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为什么运行时要构造决策树mnlog(n)?
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当m是特征的数量,n是样本的数量时,python学习站点()声明构建二进制决策树的运行时是mnlog(n)。 据我所知,原木(N)来自劈开后的树的平均高度。我知道,在每次分割时,您必须查看每个特性(m),并选择最佳的特性。我理解这是通过计算节点(n)上每个样本的“最佳度量”(在我的例子中,是一个基尼杂质)来实现的。然而,要找到最好的分割,这不意味着您必须研究每一种可能的方式来分割每个特性的样本吗?难道不是像2^n-1 *m,而不是只有mn吗?我是不是想错了?任何建议都会有帮助。谢谢。
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提问于2015-12-10
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重叠样本的训练测试分割
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我正在对时间顺序传感器数据进行分类(在Python中),在这里,我将传感器数据分割成样本,具有一定的窗口长度(例如3秒)。然而,这些样本也是相互重叠的。例如,第一个示例是0s \rightarrow 3s,第二个是2.7s \rightarrow 5.7 s. 我现在在想,我怎样才能对这些样品进行适当的列车测试。现在,我看到了两种方法来做到这一点: 先对样本进行分割,然后将样本“放置在边界”,以避免训练数据与测试数据的重叠。但是,这并不是最优的,因为我希望所有数据集都有培训和测试集的样本。否则,我只需要测试数据序列上的分类器,这可能与用于训练的序列非常不同。 首先对样本进行洗牌,然后将它们分割
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提问于2018-06-26
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在数据集中随机选择样本索引
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我在python中获得了一个包含31个样本的数据集。我想在30个训练样本和1个样本测试样本中随机分割30次数据,我怎么能这样做呢? 现在,我只使用前30用于训练,最后一次用于测试,如下所示: training_this_round =训练0:30 testing_this_round =培训30:31 如何随机选择矩阵中的行?培训是包含所有初始数据集的变量。
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提问于2016-12-19
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h2o流数据分裂中响应类别的分层抽样
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在h2o flow中,是否有一种方法可以确保我的数据帧分割有一个被控制的响应类比率。 例如,假设我计划在一个数据帧X上训练一个二进制分类器,其中样本的_class_ratio%在0级,1_class_ratio%在第1类,我想将X分割成帧除法X_train和X_test,分别按0.75和0.25进行分割。如何确保X_train和X_test都由0类样本的_class_ratio%和1类样本的1_class_ratio%组成? 在python的scikit-learn包中,我会这样做: from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSp
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提问于2017-07-20
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创建一个函数,将单个数字拆分成大致相等的组R
我正在尝试创建一个函数,它将一个数字扩展到X个大致相等的组中。例如,将32拆分为3个单独的组将生成11、11和10。将32拆分为5个单独的组将生成7、7、6、6、6。 我发现了很多Python方法,也发现了很多分割样本的R方法。但是,我还没有发现任何专注于拆分特定计数而不是样本的R特定方法。 任何帮助都将不胜感激!
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提问于2020-11-14
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如何编写代码以更改支持Python分割以支持框分割,并让文件选择在分割前选择视频?
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如何通过编码改变支持Python OpenCV圆环(Coin)分割到支持方块(Box)分割,并让文件选择在分割前选择视频? 我学习硬币分割: Python文章,文章链接OpenCV,和源代码链接。 我有问题的问题,只有计数分割,只有圆(硬币)分割(不能计数平方(框)分割)和没有文件选择前选择视频分割。 示例代码. CoinDetection.py import cv2 import numpy as np cap=cv2.VideoCapture("Coin2.mp4") while(cap.read()) : ref,frame = cap.read(
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提问于2020-06-28
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根据列的值将数据分割为两个文件
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我需要把数据分割成两部分。例如,如果下面的数据文件是基于Col1随机分割的,那么两个文件都应该包含来自每个类别1、2和3的样本。 Col1 col2 1 a 1 b 2 c 2 d 3 e 到目前为止,我能够使用sklearn.cross_validation import train_test_split将数据分割成所需的比率。,但我不知道应该如何分割,以从每一个类别的样本。所有的帮助将不胜感激。谢谢。
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提问于2016-06-07
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如何在python中将图像分析结果添加到dataframe中(对于混淆矩阵)?
