数字从0～9，图片大小是28*28，训练数据集包含 60000个样本，测试数据集包含10000个样本，示例图如下。 ?...cifar10被适时地整理出来，这也是一个只用于分类的数据集，是tiny数据集的子集。后者是通过选取wordnet中的关键词，从google，flick等搜索引擎中爬取，去重得来。...12年最后一届比赛将数据增加到11,530张图，27,450个目标框标注，6,929个分割标注，07年和12年的数据集，各自仍然被广泛使用。 ? 从07年开始引进了图像分割的标注和人体布局的标注。...开始的开始，imagenet是一个连经费都申请不到的整理数据的项目，为很多研究者们不耻，但科技公司的竞赛热情以及数据集史无前例的多样性，让陷身于过拟合的算法，从数据集本身看到了新的出路，之后的故事大家也就都知道了...从coco的全称Common Objects in Context可以看出，这个数据集以场景理解为目标，特别选取比较复杂的日常场景，相比于pascal的建立是为了推进目标检测任务，coco的建立则是为了推进自然背景下的定位与分割任务
在本文中，将展示如何创建自己的 RAG 数据集，该数据集包含任何语言的文档的上下文、问题和答案。 检索增强生成 (RAG) 1 是一种允许 LLM 访问外部知识库的技术。...这就是为什么我们需要一个validation/dev/test数据集来评估我们的 RAG 管道。数据集应该来自我们感兴趣的领域和我们想要使用的语言。...自动从文档生成 RAG 评估数据样本的工作流程。图片由作者提供 自动生成 RAG 数据集的基本工作流程从从文档（例如 PDF 文件）读取我们的知识库开始。...实验结论 从文档集合中自动创建 RAG 评估数据集非常简单。我们所需要的只是 LLM 生成器的提示、LLM 评委的提示，以及中间的一些 Python 代码。...要更改我们的 RAG 评估数据集的语言，我们只需将 LLM 提示从英语翻译成另一种语言。 如果生成的数据样本不足以满足我们的用例，我们可以尝试修改提示。
现在收集的数据能够解决目前的问题吗？ 该问题可以转换成机器学习问题吗？如果可以，具体属于哪一类？监督 or 非监督 从数据中抽取哪些特征？足够支持去做预测吗？ 训练好模型后，如何确保模型是可以信赖的？...已经整理了Iris数据集，使用load_iris函数可以直接下载，使用； 我们输出看一下： print(iris_dataset)#发现数据集整理成了一个大字典； output: {'feature_names...； #我们知道有150条记录（每类50条，一共有3类）； #属性： #4个数值型，用来预测的属性：sepal 长、宽；petal长、宽 #一个类别标签：三类Setosa，Versicolour，Virginica...，方便评测 #划分一下数据集，方便对训练后的模型进行评测？...再有，从Iris数据分类这个例子来看，我们大部分的精力都用在了对数据的理解和分析上，真正用在 算法训练上的时间反而很少。 理解数据！理解数据！理解数据！
欢迎大家来到图像分类专栏，本篇简单介绍数据集和图像分类中的经典网络的进展。...本篇文章提炼出用于图像分类的数据集及其适用方向，涵盖人物、医学、动物、工业等多个领域，同时基于业界最权威的分类评价数据集——ImageNet，分析近年来图像分类中经典网络所取得的进展。...本文根据应用场景的不同，汇总了9个相关领域的数据集，并根据数据集自身特点，注明其容量、类别和适用的分类任务，以供大家参考使用。 ?...高级版适用于经过多个任务历练并需要根据实际需求和科研方向来选择数据集的同学，这就涉及到多标签分类、细粒度分类和少样本分类等更复杂的任务，此时需要选择MS COCO、ImageNet等更高层级的数据集，同时还有可能同时利用这些数据集...随着网络结构的不断完善和发展，人们已经从深度和宽度等多个空间维度提出改进方案，SENet则创新性地从特征通道之间的关系进行改进，通过额外的分支来得到每个通道的权重，自适应地校正原各通道激活值响应，以提升有用通道响应并抑制对当前任务用处不大的通道响应
