下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 这是 glassdoor 中数据科学职位的数据集。 1. 字段描述 2. 数据预览 3....数据来源 来源于Kaggle。
二极管：密集的室内和室外深度数据集 https://diode-dataset.org/ DIODE（密集的室内和室外深度）是一个数据集，其中包含各种高分辨率的彩色图像以及准确，密集，宽范围的深度测量值...我们建立了一个原始的机器学习数据集，并使用StyleGAN（NVIDIA的一项奇妙资源）构造了一组逼真的100,000张面孔。...我们的数据集是通过在过去2年中在我们的工作室中拍摄29,000多张69种不同模型的照片而构建的。 非商业 只能用于研究和教育目的。禁止用于商业用途。...TabFact：用于基于表的事实验证的大规模数据集 https://tabfact.github.io/ 我们引入了一个名为TabFact（网站：https://tabfact.github.io/）的大规模数据集...，该数据集由117,854条带注释的语句组成，涉及到16,573个Wikipedia表，它们的关系分为ENTAILED和REFUTED。
一个可行的设想就是在分布式内存中，存储中间计算结果，因为对内存的读写操作速度远快于硬盘。 而 RDD 就是一个基于分布式内存的数据抽象，它不仅仅支持基于工作集的应用，同时具有数据流模型的特点。...逻辑上，我们可以认为 RDD 是一个大的数组。数组中的每个元素代表一个分区 ( Partition）。...在物理存储中，每个分区指向一个存放在内存或者硬盘中的数据块（Block），而这些数据块是独立的，它们可以被存放在系统中的不同节点。 所以，RDD 只是抽象意义的数据集合，分区内部并不会存储具体的数据。...在集群中，各个节点上的数据块会尽可能地存放在内存中，只有当内存没有空间时才会存入硬盘。这样可以最大化地减少硬盘读写的开销。...这样的容错特性也是 RDD 为什么是一个 “弹性” 的数据集的原因之一。 并行操作 由于单个 RDD 的分区特性，使得它天然支持并行操作，即不同节点上的数据可以被分别处理，然后产生一个新的 RDD。
这是无量测试之道的第175篇原创 今天主要介绍的是并查集这种数据结构。其本质上是解决某一些特定问题的而设计出的数据结构。大家可以了解下这种数据结构，作为自己知识的储备。...通过一个实际的问题引出并查集 假设有 n 个村庄，有些村庄之间有连接的路，有些村庄之间并没有连接的路 设计一个数据结构，能够快速执行 2 个操作： 查询 2 个村庄之间是否有连接的路 连接 2...并查集（Union Find） 并查集也叫作不相交集合（Disjoint Set） 并查集有2个核心操作: 查找（Find）：查找元素所在的集合 (这里的集合并不是特指Set这种数据结构，是指广义的数据集合...假设并查集处理的数据都是整型，那么可以用整型数组来存储数据。...合并 0 和 3，union(0, 3)，0 所在集合为 {0, 1, 2}，3 所在集合为 {3,4}，如下： 代码如下： /** * 将v1所在集合的所有元素都嫁接到v2的父节点上 *
本节课主要介绍CIFAR10数据集 登录http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html网站，可以自行下载数据集。 打开页面后 ?...前讲的MNIST数据集为0~9的数字识别，而这里的为10类物品识别。由上可见物品包含有飞机、汽车、鸟、猫等。照片大小为32*32的彩色图片。...([ transforms.Resize((32, 32)), # .Compose相当于一个数据转换的集合 # 进行数据转换，首先将图片统一为32*32...transforms.ToTensor() # 将数据转化到Tensor中 ])) # 直接在datasets中导入CIFAR10数据集，放在"cifar..."文件夹中 这里暂时不写Normalize函数 写到这里别忘了让pytorch自己下载数据集 在代码后面加入download=True即可实现 ]), download=True) Cifar_train
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据来自“温哥华开放数据目录”。它于2017年7月18日提取，包含2003年1月1日至2017年7月13日的530,652条记录。...原始数据集包含UTM区域10中的坐标（X和Y列）。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据集包含有关为孕妇提供服装的在线商店的点击流的信息。...数据来自2008年的五个月，其中包括产品类别，页面上照片的位置，IP地址的原产国和以美元表示的产品价格。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 Mariusz ÅapczyÅ„ski, Cracow University of Economics, Poland, lapczynm '@' uek.krakow.pl 5....数据引用 Łapczyński M, Białowąs S.
