当为机器学习对象检测和识别模型构建数据集时，为数据集中的所有图像生成标注非常耗时。而这些标注是训练和测试模型所必需的，并且标注必须是准确的。因此，数据集中的所有图像都需要人为监督。...在仅包含60个图像的小数据集上训练之后，检测赛车 因为，检查和纠正大多数标注都正确的图像通常比所有的标注都由人完成省时。...本文的目的是要证明，对于不需要高精度的物体识别和检测任务，小的数据集和“开箱即用”的模型就可以提供不错的结果。 以图像中的赛车检测为例，本文将通过以下步骤进行指导： 1. 在小数据集中标注图像。...从这个数据集中训练一个简单的模型。 3. 使用这个简单的模型来预测新数据集图像的标注。 代码和数据请访问下方链接。本文假设你已经安装了TensorFlow Object Detection API。...尽管数据集非常小，训练次数也不多，但模型依然做出了不错的预测，可以节省标注这些图像的时间。 ? 在这个例子中，两个标注正确，一个错过。在最远的车中建议标注的可能性数值稍有下降。 ?
在本示例中，将逐步使用TensorFlow对象检测API训练对象检测模型。尽管本教程介绍了如何在医学影像数据上训练模型，但只需进行很少的调整即可轻松将其适应于任何数据集。...检查数据集的健康状况，例如其类平衡，图像大小和长宽比，并确定这些数据可能如何影响要执行的预处理和扩充 可以改善模型性能的各种颜色校正，例如灰度和对比度调整 与表格数据类似，清理和扩充图像数据比模型中的体系结构更改更能改善最终模型的性能...当检查对象（细胞和血小板）在图像中的分布方式时，看到红血球遍布各处，血小板有些散布在边缘，白血球聚集在图像中间。...鉴于此在检测RBC和血小板时，可能不希望裁剪图像的边缘，但是如果仅检测白细胞，则边缘显得不太重要。还想检查训练数据集是否代表样本外图像。例如，能否期望白细胞通常集中在新收集的数据中？...TensorFlow甚至在COCO数据集上提供了数十种预训练的模型架构。
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。...如何开发手动实现的差分运算。 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。...自动差分 Pandas库提供了一种自动计算差分数据集的功能。这个diff（）函数是由Series和DataFrame对象提供。...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。
利用 Istio 和 Envoy ，我们可以在不修改客户端代码的前提下实现客户端无感知的 Redis Cluster 数据分片，并提供读写分离、流量镜像等高级流量管理功能。...同时，为了简化对这些代理的管理工作，我们可以采用 Istio 作为控制面来统一对所有 Envoy 代理进行配置,如下图所示： 在本文的后续部分，我们将介绍如何通过 Istio 和 Envoy 来管理...我们将通过 Istio 向 Envoy Sidecar 下发 Redis Cluster 相关配置，以在无需改动客户端的情况下启用 Redis Cluster 的高级功能，包括数据分片、读写分离和流量镜像...实现原理 在上面的步骤中，我们在 Istio 中创建了两个 EnvoyFilter 配置对象。...Envoy 为微服务应用提供客户端无感知的 Redis 数据分片，以及如何通过 Istio 来统一管理系统中多个 Envoy 代理的 Redis Cluster 配置。
JavaScript 中的所有事物都是对象：字符串、数字、数组、日期，等等。 在 JavaScript 中，对象是拥有属性和方法的数据。...字符串对象： var txt = "Hello"; 属性： txt.length=5 方法： txt.indexOf() txt.replace() txt.search() 在面向对象的语言中，使用...函数 函数就是包裹在花括号中的代码块，前面使用了关键词 function： function myFunction(var1,var2) { 这里是要执行的代码; return x; } 变量和参数必须以一致的顺序出现...参数和返回值是可选的。...全局变量：在函数外声明的变量是全局变量，网页上的所有脚本和函数都能访问它。全局变量会在页面关闭后被删除。