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Python中的新特性是,我尝试通过计算混淆矩阵来确定样本的颜色分割函数的效率。颜色分割函数green_detection如下: import cv2 from skimage import io def green_detection(img): #converting the picture to HSV hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2HSV) #defining HSV limits lower_green = (40, 25, 100) upper_green = (80, 255,
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提问于2018-10-23
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字符串的Regex表达式
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我想在python中分割字符串。 样本字符串: 嗨,我是ACT I,第1和第2幕,这是ACT II,第1和第2幕及更多。 列入下列清单: ['Hi this is', 'ACT I. SCENE 1', 'and', 'SCENE2', 'and this is', 'ACT II. SCENE 1', 'and' , 'SCENE 2', 'and more'] 有人能帮我建战壕吗?我建造的是: (ACT [A-Z]+.\sSCENE\s[
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提问于2019-11-07
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LSTM:在时间步长上分裂X后的不同y大小
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在学习了一些关于LSTM网络的教程之后,我决定通过在我自己的数据集上训练一个LSTM模型来实践我的知识。 以下是我的数据视图: 正如你所观察到的,我有同样数量的样本和标签。 假设我有10个样本和10个标签用于这些样本,我想将这些样本分割成两个时间步骤。分割后,我将有5个样本,每个样本有2个时间步骤,但我仍然有10个标签。我说的对吗? 你们是怎么处理这个问题的? 如果我试图以这种形式提供数据,我将得到一个“数据基数是模棱两可”的异常。
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提问于2022-05-07
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如何分割不平衡数据进行监督学习?
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假设我有我想要用于监督学习的数据,但是目标/类/标签不平衡的情况非常严重。我是否应该: 限制训练集的大小,以确保有一个平坦的目标/类平衡分布(训练集的设计使得每个类的训练样本数目相等,其基础是尽可能高地分割最低出现的类)。例如,如果我的最低级别的课程在我的数据中只出现了50次,而我想要一个80到20次的列车测试分割,那么我决定接受40个样本进行训练,为了达到均衡的目标平衡,在训练中为所有其他样本抽取40个样本,例如,即使最高发的类出现100,000次。 忽略目标平衡,只需专注于列车和测试分割的比例。所以,如果是80-20,从50个样本中拿出40个样本给我出现的最低的班级,以及我最高的班级的10
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提问于2021-12-05
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scikit学习中的RandomForestClassifier vs ExtraTreesClassifier
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有人能解释一下在scikit学习中RandomForestClassifier和ExtraTreesClassifier的区别吗?我花了很多时间阅读这篇论文: P. Geurts,D. Ernst.和L. Wehenkel,“极端随机树”,机器学习,63(1),3-42,2006 这似乎是ET的不同之处: 1)当在拆分时选择变量时,样本是从整个训练集而不是训练集的引导样本中提取的。 2)在每次分割时,从样本中的值范围中完全随机地选择分割。 这两件事的结果是更多的“叶子”。
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提问于2014-03-14
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如何使用样本权重与tensorflow数据集?
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我一直在使用Tensorflow和Tensorflow数据集在python中训练一个用于多类语义分割的unet模型。 我注意到我的一个班在培训中的代表性似乎不足。在做了一些研究之后,我发现了样本权重,并认为它可能是解决我的问题的一个很好的方法,但是我一直很难理解如何使用它的文档或者找到使用它的例子。 有人能帮我解释一下样本权重是如何与数据集一起进行培训的吗?或者给我举个例子,说明它是如何实现的?或者model.fit函数所期望的输入类型也是有帮助的。
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提问于2021-03-25
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将测试数据分割成数据集
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在由1,000个样本组成的数据集中,已表明70-30分裂(即用于培训的样本的70%,用于验证的样本的30% )可以很好地估计经过训练的模型的测试精度。如果数据集的大小增加到10,000个样本,您会建议如何分割?