作者 | Amine Zaamoun 编译 | VK 来源 | Towards Data Science 最初是一个数据集，现在是一个由Amine Zaamoun开发的电影推荐系统： ?...事实上，它是基于在数据集中选择的电影和这些电影的评分。然后，通过预测这些电影的收视率，使用该模型来预测用户可能感兴趣的电影。 MovieLens’ ratings.csv 数据集 ?...有关此数据集的所有信息可以直接从以下链接：https://grouplens.org/datasets/movielens/latest/的README.html得到 “这个数据集[1]（ml-latest-small...这些数据由610名用户在1996年3月29日至2018年9月24日期间创建。该数据集于2018年9月26日生成。 用户是随机选择的。所有选定的用户都对至少20部电影进行了评分。不包括人口统计信息。...总结 在本文中，我们共同了解了如何使用Python编程语言将一个简单的数据集转换为一个真正的电影推荐系统，并将其部署为一个web应用程序。 我们还了解到，推荐系统通常基于不同的互连算法。
在允许的情况下，从信誉良好的组织采购数据是确保准确性、覆盖范围以及适用的价值类型和格式的绝佳方法。...一个预构建的数据集是一个很好的起点，但是它绝不应该被免除审查：即使在短期内需要做大量的工作，也要修改或替换不合适的数据集。 ? 03 构建数据集 要从头创建数据集，你必须从某个地方获取原始数据。...数据记录 数据记录是一流的数据收集：你自己在做一些现象和属性的观察，记录属于你自己的独特数据。这可以通过物理设备（如传感器或相机）或数字观测设备（如网络追踪器或爬虫）来完成。...这是过去社交媒体分析的主要方式（尤其是由第三方进行），但许多平台都限制了人们获取数据或使用从其服务中获取的数据的能力。...抓取是用软件来执行的，该软件可以加载、观察和下载大量的内容，这些内容通常是不加区别地从Web目标上下载的，然后就可以对其进行调整以供使用。数据抓取要有目的性。
mnist database（手写字符识别） 的数据集下载地：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/。 准备数据 MNIST是在机器学习领域中的一个经典问题。...该问题解决的是把28×28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字，其中数字的范围从0到9....共有四个文件需要下载： train-images-idx3-ubyte.gz，训练集，共 60,000 幅（28*28）的图像数据； train-labels-idx1-ubyte.gz，训练集的标签信息...（取值为 0-9），60,000*1 t10k-images-idx3-ubyte.gz，测试集（t: test, 10k: 10,000），共 10,000 副（28*28）的图像数据 t10k-labels-idx1...-ubyte.gz，测试集的标签呢信息（取值为 0-9），10,000*1 更多详情, 请参考 Chris Olah’s visualizations of MNIST.
概述 参看《从二进制数据流中构造GDAL可以读取的图像数据》这篇文章。...在某些直接获取到数据流的情况下，可以直接在内存中构建GDAL数据集并进行读写操作，这样就可以避免磁盘IO的性能。...以个人的实际经验来看，有两个地方用到了这个功能： 从远端(Web)访问数据，可以先一次性获取到内存Buffer，然后在内存中构建GDAL数据集。...gltf的bin中内嵌了jpg/png图像文件，可以直接获取二进制文件流，然后在内存中构建GDAL数据集。 2....实现 按照自己的使用习惯，试用了一下《从二进制数据流中构造GDAL可以读取的图像数据》的例子，基本没什么问题： #include #include using
写在前面 今年前端届比较有意思，从大漠穷秋发表文章比较angular和vue，继而致歉vue作者、社区，从谷歌辞去Angular Developer PM in China一职并且呼吁大家停止各种无谓的争论...]，[指令] 谈到到模板语法，我们就会想起数据绑定和指令： 我们可以通过声明式的方式将DOM绑定至vue实例的数据： 先来聊一聊数据绑定： 1）数据绑定 关键词：[ 插值表达式 ]，[ v-once一次性插值...， 在看vue双向数据绑定之前，我们先看一下一个简单的angular的双向数据绑定： ...textChange: function() { console.log(this.message); } } }) 从我个人而言...学习vue我往往联想到小程序，虽然我没有做过vue的项目，但是做过几个小程序的项目，发现他们之间或多或少有些相识之处， 比如vue利用data设置暴露数据，小程序利用data和setData()暴露数据
