《中华人民共和国数据安全法》 《中华人民共和国数据安全法》于2021年9月1日起正式实施，第二十一条规定国家建立数据分类分级保护制度，根据数据在经济社会发展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取...4、就高从严原则 数据分级时采用就高不就低的原则进行定级，例如数据集包含多个级别的数据项，按照数据项的最高级别对数据集进行定级。...数据分级框架 按照《中华人民共和国数据安全法》要求，根据数据一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，对国家安全、公共利益或者个人、组织合法权益造成的危害程度，将数据从低到高分成一般数据、重要数据...一般数据分级规则 按照数据一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，对个人、组织合法权益造成的危害程度，将一般数据从低到高分为1级、2级、3级、4级共四个级别。...特定类型一般数据的最低参考级别如下： 敏感个人信息不低于4级，一般个人信息不低于2级； 组织内部员工个人信息不低于2级； 脱敏数据级别可比原始数据集级别降低，去标识化的个人信息不低于2级，匿名化个人信息不低于
获取sklearn本地的数据集 from sklearn.datasets import load_iris li = load_iris() print("数据集描述为:") print(li.DESCR...) print("目标描述名为:") print(li.target_names) 从网络获取数据集 from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups #...从网络获取大的数据集 news = fetch_20newsgroups(subset="all") print("打印所有获取的数据:") print(news.data) 划分训练集和测试集...li = load_iris() # 将数据划分为训练集特征值,训练集目标值, 测试集特征值, 测试集目标值 train_data,test_data,train_target,test_target...("训练集目标值数据:") print(train_target) print("测试集特征值数据:") print(test_data) print("测试值目标值数据:") print(test_target
第二篇，会介绍下如何获取数据集和构建测试集的方法。前者，对于机器学习来说，数据集的好坏对模型性能有很大的影响。而后者，主要是避免两个偏差--数据透视偏差和采样偏差。 ---- 2....获取数据 2.1 常用数据集 在我们学习机器学习的时候，最好使用真实数据，即符合真实场景的数据集，而不是人工数据集，采用这种人工数据集在实际应用中会让系统表现很糟糕，因为人工数据集一般都和真实场景下的数据有较大的差异...幸运的是，现在有非常多的开源数据集，并且涵盖了多个领域，这里介绍几个常用的可以查找数据集的网站以及一些在计算机视觉常用的图像数据集： Kaggle 数据集:每个数据集都是一个小型社区，用户可以在其中讨论数据...网页中也有一个搜索框来帮助用户寻找想要的数据集，还有所有数据集的描述和使用示例，这些数据集信息丰富且易于使用！...第三个解决方法就是根据每个实例的 `ID`来判断其是否应该放入测试集，比如，对于图片数据集，就可以根据图片的名字（保证更新训练集不会更新图片名字）来确定其属于训练集还是测试集。
，1000+优质数据集，30+应用场景，20+标注类型，10+数据格式 免费获取，快速获取与使用数据集，助力AI开发落地 便捷云端使用，通过开发者工具，无需下载即可云端读取数据 ▲丰富多元的数据集...Open Datasets 01 快捷数据集查找与筛选 在Open Datasets，您可以通过数据集的名称联想检索、应用场景筛选、标注类型筛选、推荐、更新时间及热度筛选，轻松找到所需数据集 数据应用场景多元...▷ 标注数据可视化 ▷ 标签分布可视化 支持列表、柱状图、饼图（滑动查看） Open Datasets 04 免费获取，在线使用 通过Fork数据集，您即可通过开发者工具，使用Python SDK...、CLI或Open API来在线管理、读取数据，无需下载、解压、转换数据结构，即可直接对接TensorFlow和Pytorch等AI训练框架。...同时在每个数据集的详情页的代码板块，我们提供了读取数据的代码，您可直接复制使用 我们为社区用户免费提供非结构化数据云端管理SaaS >>Fork后，您可在“我的数据集”管理您Fork的数据集 ▷ 灵活发布与切换版本
使用 select 语句获取数据，有两种种结果，第一种，得到的结果只有一行，我们只需要用指定的变量来接收它就可以了，但第二种情况则是有多行数据，每一行数据，处理这种多行返回的数据也有两种方法，一个是使用一个二维宿主数组来接收这些结果...（如果不知道结果有多少，宿主数组也不知道该定义多大，所以这种方法不太灵活），另外一个是使用游标的方式来遍历数据，游标又分单向的遍历游标和滚动游标。...，我们可以一行一行的读取数据进行处理，而这种方法也存在部分缺陷，那就是依次遍历整个结果集，却不能定向的指定要取哪部分数据，所以呢，下面的滚动游标应运而生。...6种方式来获取我们需要的数据，而不像之前的普通游标只能一行一行的读取了。...---- 以上便是我们介绍的 proc 编程中处理 select 返回数据的几种方法，每一种方法都各有取舍，所以在使用的时候要根据自己的情况来决定到底要使用哪个方法更适合自己。