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提问于2021-01-09
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redis上的Mysql类型限制函数
我使用python来访问redis中的数据。我想根据模式访问键,但是我不想要所有的键,我只想对输出设置一个限制,就像mysql限制函数一样。很明显,我可以根据模式得到所有的键,然后分割我的列表,但问题是我不想获取那么多数据,我只想获取一个样本,因为该模式有数百万个键。有办法这样做吗?我相信大家都会面对这个问题。他们是怎么做的?
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提问于2014-09-10
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如何将不平衡数据集分割和重采样成列车、验证和测试
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我想了解如何用二进制目标变量分割不平衡的数据集,其中87%的样本为负,13%的样本为正。现在,我知道,在进行任何类型的重采样以避免信息泄漏之前,您应该始终将数据分割成训练和测试集,但是怎样才能提供更好的结果--随机train_test_split或StratifiedShuffleSplit?普遍的看法是,在数据集不平衡的情况下,后者的表现似乎优于前者。顺便问一下,StratifiedShuffleSplit是如何工作的? 此外,如何考虑交叉验证集和如何处理它? 它是否还应包含相同数量的阳性和阴性样本,按照在培训集上进行的抽样?
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提问于2019-10-10
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如何在图像分割中标注真实情况?
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我试着训练一个CNN模型来进行图像分割,但是如果我有几个图像样本,我很困惑如何创建真实的图像呢? 图像分割可以将输入图像中的每个像素分类为预定义的类,如汽车、建筑物、人员或任何其他。 有什么工具或什么好主意来创造真实的地面图像分割吗? 谢谢!
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提问于2016-11-15
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您在sklearn方法cross_val_score中传递的cv参数是什么?
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在sklearn中,有一种称为cross_val_score的交叉验证方法。该方法的参数之一是“cv”。 我理解在交叉验证中,没有将数据分割成训练和验证(70-30分裂)。相反,您将数据拆分为'k‘子样本,然后对K-1子样本进行训练,并使用kth样本进行验证。并对每个'k‘子样本重复它。 那么,这是不是cv = k,也就是将训练数据除以的子样本数?
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提问于2018-01-15
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在中间分割相交的多边形
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我正在研究一些生物成像样本,并试图创建一个细胞形状的数字模型。为了简单起见,我想通过把它们建模成多边形来概括它们的形状。 我正在努力将两个重叠的多边形分割成不共享交叉区域的多边形。相反,这个区域被分成两种形状。我的意图最好的说明如下。 我在Python和OpenCV包中工作,但是我很乐意实现任何可以解决这个问题的替代包。(如果可能的话,numpythonic方式是最好的!)
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提问于2022-08-16
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如何将每个输出输出打印到文件中
我不太清楚如何将输出输出打印到文件中。 样本输入 0 2 1 3 5 样本输入的dragon.dat内容 S SLSLSRS SLS SLSLSRSLSLSRSRS SLSLSRSLSLSRSRSLSLSLSRSRSLSRSRSLSLSLSRSLSLSRSRSRSLSLSRSRSLSRSRS 这是我的代码: infile = open("dragon.dat", "w") def B(n): if n>22: return "Enter integer less than 22" elif n==0:
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提问于2013-10-24
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在RDD w/替换或不替换的randomSplit?
我需要将一个RDD分割成训练、验证和测试集--我正在使用randomSplit方法来完成它。我有三个问题: 这是分割成测试、验证、训练集的最佳方法吗? 我假设这是真正地分割数据(抽样而不替换),而不取三个独立的样本(用替换的抽样)? (trainData,valData,testData) = dataRDD.randomSplit(0.6,0.2,0.2)
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提问于2016-10-26
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文本增强应该在拆分数据集之前还是之后进行?
