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nuScenes数据集在OpenPCDet中的使用及其获取

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

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在 Mac OS X 中创建和使用内存盘

在 Mac OS X 中创建和使用内存盘 在 Windows 系统上一直使用 ImDisk 创建内存盘作为缓存， 将系统临时目录、 浏览器缓存等设置到内存盘， 这样做的好处是很明显的： 1、 内存盘不用定时清理...， 系统重启就自动清空 2、 读写内存的速度是非常快的， 程序运行速度也会加快很多 现在转到 Mac OS X 平台， 当然也要使用内存盘了， 在 OS X 系统上， 创建和使用内存盘比较容易的， 而且不需要借助第三方软件...， 只是设置稍微繁琐一些， 在 OS X 系统上创建和使用内存盘的步骤如下： 1、 打开 AppleScript Editor（找不到的可以直接用 Spotlight 搜索）； 2、 输入下面的脚本：...4、 接下来需要把缓存目录设置到内存盘， 打开一个命令行窗口， 在命令行窗口输入下面的命令： sudo rm -rf ~/Library/Caches ln -s /Volumes/RamDisk/ ~...注意问题 1、 系统运行中不要 unmount ramdisk ， 否则可能会出现不可预料的后果； 2、 如果用的是 SSD 硬盘， 就不要再设置内存盘了， SSD 的速度已经很快了；

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    在Pytorch中构建流数据集

    如何创建一个快速高效的数据管道来生成更多的数据，从而在不花费数百美元在昂贵的云GPU单元上的情况下进行深度神经网络的训练? 这是我们在MAFAT雷达分类竞赛中遇到的一些问题。...我的队友hezi hershkovitz为生成更多训练数据而进行的增强，以及我们首次尝试使用数据加载器在飞行中生成这些数据。...要解决的问题 我们在比赛中使用数据管道也遇到了一些问题，主要涉及速度和效率： 它没有利用Numpy和Pandas在Python中提供的快速矢量化操作的优势 每个批次所需的信息都首先编写并存储为字典，然后使用...数据格式概述 在制作我们的流数据之前，先再次介绍一下数据集，MAFAT数据由多普勒雷达信号的固定长度段组成，表示为128x32 I / Q矩阵；但是，在数据集中，有许多段属于同一磁道，即，雷达信号持续时间较长...，我们没有利用通过在多个GPU并行化的处理来生成多个流。

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    在同一集群中安全管理多个Jupyter实例

    Jupyter 笔记本是交互式、高效的工具，允许数据科学家探索数据集并有效地添加模型。...对同一命名空间中另一个 Jupyter 用户 Pod 的未经授权的访问 在多个用户共享 Jupyter 部署的环境中（例如 Kubernetes 命名空间），攻击者会利用漏洞来获取对另一个用户 Pod...这在多个客户共享相同底层基础设施的云环境中尤其令人担忧。此类攻击会导致未经授权的数据访问和系统操作，并可能危及整个基础设施的安全性。...在同一个 K8s 集群中安全地管理多个 Jupyter 实例 为了演示这些威胁如何影响数据科学环境，我将使用一个示例部署场景并分享一些最佳实践。...请遵循以下最佳实践，以在同一个集群中管理多个 Jupyter 实例： 运行多个实例: 为了在同一个 Kubernetes 集群中运行多个 Jupyter 笔记本实例，请为每个实例创建单独的 Docker

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    在MNIST数据集上使用Pytorch中的Autoencoder进行维度操作

    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？ ?...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。...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。...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。

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    2.11 PowerBI数据建模-CALCULATE中FILTER多个表取并集

    CALCULATE的FILTER筛选条件，有如下几种情况：1 多个筛选条件来自同一个表，取交集用“&&”连接，取并集用“||”连接。...2 多个筛选条件来自不同的表，用逗号隔开的多个FILTER，默认取得是交集。3 多个筛选条件来自不同的表，要取并集，该怎么办呢？...直接在度量值的公式中，先用CROSSJOIN将不同的表交叉到一个表，再基于这个表去做取并集的多条件筛选，就能达到目的。举例以购买客户数为例，统计负责人是张三或者省份是北京的去重客户数。...模型销售表客户人员表客户省份表度量值 购买客户数：#ActiveCustomer = DISTINCTCOUNT('销售表'[客户])i 张三负责的客户或者省份是北京的客户中的购买客户数，受上下文中的人员和省份筛选变化...VALUES('客户人员表'[人员]), VALUES('客户省份表'[省份]) ), '客户人员表'[人员]="张三" || '客户省份表'[省份]="北京" ))ii 张三负责的客户或者省份是北京的客户中的购买客户数

