1.用于分类的数据集 以mnist数据集为例 这里的mnist数据集并不是torchvision里面的，而是我自己的以图片格式保存的数据集，因为我在测试STN时，希望自己再把这些手写体做一些形变， 所以就先把...首先我们看一下我的数据集的情况： ? 如图所示，我的图片数据集确实是jpg图片 再看我的存储图片名和label信息的文本： ?...数据集，也要包含上述两个部分，1.图片数据集，2.文本信息（这个txt文件可以用python或者C++轻易创建，再此不详述） 2.代码 主要代码 from PIL import Image import...，也就是多少张图片，要和loader的长度作区分 return len(self.imgs) #根据自己定义的那个勒MyDataset来创建数据集！...transforms.ToTensor()) test_data=MyDataset(txt=root+'test.txt', transform=transforms.ToTensor()) #然后就是调用DataLoader和刚刚创建的数据集
路径下存放两个文件夹—NegSample和PosSample，分别存放着非车牌的图片和车牌图片，为了测试方便，每个文件夹下只分别存放14张。 ? ?...将单个TFRecord类型数据集显示为图片 上面提到了，TFRecord类型是一个包含了图片数据和标签的合集，那么当我们生成了一个TFRecord文件后如何查看图片数据和标签是否匹配？...可以将其转化为图片的形式再显示出来，并打印其在TFRecord中对应的标签，下面是一个例子，接上面生成单个TFRecord文件代码，在F:\testdata\show路径下显示解码后的图片，名称中包含标签...其中： 1.tf.train.string_input_producer函数用于创建输入队列，队列中的内容为TFRecord文件中的元素。...将多个TFRecord类型数据集显示为图片 与读取多个文件相比，只需要加入两行代码而已： data_path = 'F:\\bubbledata_4\\trainfile\\testdata.tfrecords
本文来自 stack overflow 上的一个帖子 base与data.table适用 SQL版 流行的dplyr 最后看看各种操作的性能吧 data.table 就是牛批！
创建数据- 首先创建自己的数据集进行分析。这可以防止阅读本教程的用户下载任何文件以复制下面的结果。...我们将此数据集导出到文本文件，以便您可以获得的一些从csv文件中提取数据的经验 获取数据- 学习如何读取csv文件。数据包括婴儿姓名和1880年出生的婴儿姓名数量。...分析数据- 我们将简单地找到特定年份中最受欢迎的名称。 现有数据- 通过表格数据和图表，清楚地向最终用户显示特定年份中最受欢迎的姓名。...该数据集将包括5个婴儿名称和该年度记录的出生人数（1880年）。...我们基本上完成了数据集的创建。现在将使用pandas库将此数据集导出到csv文件中。 df将是一个 DataFrame对象。
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。...这是一个简短的python gist ，我用来阅读.npy文件并将它们组合起来创建一个可以用来替代MNIST的含有80,000个图像的数据集。...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。...数据集的可视化的潜在空间。
更多内容参考——我的大数据学习之路——xingoo 在spark中RowMatrix提供了一种并行计算相似度的思路，下面就来看看其中的奥妙吧！ 相似度 相似度有很多种，每一种适合的场景都不太一样。...\] 计算其夹角的余弦值就是两个向量方向的相似度。...注意，矩阵里面都是一列代表一个向量....上面是创建矩阵时的三元组，如果在spark中想要创建matrix，可以这样： val df = spark.createDataFrame(Seq(...+0.5*0.31 \approx 0.94 \] 两个向量最终的相似度为0.94。...通过上面的例子，可以看到两个向量的相似度，需要把每一维度乘积后相加，但是一个向量一般都是跨RDD保存的，所以可以先计算所有向量的第一维，得出结果 \[ (向量1的第1维，向量2的第1维，value)\
镶嵌数据集（Mosaic Datasets）是一种用以管理、显示、共享大量栅格数据的手段，在GIS领域具有较多的应用场景。...本文就在常见的ArcMap软件中，进行镶嵌数据集的新建，在其中导入栅格数据，并对镶嵌数据集的像元数值范围进行修改。 ...在弹出的窗口中，配置所要生成镶嵌数据集的地理数据库位置、镶嵌数据集的名称、镶嵌数据集的坐标系统，并执行该工具。 随后，可以看到在指定路径下，已经生成了我们刚刚建立的镶嵌数据集。 ...这就会导致我们的栅格图像在拉伸显示时，各像元颜色几乎完全一致；如上图中的栅格图像，我们几乎完全看不到其中不同空间位置的像元的色差。因此，需要对这一问题进行解决。 ...此时，栅格图像也已经恢复了正常的色带显示。
制作类似pascal voc格式的目标检测数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 训练自己创建的数据集：https://www.cnblogs.com.../xiximayou/p/12546556.html 它的代码中的eval.py实际上使用的是test.txt里面的数据。...直接看修改后的代码：eval.py """Adapted from: @longcw faster_rcnn_pytorch: https://github.com/longcw/faster_rcnn_pytorch...the official MATLAB eval code. -------------------------------------------------------------- 由于我标注的数据集中很少有...nomask（即不戴口罩的），因此nomask的AP较低也很正常。
