import xml.etree.ElementTree as ETimport osimport json coco = dict()coco['images...
下面的代码给出了将mat格式数据集转换为arff与txt格式的matlab代码。 注意，每个.mat文件中只有一个数据集，其中共有m+1列，最后一列是label。...% 读取文件数据 ... clear clc input_filename = 'GLIOMA-t.mat'; arff_filename = 'GLIOMA.arff'; if strfind(...,'],uY(j))]; end st = [st sprintf([floatformat '}'],uY(length(uY)))]; fprintf(f,'%s\n\n',st); % 开始保存数据...注意dataName.mat中的数据集名称是data MATLAB clc clear load('dataName.mat') fid = fopen('dataName.txt', 'wt');
import xml.etree.ElementTree as ETimport pickleimport osfrom os import listdir, ...
1、将Cityscape中的json格式的标注转换为.txt格式的标签# convert cityscape dataset to pascal voc format dataset# 1. convert...os.path import joinimport os.pathrootdir = 'D:\dataset\cityscapes\leftImg8bit\\train\\zurich' # 写自己存放图片的数据地址.../ xmax ># 351 def convert(size, box): # 该函数将xmin,ymin,xmax,ymax转为x,y,w,h中心点坐标和宽高...% (image_id), 'w') # 输出标签的地址 # keys=tuple(load_dict.keys()) w = load_dict['imgWidth'] # 原图的宽，...rootdir) for image_id in names: print(image_id) convert_annotation(image_id)2、将.txt转换为
phonemicrowaveoventoastersinkrefrigeratorbookclockvasescissorsteddy bearhair driertoothbrushmotorcyclepotted plantdining tabletvcouchairplane并将coco.txt改为coco.names3.在convert2yolo...not os.path.exists(ana_txt_save_path): os.makedirs(ana_txt_save_path) id_map = {} # coco数据集的
背景 我们平常使用excel的时候，都是选中一列，然后直接更改它的格式，但是这种方式并不能彻底改变已有数据的原格式，如下图中的5592689这一个CELL中的数据，尽管我们将整个列都更改为文本类型，但实际上它这个数据仍然是数值类型...，在很多场景下不能满足我们的需求，如数据库在导入Excel表格时，表格中的列数据需要文本形式,如果不是文本形式，导入的数据在数据库中会出现错误（不是想要的数据，如789 数据库中为789.0）。...数据分列 如何真正的将整列数据都更改为文本格式，我们就需要用的数据分列的功能。...第一步：选中要修改的列，点击上方数据，找分列后点击分列 第二步：点击分列 第三步：点击下一步 第四步：点击下一步，选择文本 第五步：确认之后，检查数据，会发现数字那一个CELL的左上角有一个小箭头...，就代表转为真正的文本格式了
(ii)当长度>5时，完全输出，并且如输出结果第二行所示，会紧贴右边数据。 感悟： (i)如果对输出格式（如美观整齐的矩阵格式）有要求，需要考虑到输出结果各数据的长度。...#如输出结果第一行所示，长度>5的数据，会紧贴左边数据输出，即无须“当位数不足五位时，在前面补空格”。 #如输出结果第二行所示，长度>5的数据，对于右侧数据的格式无影响（应该挺理所当然哈）。...(iii)可以推测，如果某行的两个数据都超出长度5，那么它们会紧贴输出，仍然出现“难以区分两个数据分别是多少”的情况。验证如下： 感悟就不写了，和前一种情况是差不多的。...4.感悟： (1)数据不会丢失精度，这一点我还是蛮喜欢的 (2)千万注意，防止两个数据紧贴在一起，造成难以区分这两个数据分别是多少。...所以，应当要对于输出数据的长度进行估计，或者，我觉得在两个数据中间插入一个符号也能解决？
对于精确并且昂贵的激光点云数据来说当前的3D检测算法具有很高的检测精度。...然而到目前为止，使用廉价的单目相机或者立体相机数据的检测算法仍然很难达到较高的精度，出现这种差距的主要原因是基于图像数据算法在深度估计上存在较大的误差。...然而，在这篇论文中，认为造成这种差异的主要原因不是数据的质量，而是数据的表现形式。考虑到卷积神经网络的内部工作原理，建议将基于图像的深度映射转换为伪像素表示——本质上是模拟激光雷达信号。...经过在当前广泛应用的Kitti数据机上进行测试，本文算法有效的改进了当前最好的基于图像的3D目标检测算法，并且在30m的检测范围内，检测精度从过去的22%，提升到74%。...算法提交时本文算法在kitti的基于立体图像的3D目标检测排行榜排名第一。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ?
