在 SWE-bench[1] 上，SWE-agent 解决了 12.29% 的问题，达到了全测试集上的最佳性能。 SWE-agent 由普林斯顿大学的研究人员构建和维护。...如果您在其他架构上运行，请使用下一节的带 conda 的设置说明。 您可以直接使用 Docker 运行软件。 1.安装 Docker[3]，然后在本地启动 Docker。.../基准测试部分所示， # 例如运行特定的 GitHub 问题 --model_name gpt4 --data_path https://github.com/pvlib/pvlib-python/issues...python run.py --model_name gpt4 \ --data_path https://github.com/pvlib/pvlib-python/issues/1603 \...\ --instance_filter marshmallow-code__marshmallow-1359 评估 这一步仅适用于来自SWE-bench集的问题。
Devin 展示的能力非常惊艳，不过这款工具出自走闭源路线的创业公司，现在只有一小部分获得了内测名额的人才能使用。...在完整的 SWE-bench 测试集上，SWE-agent 解决了 12.29% 的问题，实现了 SOTA 性能。...就像语言模型需要良好的提示工程（prompt engineering）一样，良好的 ACI 设计在使用智能体时会带来更好的结果。...当命令的输出为空时，返回一条消息：「您的命令已成功运行，但未产生任何输出」。 未来发布的论文将详述更多信息。 安装与使用 要使用 SWE-agent，首先要设置好如下条件： 1....python run.py --model_name gpt4 \ --data_path https://github.com/pvlib/pvlib-python/issues/1603 --config_file
近些年很多研究者发布了相应的天气和气候数据集以用于进行AI气象领域研究。PANGEO[1]对近些年的公开数据集进行了收集整理。 ?...地球科学大数据社区平台 数据集收集网站中罗列了当前大部分公开的天气和气候数据集。这些数据集被分割为用于AI相关研究的数据集和常用的原始数据集，还有专门用于研究混合ML-物理模型的数据集。...对于大多数研究者来说，只需要使用预处理数据集进行相关研究。预处理数据集中包括高质量的天气雷达和卫星数据。文末有公开数据集列表的链接。...如果想提交新的数据集或者有什么问题，可以前往GitHub源[2]。...预处理数据集 AI for Earth System Science Summer School Hackathon Code and Data: https://github.com/NCAR/ai4ess-hackathon
上篇内容给大家讲解的是如何使用Redis提升应用的并发访问能力！本文承接上篇内容。...实现天气数据的同步 在micro-weather-redis应用的基础上，创建一个名称为micro-weather-quartz的应用，用于同步天气数据。.... job.WeatherDatasyncJob :天气数据同步任务 定时同步天气数据 在之前的章节中，已经实现了获取天气的API，这个API接口只要传入相应城市的ID，就能获取天气的数据。...4.同步天气数据的接口 在原先的天气数据服务 com.waylau.spring.cloud.weather.service.WeatherDataService中，增加同 步天气数据的接口。...当然，可以选择通过Redis 的命令行，使用key来验证是否存在数据。但其实还有更加直观的方式，那就是使用Redis的GUI工具。
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。
在SWE-bench测试集上，SWE-agent成功解决了12.29%的问题，平均耗时只有93秒，准确率堪比Devin。 当然，更重要的是：SWE-agent完全开源。...正如良好的提示设计对于充分发挥语言模型的潜力至关重要一样，优秀的ACI设计对于使用AI智能体时能够取得更佳效果也是关键。...（目前只适用于SWE-bench基准测试中的问题） 推理 只需使用下面这个脚本，你就可以在任何GitHub问题上运行SWE-agent了！...python run.py --model_name gpt4 \ --data_path https://github.com/pvlib/pvlib-python/issues/1603 --config_file.../run_eval.sh 需要注意的是，这个步骤仅适用于SWE-bench问题集。 作者介绍 就在下周公布，SWE-agent论文就会公开。
