我正在尝试使用下面的命令在azure ML studio中安装一个包。
install.packages("src/DMwR.zip", lib = ".", repos = NULL, verbose = TRUE)
library(DMwR, lib.loc=".", verbose=TRUE)
DMwR.zip在azure中作为数据集上传。我得到的错误如下所示。
Error 0063: The following error occurred during evaluation of R script:
---------- St
enter image description here我在一个文件夹中有3000个用于训练和测试的图像,我还有label.csv文件中的图像标签,其中包含五个类别。谁能帮我把这个数据集分成训练数据和测试数据,这样我就可以使用卷积神经网络对图像进行分类了。将csv和图像链接后,我的数据集看起来如下图所示。
我有关于东方数据库的下表
create class person extends V
create property person.image Binary
create property person.name string
我正在使用http/REST将图像上传到orient db
是url
我试过以下几种方法
1)使用Android4中可用的库将映像编码到base64,并创建了一个包含这些base64数据的json,并试图将其发送到rest服务器,我得到以下错误消息
为记录#-1:-1解封JSON内容时发生的com.orientechnologies.orient.core.excep
当我想上传图片到我的亚马逊s3桶时,我遇到了问题。
我试图上传一个大小为238 KB的jpg图像。我已经在我的代码中添加了一个尝试/捕获,以检查错误是什么。我总是会犯这样的错误:
您的建议上载比最小允许的大小要小。
我也尝试过用1MB和2MB的图像,同样的错误.。
这是我的密码:
<?php
// Include the SDK using the Composer autoloader
require 'AWSSDKforPHP/aws.phar';
use Aws\S3\S3Client;
use Aws\Common\Enum\Size;
$bucke
我试图使用maptools从一组提取的数据中绘制一系列线条。lat和long数据位于long数据集72000点中,另一列包含每一行的标签。每个点都重复这个标签。
# from the sp vignette:
M2 = cbind(c(28.55841,25.2479,46.24100,25.24810,25.24570,25.24670,25.24840,28.55820,25.2460),
c(77.11510,55.3591,6.11329,55.35931,55.36831,55.38071,55.35801,77.11601,55.3684)
我有一个hdf5 5文件中的图片船,我想加载和分析。每一张图像都是1920x1920 uint16,并将它们全部加载到内存中,使计算机崩溃。我被告知,其他人通过分割图像来解决这一问题,例如,如果数据是1920x1920x100 (100幅图像),那么他们会读取每幅图像的前80行,并对该切片进行分析,然后移到下一片。这是没有问题的,但是当我试图在hdf5文件中创建一个数据集时,它会得到一个TypeError:无法转换元素0.致hsize_t
我可以用这个非常简单的代码重新创建这个问题:
with h5py.File('h5file.hdf5','w') as f:
我使用at&t faces数据集,主目录包含40个子目录,每个子目录包含特定人的不同图像。我创建了一个包含子目录名称的列表。我想用这些数据来训练一个神经网络,所以我想把数据分成80%的训练和20%的测试。以下是我迄今所做的工作:
import os
import cv2
path = r"C:\Users\Desktop\att_faces"
directory = []
directory = [x[1] for x in os.walk(path)]
non_empty_dirs = [x for x in directory if x]
directory =
我试图从jpeg文件中加载数据来训练卷积网络。图像很大,有2400万像素,所以加载和使用全分辨率是不实际的。
为了将图像转换成更有用的格式,我尝试加载每个图像,重新排列图像,然后将其附加到列表中。一旦完成,我就可以将列表转换为numpy数组,并像往常一样输入到网络中进行培训。
我的问题是,我的数据集非常大,需要大约1秒钟才能恢复每一幅图像,这意味着不可能像我目前实现的那样调整每幅图像的大小:
length_training_DF = 30000
for i in range(length_training_DF):
im = plt.imread(TRAIN_IM_DIR + trai