Landsat 5 TM Collection 1 Tier 1校准的大气层顶部（TOA）反射率。校准系数从图像元数据中提取。关于TOA计算的细节，见Chander等人（2009）。...Landsat数据集是联邦创建的数据，因此属于公共领域，可以在没有版权限制的情况下使用、转让或复制。 对美国地质调查局作为数据来源的确认或信用，应通过包括一行文字引用来提供，如下面的例子。...(产品、图像、照片或数据集名称）由美国地质调查局提供。 例子。...Landsat-7图像由美国地质调查局提供 请参阅美国地质调查局视觉识别系统指南，了解有关美国地质调查局产品的正确引用和鸣谢的进一步细节。
For more information, see USGS Landsat 5 Page Landsat 5 TM Collection 1 Tier 2 DN值，代表缩放的、校准的传感器辐射度。...在处理过程中不符合第1级标准的场景被分配到第2级。这包括系统地形（L1GT）和系统（L1GS）处理的场景，以及任何L1TP场景，这些场景由于严重的云层覆盖、地面控制不足和其他因素而不符合第1级规格。...对第2级场景感兴趣的用户可以分析RMSE和其他属性，以确定是否适合用于个人应用和研究。参见USGS文档中的更多信息。...Landsat数据集是联邦创建的数据，因此属于公共领域，可以在没有版权限制的情况下使用、转让或复制。 对美国地质调查局作为数据来源的确认或信用，应通过包括一行文字引用来提供，如下面的例子。...(产品、图像、照片或数据集名称）由美国地质调查局提供。 例子。
魔改StyleGAN模型为图片中的马添加头盔 介绍 GAN体系结构一直是通过AI生成内容的标准，但是它可以实际在训练数据集中提供新内容吗？还是只是模仿训练数据并以新方式混合功能？...在本文中，我将讨论“重写深度生成模型”（https://arxiv.org/abs/2007.15646）一文，该文件可直接编辑GAN模型，以提供所需的输出，即使它与现有数据集不匹配也是如此。...我相信这种可能性将打开数字行业中许多新的有趣应用程序，例如为可能不存在现有数据集的动画或游戏生成虚拟内容。 GAN 生成对抗网络（GAN）是一种生成模型，这意味着它可以生成与训练数据类似的现实输出。...GAN的局限性 尽管GAN能够学习一般数据分布并生成数据集的各种图像。它仍然限于训练数据中存在的内容。例如，让我们以训练有素的GAN模型为例。...但是，如果我们想要眉毛浓密或第三只眼的脸怎么办？GAN模型无法生成此模型，因为在训练数据中没有带有浓密眉毛或第三只眼睛的样本。
请注意，原始审查计数非常集中在低计数区域，离群值在4000以上。对数变换后，直方图不集中在低端，更分散在X轴上。 例子2-6。可视化对数变换前后评论数分布 ? ?...数据可视化的重要性 对数变换在两个不同数据集上的影响的比较，说明了可视化数据的重要性。在这里，我们故意保持输入和目标变量简单，以便我们可以很容易地可视化它们之间的关系。...特征缩放或归一化 某些特征的值有界的，如纬度或经度。其他数值特征 (如数量) 可能会在无界的情况下增加。...Min-max缩放 设X是一个单独的特征值（即，在某些数据点中的一个特征值），以及 min(x) 和 max(x) ，分别是整个数据集上该特征的最小值和最大值。...在一组输入特征在比例上差异很大的情况下，特征缩放非常有用。例如，一个流行的电子商务网站的每日访问者数量可能是十万，而实际销售额可能是几千。
而对于没有经过缩放或非标准化的特征，学习算法则会给出鲁莽的预测。像XGBoost这样的算法明确要求虚拟编码数据，而决策树算法在有些情况下好像完全不关心这些！...可用数据集 本文中，我使用了部分的贷款预测数据，缺失观测值的数据已被移除（需要数据的读者朋友，请在评论区留下电邮地址，我们会把数据发给你——译者注）。...备注：贷款预测问题中，测试集数据是训练集的子集。 现在，让我们从导入重要的包和数据集开始。 对我们的数据集进行仔细观察。...特征缩放 特征缩放是用来限制变量范围的方法，以让它们能在相同的尺度上进行比较。这是在连续变量上操作的。让我们输出数据集中所有连续变量的分布。...在之前的章节，我们在贷款预测数据集之上操作，并在其上拟合出一个KNN学习模型。通过缩小数据，我们得到了75%的精度，这看起来十分不错。
