Redux reducer逻辑和动作的集合，通常定义在单个文件中。...slice的默认状态应该是一个空数组，毕竟，我们处理的是用户。 让我们通过编写一个测试: 在src/store中创建一个名为slices的新目录。...在这个目录中，添加一个名为user.test.js的文件。这个文件将包含我们将为userSlice编写的测试。 第一个测试是确保存储是空的或未定义的。...在slice目录中，创建一个名为user.js的文件。...我们是: 在进行更新之前，保存以前的状态并将users属性修改为预期状态。
函数声明功能介绍pair insert ( const value_type& x )在set中插入元素x，实际插入的是构成的 键值对，如果插入成功，返回元素在...set中的 位置，true>,如果插入失败，说明x在set中已经 存在，返回在set中的位置，false>void erase ( iterator position )删除set中position...const返回set中值为x的元素的个数(set.count()只等于0或1)map描述翻译：map是关联容器，它按照特定的次序(按照key来比较)存储由键值key和值value组合而成的元素。...在map中，键值key通常用于排序和惟一地标识元素，而值value中存储与此键值key关联的内容。...#include void TestSet(){ int array[] = { 2, 1, 3, 9, 6, 0, 5, 8, 4, 7 }; // 注意：multiset在底层实际存储的是
有时候写文章，不一定仅仅是为了分享自己的工作经验，而是还想看看网友是怎么看待这个话题的，从而衍生出一系列的对话，以及思想碰撞。...然后对应的代码在自己的标签里面各司其职，所有需要的html、css、javascript都在里面。...接下来我想谈谈vue的生命周期和钩子函数。 每个 Vue 实例在被创建之前都要经过一系列的初始化过程。例如需要设置数据监听、编译模板、挂载实例到 DOM、在数据变化时更新 DOM 等。...// 销毁前、销毁完成 这里闰土在网上找到一个很好的例子： 的时候，写好data 剩下的事情就是 通过异步请求来交互data，UI层绑定事件改变data，在组件间传递data。 后记 在这个MVVM横行的时代，我已经渐渐的忘却了jQuery的存在。
点击关注"故里学Java" 右上角"设为星标"好文章不错过 前边的在《一条SQL查询在MySQL中是怎么执行的》中我们已经介绍了执行过程中涉及的处理模块，包括连接器、分析器、优化器、执行器、存储引擎等。...首先，在执行语句前要先连接数据库，这是第一步中连接器的工作，前面我们也说过，当一个表有更新的时候，跟这个表有关的查询缓存都会失效，所以我们一般不建议使用查询缓存。...下边通过一个简单的例子来分析一下更新操作的流程。...> update table demo set c = c + 1 where ID = 2; 接下来我们来看看update语句的执行流程，图中浅色框表示在存储引擎中执行的，深色框代表的是执行器中执行的...我们这里也借助上边的例子看一下，假设当前ID=2的这一行值为0 ，在update的过程中写完了第一个日志后，第二个日志还没写期间发生了crash，会怎么样？ 先写redolog后写binlog。
作者 | Insaf Ashrapov 来源 | googleblog 编辑 | 代码医生团队 在本文中，将展示如何编写自己的数据生成器以及如何使用albumentations作为扩充库。...__（生成的批处理用于送入网络） 使用自定义生成器的一个主要优点是，可以使用拥有的每种格式数据，并且可以执行任何操作 - 只是不要忘记为keras生成所需的输出（批处理）。...有很多用于此类任务的库：imaging，augmentor，solt，keras / pytorch的内置方法，或者可以使用OpenCV库编写自定义扩充。但我强烈推荐albumentations库。...最简单的使用方法是从segmentation_models库中获取。...EfficientNet目前在分类模型中是最先进的，所以尝试一下。虽然它应该提供更快的推理并且具有更少的训练参数，但它比着名的resnet模型消耗更多的GPU内存。
▌Top 1 ：fastai fastai 库由 fast.ai 研究团队贡献，使用当前最佳的实践研究简化了快速准确的神经网络训练。你可以在 fastai 官网找到并使用它。...fastai 库是基于 fast.ai 团队进行的深度学习最佳实践研究，包括对视觉，文本，表格和协作（协同过滤）模型的支持，方便研究者直接使用。...Google 研究团队贡献的开源项目，通过运用深度神经网络来从下一代 DNA 序列数据中预测遗传变异。...utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more ▌Top 3：Albumentations Albumentations 是一个快速的图像增强库...此外，它还具有如下特点： 基于高度优化的 opencv 的快速扩充 具有超级简单但功能强大的使用界面，并广泛适用于不用的任务，如分割，检测等 易于定制 易于添加其他的框架，兼容性好 ?
