删除停用词的不同方法 使用NLTK 使用spaCy 使用Gensim 文本标准化简介 什么是词干化和词形还原?...以下是删除停用词的几个主要好处： 在删除停用词时，数据集大小减小，训练模型的时间也减少 删除停用词可能有助于提高性能，因为只剩下更少且唯一有意义的词。...执行文本标准化的方法 1.使用NLTK进行文本标准化 NLTK库有许多令人惊奇的方法来执行不同的数据预处理步骤。...2.使用spaCy进行文本标准化 正如我们之前看到的，spaCy是一个优秀的NLP库。它提供了许多工业级方法来执行词形还原。不幸的是，spaCy没有用于词干化(stemming)的方法。...3.使用TextBlob进行文本标准化 TextBlob是一个专门用于预处理文本数据的Python库。它基于NLTK库。我们可以使用TextBlob来执行词形还原。
来自：天宏NLP 文本分类是NLP领域的较为容易的入门问题，本文记录文本分类任务的基本流程，大部分操作使用了torch和torchtext两个库。 1....数据集。...使用torchtext加载文本数据 本节主要是用的模块是torchtext里的data模块，处理的数据同上一节所描述。...tokenize = lambda x: x.split() 或者也可以更保险点，使用spacy库，不过就肯定更耗费时间了。...unk和pad的词向量不是在我们的数据集语料上训练得到的，所以最好置零 model.embedding.weight.data[UNK_IDX] = torch.zeros(EMBEDDING_DIM)
（四）使用过程中的一些奇奇怪怪的错误 我们在平时的工作中经常碰到这样的情况：更改文件夹名称时总提示有文件或程序在运行，而实际上我们并没有打开文件夹里的文件或程序。...，点结束进程 image.png 关掉运行的程序后 就可以更改文件夹名称了 image.png 来源:百度经验 服务器没有响应控制功能 image.png 如图，如果通过下列代码，添加服务后，使用net...发生系统错误1058 image.png "D:\vue\Node\MongoDB\bin\mongod.exe" --remove 1 image.png mongod --config "D:\vue...\Node\MongoDB\bin\mongod.cfg" --install 1 image.png MongoDB错误：Failed global initialization:FileNotOpen...右键以管理员身份运行，这个超级重要），继续来到并目录下，输入 mongod --config “D:\vue\Node\MongoDB\bin\mongod.cfg” --install 输入上述命令之后出现了一些错误
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。
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。
快速穿插介绍训练标准编码器解码器模型需要的一些工具。首先我们定义一个包含源和目标句子的批训练对象用于训练，同时构造掩码。...我们使用标准WMT 2014英语-德语数据集进行了训练，该数据集包含大约450万个句子对。...对于英语-法语，我们使用了WMT 2014 英语-法语数据集，该数据集由36M个句子组成，并将词分成32000个词片(Word-piece)的词汇表。 句子对按照近似的序列长度进行批处理。...python -m spacy download en #!python -m spacy download de 数据加载 我们将使用torchtext和spacy加载数据集以进行词语切分。...在这里，我们只需翻译验证集中的第一个句子。此数据集非常小，因此使用贪婪搜索的翻译相当准确。
本文介绍了10个最受欢迎的标准机器学习数据集和7个时间序列数据集，既有回归问题也有分类问题，并提供了各数据集输入输出的变量名称和基准性能，以及下载地址，可以用作练习的资源。...示例：原始数据前5行的快照 链接：下载数据集及了解更多的链接 标准数据集 下面是本文将介绍的 10 个数据集的列表。...每个数据集都不大，能够适应内存或使用电子表格查看。所有数据集都由表格数据组成，并且没有（显式的）缺失值。...下面介绍7个标准时间序列数据集，可用于使用机器学习进行时间序列预测的实践。...使用检测数据集（Occupancy Detection Dataset） 这个数据集描述有关房间特征的数据，目的是预测房间是否在使用中。
目前为止，我们以及看到了如何定义网络，计算损失，并更新网络的权重。 现在可能会想， 数据呢？ 通常来说，当必须处理图像、文本、音频或视频数据时，可以使用python标准库将数据加载到numpy数组里。...对于图片，有Pillow，OpenCV等包可以使用 对于音频，有scipy和librosa等包可以使用 对于文本，不管是原生python的或者是基于Cython的文本，可以使用NLTK和SpaCy 特别对于视觉方面...，我们创建了一个包，名字叫torchvision，其中包含了针对Imagenet、CIFAR10、MNIST等常用数据集的数据加载器（data loaders），还有对图片数据变形的操作，即torchvision.datasets...这提供了极大的便利，可以避免编写样板代码。 在这个教程中，我们将使用CIFAR10数据集，它有如下的分类：“飞机”，“汽车”，“鸟”，“猫”，“鹿”，“狗”，“青蛙”，“马”，“船”，“卡车”等。...训练一个图片分类器 我们将按顺序做以下步骤： 通过torchvision加载CIFAR10里面的训练和测试数据集，并对数据进行标准化 定义卷积神经网络 定义损失函数 利用训练数据训练网络 利用测试数据测试网络