数据集被分成训练集和测试集，然后在均值为 0 且标准差为 1 的情况下进行标准化。 然后会将降维技术应用于训练数据，并使用相同的参数对测试集进行变换以进行降维。...通过计算rmse和r2_score来评估所有模型的性能。并返回包含所有详细信息和计算值的数据集，还将记录每个模型在各自的数据集上训练和测试所花费的时间。...在我们通过SVD得到的数据上，所有模型的性能都下降了。 在降维情况下，由于特征变量的维数较低，模型所花费的时间减少了。...除了LDA（它在这些情况下也很有效），因为它们在一些情况下，如二元分类，可以将数据集的维度减少到只有一个。 当我们在寻找一定的性能时，LDA可以是分类问题的一个非常好的起点。...我们的研究结果表明，方法的选择取决于特定的数据集和手头的任务。 对于回归任务，我们发现PCA通常比SVD表现得更好。在分类的情况下，LDA优于SVD和PCA，以及原始数据集。
在现实世界中开发机器学习（ML）模型的主要瓶颈之一是需要大量手动标记的训练数据。例如，Imagenet数据集由超过1400万手动标记的各种现实的图像组成。...这篇文章将介绍Edelman DxI数据科学团队在使用弱监督解决NLP问题的一些最新进展! 弱监督学习 数据编程是指使用启发式标记函数结合标签模型以编程方式创建标记数据集。...弱监督使用标签模型创建的标签数据集来训练下游模型，下游模型的主要工作是在标签模型的输出之外进行泛化。如Snorkel论文所述，在数据集上实现弱监督有三个步骤。...每个标签函数都独立运行以标记每行数据。在二元分类问题的情况下，标签为0（不存在标签）或1（标签的存在）或-1（信息不足，不标记）。...在两步弱监督方法中结合这些框架，可以在不收集大量手动标记训练数据集的情况下实现与全监督ML模型相媲美的准确性! 引用： Want To Reduce Labeling Cost?
然而，在某些情况下，你可能希望直接使用SQL执行复杂查询，以获得更好的控制和性能。本文将引导你通过使用JPA中的原生SQL查询来构建和执行查询，从而从数据库中检索数据。...我们从由变量dptTable指定的表中选择id列，其中power_select列等于1。...然后，将这些值存储在querySelectDepotId列表中。总结恭喜你！你已经学会了如何在JPA中构建和执行原生SQL查询，以从数据库中检索数据。...在需要执行复杂查询且标准JPA映射结构不适用的情况下，这项知识将非常有用。欢迎进一步尝试JPA原生查询，探索各种查询选项，并优化查询以获得更好的性能。...这种理解将使你在选择适用于在Java应用程序中查询数据的正确方法时能够做出明智的决策。祝你编码愉快！
适用于连续型变量，但可能会导致数据集的均值偏移。 - 中位数插补（Median Imputation）：将缺失值用变量的中位数来代替。适用于连续型变量，对于有偏分布的数据较为有效。...- 多重插补（Multiple Imputation）：通过多次模拟来生成多个完整的数据集，每个数据集都包含对缺失值的不同估计。...在实际应用中，需要根据数据集的特点和分析需求来选择合适的缺失值处理方法。 2.3.5数据变换 数据变换是数据预处理中常用的技术，它可以帮助改善数据的分布、降低数据的复杂性或增强数据的可解释性。...比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持某些性能的特性。...比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”，也是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持其它某些性能的特性。
例如： 单列，二进制值（分类问题，一个样本仅属于一个类，并且只有两个类） 单列，实数值（回归问题，只预测一个值） 多列，二进制值（分类问题，一个样本属于一个类，但有两个以上的类） 多列，实数值（回归问题...在Python中，用scikit-learn很容易就做到了。 遇到回归问题，一个简单的K-Fold分割就可以了。当然，也还有很多复杂的方法能够在维持训练集和验证集原有分布的同时将数据分割开来。...这些归一化的方法仅限于密集特征，对稀疏特征，结果差强人意。当然，也可以在不使用平均值（参数：with_mean=False）的情况下对稀疏矩阵使用StandardScaler。...在进一步评价模型的性能以后，我们可以再做数据集的缩放，这样就可以评价线性模型了。归一化或者缩放后的特征可以用在机器学习模型上或者特征选择模块里。 特征选择有很多方法。...再说一次，记得保存这些转化体： 然后对验证集做相同的操作。 上面的规则和框架对我遇到的数据集而言运行良好。当然，在特别复杂的情况下也失败过。
