像来说可以使用很多现成的技术，在保证图像信息的情况下进行图像的扩充。...但是对于文本数据，这种技术现在应用的还很少，所以在本文中我们将介绍如何使用Python的nlpag库进行文本扩充。...单词的扩充技术包括用同义词替换单词，插入或删除单词，甚至改变句子中单词的顺序。
一直以来，相信很多人会接到许多诈骗电话的。因此也催生了一些电话标记软件。 最近在分析一些数据的过程中，需要寻找这些标记数据，才发现是没有办法下载到的。想想只能靠爬虫了。...偶然的机会，发现一些地方还是有接口。。 分析了百度，360，腾讯这些手机终端卫士软件的数据结果，发现360的效果是比较好的。可能是用户基数相对较多吧。...而百度因为是做爬虫起家的，其数据中还能出现触宝或者电话邦的标记数据。
一、前言 本篇文章是『Echarts』文章的第 5 篇，主要介绍『Echarts』弹窗组件和数据标记 在先前的学习中，我们已经建立了对「ECharts」工具箱组件的基础理解。...三、数据标记（markLine、markPoint） 在数据可视化领域，数据标记是一项关键技术，它极大地促进了我们对数据分布特征及数据点相互关系的直观理解。...具体到 ECharts，它支持两类标记方式：markLine 和 markPoint，分别用于标示趋势线和特定数据点，以加强数据表征的清晰度和解释性。...3.1 markPoint(标记点) markPoint 属性专门用来标注重要的数据点，例如：最大值、最小值和平均值等。...3.2 markLine(标记线) markLine 属性是一个强大的功能，用于在图表上添加关键指标线，从而突出显示数据的特定趋势和统计意义，比如平均值、中位数或自定义的重要数值。
Schema.org 是一套基于现有标准语法的词汇表，目前被 Web 系统上使用上的结构化数据所广泛使用。 关于结构化数据标记的标准 在早期，结构化数据的标准在独立的领域非常有用。...随着时间的推移，这一愿景逐渐涵盖了网络上的各种智能数据处理。 在1997年和2004年之间，产生了结构化数据标记的各种标准(RDF、 RDFS 和 OWL)。...基于 schema.org 的结构化数据标记正在电子邮件等地方使用。例如，确认酒店预订的电子邮件、购买收据等都嵌入了带有交易细节的 Schema.org 标记。...平均而言，每个包含这个标记的页面都会引用多个实体，其中包含数十个逻辑判断。需要注意的是，结构化的数据标记与 Web系统本身具有相同的数量级。...结构化数据标记的其他发展 2006年以来，“链接数据（linked data）”将 W3C RDF 社区的重点从语义网本体论和规则语言转向开放数据和实用数据共享。
于是Hortonworks今天很高兴宣布与Jethro达成战略合作伙伴关系，从而扩充优化EDW的解决方案，帮助客户解决企业大数据仓库的规模和性能问题。...[cxap31apar.jpeg] 2.传统EDW的问题 ---- 传统的EDW系统一般使用专门的数据库运行在特有的硬件环境之上，以分析从有限的数据源比如ERP或者CRM导过来的结构化数据。...为了满足系统的ROI目标，IT部门只能控制整体数据量，比如1年甚至更少，不可避免的限制了对所有数据的访问。 新的EDW的数据源是非常多的，比如系统日志，物联网流式数据或者网站数据。...数据是动态的，非隔离的，任何用户都可以访问数据的任何部分，同时实时ETL还可以保证数据的时效性。...无论数据量多大，数据源怎么多样，数据如何复杂 – 业务用户都只有一个简单的目标，就是可以得到交互式的响应，从而更高效的完成工作。 3.