几乎所有的网络应用都使用了Unicode字符集。Unicode字符集包含了上百万个字符。最简单的编码是UTF-32，每个字符使用32位。...一篇类似本文这样的文章，如果使用UTF-8编码，占用的空间只有UTF-32的四分之一左右。 但是MySQL的“utf8”字符集与其他程序还不兼容！...MySQL从4.1版本开始支持UTF-8，也就是2003年，而今天使用的UTF-8标准（RFC 3629）是随后才出现的。 旧版的UTF-8标准（RFC 2279）最多支持每个字符6个字节。...utf8mb4与utf8mb3字符集形成对比，后者仅支持BMP字符，每个字符最多使用三个字节： 对于BMP字符，utf8mb4和utf8mb3具有相同的存储特征：相同的代码值，相同的编码，相同的长度。...MySQL的数据类型可以精确到字段，所以当我们需要大型数据库中存放多字节数据的时候，可以通过对不同表不同字段使用不同的数据类型来较大程度减小数据存储量，进而降低I0操作次数并提高缓存命中率。
展示： 训练展示如下： 实际使用如下： 实现方式： 选择PyTorch作为深度学习框架，使用电影评论IMDB数据集，并结合torchtext对数据进行预处理。...==0.9.2+cu102 实现思路： 1、数据集 本次使用的是IMDB数据集，IMDB是一个含有50000条关于电影评论的数据集 数据如下： 2、数据加载与预处理 使用torchtext加载IMDB数据集...，并对数据集进行划分 具体划分如下： TEXT = data.Field(tokenize='spacy', tokenizer_language='en_core_web_sm') LABEL = data.LabelField...同时使用spacy分词器对文本进行分词，由于IMDB是英文的，所以使用en_core_web_sm语言模型。 创建一个 LabelField 对象，用于处理标签数据。...来创建数据加载器，包括训练、验证和测试集的迭代器。
PyTorch 带有预训练嵌入（pre-trained embeddings）、采样器、数据集加载器、神经网络模型和文本编码器。...SpaCy 中的英文标记器，则需要安装 SpaCy 并下载其英文模型： pip install spacy python -m spacy download en_core_web_sm...或者，您可能需要使用 NLTK 的 Moses tokenizer。...您必须安装NLTK 并下载所需的数据： pip install nltk python -m nltk.downloader perluniprops nonbreaking_prefixes 用法...= FastText() vectors['hello'] # [torch.FloatTensor of size 100] 加载数据集，比如 IMBD from torchnlp.datasets
当数据库使用非标准块表空间时，db_nk_cache_size参数将会派上用场，不同块尺寸的数据缓冲区的大小就由相应参数db_nk_cache_size来指定，其中n可以是2、4、8、16或32。...例如须创建一个大小为2k的非标准尺寸的表空间，则须先指定db_2k_cache_size为这个表空间指定缓存区的大小。...但是，db_nk_cache_size不能设置默认标准块大小的缓冲区，例如默认块大小为8k，则不能设置参数db_8k_cache_size，因为这个是用来设置非标准块的。...如文章所说，Oracle默认数据块是8k，在数据库创建时指定的，如果此时要创建一个非标准数据块的表空间，需要设置db_nk_cache_size参数，如果是19c以上的CDB数据库，该参数需要在CDB中进行改动...，PDB中改动，会提示错误，如下所示， 登录到CDB，可以看到db_32k_cache_size是0， 设置32k的参数，查询是生效的， 关于此处cache可以设置的最小值，官方文档描述，
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...# 查看图片和label img,target = test_set[0] img test_set.classes[target] output_3_0.png 'cat' from torch.utils.tensorboard...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
标准化和规范化是机器学习和深度学习项目中大量使用的数据预处理技术之一。 这些技术的主要作用 以类似的格式缩放所有数据，使模型的学习过程变得容易。...我们如何使用标准缩放?...使用标准缩放的正确步骤是什么?...如果我们在拆分之前进行缩放，那么从训练中学习的过程也可以在测试集上完成，这是我们不想要的。...在本文中，MaxAbsScaler 在稀疏数据中很有用，而另一方面，标准缩放也可以用于稀疏数据，但也会由于过多的内存分配而给出值错误。 作者：Amit Chauhan deephub翻译组
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
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
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