异常值处理 1、删除离群值 删除异常值是一种直截了当的方法，但应该谨慎行事。只有在以下情况下才考虑删除: 确定异常值是由于数据错误造成的。 数据集足够大，删除几个点不会显著影响你的分析。...1、删除缺失值：如果缺失值的数量相对于数据集大小较小，则删除可能是一种有效的策略。...在这种方法中，特征中的每个唯一类别成为一个新的二进制列。对于给定的类别，相应的列被设置为1(或“hot”)，而所有其他列都被设置为0。这种方法允许在不暗示类别之间的任何顺序关系的情况下表示类别变量。...因为特征在相同条件下可以减少算法的训练时间。当变量被标准化时，减少由缩放特征产生的误差的努力会更容易。因为在同一条件下可以确保所有特征对模型的性能贡献相同，防止较大的特征主导学习过程。...本文介绍了如何处理异常值和缺失值、编码分类变量、缩放数值特征和创建新特征——为准备机器学习任务的数据奠定了坚实的基础。
代表经过缩放、校准的传感器辐射度。...第一级包括一级精确地形（L1TP）处理的数据，这些数据具有良好的辐射测量特性，并在不同的Landsat传感器之间进行了相互校准。...第1级场景的地理注册将是一致的，并在规定的公差范围内[数据都可以被认为是一致的，并且在整个集合中进行了相互校准（不管是哪个传感器）。...Landsat数据集是联邦创建的数据，因此属于公共领域，可以在没有版权限制的情况下使用、转让或复制。 对美国地质调查局作为数据来源的鸣谢或信用，应包括一行文字的引用，如下面的例子。...(产品、图像、照片或数据集名称）由美国地质调查局提供。 例子。
数据可视化的视觉效果旨在使数据容易对比，并用它来讲故事，以此来帮助用户做出决策。 数据可视化可以表达不同类型和规模的数据，包括从几个数据点到有大量变量的数据集。 ?...例：地图中，颜色用于表示数据值。 颜色突出数据 ? 例：散点图中，颜色用于突出特定数据。 重点区域 在不滥用的情况下，颜色可以突出焦点区域。...设备类型决定了如何执行缩放。 · 在PC端，通过单击、拖动或滚动进行缩放 · 在移动端，通过捏合进行缩放 当缩放不是主要操作时，可以通过单击和拖动（在PC端）或双击（在移动端）来实现。...空状态 图表数据为空的情况下，可以提供相关数据的预期。 在合适的情况下，可以展示角色动画创造愉悦和鼓励。 ? 有特色的动画提升了空状态的效果。...分析类仪表板显示气候数据 2. 操作类仪表板 操作类仪表板旨在回答一组预设的问题。它们通常用于完成与监控相关的任务。 在大多数情况下，这些类型的仪表板具有一系列关于当前信息的简单图表。
当一个网络可以有效学习具有一定范围的未缩放数据（例如数量在10到100之间）时，大规模输入可能会减慢它的学习和融合速度，并且在某些情况下会阻止网络有效地学习。...教程概述 本教程分为4个部分; 他们是： 缩放数据序列 缩放输入变量 缩放输出变量 扩展时的实际考虑 在Python中缩放数据序列 你需要在归一化和标准化这两种方式中选一种,来进行数据序列的缩放。...你可以在进行预测之前检查这些观察值，并删除他们从数据集或限制他们到预先定义的最大值或最小值。 你可以使用scikit-learn的对象MinMaxScaler来归一化数据集。...标准化数据序列 标准化数据集涉及重新缩放值的分布，以使观测值的平均值为0，标准偏差为1。 这可以被认为是减去平均值或中间数据。...根据以往得出的经验法则，输入变量应该是很小的值，大概在0～1的范围内，或者用零平均值和标准差1来标准化。 输入变量是否需要缩放取决于要解决的问题和每个变量的具体情况。我们来看一些例子。
数据可视化的视觉效果旨在使数据容易对比，并用它来讲故事，以此来帮助用户做出决策。 数据可视化可以表达不同类型和规模的数据，包括从几个数据点到有大量变量的数据集。...颜色表示数量 例：地图中，颜色用于表示数据值。 颜色突出数据 例：散点图中，颜色用于突出特定数据。 重点区域 在不滥用的情况下，颜色可以突出焦点区域。...设备类型决定了如何执行缩放。 · 在PC端，通过单击、拖动或滚动进行缩放 · 在移动端，通过捏合进行缩放 当缩放不是主要操作时，可以通过单击和拖动（在PC端）或双击（在移动端）来实现。...空状态 图表数据为空的情况下，可以提供相关数据的预期。 在合适的情况下，可以展示角色动画创造愉悦和鼓励。 有特色的动画提升了空状态的效果。...操作类仪表板 操作类仪表板旨在回答一组预设的问题。它们通常用于完成与监控相关的任务。 在大多数情况下，这些类型的仪表板具有一系列关于当前信息的简单图表。