本文作者是 Kanda 的机器学习工程师 Daniel Rothmann，他对一切具有变革性的事物都感兴趣，这里是他在和客户合作的过程中总结出的小数据处理方法。雷锋网整理。...在我的工作场所，我们为客户生产了许多功能原型。因此，我经常需要使用小数据。在本文中，我将分享 7 个改进使用小数据集进行原型设计结果的小技巧。 ? 1....我对 Albumentations 库有过丰富的使用经验，它可以在保持标签不受损的同时进行许多有用的图像转换。 ?...图片来源：Github 上的 Albumentations 许多人认为另一种有用的增强技术是「Mixup」。这种技术实际上是将两个输入图像混合在一起并组合它们的标签。 ?...然而，在现实中，这可能仅仅是因为测试集中没有困难的例子（巧合）。 在这种情况下，k-fold 交叉验证是一个更好的选择。
截止2022年11月8日，统计了下github中获星较多的pytorch生态库，有 • fastai • Ray • Horovod • Flair • AllenNLP • Albumentations...核心主要包括： • 任务：在集群中执行的无状态功能。 • 行为者：在集群中创建的有状态的工作者进程。 • 对象：可在集群中访问的不可变的值。...提供高影响力的研究和精心设计的开源工具，以加速世界各地的NLP研究。 6.Albumentations Albumentations是一个用于图像增强的Python库。...• 该库被广泛用于工业、深度学习研究、机器学习竞赛和开源项目中。 我前面也写过关于albumentation的一点东西，有兴趣可以看看： 1....深度学习常用图像数据增强库albumentations系列教程（一） 2. 深度学习常用图像数据增强库albumentations系列教程（二） 3. 一种目标检测任务中图像-标注对增强方法
CLAHE实现 在比赛中，我们往往使用albumentations库函数进行图像的预处理，因为这个预处理库的运行速度非常的快，而且封装了大量的图像增强的方法。...这个图中，直观的展示了，任何一个直方图，只要按照该直方图的累积分布函数进行拉伸，就可以得到一个矩形的直方图。 下面是一个利用这样的方法增强对比度的例子： ?...可以发现，在直方图密集的地方，就会被拉的松散 再看另外一个例子： ?...答案就是一部分黑的像素也会被强行搞成白的 下面是一个例子，发现经过HE之后的图片出现了大量噪点： ?...---- 【更多对比的例子】 ? 左边是原图 中间是HE，有过亮过暗的区域； 右边是CLAHE，没有过亮过暗的区域。 然后我在另外一个博文，找到了上面那个例子的彩色版本哈哈： ?
然而最近的图像分类+语义分割的比赛中，发现了这样的一个库函数：Albumentations。...这个库是图片处理的library，处理的图片是在HWC格式下，也就是Height，Width,Channale; 在相同的对图像的处理下，使用这个库函数的速度更快； 基于numpy和OpenCV，这个库从中取其精华...这个库最好的地方就是处理速度快！ 这个图中，可以看到albumentations的处理方法中，很多都是速度最快的。...2 竞赛中的实用例子 这篇文章不会把所有的这个库函数的方法都列举一遍，因为太多了。...【原来图像中的处理算法这么多！上课老师讲的实在是九牛一毛啊，回头有时间了好好整理一下上面出现的图形算法的具体过程。】 2 另外两个案例 2.1 返回值是字典？！
寻找数组中第一个仅重复出现两次的元素的方法实现 在编程领域，经常会遇到需要从一个数组中找出特定模式的元素的情况。...在本篇博客中，我们将探讨如何实现一个方法，该方法能够在给定的整数数组中，找出第一个仅重复出现两次的元素。如果数组中不存在这样的元素，则方法将返回null。...问题背景 考虑以下情景：我们有一个整数数组，其中某些元素可能会重复出现，但我们只关注那些仅出现两次的元素。我们的目标是找到这些仅重复出现两次的元素中，排在前面的那个元素。 1....定义一个方法，功能是找出一个数组中第一个只重复出现2次的元素，没有则返回null。...例如:数组元素为 [1,3,4,2,6,3,4,2,3],重复两次的元素为4和2，但是元素4排在2的前面，则结果返回4。
题目 在Oracle中，以下工具可以实现逻辑备份数据库对象或整个数据库的是哪一项（） A、SQL*Plus B、导出实用程序 C、导入实用程序 D、SQL*Loader A 答案 答案：...逻辑备份是指使用工具exp或expdp将数据库对象的结构和数据导出到二进制文件的过程。当数据库对象被误操作而损坏后就可以使用工具imp或impdp利用备份的文件把数据对象导入到数据库中进行恢复。...逻辑备份是物理备份方式的一种补充，多用于数据迁移。 显然，本题的答案为B。...About Me：小麦苗 ● 本文作者：小麦苗，只专注于数据库的技术，更注重技术的运用 ● 作者博客地址：http://blog.itpub.net/26736162/abstract/1/ ● 本系列题目来源于作者的学习笔记