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    在.NET 6 中如何创建和使用 HTTP 客户端 SDK

    在这篇文章中，我将分享在.NET 6 中创建和使用 HTTP 客户端 SDK 的方方面面。 客户端 SDK 在远程服务之上提供了一个有意义的抽象层。本质上，它允许进行远程过程调用（RPC）。...提供一个自定义的扩展方法用于在 DI 中添加类型化的 HttpClient。...弹性模式——重试、缓存、回退等：很多时候，在一个系统不可靠的世界里，你需要通过加入一些弹性策略来确保高可用性。幸运的是，我们有一个内置的解决方案，可以在.NET 中构建和定义策略，那就是 Polly。...优点➕： 可以完全控制行为和数据契约。你甚至可以编写一个“智能”API 客户端，如果有需要的话，在特殊情况下，你可以把一些逻辑移到 SDK 里。...例如，在配置上存在不匹配。 需要团队其他成员了解如何阅读和编写使用 Refit 开发的代码。 对于中 / 大型 API 来说，仍然有一些时间消耗。感兴趣的读者还可以了解下 RestEase。

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    SPSS 25 26 27中文版下载安装，数据统计分析SPSS使用介绍

    SPSS软件是一款非常知名的数据分析软件，对于研究员、数据分析师和学术界等人群来说，使用SPSS软件来进行数据分析和统计分析，是必备技能之一。本文将从SPSS软件的特色功能和使用方法两个方面进行阐述。...SPSS软件的使用方法数据输入在使用SPSS软件进行数据分析前，第一步是将所需数据导入到SPSS软件中。用户可以通过多种方式进行数据导入，包括手动输入、批量导入、复制黏贴等操作。...数据管理在导入数据后，用户需要对数据进行管理和准备工作。这包括数据缺失值填补、变量命名、变量类型设置等操作。用户可以根据自己的需求选择相应的方法来处理数据，以确保数据的准确性和完整性。...图表绘制在进行数据分析的过程中，用户可以将分析结果绘制成各种类型的图表，以便更好地展现数据特征和规律。...本文针对SPSS软件的特色功能和使用方法进行了详细说明，旨在帮助读者快速了解该软件的优点、使用技巧等方面的知识。

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    【传感器融合】开源 | EagerMOT在KITTI和NuScenes数据集上的多个MOT任务中，性能SOTA！

    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。

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    在Python中如何差分时间序列数据集

    差分是一个广泛用于时间序列的数据变换。在本教程中，你将发现如何使用Python将差分操作应用于时间序列数据。 完成本教程后，你将学到： 关于差分运算，包括延迟差分的配置和差分序列。...如何使用内置的Pandas差分函数。 让我们开始吧。 ? 为什么差分时间序列数据? 差分是一种变换时间序列数据集的方法。它可以用于消除序列对时间性的依赖性，即所谓的时间性依赖。...在这里下载并了解有关数据集的更多信息。下面的例子加载并创建了加载数据集的图。...就像前一节中手动定义的差分函数一样，它需要一个参数来指定间隔或延迟，在本例中称为周期（periods）。 下面的例子演示了如何在Pandas Series对象上使用内置的差分函数。...使用Pandas函数的好处需要的代码较少，并且它保留差分序列中时间和日期的信息。 ? 总结 在本教程中，你已经学会了在python中如何将差分操作应用于时间序列数据。

    5.7K40

    Excel小技巧54： 同时在多个工作表中输入数据

    excelperfect 很多情形下，我们都需要在多个工作表中有同样的数据。此时，可以使用Excel的“组”功能，当在一个工作表中输入数据时，这些数据也被同时输入到其它成组的工作表中。...如下图1所示，将工作表成组后，在一个工作表中输入的数据将同时输入到其它工作表。 ?...图1 要成组工作表，先按住Ctrl键，然后在工作簿左下角单击要加入组中的工作表名称，此时工作簿标题中会出现“名称+组”，如下图2所示。 ?...图2 注意，如果一直保持工作表“组合”状态，可能会不小心在工作表中输入其它工作表中不想要的内容。因此，要及时解除组合状态。...单击除用于输入内容的工作表外的任意工作表名称，则可解除工作表组合；或者在工作表名称标签中单击右键，在快捷菜单中选取“取消组合工作表”命令。