制作类似pascal voc格式的目标检测数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 训练自己创建的数据集：https://www.cnblogs.com.../xiximayou/p/12546556.html 验证自己创建的数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12550471.html 直接看修改后的text.py...看下生成了的文件： ?...每一张图片的坐标、置信度。
前面一篇写创建数据集的博文--- Pytorch创建自己的数据集1 是介绍的应用于图像分类任务的数据集，即输入为一个图像和它的类别数字标签，本篇介绍输入的标签label亦为图像的数据集，并包含一些常用的处理手段...1、数据集简介 以VOC2012数据集为例，图像是RGB3通道的，label是1通道的，（其实label原来是几通道的无所谓，只要读取的时候转化成灰度图就行）。 训练数据: ? 语义label: ?...这里我们看到label图片都是黑色的，只有白色的轮廓而已。 其实是因为label图片里的像素值取值范围是0 ~ 20，即像素点可能的类别共有21类（对此数据集来说），详情如下： ?...这不是重点，只是给大家看一下方便理解而已， 2、文本信息 同样有一个文本来指导我对数据的读取，我的信息如下 ?...,虽然有点长, 因为实现了crop和翻转以及scale等功能,但是大家可以下去慢慢揣摩,理解其中的主要思路,与我前一篇的博文Pytorch创建自己的数据集1做对比,那篇博文相当于是提供了最基本的骨架,而这篇就在骨架上长肉生发而已
制作类似pascal voc格式的目标检测数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 代码来源：https://github.com/amdegroot...首先我们要读取自己的数据集 在config.py中 # config.py import os.path # gets home dir cross platform #HOME = os.path.expanduser...from .mask import MASKDetection, MASKAnnotationTransform, MASK_CLASSES, MASK_ROOT 需要注销掉voc和coco，加上我们自定义的数据集...我们需要预训练的vgg权重，进入的weights目录下，输入： ！...win=window2, update=True ) if __name__ == '__main__': train() 我们要在该改成我们自己数据集的地方改成使用自己的数据集
去除细胞效应和基因效应 06.单细胞转录组数据的降维聚类分群 07.单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释 08.把拿到的亚群进行更细致的分群 09.单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较 以及各式各样的个性化汇总教程...我们可以开始尝试分析一些文献的公共数据集啦，不过在处理那些数据的过程中，我们还需要传授给大家几个小技巧。...合并两个不同panel的cytof数据集 有一些情况下，你的同一个实验项目的多个FCS文件，它们的抗体顺序并不一致。...prepData(fs, panel, md, features = panel$fcs_colname) rowData(sce1)[,1] rowData(sce2)[,1] 可以看到，两个数据集的...SingleCellExperiment对象就包含了两个不同panel顺序的cytof数据集啦。
创建数据集 通过 List 展示数据集 用 ScrollViewReader 对 List 进行包裹 给 List 中的 item 添加 id 标识，用于定位 通过 scrollTo 滚动到指定的位置...创建了 40000 条演示数据。Item 的结构非常简单，记录容量很小。...如果在正式开发中面对需要在 List 中使用大量数据的情况，我们或许可以考虑下述的几种解决思路（ 以数据采用 Core Data 存储为例 ）： 数据分页 将数据分割成若干页面是处理大数据集的常用方法，...通讯类软件（比如微信）往往采用初期仅显示部分最新数据，向上滚动后采用增量获取数据的方式来减轻系统压力。...获取若干最新数据，将数据逆向添加入数组 在列表显示后率先移动到最底端（取消动画） 通过 refreshable 调用下一批数据，并继续逆向添加入数组 用类似的思路，还可以实现向下增量读取或者两端增量读取
就可以帮助开发者训练出一个很好的自定义对象检测器(前提是有很多标注数据)。...但是在windows下安装tensorflow对象检测框架并进行训练初学者需要跨越两个大坑 ? VOC数据生成 制作VOC2012数据集并生成tfrecord。...生成VOC格式的数据集，需要运行如下脚本文件 create_pascal_tf_record.py 才会生成tfrecord，但是基于自定义数据集，一运行脚本时候就会得到下面的错误： ?...examples_path = os.path.join(data_dir, year, 'ImageSets', 'Main', '自定义类别名称' + FLAGS.set + '.txt') 然后开始执行创建...VOC数据集脚本即可正常生成tfrecord。
亚马逊已经创建并开源了一个数据集，用于训练AI模型以识别不同语言和脚本类型的名称，因此Alexa可以例如在英语发音者发音时理解日本艺术家或人的名字，反之亦然。...这被称为音译多语言命名实体音译系统，用于识别不同语言名称的工具基于在亚马逊从维基数据制作数据集之后创建的AI模型，用于填充维基百科的内容。...总之，该数据集包含近400000个阿拉伯语，英语，希伯来语，日语片假名和俄语等语言的名称。 研究结果已发表在Arxiv上，将于本月晚些时候在新墨西哥州圣达菲举行的国际计算语言学会议上分享。...在亚马逊宣布计划将Echo智能扬声器带到墨西哥的同时，亚马逊的语言理解也在受到欢迎，这是第一个讲西班牙语的拉丁美洲Echo扬声器。...为了提高Alexa对新语言的理解，去年亚马逊工程师创建并游戏化了Cleo，这是一种Alexa技能，用于收集来自世界各国的语音样本。 论文：arxiv.org/pdf/1808.02563.pdf
ex2.m %% Machine Learning Online Class - Exercise 2: Logistic Regression % % In...