2 数据集 在过去 2-3 年中，出现了几个大型的面向 VQA 任务的数据集。表 1 是这些数据集的情况摘要。 ?...通过 LSTM 获得问题的表征，而从 CNN 获得词和短语的表征。该模型在 VQA 和 COCOQA 数据集上进行评估。...模型在 VQA 数据集与一个更具挑战性的合成数据集（由于发现 VQA 数据集不需要太多的高级推理或组合）上评估。...它首先基于图像的标题获得一组属性，如对象名称、属性等。图像标题模型在 MS-COCO 数据集上使用标准的图像加标题技术训练。...该模型生成 256 个可能的属性，并且属性生成器使用 VGG 网络的变体在 MS-COCO 数据集上训练。前 5 个属性用于生成查询 DBpedia 数据库的语句。
上一期见：WGS分析实战-01：从SRA数据下载到构建GenomicsDatabase GenotypeGVCFs for id in {1..5} do echo "gatk --java-options...genotyping.commandlines -CPU 5 1>genotyping.time.log 2>genotyping.err.log & SelectVariants 1.获取biallelic SNP位点数据集...selectBIALLELIC.commandlines done ParaFly -c selectBIALLELIC.commandlines -CPU 5 2>selectBIALLELIC.err.log & 2.INDEL数据集获取...后续分析，即VariantFiltration该步骤需要分别不同类型对原始数据进行过滤，那这边还是先拆开再进行分析 # 提取INDEL for id in {1..5} do echo "gatk -...PASS.filtered.BIALLELIC.SNP.chr5.vcf.gz \ O=ALL.PASS.filtered.BIALLELIC.SNP.vcf.gz 到这一步就获得可以用于后续分析的SNP数据集了
前言 亚马逊SpaceNet数据集是作用于机器学习人工智能方面比赛或者研究用的商用数据集。...本篇文章简单介绍该数据集的内容并说明如何从awsCLi平台上下载这些数据集。 数据集介绍 总览 一共有5个地方的卫星数据，每个地点数据又分为训练集和测试集。...数据集下载 需要注意的是，从亚马逊平台下载数据集需要使用命令行方式进行下载，并且你需要有一个亚马逊云平台账号和一个生成的拥有下载权限的密匙。...从管理面板找到IAM这个栏目并点开。...添加到组里我们刚才创建的用户oldpan就有下载数据集的权利了。 通过命令行下载数据集 命令行不同平台的，这里介绍在linux下python3.6.1版本的下载方式。
在解决了上面的一些烦心事后，老板关注到了一个存在已久的现象，就是白天收银台很闲，晚上则很忙，于是从节省成本上考虑，决定实行部分员工只在晚上上班的机制，白天则关闭一些收银台，顾客仍然可以通过大屏幕看到哪些收银台是关闭的...在现实生活中有场地的限制，而在互联网应用中，能否集群化还受限于应用在水平伸缩上的支撑程 度，而集群的规模通常会受限于调度、数据库、机房等。...因此，会有高性能通信框架、SOA平台、消息 中间件、分布式数据层等基础产品的诞生。...负载均衡：让每个收银台排队差不多长，设立小件通道、 团购通道、VIP通道等，这些可以认为都是集群带来的负载均衡的问题，从技术层面上说，实现起来自然比生活中复 杂很多。...从超市的运维可以抽象出系统设计的一些思路，服务拆分之后，如何取得我需要的服务？在“电视机”上，把每个集群能提供的服务显示出来。
以下是雷锋网整理编译的 17 个常用数据集，并列举了适用的典型问题，从菜鸟到老司机，总有一款适合你。 菜鸟入门 1....如果你之前从未接触过数据科学这一概念，从这里开始一定没错，因为该数据集只有 4 列 150 行。 典型问题：在可用属性基础上预测花的类型。 2....泰坦尼克数据集 泰坦尼克数据集也是全球数据科学殿堂中出镜率最高的数据集之一。借助一些教程和指导，泰坦尼克数据集可以让你深入了解数据科学。...这一数据集的名字已经透露出了它的属性，它就是商店的交易记录，主要解决回归问题。该数据集共有 12 列 8523 行。 典型问题：预测销售情况。 5....这些图片包含了 4 个不同国家 10 大城市本地企业的信息，你需要通过文化、季节、数据挖掘、社交图挖掘和类别推断等方式来洞察复杂的数据。 典型问题：从图片中找亮点。 3.