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我有一个包含20000个样本的文本数据集(这还不够)。我使用文本增强来“发明”更多的样本,所以本质上我将每个样本乘以10 -最后得到200000个样本(这10个样本中的每一个都是一种不同的增强方法)。 在将整个数据集分割为训练和测试数据集之前,我就这样做了。我应该只为训练数据集这样做吗? 更新: 根据所给出的答案,我有一个后续问题: 操作的顺序应该是什么?我现在明白了,应该只在火车数据集上进行增强,但是标记化和阻塞又如何呢? 下面的顺序正确吗? 将数据集分割成两个数据集:训练和测试 仅在列车数据集上执行增强操作 词干和标记这两个数据集 文本编码 创建模型 模型拟合数据 评量 我想我的问题是关于
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提问于2021-12-29
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Pydub切片音频样本
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假设我有两个音频段,与从Pydub中的.wav文件中导入的样本速率相同,并假设我知道哪个更短。现在,假设我想将较长的音频文件分割成两个段,以便第一个段的长度完全相同(下降到相同的样本数!)作为较短的音频文件,并将这两个片段中的每一个分配给新的音频段。--我如何在Pydub中做到这一点?,如果我不能使用Pydub获得这样的精度,你能给我一个同样有效的替代方案吗? 基本上,我只是想把更长的音频片段分割成两个样本完美的水平。下面是我想要的例子:
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提问于2018-07-18
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使用java将zip文件拆分为多个文件
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你好,我需要把一个压缩文件分割成多个样本文件,例如。file.zip被分割成固定大小小于640 is的文件,文件格式为 我目前正在寻找一种能够做到这一点的java库。如果没有,建议也会很有帮助。
浏览 29
提问于2022-03-27
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多大的测试样本大小足以测试一种新方法?
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我开发了一种新的图像分割技术,现在我想评估其性能。我想知道我需要多少样本才能进行评估?换句话说,测试样本集有多大才足以评估新方法?有理论上的支持吗?谢谢。
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提问于2013-02-23
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Flutter -音频文件的采样
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是否可以在Flutter中将音频文件分割为单独的样本?有没有人知道合适的方法?
浏览 22
提问于2021-03-08
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回答
多采样纹理采样
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在OpenGL中,对多采样纹理采样的唯一方法是使用texelFetch并使用整数索引指定所需的采样,这是真的吗?这不提供有关像素内采样位置的信息。 是否有一些参考可以提供每个样本的子像素偏移量? 另外,位于多边形内部的碎片又如何呢?这些不会使用所有的多样本样本:那么所有的样本都包含相同的数据吗? 我试图想出一种方法来分割我的渲染场景,以便在片段着色器中单独进行后期处理区域。为了防止锯齿,我的分割数据也必须进行多次采样。我正在尝试避免完全超级采样,这样我就不会使着色变得更昂贵,但当使用多重采样时,我不清楚如何在着色器中检索正确的采样。 编辑:在关于多重采样如何工作的某些假设中,我可能是错误的。也
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提问于2012-02-07
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如何对岩石等复杂图像进行分割(在c++中)
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我试图对岩石的图片进行分割(我附了一个样本)。最终的目标是找到近似的岩石面积(不确定所需的方法是否是图像分割)。 我尝试过几种算法: 纹理分割没有帮助,因为所有的岩石是相似的。 我可以得到有相当多错误的边缘。因为阴影。虽然可以使用。 下面是一个输入图像的示例(您可以忽略篮球): 请尽可能具体。考虑到这个话题的复杂性,我有点新。
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提问于2016-09-28
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如何从android中的特定移动号码中读取sms
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可能重复: 我想知道如何阅读短信和如何分割移动号码和消息主体。请给我一个代码样本。
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提问于2012-09-04
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基于神经网络的手写体分词
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所以我要做的就是把手写的英文草书单词分割成单独的字符。我在人工智能中应用了一种简单的启发式方法,对单词进行了基本的过度分割,如下所示: 我正在用Matlab对此进行编码。该方法包括预处理、倾斜校正大小归一化等,然后将笔画细化到1像素宽度,并使用图像的像素列和来识别图像中存在的连字。像素和低于阈值的每一列都是可能的分割点。问题是,像“u”,“v”,“m”,“n”和“w”这样的开放字符也具有较低的像素列和,并被分割。我使用的方法是本文中介绍的方法的修改版本: 现在为了改进这种安排,我必须使用神经网络来纠正这些分割点,并将它们识别为糟糕的分割。我将为此编写一个'newff‘函数,
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提问于2016-05-02
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1
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攀爬的步骤是什么?