本文介绍了新型图像配对数据集 TTL，该数据集收集了很多人类在视觉上认为很相似的图像，而深度学习模型无法通过特征提取重构出相似的配对。该结果为未来的图像表征研究指出了新的方向。...图 1：Totally-Looks-Like 数据集例图：人类用户选出的知觉上相似的图像对。...该数据集基于一个娱乐性的网站，用户可以发布一对认为很相似的图片，并让网友发表看法。这些图片通常在低层特征上的相似性是很低的。...虽然该数据集规模不是很大，但其中图像的多样性和复杂度隐含地捕捉到了人类对图像相似性感知的很多层面。...试图解释知觉相似性的已有方法和数据集使用的刺激信号并没有覆盖影响人类判断的所有因素。
当地时间5月13日，PaperswithCode官方推特宣布他们再次和arXiv合作，现在打开arXiv论文，点击其页面的“Code & Data”导航标签，就可以看到论文所用到的数据集了，加上之前的推出的能显示代码功能...另外这些显示出来的数据集也是加了超链接可以跳转的，如点击上图的ImageNet之后就会跳转到以下页面（paperswithcode）： 这个页面有所有使用到ImageNet数据集的56个任务上的当前Benchmarks...的这个页面还显示了当前所有用到ImageNet数据集的5619篇论文（可真多啊，ImageNet 牛 ！）...，数据集将自动显示在arXiv论文页面上。...索引化的数据集地图通过为论文结果和方法带来透明度来加快进度。这决定了未来数据集的发展：何时需要更具挑战性的数据集来评估模型，或者何时现有数据集的使用量变得饱和。
数据集，包括数据文件+SAS视图，可以像R中双击获取数据结构图表，不过这样效率较低，可以使用其他方法，譬如数据字典的方式describe view，详细内容见三、数据查看。...data代表数据表格，data.frame； 与R数据输入不同的是，数据之间不是用逗号，而是空格来进行分割。...代表数据库名称，datasrc代表SQL中的数据集名称*/ 还有RODBC访问。...———————————— 两个都是行控制符(就是SAS阅读你的数据时,在每一行里面的阅读数) @ 表示执行下一个操作时，指针移到下一个记录(也就是下一行)。...1、content方式 查询数据的内容（summary） 针对一些头文件里面的隐藏数据集，可以用这样的方式看到，类似summary，不过内容没有那么详细。
---- 我的GIS/CS学习笔记：https://github.com/yunwei37/ZJU-CS-GIS-ClassNotes 还有不少数据结构和算法相关的笔记以及...pta题解哦x ---- 思路 倒排索引的结构如下： “关键词1”：“文档1”的ID，“文档2”的ID，…………。...“关键词2”：带有此关键词的文档ID列表。 从词的关键字，去找文档。 题目 实现一种简单原始的文件相似度计算，即以两文件的公共词汇占总词汇的比例来定义相似度。...这里假设文件按给出的顺序从1到N编号。 输出格式: 针对每一条查询，在一行中输出两文件的相似度，即两文件的公共词汇量占两文件总词汇量的百分比，精确到小数点后1位。...注意这里的一个“单词”只包括仅由英文字母组成的、长度不小于3、且不超过10的英文单词，长度超过10的只考虑前10个字母。单词间以任何非英文字母隔开。
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