图片数据标记在ClickHouse的MergeTree中的作用是什么？在ClickHouse的MergeTree引擎中，数据标记（标记列）主要用于跟踪数据的状态和版本。...它可以用来表示数据的插入、删除、修改等操作的元数据信息。标记列通常是一个无符号整数，其值递增且不可变。它在查询性能方面的优势是什么？数据标记可以提供更高效的查询性能。...查询数据时，ClickHouse会自动过滤标记为删除状态的数据，这样在查询过程中，不再需要额外的过滤或排除已删除的数据，从而提高了查询性能。它在数据更新方面的优势是什么？数据标记对于数据更新也有优势。...使用数据标记进行数据更新的优势是避免了随机写入的开销。随机写入是较慢的操作，而更新插入仅需进行顺序写入，性能更高。此外，数据标记还避免了数据重复复制，节省了存储空间和IO开销。...标记：在ClickHouse中，标记是一种用于标记分区中数据的机制。标记可以基于数据的特征进行更改，如修改或删除标记。
python代码可以自己扩充图像数据集。 ? 无论我们喜欢Keras还是Pytorch，我们都可以使用丰富的资料库来有效地增广我们的图像。...但是如果遇到特殊情况： 我们的数据集结构复杂（例如3个输入图像和1-2个分段输出）。 我们需要完全的自由和透明度。 我们希望进行这些库未提供的扩充方法。...一些有用的函数 在开始之前，我想解释每种方法具有的通用结构。它实际上是一个要初始化的对象。该对象将以我们的样本作为参数调用，并将返回我们的扩充样本。这就是全部？是的，仅此而已！...，我们通常希望对数据进行标准化或规范化。...举一个简单的例子，借助HSV颜色空间，我们可以很容易地提取树叶的颜色，并根据我们的意愿随机更改其颜色。那是一件很酷的事情！并且我们可以了解自己的图像增广功能的原理。当然，这需要更多的创造力。
目前主流搜索引擎支持三种类型的结构化数据标记格式：JSON-LD，Microdata，RDFa，我们如何正确选择这三种不同的结构化数据编写方法？...谷歌在2015年宣布JSON-LD作为首选方法，这个宣布是非常重要的，因为谷歌之前没有说明偏好哪种结构化数据标记。...什么是JSON-LD JSON-LD（JavaScript Object Notation for Linked Data）是一种结构化数据格式，用于标记你的网站，并被最大的搜索引擎Google，Bing...ITEMSCOPE标记用于标识正在引用的项目，ITEMSCOPE后跟一个ITEMTYPE标签，ITEMTYPE微数据引用的项目类型，例如，本地商家或食谱。...我们应该用哪种结构化数据标记类型 就个人而言我会选择JSON-LD，因为实现起来容易得多，而且这是GOOGLE推荐的方法，也得到最大的搜索引擎的支持，因此JSON-LD的未来看起来很好。
{ private: T* data;//维护动态数组的指针 int size;//数组的数据元素的个数 int max;//当前数组最大能容纳的元素个数 void Error(const char...iterator Insert(iterator itr, const T& item); //删除函数----删除迭代器指向位置的数据，返回迭代器,但此时迭代器指向的值应该是未删除前位置的后一个位置元素...=itr *p = *q; } *itr = *item; size++; return itr; } //删除函数----删除迭代器指向位置的数据，返回迭代器,但此时迭代器指向的值应该是未删除前位置的后一个位置元素...，返回当前数据的位置的erase重载函数。...—swap函数 代码: //交换两个Vector中的数据 template void Vector::Swap(Vector& v) { //交换指针的指向 T* temp
数据库防止误删操作——打数据标记 本文讲解，如何在数据库层面上通过，打数据标记的方法，防止用户的数据误删的情况。...简介 对于数据库删除操作，在很多情况下并不是真正的删除，而是将数据标记为删除状态，以防止误删或者恢复数据。这样做的好处是可以节省物理存储空间，并且避免了数据被永久性删除带来的风险。...逻辑删除：逻辑删除即将数据的删除标记位设置为true或者false。删除标记位的设置只是在数据表中新增一个字段（例如一个布尔型值），用于标识当前的该条数据是否被删除。...应用程序在更新和查询数据时需要注意，如果应用没有经过精心设计，那么在代码中如果忘记加上deleted=false的条件就会导致出现已被删除的数据无法获取，或者已经删除的数据仍旧能够向外部界面展示。...updateDeletedById 方法将根据给定 id 设置该条记录的 deleted 值为 1，即标记为已删除。
