这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 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。通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。 但这些编码器和解码器到底是什么？ ?...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。...在下面的代码中，选择了encoding_dim = 32，这基本上就是压缩表示！...由于要比较输入和输出图像中的像素值，因此使用适用于回归任务的损失将是最有益的。回归就是比较数量而不是概率值。
-1st- 前言 因为不是所有规划相关人员，都熟悉GIS软件，或者有必要熟悉GIS软件，所以可能我们得寻求另一种方法，去简单地、快速地处理和使用地理空间数据——所幸，我们可以通过Excel...---- -2nd- 操作 01 基础 I 一份带有地理空间信息的表格数据.xlsx (测试xls格式、xlsx[兼容模式] 无法使用三维地图功能，xls需另存为xlsx，xlsx[兼容模式...I 坐标问题 理论上地图在无法使用通用的WGS84坐标系（规定吧），同一份数据对比ArcGIS中的WGS84（4326）和Excel中的WGS84、CJ-02（火星坐标系）的显示效果，可能WGS84（...操作：在主工作界面右键——更改地图类型——新建自定义底图——浏览背景图片——调整底图——完成 i 底图校准 加载底图图片后，Excel会使用最佳的数据-底图配准方案——就是让所有数据都落位在底图上。...⇩ 不同分辨率下的图片尺寸 更简便的方法是，按住Alt+双击图片——打开图片属性面板——详细信息——下拉查看图片尺寸 III 导出 使用导出选项卡，[捕捉屏幕]类似截屏，保存在剪切板，需要打开其他软件复制粘贴后再另存到本地
下载数据 从官方网站上下载数据NuScenes 3D object detection dataset，没注册的需要注册后下载。...注意： 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的，可以参考本文下方 5. 3. 数据组织结构 下载好数据集后按照文件结构解压放置。...其在OpenPCDet中的数据结构及其位置如下，根据自己使用的数据是v1.0-trainval，还是v1.0-mini来修改。...创建data infos 根据数据选择 python -m pcdet.datasets.nuscenes.nuscenes_dataset --func create_nuscenes_infos \...数据获取新途径 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的，可以考虑使用本人处理好的数据 v1.0-mini v1.0-trainval 数据待更新… 其主要存放的结构为 │── v1.0
选自GitHub 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 本文介绍了如何在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。作者选用了 MNIST 数据集，本文详细介绍了实现过程。...长短期记忆（LSTM）是目前循环神经网络最普遍使用的类型，在处理时间序列数据时使用最为频繁。...我们的目的 这篇博客的主要目的就是使读者熟悉在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。 我们将选用 MNIST 作为数据集。...其中的输入数据是一个像素值的集合。我们可以轻易地将其格式化，将注意力集中在 LSTM 实现细节上。 实现 在动手写代码之前，先规划一下实现的蓝图，可以使写代码的过程更加直观。...当把 RNN 展开的时候，网络可被看作每一个时间步都受上一时间步输出影响（时间步之间存在连接）的前馈网络。
在最近的研究中，这两个算法与近200种其他算法在100多个数据集上的平均值相比较，它们的效果最好。 在这篇文章中，我们将回顾这个研究，并考虑一些测试算法在我们机器学习问题上的应用。...“，并于2014年10月在”机器学习研究杂志 “上发表。 在这里下载PDF。 在本文中，作者通过了121个标准数据集评估了来自UCI机器学习库的 来自17个类别(族）的179个分类器。...一些算法在计算最后的得分前被调整，并且使用4则交叉验证来评估算法。 他们发现随机森林（特别是R中的并行随机森林）和高斯支持向量机（特别是来自libSVM）的表现最好。...下载它，打印并使用它 免费下载 要非常小心地准备数据 有些算法仅适用于分类数据，其他算法需要数值型数据。一些算法可以处理你扔给它们的任何东西。...UCI机器中的数据集通常是标准化的，但是不足以在原始状态下用于这样的研究。 这已经在“ 关于为分类器准备数据的论述 ” 一文中指出。