    3.2K20

    在SQL Server2005中使用 .NET程序集

    昨天完成了一个最简单的在数据库中创建标量值函数,今天主要完成表值函数,存储过程和用户定义类型在和.NET结合下的使用方法. 1,表值函数 所谓表值函数就是说这个函数返回的结果是一个Table,而不是单个的值...在VS2005中创建一个类Student,这个就是我们要返回的表的内容,类下面有属性int Age,string sName,DateTime Birthday,int SID; 然后在另外一个类UserFunction...这样写完成以后,在数据库那边添加好这个程序集,然后就可以创建表值函数了: create function BuildTable() returns table(SID int,[sName] nvarchar...这儿需要说明一下就是数据库中的类型和.NET中的类型的对应问题.int,datetime就不说了,主要是.NET中的string,在数据库中没有string类型,在FillRow中指出了类型SqlString...                c.imag = Convert.ToDouble(st[]);                 return c;             }         }     } 编译好,在数据库中添加程序集后

    1.6K10

    CVPR2022Mask Modeling在视频任务中也有效？复旦&微软提出Video版本BEVT，在多个视频数据集上SOTA！

    关注公众号，发现CV技术之美 本文分享 CVPR 2022 论文『BEVT: BERT Pretraining of Video Transformers』，复旦&微软提出 Video 版本 BERT，在多个视频数据集上...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。...04 实验 上表展示了不同预训练方法在多个数据集上的实验结果。 上表展示了用不同的方法去除时间信息的实验结果。...附加视频建模对整体性能影响不大；在BEVT中使用视频流对于学习SS V 2和DIVING 48等数据集的必要时间信息至关重要。

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    使用 AutoMapper 自动在多个数据模型间进行转换

    访问数据库、IPC 通信、业务模型、视图模型……对于同一个业务的同一种数据，经常会使用多种数据模型工作在不同的代码模块中。这时它们之间的互相转换便是大量的重复代码了。...使用 AutoMapper 便可以很方便地在不同的模型之间进行转换而减少编写太多的转换代码（如果这一处的代码对性能不太敏感的话）。...关于 AutoMapper 的系列文章： 使用 AutoMapper 自动在多个数据模型间进行转换 使用 AutoMapper 自动映射模型时，处理不同模型属性缺失的问题 安装 AutoMapper 库...configuration.AssertConfigurationIsValid(); #endif var mapper = configuration.CreateMapper(); return mapper; } 在这段代码中：...初始化 MapperConfiguration，定义类型的映射关系 在 DEBUG 下验证 MapperConfiguration 的映射是否正确 创建一个 IMapper 的映射器，用于后续映射使用

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    PyTorch入门：（四）torchvision中数据集的使用

    【小土堆】时记录的 Jupyter 笔记，部分截图来自视频中的课件。...dataset的使用 在 Torchvision 中有很多经典数据集可以下载使用，在官方文档中可以看到具体有哪些数据集可以使用： image-20220329083929346.png 下面以CIFAR10...数据集为例，演示下载使用的流程，在官方文档中可以看到，下载CIFAR10数据集需要的参数： image-20220329084051638.png root表示下载路径 train表示下载数据为数据集还是训练集.../dataset_CIFAR10\cifar-10-python.tar.gz 98.7% Files already downloaded and verified 可以看到在终端中会显示正在下载，...输出后，在终端中输入命令启动tensorboard，然后可以查看图片： image-20220329090029786.png dataloader的使用 主要参数： image-20220329090711388

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    在PyTorch中构建高效的自定义数据集

    列表的名称是任意的，因此请随意使用您喜欢的名称。需要重写的函数是不用我说明的（我希望！），并且对在构造函数中创建的列表进行操作。...例如，我们可以生成多个不同的数据集并使用这些值，而不必像在NumPy中那样，考虑编写新的类或创建许多难以理解的矩阵。 从文件读取数据 让我们来进一步扩展Dataset类的功能。...您可能已经看到过这种情况，但现实是，文本数据的不同样本之间很少有相同的长度。结果，DataLoader尝试批量处理多个不同长度的名称张量，这在张量格式中是不可能的，因为在NumPy数组中也是如此。...如果您想从训练集中创建验证集，那么可以使用PyTorch数据实用程序中的random_split 函数轻松处理这一问题。...您可以在我的GitHub上找到TES数据集的代码，在该代码中，我创建了与数据集同步的PyTorch中的LSTM名称预测变量（https://github.com/syaffers/tes-names-rnn

    3.6K20

    使用 Pandas 在 Python 中绘制数据

    在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中，我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...Pandas 是 Python 中的标准工具，用于对进行数据可扩展的转换，它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。 除此之外，它还包含一个非常好的绘图 API。...这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？ 在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果： image.png 自行绘制的数据 在继续之前，请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码，包括： 运行最新版本的 Python...在本系列文章中，我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API，但是 Pandas 一定能夺冠。

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