在jvm中有些对象是用完就不需要的(业务对象)，有些对象则是长久存留的(如Spring的一些组件)，所以我们不可能按照同样的收集方式去处理这些对象，所以jvm就会把这些对象进行区分，将存活不久的对象放在新生代...标记复制 标记复制算法会将内存空间一分为二，每次只会使用一半，另外一半用来保存下次存活的对象。在进行收集时，它会将存活对象全部复制到另外一半的内存空间，然后再把零碎的垃圾对象全部回收。...为什么标记复制一般用在年轻代？ 因为标记复制 复制的是存活对象，存活对象越多，那么复制的效率就越低，但是年轻代存活对象一般比较少，所以非常适合使用标记复制算法。...回收前 回收后 标记清除 分为两个步骤：标记和清除，清除的是垃圾，标记的可以是垃圾也可以是存活对象，要看具体垃圾回收算法实现。...回收前 回收后 存在的问题 会产生空间碎片 标记压缩(整理) 标记压缩是在标记清除后，进行了一次碎片整理的操作，使得碎片空间小时，对象存放在连续的空间中。
文章目录 前言 块级元素 行内元素 行内块级元素 ---- 前言 HTML中的标记 块级元素 h1-h6>>1-6级标题 p>>段落 div>>定义文档中的节 ul>>定义无序列表 ol>>定义有序列表...fieldset>>定义围绕表单中元素的边框 legend>>定义 fieldset 元素的标题 figure>>定义媒介内容的分组，以及它们的标题。...（脚注） tr>>定义表格中的行 th>>定义表格中的表头单元格 colgroup>>定义表格中供格式化的列组 col>>定义表格中一个或多个列的属性值。...比如章节、页眉、页脚或文档中的其他部分 article>>定义文章 aside>>定义页面内容之外的内容。【可用作文章的侧栏。】 datails>>定义元素的细节。...meter >>定义预定义范围内的度量 progress>>定义任何类型的任务的进度 textarea>>定义多行的文本输入控件 button>>定义按钮 select>>定义选择列表（下拉列表
，它会根据数据里的时间戳来处理基于时间的算子....Watermark（水位线） 在Flink数据处理过程中，数据从产生到计算到输出结果，是需要一个过程时间，在正常的情况下数据往往都是按照事件产生的时间顺序进行的，由于网络、分布式部署等原因会导致数据产生乱序问题...当 Flink 接收到数据时，会按照一定的规则去生成 Watermark，这条 Watermark就等于当前所有到达数据中的 maxEventTime - 延迟时长，也就是说，Watermark 是基于数据携带的时间戳生成的...由于 event time 是由数据携带的，因此，如果运行过程中无法获取新的数据，那么没有被触发的窗口将永远都不被触发。...Watermark的特点 相当于一条特殊的数据记录 必须是单调递增的，一旦确定无法回滚，以确保任务事件时间在向前推进 与每条数据的时间戳强相关 Watermark的使用 对于排序好的数据，不需要延迟触发
患者根据每天的医嘱单上的内容按时按量服用药物，直至医生停止患者用药。 由于是重复内容，系统为节约存储空间，并未记录每天自动创建的重复医嘱单。但在做数据分析时，需要进行临床场景重现。...需求描述 有如下数据，columns = ['医嘱日期', '医嘱时间', '医嘱开始日期', '医嘱开始时间','医嘱优先级', '停止日期', '停止时间', '项目名称'] ?...现要求从医嘱开始日期到停止日期，按照日期自增逻辑扩充数据，其中自增的日期的医嘱开始时间为当日的01:00:00。结果如下图： ?...pandas as pd import numpy as np from datetime import datetime from dateutil.parser import parse 查看原始数据...需要了解pandas里使用时间序列处理数据问题，可移步至《时间序列》。
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