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 在 Netflix、Prime Video、Hulu 和 Disney+ 上找到的一系列电影 1. 字段描述 2....数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包含有关为孕妇提供服装的在线商店的点击流信息。...数据来自 2008 年的五个月，其中包括产品类别、页面上照片的位置、IP 地址的原产国和产品价格（以美元计）。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 来源于Kaggle。
nn.Conv2d(ch_out, ch_out, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(ch_out) Resnet 模块的左侧的部分写好了...， 先不急着写右侧，先写左侧的forward代码 先引入工具包 import torch.nn.functional as F 书写代码 def forward(self, x): # 这里输入的是...同时要考虑，若两元素中的ch_in和ch_out不匹配，则运行时会报错。...[b, ch_in, h, w] => [b, ch_out, h, w]的转化 写好后，将element.wise add部分的x替换 out = self.extra(x) + out 这里也要考虑若...ch_in和ch_out原先就相匹配的情况，则需要先进行定义。
CLIP学习了一个完整的句子和它所描述的图像之间的关系。也就是说它是在完整的句子上训练的，而不是像“汽车”、“狗”等离散的分类，这一点对于应用至关重要。...当训练完整的短语时，模型可以学习更多的东西，并识别照片和文本之间的模式。他们还证明，当在相当大的照片和与之相对应的句子数据集上进行训练时，该模型是可以作为分类器的。...CLIP在发布的时候能在无任何微调的情况下（zero-shot ），在 ImageNet 数据集上的分类表现超 ResNets-50 微调后的效果，也就是说他是非常有用的。...也就是说CLIP这种方法在小数据集上自定义也是可行的。...以下是本文的代码和数据集： https://www.kaggle.com/code/jyotidabas/simple-openai-clip-implementation 作者:Jyoti Dabass
Pytorch 写神经网络的主要步骤主要有以下几步： 构建网络结构 加载数据集 训练神经网络（包括优化器的选择和 Loss 的计算） 测试神经网络 下面将从这四个方面介绍 Pytorch 搭建 MLP...加载数据集 第二步就是定义全局变量，并加载 MNIST 数据集： # 定义全局变量 n_epochs = 10 # epoch 的数目 batch_size = 20 # 决定每次读取多少图片...： root 参数的文件夹即使不存在也没关系，会自动创建 transform 参数，如果不知道要对数据集进行什么变化，这里可自动忽略 batch_size 参数的大小决定了一次训练多少数据...（每次训练的目的是使 loss 函数减小，以达到训练集上更高的准确率） 测试神经网络 最后，就是在测试集上进行测试，代码如下： # 在数据集上测试神经网络 def test(): correct...，测试一下准确率 test() # 在数据集上测试神经网络 def test(): correct = 0 total = 0 with torch.no_grad
前人给出训练集、验证集和测试集 对于这种情况，那么只能跟随前人的数据划分进行，一般的比赛也是如此。...其次再说明验证集和测试集上的性能差异。事实上，在验证集上取得最优的模型，未必在测试集上取得最优。其原因就是训练的模型是否对于该问题有着较好的泛化能力，即没有对验证集产生过拟合现象。...前人没有明确给出数据集的划分 这时候可以采取第一种划分方法，对于样本数较小的数据集，同样可以采取交叉验证的方法。...只需要把数据集划分为训练集和测试集即可，然后选取5次试验的平均值作为最终的性能评价。 验证集和测试集的区别 那么,训练集、校验集和测试集之间又有什么区别呢?...测试集是用于在完成神经网络训练过程后,为了客观评价模型在其未见过(未曾影响普通参数和超参数选择)的数据上的性能,因此测试与验证集和训练集之间也是独立不重叠的,而且测试集不能提出对参数或者超参数的修改意见