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我阅读了adaboost教程,下面是我的简化理解: 在数据集中给出了所有样本的等值样本权重。 仅使用数据集中的一个特性创建树桩。 利用总误差和样本权重计算出残端重要性。 改变样本权重,即用高重要性的树桩错误地预测样本,使样本重量增加,其余的样本重量按相同的顺序降低。 这个过程被重复,直到提到的迭代次数,其中样本权重提供了训练的路径。 adaboost是否包含一个特性具有不同分割值的多个树桩?如前所述,这些树桩是作为第一步创建的,还是一个连续的过程?
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提问于2020-01-09
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在sql中格式化wbs列
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如何分割,然后用SQL格式化wbs列的前缀为零? 示例: 1.2.15至1.002.015 样本WBS栏内容: - 1.1 - 1.1.1 - 1.1.2 - 1.1.3 - 1.2
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提问于2017-08-18
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从图像中提取信息
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有哪些快速可靠的方法来提取图像信息?我一直在修补OpenCV,到目前为止,这似乎是最好的方法,而且它还具有Python绑定。 因此,更具体地说,我想确定关于图像中的内容我能做什么。例如,haar人脸检测和全身检测分类器很棒-现在我可以判断图像中最有可能存在人脸和/或人,以及大约有多少人。 好的--还有什么--有没有建筑物,如果有的话,它们看起来是什么--小屋,办公楼等等?是否有可见的天空,草地,树木等等。 从我读到的关于训练分类器来检测对象的文章来看,训练分类器似乎是一个相当费力的过程,大约有10,000张错误的图像和大约5,000个正确的样本。 我希望已经有了一些像样的东西,而不是为了一堆不
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提问于2010-06-08
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切分与解释变量效果的差异
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在离散选择模型中,根据特定的“标准”分割我的样本,并研究解释变量对每个片段的影响,与在未分割的人口中添加“标准”作为另一个解释变量有什么不同? 比如说,我想建立一个使用MNL的通勤模式选择模型,当我通过性别来划分我的人口,并研究各种解释变量的影响,而添加性别作为另一个解释变量在整个未分割的人口中时,这有什么区别呢?
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提问于2017-07-26
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操作R group_split列表中的所有表
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编辑的 我有一张大桌子,从这里开始 本质上,它是一个包含多个样本("samp_id")的表,显示每个样本中存在的“分类法”的数量(“最少”)。 我想把桌子转到这样的位置; 例如,以“分类法”作为最上面的行,“数据”中的90个样本中的每一个都以“最少”列为行,并以其"samp_id“重新命名。因此,您可以看到每个样本是什么,以及不同“分类法”中每个样本的“最小”值(这在90个样本中可能不相同)。 以前,我根据"samp_id“将数据分割成多个tibbles,选择了"taxon”和"least",将“最少”与"samp
浏览 5
提问于2021-06-07
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应用t-SNE可视化时间序列数据集
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我有多个时间系列数据集,包含9个IMU传感器功能.假设我使用滑动窗口方法将所有这些数据分割成序列长度为100的样本,即我的数据集的维数为(样本数,100,9)。现在我想可视化那些分裂的样本来找出里面的模式。我能不能把它当作表格数据,先将原始维数转换为(样本数,900),然后直接应用t-sne方法来找出模式?或有其他方法更好地找出时间序列数据的模式。
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提问于2022-01-12
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了解求和符号中的最大值
此问题出现在https://codeforces.com/problemset/problem/1326/C中。我似乎没有得到最大函数的求和符号。 ? 这是对其中一个样本的解释,其中n=7和k= 3。我不明白为什么每个样本的分割值都是18。这是我的问题。18是如何从这些派生出来的? ?