该设计方案的优点是：只用一条查询语句即可得到某个根节点及其所有子孙节点的先序遍历。由于消除了递归，在数据记录量较大时，可以大大提高列表效率。...上面的设计方案必须预先设定类别树的最大层数以及最大子节点数，不是无限分级，在某些场合并不能采用，那么还有更完美的解决方案吗？...通过 google的搜索，我又探索到一种全新的无递归查询，无限分级的编码方案——左右值。...，从1数到18，学习过数据结构的朋友肯定会发现什么吧？...最后，我对上面这种左右值编码实现无限分级类别树的方案做一个总结： 优点：在消除递归的前提下实现了无限分级，而且查询条件是基于整形数字比较的，效率很高。
前言开发人脸识别系统，人脸数据集是必须的。所以在我们开发这套人脸识别系统的准备工作就是获取人脸数据集。本章将从公开的数据集到自制人脸数据集介绍，为我们之后开发人脸识别系统做好准备。...公开人脸数据集公开的人脸数据集有很多，本中我们就介绍几个比较常用的人脸数据集。...CelebA人脸数据集官方提供的下载地址：链接:https://pan.baidu.com/s/1zw0KA1iYW41Oo1xZRuHkKQ 密码:zu3w该数据集下载后有3个文件夹，Anno文件夹是存放标注文件的...有些图片有多个标注数据，因为这个数据集的图片中多人脸的，跟前面的数据集不同，前面的都是一张图片只有一张人脸。...接着就删除URL文件中，一些删除的文件对应的URL。最好就使用百度的人脸检测服务标注清理后的图片，最终得到一个人脸数据集。
本篇文章聊聊 GitHub 开放数据集的获取和整理，分享一些数据整理的细节技巧，以及一些相对粗浅的数据背后的事情。...因为想要进行完整的数据分析，获取全量的数据自然会更好一些，所以我们需要枚举所有日期的数据：大概包含 10 万多条数据集的下载地址。...批量生成 GitHub 数据集的下载链接 这里，我们先来获取从 2011 年，自 GitHub 有数据记录以来到 2022 年的全部数据。...，来快速从十万个文件中，找到因为网络请求出错，漏下的数据集。...检测下载文件的完整性 虽然 GHArchive 没有提供每一个数据集压缩包的校验文件，但是，我们可以通过 gzip 命令来对每一个数据集文件进行完整性校验。
许多 R 包中含有数据集，可以通过data函数查看或加载这些数据集，通过?获得数据集的帮助文档。...Hair and Eye Color of Statistics Students ## # … with 94 more rows datasets中的数据集在...iris 其他包的数据集 使用其他包的数据集，需要先加载包，再加载数据集。...## 6 0.24 Very Good J VVS2 62.8 57 336 3.94 3.96 2.48 实际上，当library(ggplot2)执行后，其中的数据集如...最后总结 data(package = "package_name")，查看 R 包里有哪些数据集 data(dataset_name)，加载数据集 ?dataset_name，查看数据集的帮助文档
因此，需要有竞争力的智能定价来维持利润并通过足够的利润在新冠流行期间维持公司生计。 但是，具有竞争力的智能定价数据不是凭空产生的，是需要收集和组织来进行分析的。...这些相互矛盾的方面需要重新思考——企业可以不做数据收集，将数据收集外包给专门从事数据收集的公司，这样企业就可以只专注于数据驱动的决策制定。本文旨在通过这种关键方法来讨论智能定价。 什么是智能定价？...因此，如果卖家仅根据内部因素和他们的目标利润率来设定价格，而目标利润率可能又高于其他卖家，那么他们必然会遭受损失。...好的抓取工具有哪些特点 可靠的网页抓取工具，具有以下特点： 它们是可扩展的；它们可以在需要时提取大量或少量的公开数据。 它们有适当的系统来避免反抓取。 它们根据网站的结构修改而变化。...但智能定价所面临的挑战阻碍了公共数据的顺利收集。 幸运的是，有机会通过使用第三方网络抓取工具来简化数据收集过程。当然，公司在选择此类提供商时应格外小心，因为并非所有提供商都提供优质可靠的抓取工具。
安装官方提供的开发者工具 pip install nuscenes-devkit==1.0.5 2....下载数据 从官方网站上下载数据NuScenes 3D object detection dataset，没注册的需要注册后下载。...注意： 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的，可以参考本文下方 5. 3. 数据组织结构 下载好数据集后按照文件结构解压放置。...其在OpenPCDet中的数据结构及其位置如下，根据自己使用的数据是v1.0-trainval，还是v1.0-mini来修改。...数据获取新途径 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的，可以考虑使用本人处理好的数据 v1.0-mini v1.0-trainval 数据待更新… 其主要存放的结构为 │── v1.0
论文提出了更通用的特征相关噪声类别PMD，基于此类噪声构建了数据校准策略PLC来帮助模型更好地收敛，在生成数据集和真实数据集上的实验证明了其算法的有效性。...SOTA方法多数采用数据重新校准(data-recalibrating)的策略来适应各种各样的数据噪声，该策略逐步确认可信的数据或逐步校正标签，然后使用这些数据进行训练。...Experiment *** 数据集噪声问题目前还没有公开的数据集，所以需要生成数据集进行实验，论文主要在CIFAR-10和CIFAR-100上进行数据生成和实验。...在实验的时候，部分实验会组合特征相关噪声和独立同分布噪声进行噪声数据集生成和实验，最后的验证标准取模型在验证集上的准确率。...Conclusion *** 论文提出了更通用的特征相关噪声类别PMD，基于此类噪声构建了数据校准策略PLC来帮助模型更好地收敛，在生成数据集和真实数据集上的实验证明了其算法的有效性。