图结构在现实世界中随处可见。道路、社交网络、分子结构都可以使用图来表示。图是我们拥有的最重要的数据结构之一。 今天有很多的资源可以教我们将机器学习应用于此类数据所需的一切知识。...数据集中的每个出版物都由一个 0/1 值的词向量描述，该向量表示字典中对应单词是否存在。该词典包含1433个独特的单词。...最后就是我们可以看到Cora数据集实际上只包含一个图。 我们使用 Glorot & Bengio (2010) 中描述的初始化来初始化权重，并相应地（行）归一化输入特征向量。...实际上这是因为这两个都不完全与 TensorFlow 中的原始实现相同，所以我们这里不考虑原始实现，只使用PyTorch Geometric提供的模型。...一般情况下使用 PyTorch 无法轻松地 100% 复制在 TensorFlow 中所有的工作，所以在这个例子中，经过测试最好的是使用权重衰减的Adam优化器。
你可以在GitHub上找到源代码，或者你可以在这里了解更多关于Darknet能做什么的信息。 所以我们要做的就是学习如何使用这个开源项目。 你可以在GitHub上找到darknet的代码。...看一看，因为我们将使用它来在自定义数据集上训练YOLO。 克隆Darknet 我们将在本文中向你展示的代码是在Colab上运行的，因为我没有GPU…当然，你也可以在你的笔记本上重复这个代码。...我们在上一个单元格中设置的配置允许我们在GPU上启动YOLO，而不是在CPU上。现在我们将使用make命令来启动makefile。...pip install -q torch_snippets 下载数据集 我们将使用一个包含卡车和公共汽车图像的目标检测数据集。Kaggle上有许多目标检测数据集，你可以从那里下载一个。...在Colab中，我们可以使用魔术命令直接在一个单元格中写入文件。魔术命令下的所有内容都将被复制到指定的文件中。
参考文献Tensorflow 机器学习实战指南[1] > 利用 Tensorflow 读取二进制 CIFAR-10 数据集[2] > Tensorflow 官方文档[3] > tf.transpose...Tensorflow 在 CIFAR-10 二进制数据集上构建 CNN[13] 少说废话多写代码 下载 CIFAR-10 数据集 # More Advanced CNN Model: CIFAR-10...我们会下载CIFAR-10图像数据集并且利用dropout和标准化创建一个CNN模型 # # CIFAR is composed ot 50k train and 10k test # CIFAR数据集包含...这和此数据集存储图片信息的格式相关。 # CIFAR-10数据集中 """第一个字节是第一个图像的标签，它是一个0-9范围内的数字。...Tensorflow在CIFAR-10二进制数据集上构建CNN: https://github.com/Asurada2015/TF_Cookbook/blob/master/08_Convolutional_Neural_Networks
贝叶斯定理在 Udacity 的机器学习入门课程的第 2 课中介绍：- ? 因为我想从课程中得到一些东西，所以我在互联网上进行了搜索，寻找一个适合使用朴素贝叶斯估计器的数据集。...在我的搜索过程中，我找到了一个网球数据集，它非常小，甚至不需要格式化为 csv 文件。 我决定使用 sklearn 的 GaussianNB 模型，因为这是我正在学习的课程中使用的估算器。...因为这个项目中使用的数据太小了，甚至没有必要把它放在一个 csv 文件中。在这种情况下，我决定将数据放入我自己创建的df中：- ?...我不得不说，我个人希望获得更高的准确度，所以我在 MultinomialNB 估计器上尝试了数据，它对准确度没有任何影响。 也可以仅对一行数据进行预测。...由于网球数据集非常小，增加数据可能会提高使用此模型实现的准确度：- ?
前言 在.NET应用开发中数据集的交互式显示是一个非常常见的功能，如需要创建折线图、柱状图、饼图、散点图等不同类型的图表将数据呈现出来，帮助人们更好地理解数据、发现规律，并支持决策和沟通。...本文我们将一起来学习一下如何使用ScottPlot库在.NET WinForms中快速实现大型数据集的交互式显示。...ScottPlot类库介绍 ScottPlot是一个免费、开源（采用MIT许可证）的强大.NET交互式绘图库，能够轻松地实现大型数据集的交互式显示。...使用几行代码即可快速创建折线图、柱状图、饼图、散点图等不同类型的图表。...将FormsPlot (ScottPlot.WinForms)从工具箱拖到窗体中： 输入以下代码： public partial class LineChart : Form {
