从以下地址下载emoji的utf8编码文件 https://gist.github.com/JoshyPHP/225b3c77005a89d81511 2. ...查询测试 -- 源数据 SELECT x.content FROM x WHERE CommentID in (39539523,39205786); -- 关联查询 SELECT distinct...WHERE CommentID in (39539523,39205786) and x.content like concat('%',c,'%'); 加distinct是因为存在同一表情符号对应两个...utf8编码的情况，如0xE29C8C和0xE29C8CEFB88F。
从以下地址复制emoji的unicode https://unicode.org/emoji/charts/full-emoji-list.html 2....查询测试 -- 源数据 SELECT x.content FROM x WHERE CommentID in (39539523,39205786); -- 关联查询 SELECT distinct... WHERE CommentID in (39539523,39205786) and x.content like '%'||e||'%'; 结果如下： 字典表关联一个四千二百万行的评论表...，其中评论字段 content 数据类型为 varchar(6000)，查询出所有带 emoji 的评论，用时25分钟。
GLASS数据一般有三种分辨率，其一基于MODIS数据生产的1km分辨率的GLASS产品，第二种是通过1km聚合而成的0.05度的GLASS产品，还有一种就是通过AVHRR数据生产的0.05度的GLASS...上图就是以GLASS LAI产品为例，显示的三种GLASS数据。 介绍完GLASS数据以后，我们就要说一下如何下载使用它了。...美国马里兰大学的官网也提供GLASS数据的下载，并且不需要申请账号，十分的方便。关键这个网站国内也可以直接访问，不需要设置访问国外网站。...如果进行数据处理可以使用python中的pyHDF库，用起来还是蛮方便的。 需要注意的是，GLASS数据会把数据存储为整数，所以一般需要乘以一个尺度因子。这些信息也都存贮在HDF文件中。...我们可以通过hdfexp软件查看GLASS的元数据。
Large-scale Mobile LiDAR Dataset for Semantic Segmentation of Urban Roadways 原文作者：Weikai Tan 内容提要 大规模室外点云的语义分割对于各种城市场景中的应用理解至关重要...随着移动激光扫描(MLS)系统的快速发展，大量的点云可用于场景理解，但是公共可访问的大规模可以用于深度学习的标记数据集仍然有限。...本文介绍了加拿大多伦多MLS系统获取的用于语义分割的大型城市户外点云数据集Toronto- 3d。该数据集覆盖了大约1公里的点云，由大约7830万个点和8个标记的对象类组成。...进行了语义分割的基线实验，结果验证了该数据集具备有效的训练深度学习模型的能力。Toronto-3D的发布是为了鼓励新的研究，欢迎在社区进行反馈，用以改进和更新数据标签。 主要框架及实验结果 ? ?
01 Seaborn自带数据集 在学习Pandas透视表的时候，大家应该注意到，我们使用的案例数据"泰坦尼克号"来自于seaborn自带的在线数据库，我们可以通过seaborn提供的函数load_dataset...("数据集名称")来获取线上相应的数据，返回给我们的是一个pandas的DataFrame对象。...返回的DataFrame对象非常便于我们更加深入地了解数据，示例代码： df = sns.load_dataset("tips") print("\n[数据集基本信息]\n") print(df.info...() print("数据集包含的信息项：") print(" ".join(dataset.keys())) print("\n数据集描述信息：\n") print(dataset["DESCR"...UCL机器学习知识库 UCL机器学习数据库，包括了多个不同大小和类型的数据集，可用于分类、回归、聚类和推荐系统任务。
大家好，今天我们来聊一聊在 R 语言中如何提取内置数据集，以及如何使用著名 R 包中的数据集。相信很多同学在学习 R 语言时，都会遇到需要用数据集来做练习或者分析的情况。...在 R 里，数据集资源非常丰富，R 本身自带了许多经典数据集，而且各种 R 包中也包含了大量有用的例子，最后还可以利用一个专门的资源库——Rdatasets。...如何找到更多的数据集？——Rdatasets 如果你觉得 R 自带的数据集或者某个 R 包里的数据集不够用，别担心，还有一个专门存储 R 数据集的仓库，叫做 Rdatasets。...Rdatasets 是一个为 R 用户收集、整理数据集的仓库，它包含了数百个常见的数据集，涵盖了生物学、经济学、医学等多个领域。...无论是用于教学还是实际科研，Rdatasets 都是一个非常好的资源库。 如何使用 Rdatasets？ Rdatasets 的使用非常简单，所有数据集都可以直接通过网络下载。