以下是编者整理编译的 17 个常用数据集，并列举了适用的典型问题，从菜鸟到老司机，总有一款适合你。 菜鸟入门 1....如果你之前从未接触过数据科学这一概念，从这里开始一定没错，因为该数据集只有 4 列 150 行。 典型问题：在可用属性基础上预测花的类型。 2....泰坦尼克数据集 泰坦尼克数据集也是全球数据科学殿堂中出镜率最高的数据集之一。借助一些教程和指导，泰坦尼克数据集可以让你深入了解数据科学。...这一数据集的名字已经透露出了它的属性，它就是商店的交易记录，主要解决回归问题。该数据集共有 12 列 8523 行。 典型问题：预测销售情况。 5....这些图片包含了 4 个不同国家 10 大城市本地企业的信息，你需要通过文化、季节、数据挖掘、社交图挖掘和类别推断等方式来洞察复杂的数据。 典型问题：从图片中找亮点。 3.
一方面，减少数据库压力以及通信流量； 另一方面，多线程同时更新同一行数据的不同字段，在未加锁的情况下，避免脏写。 ? IsDirty和Dirtys，这是XCode的脏数据，常常出现在Valid中 。...设置脏数据 脏数据是XCode实体类内置功能，每一个实体类属性set操作中都带有脏数据逻辑。 ? 实体类属性并非普通属性，而是带有OnPropertyChanging逻辑 ?...最终生成的update set语句，只包含带有脏数据的字段。最后的where部分，则由主键组成。 使用脏数据 脏数据最常见于数据验证Valid中，可以用来判断某个属性否则曾经被修改过 ?...判断脏数据有两种办法 Dirtys["CreateTime"] 和 IsDirty("CreateTime") 。...在大数据分析处理场合，数百万实体对象位于内存之中，Dirtys将导致每个实体对象附带实例化一个脏数据集合对象，而IsDirty则不会，因此效果更好。
以下是雷锋网整理编译的 17 个常用数据集，并列举了适用的典型问题，从菜鸟到老司机，总有一款适合你。 ◆ ◆ ◆ 菜鸟入门 1....如果你之前从未接触过数据科学这一概念，从这里开始一定没错，因为该数据集只有 4 列 150 行。 典型问题：在可用属性基础上预测花的类型。 2....泰坦尼克数据集 泰坦尼克数据集也是全球数据科学殿堂中出镜率最高的数据集之一。借助一些教程和指导，泰坦尼克数据集可以让你深入了解数据科学。...这一数据集的名字已经透露出了它的属性，它就是商店的交易记录，主要解决回归问题。该数据集共有 12 列 8523 行。 典型问题：预测销售情况。 5....这些图片包含了 4 个不同国家 10 大城市本地企业的信息，你需要通过文化、季节、数据挖掘、社交图挖掘和类别推断等方式来洞察复杂的数据。 典型问题：从图片中找亮点。 3.
开源地址：https://github.com/NewLifeX/X 如果说前面16篇讲的都是XCode的ORM功能，从这一篇开始，将超越ORM之外，从另一个角度讲解一个数据中间件！...IEntity支持通过名称读写字段属性（《数据脏》中有提到实体属性赋值的三种方法），支持脏数据和添删改，可以无需反射而实现各种封装。 IEntity主要构成： 添删改存。...this[name]/SetItem/CloneEntity/CopyFrom 脏数据。Dirtys/HasDirty/IsDirty(name) 扩展属性。...实体缓存、对象缓存、总记录数 查询数据 Find/FindByKey/FindAll/FindCount 事务 BeginTransaction/Commit/Rollback 场景一：从Http请求中读取数据并填充到实体属性...场景二：多个实体类要做修改日志，重载Insert/Update/Delete后调用以下方法，把实体对象中被修改（IsDirty有脏数据）的字段和数值拼成字符串写入日志表 ?
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