论文名称：EagerMOT: 3D Multi-Object Tracking via Sensor Fusion 原文作者：Aleksandr Kim 内容提要 多目标跟踪(MOT)使移动机器人能够通过在已知的...现有的方法依靠深度传感器(如激光雷达)在3D空间中探测和跟踪目标，但由于信号的稀疏性，只能在有限的传感范围内进行。另一方面，相机仅在图像域提供密集和丰富的视觉信号，帮助定位甚至遥远的物体。...在本文中，我们提出了EagerMOT，这是一个简单的跟踪公式，从两种传感器模式集成了所有可用的目标观测，以获得一个充分的场景动力学解释。...使用图像，我们可以识别遥远的目标，而使用深度估计一旦目标在深度感知范围内，允许精确的轨迹定位。通过EagerMOT，我们在KITTI和NuScenes数据集上的多个MOT任务中获得了最先进的结果。
与从头开始的训练不同，一些方法表明，在有监督和无监督设置下，在图像数据集上预训练的自监督模型有利于视频识别。这些方法简单地利用预训练模型作为更好的初始化来学习视频中的时空特征。...例如，对于像“涂口红”这样的动作，空间知识通常是足够的，简单地使用2D特征就可以在Kinetics等数据集上获得不错的结果，这一事实证明了这一点。...在目标数据集上，作者只需使用3D patch嵌入层和视频编码器，其中附加了一些任务特定层（例如，视频识别的分类头），用于网络微调。由此产生的模型可以很容易地用于推理。...上表展示了BEVT在SSv2和DIVING48数据集上和SOTA结果的对比。...这在很大程度上是由广泛使用的BERT预训练策略驱动的，该策略展示了在大规模数据上预训练大型模型的缩放能力。
ClimaX 使用新颖的编码和聚合块扩展了 Transformer 架构，这些块允许有效使用可用计算，同时保持通用性。ClimaX 在源自 CMIP6 的气候数据集上使用自我监督学习目标进行了预训练。...当前一个关键的见解是，认识到天气和气候科学中的所有预测和建模任务都基于物理现象及其与当地和全球地理的相互作用。...因此，通常需要最先进的数值天气和气候模型才能在高分辨率的大型超级计算机上运行。尽管这些方法很成功，但众所周知，这些模型在长期和短期内都存在弱点和局限性。...然而，这对于气候和天气数据来说并不是那么简单，因为不同数据集之间的物理变量数量可能会有所不同。具体来说，在该研究的例子中，每个气候预训练数据子集都包含不同模型的模拟数据，因此具有不同的基础变量。...研究人员通过使用较低分辨率气候模型的预测作为输入，并将再分析天气数据中的相应值作为较高分辨率的目标来评估 ClimaX 在此任务上的表现。
传统的气象学方法往往无法应对大规模、高维度的气象数据，因此，机器学习在气候科学中的应用成为提高预测准确性和洞察气象现象的新途径。...目标本项目旨在探讨机器学习在气候科学中的创新应用，通过对大规模气象数据的分析和建模，提高对气候变化的理解和预测准确性。II. 机器学习在气候科学中的创新1....模型解释与可解释性在气候科学中，模型的可解释性至关重要。解释模型的决策过程有助于科学家理解气象现象的驱动因素。...多模态数据融合——将气象数据与其他环境数据（如地理信息、人工影响等）进行融合，构建多模态数据集，以更全面地理解气象现象的发生和演变规律。多模态数据的融合将为更准确的预测和决策提供支持。...这对于制定更有效的气象调控策略和应对气候变化具有重要意义。IV. ＴＨＥ ＥＮＤ机器学习在气象科学中的创新应用为提高气象数据的理解和预测准确性提供了新的途径。
Google Earth Engine云计算平台研究综述.遥感系统几十年来一直在收集大量的数据集，使用通用的软件包和桌面计算资源来管理和分析这些数据集是不实际的。...因此，本研究旨在全面探讨GEE平台的不同方面，包括其数据集、功能、优势/局限性以及各种应用。为此，对2010年1月至2020年5月在150种期刊上发表的450篇期刊文章进行了研究。...据观察，GEE用户广泛使用陆地卫星和哨兵数据集。此外，有监督的机器学习算法，如随机森林（RF）被更广泛地应用于图像分类任务中。...04 使用GEE研究的国家分布 05 GEE应用领域 06 GEE中可用数据集的列表 NO.07 Conclusion 大地理数据的激增以及云计算和大数据处理服务的最新进展正在改变遥感的未来...然而，不可否认的是，GEE提出了一种新的地理空间数据处理方法，解决了遥感研究人员面临的几个大数据难题。基于GEE的出版趋势，很明显，而且在任何对使用地球观测数据集感兴趣的社区中也更受欢迎。