Quick Draw已经收集了超过10亿个图表，涉及345个类别，谷歌去年开源其中5000万个包含元数据，包括提示和用户地理位置。...谷歌创意实验室的创意技术专家Nick Jonas表示，“当我们发布数据集时，它基本上是345个类别中每个类别的文件，使用起来有点麻烦。过去一年中进行的大量研究都是对整个数据集的大量分析。...Jonas解释说，Quick Draw API（使用Google Cloud Endpoints来托管Node.js API）提供对原始数据集中包含的相同5000万个文件的访问，但不需要全部下载。...同时，Google Research的一项内部调查发现，来自西方国家的用户涂鸦方向基本与亚洲用户绘制的方向相反。 数据集也被创造性地使用。...Jonas表示，“我只是想鼓励人们以新的方式使用数据集并做出贡献，看看可能进行怎样的扩展。”
如何微调：关注有效的数据集本文关于适应开源大型语言模型（LLMs）系列博客的第三篇文章。在这篇文章中，我们将探讨一些用于策划高质量训练数据集的经验法则。...这里的经验法则是尽可能确保训练数据反映模型在现实世界中的行为方式。重复： 这已经被发现是模型退化的根源，无论是微调还是预训练。通过去重实现的多样性往往能改善性能指标。...输入的多样性： 通过改写输入来实现多样性。在微调SQLCoder2时，团队重新表述了伴随SQL查询的纯文本，以引入语法和语义多样性。...合成数据最佳实践正在形成中人机协作： 使用LLM生成一组初始输出，并用人来通过编辑或选择偏好来提高质量5 调试你的数据集评估你的数据集中的不良输出： 如果模型在某些方面仍然表现不佳，添加直接展示给模型如何正确处理这些方面的训练例子...审视正负类平衡： 如果数据中有60%的助手回应说“我无法回答这个问题”，但在推理阶段只有5%的回应应该这么说，那么你可能会得到过多的拒绝回应。详尽性和一致性： 确保你的训练例子包含所有需要的回应信息。
我们将介绍几种处理不平衡数据集的替代方法，包括带有代码示例的不同重采样和组合方法。 ? 分类是最常见的机器学习问题之一。...在本文中，我将使用Kaggle的信用卡欺诈交易数据集，该数据集可从此处下载 。 首先，让我们绘制类分布以查看不平衡。 ? 如您所见，非欺诈交易远远超过欺诈交易。...平衡数据集（欠采样） 第二种重采样技术称为过采样。这个过程比欠采样要复杂一些。生成合成数据的过程试图从少数类的观察中随机生成属性样本。对于典型的分类问题，有多种方法可以对数据集进行过采样。...为了用python编写代码，我使用了一个名为 imbalanced -learn或imblearn的库 。 下面的代码显示了如何实现SMOTE。...它允许在训练集合的每个估计量之前对数据集的每个子集进行重采样。
python3 默认的是UTF-8格式，但在在用dump写入的时候仍然要注意：如下 import json data1 = { "TestId": "testcase001", "Method...casedate.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(data1, f, sort_keys=True, indent=4) 在打开文件的时候要加上...}, "TestId": "testcase001", "Title": "��¼����", "Url": "http://xxx.xxx.xxx.xx" } 在dump的时候也加上...TestId": "testcase001", "Title": "\u767b\u5f55\u6d4b\u8bd5", "Url": "http://xxx.xxx.xxx.xx" } 另外python3...在向txt文件写中文的时候也要注意在打开的时候加上encoding=‘utf-8’，不然也是乱码，如下： with open('result.txt', 'a+', encoding='utf-8')
