假设有两个数据集:一个大的“背景”集和一个小得多的“前景”集。前景集来自背景,但可能要小得多。 我感兴趣的是在有序的sns.barplot中显示整个背景分布,并将前景设置为更明亮的对比度颜色,以吸引人们对这些样本的注意。 我能找到的最好的解决方案是在另一个图的上面显示一个图,但是发生的是图缩小到更小的域。我的意思是: import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn
# Load the example car crash dataset
crashes = sns.load_dataset("car_crashes").sort
我得到了这个前景数据集:
ID Company_Sector Company_size DMU_Final Joining_Date Country
65656 Finance and Insurance 10 End User 2010-04-13 France
54535 Public Administration 1 End User 2004-09-22 France
和销售数据集:
ID linkedin_shared_connections online_activit
我正在用Mutt配置颜色,但我认为我的问题对于linux终端来说是普遍的。
对于16种预定义的颜色(如red),我可以通过指定brightred使其粗体化
但是,当使用256个颜色(如color208)时,没有brightcolor208这样的颜色。我在“杂种狗”中有以下的色彩主题:
color index color208 color236 ~T
我如何使color208大胆(明亮)?
我对Weka的数据解释有疑问。我所处理的数据集如下所示
outlook temperature humidity windy play
------------------------------------------------------
sunny hot high FALSE no
sunny hot high TRUE no
overcast hot high FALSE yes
rainy mild hi
是否有允许多个密钥解密和加密的加密算法?
A = Key one
B = Key two
数据交换应如下所示
1. Clear Text == A ==> Encrypted == B ==> Clear Text
2. Clear Text == B ==> Encrypted == A ==> Clear Text
编辑1:
算法应该在Java中可用。
编辑2:大图片
数据库存储加密数据。大多数用户必须使用个人密码读写(解密和加密)一小部分数据。一些用户需要使用个人密码访问(解密和加密)所有数据。
两个用户组的成员都不能知道比他们的密码更多的密码。
我的问题是如何使用python语言提取音乐中的人声我已经看过了这段代码,但它提取了背景音乐。
from pydub import AudioSegment
from pydub.playback import play
# read in audio file and get the two mono tracks
sound_stereo = AudioSegment.from_file(myAudioFile, format="mp3")
sound_monoL = sound_stereo.split_to_mono()[0]
sound_monoR = sound_s
我正在尝试使用caffe for Custom dataset来训练更快的RCNN。我已经承认,更快的RCNN咖啡因模型是在输入图像大小为600*1000的情况下构建的。我的自定义数据集中有许多大小为300*400的图像。是否需要将图像填零至600*100大小或将其放大?如果两者都不是,那么在将图像作为输入到网络之前,应该对图像进行适当的修改。请提个建议。
谢谢。