1.机器学习算法（六）基于天气数据集的XGBoost分类预测 1.1 XGBoost的介绍与应用 XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。...1.3 相关流程 了解 XGBoost 的参数与相关知识 掌握 XGBoost 的Python调用并将其运用到天气数据集预测 Part1 基于天气数据集的XGBoost分类实践 Step1: 库函数导入...进行特征选择 Step8: 通过调整参数获得更好的效果 3.基于天气数据集的XGBoost分类实战 3.1 EDA探索性分析 在实践的最开始，我们首先需要导入一些基础的函数库包括：numpy （Python...总结 XGBoost的主要优点： 简单易用。相对其他机器学习库，用户可以轻松使用XGBoost并获得相当不错的效果。 高效可扩展。在处理大规模数据集时速度快效果好，对内存等硬件资源要求不高。...总结 XGBoost的主要优点： 简单易用。相对其他机器学习库，用户可以轻松使用XGBoost并获得相当不错的效果。 高效可扩展。在处理大规模数据集时速度快效果好，对内存等硬件资源要求不高。
WenetSpeech数据集 10000+小时的普通话语音数据集，使用地址：PPASR WenetSpeech数据集 包含了10000+小时的普通话语音数据集，所有数据均来自 YouTube 和 Podcast...为了提高语料库的质量，WenetSpeech使用了一种新颖的端到端标签错误检测方法来进一步验证和过滤数据。...TEST_NET 23 互联网 比赛测试 TEST_MEETING 15 会议 远场、对话、自发和会议数据集 本教程介绍如何使用该数据集训练语音识别模型，只是用强标签的数据，主要分三步。...然后制作数据集，下载原始的数据是没有裁剪的，我们需要根据JSON标注文件裁剪并标注音频文件。...，跟普通使用一样，在项目根目录执行create_data.py就能过生成训练所需的数据列表，词汇表和均值标准差文件。
来源：DeepHub IMBA本文约1800字，建议阅读9分钟本文将介绍如何使用内存映射文件加快PyTorch数据集的加载速度。...实现自定义数据集 接下来，我们将看到上面提到的三个方法的实现。...对于更多的介绍请参考Numpy的文档，这里就不做详细的解释了。 基准测试 为了实际展示性能提升，我将内存映射数据集实现与以经典方式读取文件的普通数据集实现进行了比较。...这里使用的数据集由 350 张 jpg 图像组成。...从下面的结果中，我们可以看到我们的数据集比普通数据集快 30 倍以上： 总结 本文中介绍的方法在加速Pytorch的数据读取是非常有效的，尤其是使用大文件时，但是这个方法需要很大的内存，在做离线训练时是没有问题的
本文将介绍如何使用内存映射文件加快PyTorch数据集的加载速度 在使用Pytorch训练神经网络时，最常见的与速度相关的瓶颈是数据加载的模块。...对于更多的介绍请参考Numpy的文档，这里就不做详细的解释了 基准测试 为了实际展示性能提升，我将内存映射数据集实现与以经典方式读取文件的普通数据集实现进行了比较。...这里使用的数据集由 350 张 jpg 图像组成。...从下面的结果中，我们可以看到我们的数据集比普通数据集快 30 倍以上： 总结 本文中介绍的方法在加速Pytorch的数据读取是非常有效的，尤其是使用大文件时，但是这个方法需要很大的内存，在做离线训练时是没有问题的...，因为我们能够完全的控制我们的数据，但是如果想在生产中应用还需要考虑使用，因为在生产中有些数据我们是无法控制的。
2017年QuickDraw数据集应用于Google的绘图游戏Quick，Draw。该数据集由5000万幅图形组成。...图纸如下所示： 构建您自己的QuickDraw数据集 我想了解您如何使用这些图纸并创建自己的MNIST数据集。...它们以hdf5格式保存，这种格式是跨平台的，经常用于深度学习。 用QuickDraw代替MNIST 我使用这个数据集代替MNIST。...在Keras 教程中，使用Python中的自动编码器进行一些工作。下图显示了顶部的原始图像，并使用自动编码器在底部显示重建的图像。 接下来我使用了一个R语言的变分自编码器的数据集。...quickdraw数据集的可视化的潜在空间。
【小土堆】时记录的 Jupyter 笔记，部分截图来自视频中的课件。...dataset的使用 在 Torchvision 中有很多经典数据集可以下载使用，在官方文档中可以看到具体有哪些数据集可以使用： image-20220329083929346.png 下面以CIFAR10...数据集为例，演示下载使用的流程，在官方文档中可以看到，下载CIFAR10数据集需要的参数： image-20220329084051638.png root表示下载路径 train表示下载数据为数据集还是训练集.../dataset_CIFAR10", train=True, download=True) # 下载训练集 test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="....writer.close() 在tensorboard输出后，在终端中输入命令启动tensorboard，然后可以查看图片： image-20220329090029786.png dataloader的使用