数据集多样性提升模型鲁棒性 单一的数据集容易导致模型生成内容的单一化。多样化的数据可以让AIGC模型更加灵活，适应不同场景需求。 二、构建AIGC训练集的关键步骤 1....数据集的重要性：如何构建AIGC训练集 在人工智能生成内容（AIGC）的领域，数据集是模型性能的基石。无论是图像生成、文本生成，还是多模态生成，数据集的质量直接决定了生成结果的表现力和应用价值。...本文将以8000字篇幅，从理论到实践，深入探讨如何构建高质量的AIGC训练集，并通过代码示例贯穿整个流程。...数据增强：提升数据集的多样性和覆盖面。 数据分析与验证：评估数据的质量和分布情况，确保无偏差。 二、数据采集：如何获取原始数据？...bird", "dog", "cat"] plot_class_distribution(labels) 七、自动化流水线构建 通过流水线工具（如Apache Airflow或Luigi）将上述流程整合，实现端到端的数据处理
TNCR: Table Net Detection and Classification Dataset 原文作者：Abdelrahman Abdallah 内容提要 我们提出了TNCR，一个从免费网站收集的不同图像质量的新表格数据集...TNCR数据集可以用于扫描文档图像的表检测，并将其分类为5个不同的类。TNCR包含9428个高质量的标记图像。在本文中，我们实现了SOTA的基于深度学习的表检测方法，以创建几个强基线。...基于ResNeXt- 101-64x4d骨干网的Cascade Mask R-CNN在TNCR数据集上获得了最高的性能，精度为79.7%，召回率为89.8%，f1得分为84.4%。...我们将TNCR开源，希望鼓励更多的深度学习方法用于表检测、分类和结构识别。 主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。
基本上大家使用的各种评分的基因集，都多数来自于gsea网站，gseapy包可以帮我们下载和读取网站上的数据，如果网络不佳可能会报错。...以下代码参考自：https://gseapy.readthedocs.io/en/latest/gseapy_example.html 首先是指定自己所需要的数据是哪个版本，dbver参数是https:...c5.hpo', 'c6.all', 'c7.all', 'c7.immunesigdb', 'c7.vax', 'c8.all', 'h.all', 'msigdb'] 列出可以选择的具体基因集...HALLMARK_CHOLESTEROL_HOMEOSTASIS', 'HALLMARK_COAGULATION'] gene_set=gmt['HALLMARK_ADIPOGENESIS'] print(gene_set) #列出基因集里的基因...那么我们就可以读取并转换为python列表： gene_set2 = pd.read_table('test.txt',header=None)[0].tolist() print(gene_set2)
本文内容：如何训练包裹分割数据集，包装分割数据集（Package Segmentation Dataset）推动的包装分割对于优化物流、加强最后一英里配送、改进制造质量控制以及促进智能城市解决方案至关重要...这个数据集旨在帮助研究人员、开发者和爱好者们进行与包裹识别、分类和处理相关的项目。 该数据集包含了一系列展示不同背景和环境下各种包裹的多样化图片，是训练和评估分割模型的宝贵资源。...数据集结构包装分割数据集的数据分布结构如下：训练集：包含 1920 幅图像及其相应的注释。测试集：由 89 幅图像组成，每幅图像都与各自的注释配对。...从电子商务到安全应用，该数据集是一项关键资源，促进了计算机视觉领域的创新，实现了多样化和高效的包装分析应用。这幅图像显示了图像对象检测的一个实例，其特点是注释了边界框，并用掩码勾勒出识别出的对象。...该数据集包含在不同地点、环境和密度下拍摄的各种图像。该数据集是开发该任务专用模型的综合资源。这个例子强调了数据集的多样性和复杂性，突出了高质量传感器数据对于涉及无人机的计算机视觉任务的重要性。
这就是Books3，一个由将近20万本图书组成的数据集，大小将近37GB。 丹麦一家反盗版组织表示，在该数据集中发现了150本其成员的书籍，构成侵权，所以要求平台下架。...现在该平台上的Books3网页链接已经“404”。 数据集的最初开发者无奈表示，Books3的下架是开源圈的一场悲剧。 Books3是什么？...它总计包含197000本书，包含来自盗版网站Bibliotik的所有书籍，意在对标OpenAI的数据集，但主打开源。...要知道，图书数据一直是大模型预训练中核心的语料素材，它能为模型输出高质量长文本提供参考。 很多AI巨头使用的图书数据集都是不开源，甚至是非常神秘的。...“没有Books3就没法做自己的ChatGPT” 实际上，对于这次下架风波，数据集作者老哥有很多话想说。 他谈到，想要做出像ChatGPT一样的模型，唯一的方法就是创建像Books3这样的数据集。