数据地图---使用Training Dynamics来映射和诊断数据集 最近看到一篇很有趣的文章，发表于EMNLP-20，作者团队主要来自AllenAI： Dataset Cartography: Mapping...——training dynamics，来发掘数据集的一些性质，比如不同样本的难易程度，从而帮助我们更好地训练模型。...曾经我介绍过另一篇分析训练过程中的example forgetting现象的文章（深度学习中的样本遗忘问题 (ICLR-2019)），这篇文章则是在此基础上更进一步，用一种更精细化的方式，来可视化我们的数据集...在其他数据集上，也有类似的现象： 作者进一步做了一些实验，来探究三个区域样本的功能，发现： easy样本，虽然对模型性能的贡献不大，但是如果完全不使用的话，模型的收敛会很困难 ambiguous的贡献基本上是最大的...hard样本贡献也很大，但是里面可能包含很多noise，如果数据错标的话，基本都出现在hard区域 以上就差不多是论文的内容了，其实很简单，但是这样的一个数据地图，其实可以帮助我们进一步观察数据集的特点
// 根据名称查找数据集合 TCComponentDatasetType datasetType = (TCComponentDatasetType) TCUtil.GetSession().getTypeComponent...("Dataset"); TCComponentDataset dataset = datasetType.find(datasetName); // 根据文件类型，文件名获取文件 File file
在获取数据的时候会根据每个 task 的 respChan 数据来做排序 sender 会将所有的 task 放入到 taskCh 中，发送完毕之后关闭 channel。...worker.wg.Done() }() for task := range worker.taskCh { respCh := worker.respChan // 这里是需要排序的时候为空...return } select { case <-worker.finishCh: return default: } } } worker 主要是处理 sender 发送过来的...taskCh 数据，通过遍历 taskCh 获取 task 之后调用 handleTask 发送 rpc 请求，返回的数据会放入到 respCh 中。...需要注意这里如果是有序的 task ，那么 worker.respChan 为空，然后会为每个 task 创建一个 respChan，在获取数据的时候会根据每个 task 的 respChan 数据来做排序
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据来自“温哥华开放数据目录”。它于2017年7月18日提取，包含2003年1月1日至2017年7月13日的530,652条记录。...原始数据集包含UTM区域10中的坐标（X和Y列）。 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。
在开发过程中经常会遇到分级场景，如菜单分级、评论、商品类型分级等；在同一张mysql数据表中可能设计单表结构，如同如下数据: $menuList = [ [ 'id' = 1,'parent_id...name' = '节点1-1-1'], [ 'id' = 6,'parent_id' = 1, 'name' = '节点1-2'], ]; 这时候在处理展示过程就需要将上面的结构转换为更加直观的数据结构...每一个不曾起舞的日子,都是对生命的辜负 ^-^
d18n 是链家开源出来的组件，可以用于数据脱敏。字节也开源了一个类似的产品，但是是golang sdk的形式的，需要和代码进行结合使用，具体可以自行参考github仓库。...general_log可以看到：d18n会到数据执行这个select * from xx limit 10的查询，然后d18n结合内部的规则根据结果对数据进行判断。...cd d18nmake release会在 release 目录下，生成3个文件平台化/自动化1、从数据库管理平台拉取mysql清单，遍历每个集群的任一从节点，获取最近2天新增的库表清单2、使用d18n...具体的分级规则根据各自公司内部的规定来即可。4、最好能再采集几条真实数据也存到库里，便于后续的人工对之前d18n打标后的结果进行人工辅助判断。...（后台还需要有个定时任务会自动将前N天的d18n采集到真实数据给清空掉，防止数据泄露）
2、TensorFlow-gpu版本的安装，这个安装方法有三种， 第一种是直接在pycharm里的安装库里安装。 第二种就是使用pip来安装，这个在安装的时候可以指定安装的版本。...例如： pip install tensorflow-gpu==1.8.0 如果使用pip安装失败的话，则应当升级pip，如果使用pip来升级自身的识别的话，就可以使用conda来安装一个最新的pip来解决这个问题...所以有多分类的标签名要不一样，同类的标签名要一样，例如人的标签名都是person。而mask要求不同的实例要放在不同的层中。...最终训练索要得到的输入为一个w*h*n的ndarray，其中n为该图片中实例的个数 ? 这里的打标的时候不要求每张图片按着类别顺序来进行打标，主要打标的区域选对类别即可。...数据集 获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复 mask 即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech 6、把打标后的jison文件转换为对应的五个文件。
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