利用 Istio 和 Envoy ，我们可以在不修改客户端代码的前提下实现客户端无感知的 Redis Cluster 数据分片，并提供读写分离、流量镜像等高级流量管理功能。...在本文的后续部分，我们将介绍如何通过 Istio 和 Envoy 来管理 Redis Cluster，实现客户端无感知的数据分区，以及读写分离、流量镜像等高级路由策略。...我们将通过 Istio 向 Envoy Sidecar 下发 Redis Cluster 相关配置，以在无需改动客户端的情况下启用 Redis Cluster 的高级功能，包括数据分片、读写分离和流量镜像...实现原理 在上面的步骤中，我们在Istio中创建了两个EnvoyFilter配置对象。...Envoy 为微服务应用提供客户端无感知的 Redis 数据分片，以及如何通过 Istio 来统一管理系统中多个 Envoy 代理的 Redis Cluster 配置。
首先是得到了工作空间中的要素数据集，即EnumDataSet对象，通过第一个参数传递进来； 第二个参数是树节点，要把遍历得到的数据集的名字添加到该节点上，也是通过参数传递进来； 当然，此方法前面的代码是要读取工作空间...，得到要素数据集EnumDataSet对象，并创建好树节点，最后调用此方法。...) { AddNodeFromEnumDataset(dataSet.Subsets, childNode); //递归，遍历数据集下面包含的要素类
但是这些开源的最先进的模型大多是在通用的基准数据集上训练得到的，当我们在具体工业场景中使用时往往还是需要在具体使用场景的数据集上进行微调。获得这些特定领域数据集的传统方式是人工标注。...究其原因，深度学习的成功需要满足三大要素：先进的模型、大量的数据和高性能的硬件。对于深度学习领域的从业者来说，得益于大量的研究人员和开源社区，三大要素之一的最先进的深度学习模型也变得唾手可得。...所以说，当前深度学习项目的成功往往取决于一个隐性成本：庞大的、手工标注的训练数据集。 1.2 人工标注数据的劣势 手动标注训练数据非常昂贵，尤其是在需要专业知识和隐私的情况下。...通过在实际场景上落地 Snorkel 自动标注数据框架的实践，我们探索和验证了采用非人工标注文本数据的方式来建立训练数据集的可行性。...为了能进一步提升模型在实际场景中的性能，我们下一步将继续探索 Snorkel 框架中的转换函数和切片函数这两种范式在实际项目中的效果。
♣ 题目部分 在Oracle中，如何查看和设置字符集？...2、透明地将数据从一个字符集转换到另一个字符集。Oracle字符集可以分为数据库字符集和客户端字符集。...数据库字符集在创建数据库时指定，在创建后通常不能更改。...在创建数据库时，可以指定字符集（CHARACTER SET）和国家字符集（NATIONAL CHARACTER SET）。...国家字符集在Oracle 9i中进行了重新定义，只能在UNICODE编码中的AL16UTF16和UTF8中选择，默认值是AL16UTF16。
https://github.com/marsggbo/Megatron-DeepSpeed/blob/main/tutorials/gpt2_wikipedia.md 下载Wikipedia压缩数据集...─ wiki__01 ├── ... ├── AB ├── AC ├── AD ├── AE ├── ... ├── GD └── GE 文件夹包含多个子文件夹，每个子文件夹包含多个json格式的数据集...，即wiki_00其实是json格式的文件 对解压后的数据集做预处理 我们在训练GPT的时候，解压后的数据集还不能直接拿来用，我们还需要用Megatron-Deepspeed提供的tools/preprocess_data.py...对text目录下数据集做预处理，最终会得到两个二进制文件，后缀分别是bin和idx。...一种处理办法就是把第三步中的所有json文件合并到一个json文件中去，最后再对后并后的文件做预处理就可以了。
在Bash中，可以使用各种命令和工具来实现复杂的数据处理和运算。...以下是一些常用的方法： 使用awk命令进行数据处理和计算：awk是一个强大的文本处理工具，可以对文件进行逐行处理，并进行各种运算和计算。...例如，可以使用awk命令计算文件中某一列的总和、平均值等。 使用sed命令进行数据处理和替换：sed是一个流编辑器，可以用于对文本进行替换、删除、插入等操作。...通过结合正则表达式，可以实现复杂的数据处理。 使用grep命令进行数据筛选：grep命令可以根据匹配条件筛选文本中的行。可以使用正则表达式来指定匹配条件，实现复杂的数据筛选。...使用Shell脚本编写自定义的数据处理和计算逻辑：Shell脚本是一种脚本语言，可以编写自定义的数据处理和计算逻辑。通过编写脚本，可以实现更复杂的数据处理和计算操作。