背景上一篇文章讲到了《一个注解，实现数据脱敏》，其实用起来还是相当的方便。那shigen是一个喜欢倒腾的人，对于python的接口，如何实现数据的脱敏呢？...我找了很久的教程，发现关于这部分的资料并不多，而且大部分的都是手写脱敏算法的。最终我也妥协了，我使用的是正则表达式实现数据的脱敏。...代码实现定义一个通用的正则表达式匹配工具实现的是将符合规则的数据变成脱敏之后的数据图片不得不说，还是很考验正则表达式的功底的，但是shigen的这个还是可以做到通用的，建议拿来就用。...faker模拟生成数据图片这里就是用faker生成模拟的数据，然后传入对应的方法中进行进一步的匹配处理，最后包装成一个json的数据返回给前端尝试调用一下，每次返回的数据是不一样的，数据的脱敏需求也是如期的实现的...：图片图片总结以上就是《python实现数据脱敏》的全部内容了，觉得不错的伙伴记得点赞 在看 关注 分享哈，你的鼓励是shigen不断更新的动力。
创建Python程序 创建workspace文件夹，文件夹下创建基于 Python3 的 .ipynb 程序。 重命名为 day001.ipynb， 2....下载并加载数据集 我们将使用MNIST数据集，该数据集包含手写数字的灰度图像。数据集可以通过下载功能获取，并解压到指定目录。...数据预处理 为了让模型更好地学习，我们需要对图像数据进行预处理。我们将图像数据归一化，并将其转换为模型可以接受的格式。...定义神经网络模型 我们将定义一个简单的神经网络模型来进行手写数字识别。该模型包含三个全连接层和两个ReLU激活函数。...保存和加载模型 训练完成后，我们将模型参数保存到文件中，并演示如何加载已保存的模型。
在大型数据集上执行运行时聚合（例如应用程序在特定时间范围内记录的唯一主机名），需要非常巨大的计算能力，并且可能非常慢。...介绍 我们在内部实现了一个元数据存储，可以保证实时发现大量来自不同监控信号源的所有唯一属性（或元数据）。它主要依赖于后端的Elasticsearch和RocksDB。...指标 指标是周期性的时间序列数据，包含了指标名称、源时间戳、map形式的维度和长整型数值，例如http.hits 123456789034877 host=A。...此外，它们可能会有点冗长，可能会包含大量的文本信息用以说明事件期间发生了什么。 事件的一个简单示例： 与日志和指标类似，事件也有名称空间和名称，两者都是可发现的。...我们构建了一个包含30个节点的Elasticsearch集群，这些节点运行在配备了SSD和64 GB RAM的主机上，并通过我们的内部云平台来管理它们。
这几个例子有一个共同的特点： 如何判断一个元素是否存在一个集合中？...这个时候常规的数据结构的问题就凸显出来了。数组、链表、树等数据结构会存储元素的内容，一旦数据量过大，消耗的内存也会呈现线性增长，最终达到瓶颈。有的同学可能会问，哈希表不是效率很高吗？...在继续介绍布隆过滤器的原理时，先讲解下关于哈希函数的预备知识。 2、哈希函数 哈希函数的概念是：将任意大小的数据转换成特定大小的数据的函数，转换后的数据称为哈希值或哈希编码。下面是一幅示意图： ?...可以明显的看到，原始数据经过哈希函数的映射后称为了一个个的哈希编码，数据得到压缩。哈希函数是实现哈希表和布隆过滤器的基础。...，则肯定不在集合中 如果k个位置全部为1，则可能在集合中 3.2布隆过滤器实现 下面给出python的实现，使用murmurhash算法 #!
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【FiNε_】问了一个Python自动化办公的问题。问题如下所示：两行数据的位置怎么互换？第一行换到第二行这样这样 。...二、实现过程 这里【莫生气】给了一个指导，如下所示：如果是excel的话，先剪切第二行，然后插入到第一行上面就好了，或者剪切第一行，然后放到第二行后面。...') # 选择要操作的工作表 sheet = workbook['Sheet1'] # 获取第一行和第二行的数据 first_row = sheet[1] second_row = sheet[2]...# 交换两行数据 for i in range(1, sheet.max_column + 1): first_row_cell = sheet.cell(row=1, column=i)...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，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。
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