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提问于2020-12-14
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去除背景会给我更好的图像分类精度吗?
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我正在构建一个使用计算机视觉的车辆损坏检测模型。我将问题简化为图像分类,分类为玻璃破碎,凹痕,车头灯损坏,尾灯损坏。我有属于每个班级的样本。 我想知道,去除样本的背景并将其提供给图像分类模型是否会给我带来更好的准确性?
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提问于2020-04-12
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没有测试/火车分叉的滑行cross_validate
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我正在对我的培训数据进行交叉验证: scoring = {'acc': 'accuracy', 'prec_macro': 'precision_macro', 'rec_macro': 'recall_macro', 'f1_macro' : 'f1_macro'} all_scores = cross_validate(clf, X_train, y_train, scoring=scoring,
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提问于2018-08-02
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正则表达式在空格上拆分,但在引号中包含短语?
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下面是一个字符串示例- “EP”(DebugFlag=“N”,UILogFlag="N")“这里的其他词 我想用空格来分割字符串,但是需要保持引用短语在一起--即使引号中有引号。所以我想把样本字符串分割成- EP(DebugFlag=“N”,UILogFlag=“N”) 其他 单词 这里 我不知道如何考虑引号(找到开头和结尾)。有什么简单的方法吗? 谢谢!
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提问于2017-05-30
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EarlyStopping()的使用能抵消validation_split造成的过度拟合问题吗?
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Keras允许用户在拟合模型的同时,使用参数"validation_split“将数据分割为训练/测试样本。 示例: model = Sequential() model.add(Dense(3, activation = 'relu')) //编译模型/ model.fit(X_train, y_train, validation_split = 0.2) 然而,我的直觉表明,使用validation_split (相对于创建训练,在拟合模型之前测试样本)会导致过度拟合,因为尽管validation_split在每个时期将批划分为训练和测试,但总体效果是整个数据集被模
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提问于2020-11-24
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留一方案分割大型多类数据集的训练与测试
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我正在使用神经网络进行监督学习,我有一个包含1906个样本的目标数组,其中包含664个唯一值。最小按设计计算每个唯一的value==2。是否有更明智的方法将这个数据集分割成训练和测试,使用休假方案从每个类中随机选择一个样本,并将其放在测试集中,并将其余的样本用于培训,然后开始显式地迭代我所有的值?我用的是蟒蛇,矮胖,滑雪板和火把!
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提问于2019-07-21
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MySQL根据值位于不同行的B列中的值排除A列中的结果
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在我的工作中,我们的集合管理数据库(CMS)被导出到一个MySQL转储。由于CMS的结构,表中的多值字段在转储中被分割成单独的表,例如样本被分割成样本(单值字段仅从样本表)和specimens_mv (从样本表中分离出多值字段)。在我们的数据库中,您可以通过相关的材料字段链接共享数据的样本(例如,两个样本的收集器编号是相同的)。你必须进入每一个记录来进行两种组合(即在记录A中插入记录B和在记录B中插入记录A)。我在寻找不恰当地联系在一起的标本记录: SELECT sp.specimen_num, sp.barcode AS barcode_1, sp.coll_name
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提问于2020-09-30
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AIX服务器中的g++编译-抛出核心转储
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我有下面的代码。 cat sample.c #include<stdio.h> #include "hello.c" int main() { hello_world(); return 0; } cat hello.c #include<stdio.h> void hello_world() { printf("Hello World"); } 使用了以下遵从命令: g++ -gxcoff -maix64 -shared -fpic -fpermissive -w -Ihello.c -o样本样本c -Xlin
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提问于2015-05-29
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什么是图像分割的不平衡?