将实值输入和输出变量缩放到一个合理的范围通常可以提高神经网络的性能。所以我们要对对数据进行标准化处理。...StandardScaler也可以在scikit-learn库中找到，为了简化问题我们将在将所有数据分割为训练集和测试集之前对其进行缩放。...MAE 根据回归问题，目标变量的分布可能主要是高斯分布，但可能包含异常值，例如 远离平均值的大值或小值。 在这种情况下，平均绝对误差或 MAE 损失是一个合适的损失函数，因为它对异常值更稳健。...MAE在这种情况下也不是很适合，因为目标变量是一个没有大离群值的高斯函数。 二元分类的损失函数 二元分类问题是预测建模问题中两个标签中的一个。...样本量为1000，并加入10%的统计噪声。 数据集的散点图可以帮助我们理解正在建模的问题。下面列出的是一个完整的示例。 散点图如下，其中输入变量确定点的位置，颜色为类值。
图表类型 用法 Y轴（基准值）* 折线图 呈现少量数据的差异 任何数值 条形图 为了呈现数据中的较大变化，单个数据点与整体的占比情况以及呈现数据排名情况 零 面积图 总结数据集之间的关系，各个数据点占比情况...一般情况下都是0 条形图和饼图 条形图和饼图均可用于显示各个数据之间的比例关系，该比例表示的是单个数据与数据集的占比情况。...，而重叠面积图是互相重叠的 不建议将重叠的面积图用于显示两个以上的数据类别，因为这样做会使数据模糊。...不建议使用大量的颜色突出显示，因为它们会分散注意力并阻碍用户的注意力。 ? 允许。 结合使用颜色突出显示和中性颜色以提供对比度和强调感。 ? 警告。 单个图表中的许多颜色可能会妨碍焦点。...X、Y轴上的数值文本 Y轴上的数值文本的使用应有助于在图表中反映最重要的数据洞察。X、Y轴上的数据文本格式应于界面中的一致，不应妨碍阅读图表。 ? 允许。 通过使用省略显示数值文本来提高可读性。 ?
当网络适合具有一定范围值（例如10s到100s的数量）的非标度数据时，大量的输入可能会降低网络的学习和收敛速度，并且在某些情况下可能会阻止网络有效学习问题。...如何在Python 照片中为长时间内存网络量化数据（版权所有Mathias Appel） 教程概述 本教程分为4部分; 他们是： 缩放系列数据 缩放输入变量 缩放输出变量 缩放时的实际注意事项 在Python...您可以在进行预测之前检查这些观察结果，或者从数据集删除它们，或者将它们限制到预定义的最大值或最小值。 您可以使用scikit学习对象MinMaxScaler对数据集进行归一化。...缩放每个系列。如果您的问题具有多个级数，请将其视为单独的变量，然后分别进行扩展。 在适当的时间缩放。在正确的时间应用任何缩放变换很重要。...例如，如果您有一系列不稳定的数量，则可能会在首次使数据静止后进行缩放。在将此系列转换成一个受监督的学习问题后，按不同的方式处理，这是不恰当的。 如果对缩放有疑问。
/usr/bin/env bash export VAR="HELLO, VAR" 当我执行脚本并尝试访问 $VAR 时，我没有得到任何值!...echo $VAR 有没有一种方法可以通过只执行 export.bash 而不 source 它获取 $VAR？ 答： 不可以。 但是有几种可能的解决办法。...在调用 shell 的上下文中执行脚本: $ cat set-vars1.sh export FOO=BAR $ . set-vars1.sh $ echo $FOO BAR 另一种方法是在脚本中打印设置环境变量的命令...-f 指 shell 函数 -n 从每个(变量)名称中删除 export 属性 -p 显示所有导出变量和函数的列表 ---- 参考： stackoverflow question 16618071...help eval 相关阅读： 用和不用export定义变量的区别 在shell编程中$(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别 ----
枚举类型变量的赋值特性： 一个枚举类型如果没有赋初值，则默认值为0。 一个枚举类型如果赋值为nil，同样值为0。...有这样一个枚举类型： typedef NS_ENUM(NSInteger, PopupType) { PopupTypeNormal = 0, PopupTypeBookInfo = 1 }; 在调用的时候...打个断点，可以发现type1和type2的值均为PopupTypeNormal，即第一个枚举类型。...拓展：字典键值对判空测试 测试背景 某次调用，字典self.resource[indexPath.row]根本不存在"type"的键值对，测试对该字典的判空方法。...结论 可见，某些博客讲的，上述这些对字典的判空方法，是无效的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