之前涉及到 bert 类模型都是直接手写或是在别人的基础上修改。但这次由于某些原因，需要快速训练一个简单的文本分类模型。其实这种场景应该挺多的，例如简单的 POC 或是临时测试某些模型。...我的需求很简单：用我们自己的数据集，快速训练一个文本分类模型，验证想法。 我觉得如此简单的一个需求，应该有模板代码。但实际去搜的时候发现，官方文档什么时候变得这么多这么庞大了？...瞬间让我想起了 Pytorch Lightning 那个坑人的同名 API。但可能是时间原因，找了一圈没找到适用于自定义数据集的代码，都是用的官方、预定义的数据集。...并且我们已将数据集分成了 train.txt 和 val.txt 。...代码 加载数据集 首先使用 datasets 加载数据集： from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('text', data_files
ACL2022最近发表了一篇有关于信息抽取的模型UIE，它开创了基于Prompt的信息抽取多任务统一建模方式，并在实体、关系、事件和情感等4个信息抽取任务、13个数据集的全监督、低资源和少样本设置下取得了...个数据集的全监督、低资源和少样本设置下，UIE均取得了SOTA性能，这项成果发表在ACL 2022[1]。...飞桨PaddleNLP结合文心大模型中的知识增强NLP大模型ERNIE 3.0，发挥了UIE在中文任务上的强大潜力，开源了首个面向通用信息抽取的产业级技术方案，不需要标注数据（或仅需少量标注数据），即可快速完成各类信息抽取任务...图：实体抽取零样本和小样本效果展示 除实体抽取任务外，在金融、医疗、互联网三大自建测试集的关系、事件抽取任务上进行实验，标注少样本也可带来显著的效果提升，尤其在金融、医疗等专业垂类领域上效果突出，例如，...，PaddleNLP其实是一个集前沿预训练模型、开箱即用工具集和产业系统方案于一身的NLP万能法宝。
首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。然后该表示通过解码器以重建输入数据。...那么，这个“压缩表示”实际上做了什么呢？ 压缩表示通常包含有关输入图像的重要信息，可以将其用于去噪图像或其他类型的重建和转换！它可以以比存储原始数据更实用的方式存储和共享任何类型的数据。...为编码器和解码器构建简单的网络架构，以了解自动编码器。 总是首先导入我们的库并获取数据集。...用于数据加载的子进程数 每批加载多少个样品 准备数据加载器，现在如果自己想要尝试自动编码器的数据集，则需要创建一个特定于此目的的数据加载器。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 这项研究针对中国台湾客户的违约支付情况，并比较了六种数据挖掘方法中的违约概率的预测准确性。 1. 字段描述 2....数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 Name: I-Cheng Yeh, email addresses: (1) icyeh '@' chu.edu.tw (2) 140910 '@' mail.tku.edu.tw, institutions...数据引用 Yeh I C, Lien C.
本文介绍用于智能驾驶场景的语义分割数据集Cityscapes。 1....Cityscapes数据集简介 在几个月的时间里，在 50 个城市的春季、夏季和秋季，主要是在德国，但也在邻近国家/地区，从移动车辆中获取了数十万帧。它们不是故意在恶劣的天气条件下记录的。...标注信息是在 30 帧视频片段的第 20 帧上完成的，提供完整的视频片段以提供上下文信息。...两行命令下载Cityscapes数据集 为了使用 City Scapes 数据集，您需要在他们的网站 (https://www.cityscapes-dataset.com/) 上创建一个帐户，然后登录才能下载数据...Cityscapes数据上的SOTA 排名 模型 指标（Mean Iou） 年份 1 InternImage-H 86.1% 2022 2 ViT-Adapter-L 85.2% 2022 3 HRNetV2
导入测试数据集 这里使用scikit-learn自带的鸢尾花数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import...，发现lable是按照从小到大进行排序的，所以取训练集不能直接取前n个为训练集，后n个为测试集，这样得到的模型肯定是不准确的。...20200328004157.png 这个时候可以使用permutation方法，获取到随机打乱的一组索引，之后自定义训练集和测试集的比例，这里设置测试集的比例为0.2，使用numpy的fancy indexing...就可以切割得到完全随机的训练集和测试集。...scikit-learn中为我们封装好了分割数据集的方法，我们可以直接调用 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包括了学生的一些信息和考试中获得的分数。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 来源于Kaggle。
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