在 Apache Doris 中，数据分区是一种重要的优化手段，可以提高查询性能和管理大规模数据。Doris 支持自动分区和手动分区两种方式。...自动分区自动分区是指系统根据预定义的规则自动将数据分配到不同的分区中。...管理手动分区手动分区需要用户定期检查和调整分区，以确保数据的合理分布和查询性能。...VALUES LESS THAN ('2022-10-01'), PARTITION p2022_q4 VALUES LESS THAN ('2023-01-01'));总结在 Apache Doris 中，...通过自动分区和手动分区，可以有效地管理和优化大规模数据的存储和查询性能。
关于NoseyParker NoseyParker是一款功能强大的命令行工具，该工具可以帮助广大研究人员在文本数据中寻找敏感信息，可以用于网络安全攻防两端的安全测试过程中。...关键功能 1、支持扫描Git代码库中的文件、目录和整个历史记录； 2、使用了正则表达式与一组包含了99种预定义模式的记录相匹配，这些模式是根据网络安全攻防两端行动的经验和反馈而生成的，具有高信噪比特征...； 3、支持将共享相同敏感数据的匹配组合在一起； 4、运行速度非常快，可以在单核CPU上以每秒数百兆字节的速度扫描，并且能够在不到2分钟的时间内在旧版MacBook Pro上扫描100GB的Linux内核源历史记录...Docker镜像 该项目提供了针对多平台预构建的Docker镜像，支持x86_64和ARM64架构： docker pull ghcr.io/praetorian-inc/noseyparker:latest...比如说，你将CPython项目克隆到了本地，我们就可以使用scan命令来扫描整个历史记录，并创建一个新的数据存储（--datasotre）来存储扫描结果（np.cpython）： $ noseyparker
在 PySpark 中，可以使用groupBy()和agg()方法进行数据聚合操作。groupBy()方法用于按一个或多个列对数据进行分组，而agg()方法用于对分组后的数据进行聚合计算。...以下是一个示例代码，展示了如何在 PySpark 中使用groupBy()和agg()进行数据聚合操作：from pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.sql.functions...result.show()# 停止 SparkSessionspark.stop()详细步骤说明创建 SparkSession：使用 SparkSession.builder 创建一个 SparkSession 对象...在这个示例中，我们计算了 column_name2 的平均值、column_name3 的最大值、column_name4 的最小值和 column_name5 的总和。...avg()、max()、min() 和 sum() 是 PySpark 提供的聚合函数。alias() 方法用于给聚合结果列指定别名。显示聚合结果：使用 result.show() 方法显示聚合结果。
上一篇文章，小编给大家分享了在Navicat中如何远程连接数据库，没有来得及上车的小伙伴可以戳这篇文章：在Ubuntu14.04中配置mysql远程连接教程。...今天小编给大家分享一下如何在Navicat中新建数据库和表。 用过远程连接数据库工具的小伙伴都知道，在Navicat中新建数据库和表并不太难，具体的教程如下所示。...2、在IP地址为192.168.255.131数据库上右键，然后点击“新建数据库”，如下图所示。 ? 3、之后弹出“新建数据库”对话框，在“常规”选项卡中需要设置数据库名、字符集和排序规则。 ?...4、正常情况下，建议数据库名字以英文命名，字符集选择utf8, 排序规则选择utf8_general_ci。...关于Navicat中的建库、建表和简单查询的教程已经完成，希望对大家的学习有帮助。 --- End ---
上一篇文章，小编给大家分享了在Navicat中如何远程连接数据库，没有来得及上车的小伙伴可以戳这篇文章：在Ubuntu14.04中配置mysql远程连接教程。...今天小编给大家分享一下如何在Navicat中新建数据库和表。 用过远程连接数据库工具的小伙伴都知道，在Navicat中新建数据库和表并不太难，具体的教程如下所示。...2、在IP地址为192.168.255.131数据库上右键，然后点击“新建数据库”，如下图所示。 3、之后弹出“新建数据库”对话框，在“常规”选项卡中需要设置数据库名、字符集和排序规则。...4、正常情况下，建议数据库名字以英文命名，字符集选择utf8, 排序规则选择utf8_general_ci。...关于Navicat中的建库、建表和简单查询的教程已经完成，希望对大家的学习有帮助。