该模型可基于空间相关变量，包括气候和地理预测变量，以及在线数据库中物种数量预测物种丰富度。...方法 本文提出的深度学习框架使用神经网络模型(深度学习)来预测alpha、beta和gamma多样性。该方法既不需要个物种的地理数据，也不需要使用种-面积曲线等方法手工外推物种丰富度。...模型基于气候和地理因此、人类影响程度和样本量来预测植物多样性。 1.植被数据 图1 本研究选择的用于深度学习的样点vegetation plot(VP) 图2 计算VP的多样性信息。...2.模型特征 生物多样性、气候和人类活动指标作为深度学习模型特征（表1） 3.神经网络结构 使用全连接的神经网络建立回归模型，根据气候、地理和人类足迹特征推断物种的多样性。...60%的数据作为训练数据，20%数据为独立测试集，剩余20%为验证集。 表2测试集的预测精度。最后三列为预测的平均百分比误差(MAPE)。加粗的为效果最好的模型。
相信大家平常在工作学习当中，需要处理的数据集是十分复杂的，数据集当中的索引也是有多个层级的，那么今天小编就来和大家分享一下DataFrame数据集当中的分层索引问题。...什么是多重/分层索引 多重/分层索引(MultiIndex)可以理解为堆叠的一种索引结构，它的存在为一些相当复杂的数据分析和操作打开了大门，尤其是在处理高纬度数据的时候就显得十分地便利，我们首先来创建带有多重索引的...DataFrame数据集 多重索引的创建 首先在“列”方向上创建多重索引，即我们在调用columns参数时传递两个或者更多的数组，代码如下 df1 = pd.DataFrame(np.random.randint...，使用到的数据集是英国三大主要城市伦敦、剑桥和牛津在2019年全天的气候数据，如下所示 import pandas as pd from pandas import IndexSlice as idx...'].loc['2019-07-03'] output 在第一次调用loc['Cambridge', 'Day']的时候返回的是DataFrame数据集，然后再通过调用loc()方法来提取数据，当然这里还有更加快捷的方法
视觉转换器的预训练，并使用ProtoNets在候选地理单元集上细化位置预测。...实验数据集 虽然大多数图像地理定位方法都依赖于公开的数据集，但目前还没有公开的、全地球范围下的街景（Street View）数据集。...所以研究人员决定在原始数据集上创建，主动联系了Geoguessr的首席技术官Erland Ranvinge，获得了该游戏中竞争对决模式下使用的100万个地点的数据集，再随机采样10%数据点，对每个数据点下载...使用地理、人口统计和地质辅助数据来增强街景数据集，使用基于规则的系统为每个图像创建随机描述，例如： 地点：南非东开普省地区的街景照片 Location: A Street View photo in the...在增强数据集上的多任务模型的结果显示，模型可以从街景图像中推断出地理、人口和地质特征。
---- 讨论： O'Loughlin等人先前进行的研究表明，冲突风险与气候异常有关，但更多地受到政治，社会经济和地理环境的影响，特别是在撒哈拉以南非洲地区。...总体而言，从大量数据中得出的已发现模式非常复杂。之所以如此，是因为不同的气象、地理、政治和社会经济背景可能使人类对环境压力的适应程度不同。...然而，气候变化仍然有可能超过特定区域（例如，当它们偏远和依赖农业时）或群体（例如，当它们贫穷并在政治上被排除在外时）的适应能力。这使得从单例案例（例如叙利亚内战）中得出的全球规模的推论成为问题。...基于高维数据集和大量发生记录，我们利用BRT模型，在四种策略下，模拟了全球武装冲突发生率和武装冲突发生率在网格年水平（0.1°×0.1°）的风险。...尽管采用了几种措施（即三重检查）来确保最终数据集的高质量4，UCDP无法完全解决GED中的偏见，并将所有武装冲突事件纳入其数据集。其次，我们的分析基于全球尺度的多维时空精炼数据集。
然而，中国现有的天然径流资料缺失率较高，参考站点密度不足，在年际和季节变化尺度上存在较大偏差，难以客观揭示大尺度径流变化的自然规律。...北京师范大学地理科学学部缪驰远课题组重建了一套长时序、区域全覆盖、高质量的天然径流格点数据集，命名为CNRD v1.0（The China Natural Runoff Dataset version...在此基础上，该数据集采用了多尺度参数区域化MPR (Multiscale Parameter Regionalization) 方法来估算无资料地区的模型参数。...另外，通过与两套全球径流格点数据集ISIMIP和GRUN比较，发现CNRD v1.0数据集的径流空间分布上过渡更加连续，且在表示中国复杂地形和气候理分划下的水资源空间分布方面优于全球径流数据集（图3）。...作为高质量的时空连续径流数据集，CNRD v1.0 可用于检测气候变化对水文过程的影响，支持水资源管理决策系统，交叉验证多源遥感数据以及其他需要时空连续天然径流数据的学科领域。
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