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如果有太多的猫图像和太少的狗图像,我知道图像分类问题中的不平衡,比如猫对狗的分类。但我不知道如何解决分割问题中的不平衡。 例如,我的任务是从卫星图像中遮挡云层,所以我将问题转化为两类分割,一种是云,另一类是背景。数据集有5800个4波段16位图像,大小为256*256。其体系结构为Segnet,损失函数为二进制交叉熵。 假设有两种情况: 所有样本中有一半被云覆盖,一半没有云。 在每一幅图像中,一半被云覆盖,一半没有。 所以,我想案例2是平衡的,但是案例1呢? 在现实和我的任务中,这两种情况在源卫星图像中是不可能的,因为在背景下云量总是相对较小的,但是如果图像样本是从源图像中裁剪
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提问于2017-08-28
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哪些F1-分数用于语义分割任务?
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我读过一些关于最先进的语义分割模型的论文,在所有这些文章中,作者使用f1评分标准进行比较,但是他们没有写是使用“微”还是“宏”版本的。 有谁知道哪个F1评分被用来描述分割结果,为什么如此明显,作者没有在论文中定义它? 样本文件: https://arxiv.org/pdf/1709.00201.pdf https://arxiv.org/pdf/1511.00561.pdf
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提问于2021-02-08
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正确呈现波形概述(+/-伏特)
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我试图呈现一个波形,从音频文件到图像文件。我将音频文件分割成块(像素数,每个像素为1),然后计算块的RMS值。我已经根据块中每个样本的绝对值计算了RMS值(所有样本的值都在0-1之间)。这给了我一个很好的波形。 现在我想要呈现一个正确的波形。上述方法只给出样本绝对值的值,因此没有显示正电压和负电压之间的差异,因此没有直流偏移或任何东西。 最好的办法是什么? 假设每个块大小为500个样本,其中1个块有250个阳性样本,240个阴性样本和10个正好为0的样本。我是只计算负样本的负边(即所有负样本的平方之和,除以240,然后是答案的平方),还是除以500,还是做其他方法?
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提问于2014-06-01
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基于平台的数据分割(来自文本/json文件)(使用Python)
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这是示例数据( JSON文件)-- JSON文件中填充了完全相同的一行,因为这个"JSON“文件已经准备好上传到Big Query,寻找通过平台将其分割的方法。 {"origin": {"detailed": "instagram", "source": "instagram", "platform": "instagram"}.....} {"origin": {"detailed": "website", "sour
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提问于2018-08-31
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NiftyNet体积采样
我用NiftyNet来解决分割问题。要从卷中获取样本,可以使用此选项Sample_per_volume。 注意:当我将样本位置设置为"1“时,我注意到不只是从一个卷中获取一个样本,而是在每次迭代中从一个图像中获取一个样本。 假设:如果这是真的,那么最好将Sample_per_volume设置为1,以便对抽样过程进行最佳随机化。 问:我的观察对吗?如果是的话,假设是对的吗?那么,如果最好的选项总是"1“,那么为什么存在这个选项呢?
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提问于2018-04-02
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keras (时间步长x功能)中的巨大内存负载
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有10000个文件由200000字组成(每一个)。我已经将所有文件中的所有单词都放到了python列表中。np.reshape为(10000,200000,256个)。256个是因为一个一个热编码。这种方法的主要问题是内存,因为input_shape = (200000,256个)。我不知道是否可以进行倒排,比如np.reshape (10000,256个,200000)和input_shape =(256个,200000),因为所有内容都在同一个列表中,而且如果keras正确地分割了每个样本,或者每个文件的单词与其他文件的单词混在一起,最终返回错误的分类,我就不确定了。
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提问于2017-12-21
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