转换之后，长数据结构保留了原始宽数据中的Name、Conpany字段，同时将剩余的年度指标进行堆栈，转换为一个代表年度的类别维度和对应年度的指标。（即转换后，所有年度字段被降维化了）。...在tidyr包中的gather也可以非常快捷的完成宽转长的任务： data1<-gather( data=mydata, #待转换的数据集名称 key="...reshape2中的dcast函数可以完成数据长转宽的需求： dcast( data=data1, #数据集名称 Name+Conpany~Year #x1+x2...除此之外，tidyr包中的spread函数在解决数据长转宽方面也是很好的一个选择。...奇怪的是我好像没有在pandas中找到对应melt的数据长转宽函数（R语言中都是成对出现的）。
0 前言 在数据分析过程中，不同的软件通常对数据格式有一定的要求，例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据，而SPSS软件经常使用宽格式数据。...特别说明：不要将长宽格数据转换为宽格式数据理解为数据透视表，长转宽只是数据存储形式发生变化，并不对操作对象进行计算，而数据透视表一般对操作对象进行某种操作计算（计数、求和、平均等）。...3 长转宽函数 Python实现 两种方法： 1 pandas库中的pivot()和privot_table()函数； 2 dfply库中的spread()函数； 方法一： ##构造数据...##使用pivot()import pandas as pdimport numpy as npfrom dfply import * ###长格式数据转换成宽格式数据from pandas import...4 宽转长函数 Python实现 Python中两种方法： 1 pandas库中的melt()函数； 2 dfply库中的gather()函数； ###构造数据集wide_data
在实际工作中，存在长、宽两种数据格式，宽数据是每个样本的信息在表中只占一行，而长数据每个样本的信息在表中占据多行。 本文简单介绍一下通过tidyr包进行长、宽数据格式转换。...install.packages("tidyr") # 或者 install.packages("tidyverse") 加载 library(tidyr) # 或者 library(tidyverse) 宽数据转长数据...tidyr中的pivot_wider与pivot_longer的操作正好相反，可以将长数据转换为宽数据。...以上一步得到的长数据tb_long为例，我们将它还原成宽数据格式： tb_wide_new = pivot_wider(tb_long, names_from = 'year', values_from...最后总结 tidyr包最重要的两个函数是： pivot_longer，将宽数据转换为长数据，就是将很多列变成两列。 pivot_wider，将长数据转换为宽数据，就是将两列变成很多列。
因此出现了中间格式字符集，被称为通用转换格式，及UTF(Universal Transformation Format)。...MYSQL的字符集转换过程 1. MySQL Server收到请求时将请求数据从character_set_client转换为character_set_connection； 2....进行内部操作前将请求数据从character_set_connection转换为内部操作字符集，其确定方法如下： • 使用每个数据字段的CHARACTER SET设定值； • 若上述值不存在，则使用对应数据表的...同理可得 由上文可得宽字节注入是由于转编码而形成的，那具有转编码功能的函数也成了漏洞的成因。...转编码函数同样会引起宽字节注入，即使使用了安全的设置函数。
2 数据集 VOC数据集一般是用来做目标检测，在2012版本中，加入了语义分割任务。 基础数据集中包括：含有1464张图片的训练集，1449的验证集和1456的测试集。一共有21类物体。...与我们之前在图像分类或目标检测部分介绍的卷积神经网络不同，全卷积网络将中间层特征图的高和宽变换回输入图像的尺寸：这是通过中引入的转置卷积（transposed convolution）层实现的。...，最后再通过转置卷积层将特征图的高和宽变换为输入图像的尺寸。...X = torch.rand(size=(1, 3, 320, 480)) net(X).shape 使用 卷积层将输出通道数转换为Pascal VOC2012数据集的类数（21类)。...由于是针对PASCAL VOC数据集图像进行的分割，PASCAL VOC数据集中只支持20个类别（背景为第21个类别），所以在分割时，遇到不在20个类别中的事物都将其标为背景。
图2 另外有时需要对数据进行转置（transpose），因为有些时候需要特定的数据格式才能进行下一步的数据分析，比如宽数据转长数据，或者长数据转宽数据。...比如图1就是一个典型的长数据格式，因为“visit”这个变量被压缩到了一个变量之中，所以每一个ID不仅只有一行观测，而是有9行之多。图3就是对图1中的变量“RMDQ”进行转置之后的结果。...可能你会问，为什么要转置RMDQ的这一列数据呢？...因为“RMDQ”中存在缺失值（missing data），后面会通过多重填补（multiple imputation）方法进行缺失值的处理，需将数据变换为宽数据格式时才可以。 ?...图3 总结一下数据清洗具体包含的操作除了检查变量是否有效、是否在合理范围内，还包括拼接、抽提、拆分、观测和变量的筛选、变量类型转换、行列转置、新变量生成、赋值、缺失数据填补等等只要是为进一步数据分析做准备的工作都可以看做是数据清洗