Dataset之COCO数据集：COCO数据集的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 COCO数据集的简介 0、COCO数据集的80个类别—YoloV3算法采用的数据集 1、COCO数据集的意义 2...、COCO数据集的特点 3、数据集的大小和版本 COCO数据集的下载 1、2014年数据集的下载 2、2017的数据集的下载 COCO数据集的使用方法 1、基础用法 ---- COCO数据集的简介...COCO数据集是一个大型的、丰富的物体检测，分割和字幕数据集。...1、COCO目标检测挑战 COCO数据集包含20万个图像； 80个类别中有超过50万个目标标注,它是最广泛公开的目标检测数据库； 平均每个图像的目标数为7.2，这些是目标检测挑战的著名数据集。...zips/test2017.zip test2017 info：http://images.cocodataset.org/annotations/image_info_test2017.zip COCO数据集的使用方法
首先想知道多数据集和未使用的数据集影响运算不，我们需要先了解设计器是怎么运算的，皕杰报表的brt文件在服务端是由servlet解析的，其报表生成的运算顺序是：变量参数运算-->数据集取数及运算-->报表运算及扩展...，前面的步骤未走完，是不会往下进行运算的。无论报表里是否用到了这个数据集，报表工具都要先完成数据集的取数和运算再进行报表运算，因而，如果数据集发生卡滞，整个报表就不能运算了。...皕杰报表中影响数据集取数的因素主要包括，数据库的JDBC驱动不匹配，取数据的sql不正确或不够优化，数据量太大占用内存过多。...1、数据库的JDBC驱动是由数据库厂家配套的，不仅与数据库的版本相关，还与jdk的版本相关，JDBC驱动不匹配就不能从数据库正常取数了。...如皕杰报表6.0的运行环境是JDK1.8，如JDBC驱动不支持JDK1.8就不能正常取数。2、取数据的sql可放到数据库客户端上先行运行测试，以确保取数sql正确。
这篇文章主要介绍了C#使用linq查询大数据集的方法,涉及C#调用linq进行数据查询的技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下 using System; using System.Collections.Generic...+) { result[i] = generator.Next(); } return result; } } } 希望本文所述对大家的C
)) print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})) 先去下载区下载一个mnist数据集
大型、公开可用的神经成像数据集越来越普遍，但由于大家对数据处理和数据组织的知识了解的还不够，即便是今天，对它们的使用仍旧存在着许多挑战。...尽管公开可用的数据集越来越多，但使用它们仍是一个挑战，特别是对于初级研究人员。例如，下载、存储、管理、处理和分析这些数据集的软件包出现的频率越来越高，使用这些工具处理数据就像学习一门新语言。...因此，需要协议来帮助第一次使用大型数据集的用户。 在本文中，作者们提供了一个循序渐进的示例，说明在使用开放数据集时需要考虑的问题。我们关注数据生命周期的所有阶段，强调在处理这些样本时经常被忽略的步骤。...i.一些数据集，比如那些在OpenNeuro上托管的数据集，不需要申请；任何人都可以下载和使用数据。 ii.其他数据集，如ABCD，需要托管数据集的组织批准正式的数据使用协议(DUA)。...然而，需要执行的具体步骤可能会根据访问数据的位置而有所不同(例如，使用来自OpenNeuro的数据集的步骤可能与使用来自NDAR的数据集的步骤略有不同)。
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
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1. 我们经常可以看到Pytorch加载数据集会用到官方整理好的数据集。...很多时候我们需要加载自己的数据集，这时候我们需要使用Dataset和DataLoader Dataset：是被封装进DataLoader里，实现该方法封装自己的数据和标签。...DataLoader：被封装入DataLoaderIter里，实现该方法达到数据的划分。...=True, drop_last=False, num_workers=2) 此时，我们的数据已经加载完毕了，只需要在训练过程中使用即可。...对应的数据，包含data和对应的labels print("第 {} 个Batch \n{}".format(i, data)) 输出结果如下图： 结果说明：由于数据的是10个，batchsize
手把手教你用英伟达 DIGITS 解决图像分类问题 DIGITS的安装与使用记录 DIGITS创建并导入自己的图片分类数据集（其他数据集类似） 如何在 GPU 深度学习云服务里，使用自己的数据集？...AWS S3 URL Styles 简单方便使用和管理对象存储服务---s3cmd 华为云对象存储竟然能无缝支持 Owncloud 一、digists安装 DIGITS Ubuntu deb 安装命令...deb包安装的童鞋，在浏览器地址栏输入 http://localhost/ 访问 DIGITS server 主页 ?...安装好的digits 二、使用 使用 DIGITS 提供的数据集下载工具直接下载解压数据，数据会被下载到你指定的目录下（DataSets在家目录Gameboy下先建好），终端下： mkdir DataSets...数据集路径：绝对路径从/开始 ? 数据集名称
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