在本文中，我们介绍了LogoDet-3K，最大的具有完整标注的logo检测数据集，它有3000个logo类别，约20万手工标注的logo对象和158652张图像。...与现有数据集相比，LogoDet-3K在类别和注释对象方面具有更高的综合覆盖率和更广泛的种类，因此LogoDet-3K为logo检测创建了一个更具挑战性的基准。...我们描述了数据集的收集和注释过程，并与其他数据集比较分析logo检测的规模和多样性。...我们进一步提出了一个强大的基线方法Logo-Yolo，它将Focal loss和CIoU loss合并到最先进的YOLOv3框架中，用于大规模logo检测，解决了多尺度对象、logo样本不平衡、边界盒回归不一致等问题...对其他三个已有数据集的评价进一步验证了我们的方法的有效性，并证明了LogoDet-3K在logo检测和检索任务上的更好的泛化能力。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
大家的关注点往往在平台如何能够高效地进行各种花样地数据预处理，如何简单易用地训练出各种模型上。但是在产出模型之后呢？我们应该通过怎样的方式才能让模型产生价值呢？...所以无论深达N层、具有过亿参数的模型，还是上图这么朴素的结构，模型的信息都承载在两个方面：图结构和对应位置的参数，对应了tensorflow中的GraphDef和Weight。...，需要明确知道输入输出node的tensor名称，以实现模型的inference，增加了标准化的难度 模型的训练是建立在大量的数据集基础上，实际的输入不会是图片和标注数据这样的原始数据，而是tfrecord...、LMDB等经过压缩的数据集，就造成了模型的输入和预测服务输入的偏差。...同时，出于模型发布标注化的要求，镜像中是不包含具体模型的数据的，只需要完成了诸如加载模型数据、模型重建、模型预测、数据的预处理和后处理等标准接口，实现发布和模型的分离。 ?
同时利用统计信息稍微优化了一下数据，即认为一个span如果被标注次数大于10，并且有一个类别占比不到10%且标注数量小于5就认为是不合理的并将其抛弃。...在融合上，我们使用了electra-base和electra-large两个模型，分别进行预训练和finetune，然后5-fold。...后处理 我这边后处理比较简单，主要对特殊符号进行了处理，由于一些特殊符号在训练集没有见过，导致模型预测错误。...机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加： datanlp 长按图片，识别二维码 ---- 阅读过本文的人还看了以下文章： TensorFlow 2.0深度学习案例实战 基于40万表格数据集TableBank...特征工程(七)：图像特征提取和深度学习 如何利用全新的决策树集成级联结构gcForest做特征工程并打分？
♣ 题目部分 在Oracle中，如何查看和下载BLOB类型的数据？ ♣ 答案部分 BLOB类型的数据存储的是二进制文件，例如pdf、jpg或mp4视频格式文件等。...对于BLOB类型的数据，可以使用图形化界面软件（例如PLSQL Developer或Oracle SQL Developer）来下载这些二进制数据，也可以使用PL/SQL程序来对这些数据进行读写。...另外，可以使用以下代码插入BLOB类型的文件到Oracle数据库中： drop table IMAGE_LOB; CREATE TABLE IMAGE_LOB ( T_ID VARCHAR2 (5...END; / select length(t_image) from image_lob; --可以查看该字段占用的空间大小 SELECT * FROM image_lob;` 可以使用以下代码导出数据库中的...utl_file.fclose(l_file); END LOOP; END; / 需要注意的是，这里导出的文件都是jpg格式的，如果存储的是pdf或其它格式的文件，那么在导出完成后只需要将文件的后缀名修改掉即可
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