对ToString("X2 ")的理解 /// /// 将byte型转换为字符串 /// ///...System.String return sOutput.ToString(); } /// /// 对接收到的数据进行解包...foreach (byte b in recbytes) temp += b.ToString("X2") + " ";//ToString("X2") 为C#中的字符串格式控制符...X为 十六进制 2为 每次都是两位数 比如 0x0A ，若没有2,就只会输出0xA 假设有两个数10和26，正常情况十六进制显示0xA、0x1A，这样看起来不整齐，为了好看，可以指定...转自：https://www.cnblogs.com/kuang906/articles/2301361.html
数据集 VOC数据集一般是用来做目标检测，在2012版本中，加入了语义分割任务。 基础数据集中包括：含有1464张图片的训练集，1449的验证集和1456的测试集。一共有21类物体。...与我们之前在图像分类或目标检测部分介绍的卷积神经网络不同，全卷积网络将中间层特征图的高和宽变换回输入图像的尺寸：这是通过中引入的转置卷积（transposed convolution）层实现的。...，最后再通过转置卷积层将特征图的高和宽变换为输入图像的尺寸。...X = torch.rand(size=(1, 3, 320, 480)) net(X).shape 使用1x1卷积层将输出通道数转换为Pascal VOC2012数据集的类数（21类)。...由于是针对PASCAL VOC数据集图像进行的分割，PASCAL VOC数据集中只支持20个类别（背景为第21个类别），所以在分割时，遇到不在20个类别中的事物都将其标为背景。
但是考虑到大家日常在excel中作图比较多一点儿，R语言中的作图方法与excel截然不同： excel中通过汇总过后的宽数据作图（也是office能够识别的唯一格式） 但是R语言秉承的作图规则是标准数据源...（长数据，也就是类型数据库格式的数据源） 图表所支持的数据存储格式的巨大差别往往成为初学者在R语言图表面前磕磕碰碰、引起困惑的重大原因。...想要适应R语言作图：个人觉得有两条路子可以参考： 1、假设你已经完全沉浸在或者无法脱离excel的宽数据作图形式,这样也就意味着你导入的数据集往往也是宽数据格式。...你需要非常熟练的使用R语言中的数据重塑辅助工具包：dplyr、tidyr、reshape2等将宽数据重塑为R作图支持的长数据格式。...2、假如你对于长数据有很好的理解（比如经常用统计分析软件，大部分都接触的标准长数据，也就是一维表），那么你完全可以直接在excel中将宽数据转化为长数据（二维转一维），或者直接将数据库中的长数据导入R，
该数据集是关于药物吲哚美辛（indometacin）的药物代谢动力学数据，一共有 6 名试验对象，每名试验对象在连续的 8 小时内定时测定了血液中的药物浓度，共有 11 次的测定值。...该资料是长格式，下面将其转换为宽格式。...我们还可以将宽格式数据 wide 重新转换为长格式： long <- reshape(wide, idvar = "Subject", varying = list(2:12), v.names...tidyr 包以一种比较简洁统一的格式实现数据长宽格式的转换，其中，函数 pivot_wider( ) 用于把长格式数据转换为宽格式，而函数 pivot_longer( ) 用于把宽格式数据转换为长格式...在对医学数据进行分析之前，通常情况下应先把数据集转换为长格式，因为 R 中的大多数函数都支持这种格式的数据。
RDD简介 RDD，全称为Resilient Distributed Datasets（弹性分布式数据集），是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。...RDD混合了这四种模型，使得Spark可以应用于各种大数据处理场景。 定义： 只读的，可分区的分布式数据集；数据集可全部或部分缓存在内存中，在一个App多次计算间重用， RDD是Spark的核心。...原生数据空间转RDD 原生的SCALA数据集合可以转换为RDD进行操作 包含一下两种方式 makeRDD parallelize 存储文件转RDD Partition（分区） 一份待处理的原始数据会被按照相应的逻辑切分成...sc.makeRDD(1 to 1000,5) 可通过算子来进行修改分区数.repartition(3) 如果使用的是scala集合的话，在特定的格式下，会根据数量量来创建分区makeRdd 读取HDFS...上的数据时根据块的数量来划分分区数 Spark核心概念 – 宽依赖和窄依赖 RDD父子依赖关系：窄（ Narrow）依赖和宽（ Wide）依赖。
//true代表完全匹配，要求数据类型和键值完全相同，默认为false array_search("键值", 数组, false); //把变量转换为整数类型，如果有小数，则删除小数，不执行四舍五入..."密码", "数据库", "端口（默认为3306）"); //修改数据库连接的字符集 mysqli_set_charset($mysql, "utf8"); //对数据库进行sql操作 mysqli_query...($mysql, sql语句); //返回结果集的中行的数量，可理解为返回结果集的长度 mysqli_num_rows(); //从结果集中获取一条数据，并作为数组返回 mysqli_fetch_row...n 条数据，其他删除，并返回 //n为0时截取第一条，为1时截取第二条，以此类推，n为-1时截取最后一条 mysqli_data_seek($xx, n); //将数组转为json格式 json_encode... [bits] => 图片的每种颜色的位数，二进制格式 [mime] => 图片的 MIME 信息，此信息可以用来在 HTTP Content - type 头信息中发送正确的信息
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