视觉/图像重磅干货，第一时间送达 YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测算法，以其速度和准确性而闻名。...与涉及生成区域提案然后对其进行分类的多阶段过程的传统方法不同，YOLO 将物体检测框架化为单个回归问题，只需一次评估即可直接从完整图像中预测边界框和类别概率。...YOLOv10是 YOLO 系列的一项进步，在速度、准确性和效率方面均比以前的版本有所改进。主要功能包括： 单次检测：YOLO 在网络的单次前向传递中检测物体，因此速度极快。...设置环境 首先，确保您已经安装了必要的库： pip install ultralytics pip install matplotlib pip install albumentations 2...准备并扩充数据集 确保您的数据集结构正确并实现数据增强。
，并使用OpenCV和albumentations两个库完成具体的数据扩增操作。...，在深度学习模型的训练过程中应用广泛。...2.3 OpenCV数据扩增 OpenCV是计算机视觉必备的库，可以很方便的完成数据读取、图像变化、边缘检测和模式识别等任务。...2.4 albumentations数据扩增 albumentations是基于OpenCV的快速训练数据增强库，拥有非常简单且强大的可以用于多种任务（分割、检测）的接口，易于定制且添加其他框架非常方便...在Pytorch中数据是通过Dataset进行封装，并通过DataLoder进行并行读取。所以我们只需要重载一下数据读取的逻辑就可以完成数据的读取。
目标： • 了解数据增强 • 了解albumentation库 0.albumentations简介 Albumentations是一个图像增强库，能够从原始图像中生成大量图像。...该库被广泛用于工业、深度学习研究、机器学习竞赛和开源项目。 1.数据增强 深度神经网络模型需要保质保量的训练数据才能获得良好的预测效果，防止过拟合的出现。...针对样本数据获取困难的情况，可以使用图像数据增强技术。图像增强是一个从现有图像中创造新的训练样本的过程。为了制造一个新的样本，你稍微改变一下原始图像。...下面，我们通过一些例子展示原始图像创造新的训练样本的例子： import random import cv2 from matplotlib import pyplot as plt import...albumentations as A image = cv2.imread("assets/cvtutorials.png") image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB
（三）| 深入数据预处理：提升机器学习模型性能的关键步骤二、数据增强的基本概念数据增强是指通过对原始数据进行一系列变换或处理，生成新的数据样本，以扩充数据集的方法。...其核心目标是通过增加数据的多样性和数量，帮助模型更好地学习和理解数据的真实分布，从而提升模型在新数据上的表现。...⾃动搜索最优的增强策略六、数据增强代码示例Albumentations是一个Python库，用于快速灵活的图像增强。...在Coovally平台上，无需配置环境、修改配置文件等繁琐操作，可一键另存为我的模型，上传数据集，即可使用YOLO、Faster RCNN等热门模型进行训练与结果预测，全程高速零代码！...在实际应用中，用户需要根据任务需求选择合适的增强方法，并平衡增强效果与计算成本。
数据增强是人工智能和机器学习领域的一项关键技术。它涉及到创建现有数据集的变体，提高模型性能和泛化。Python是一种流行的AI和ML语言，它提供了几个强大的数据增强库。...在本文中，我们将介绍数据增强的十个Python库，并为每个库提供代码片段和解释。 Augmentor Augmentor是一个用于图像增强的通用Python库。...他是我最常用的一个增强库 import albumentations as A transform = A.Compose([ A.RandomRotate90(), A.HorizontalFlip...下面是一个使用Imgaug的例子: import imgaug.augmenters as iaa augmenter = iaa.Sequential([ iaa.Fliplr(0.5...= augmenter.augment("The quick brown fox") TAAE 文本增强和对抗示例(TAAE)库是另一个用于文本增强的工具。
这个版本所有项目在Github上的平均评星：1345 主题：深度学习，Tensorflow，图像增强，漫画着色，强化学习，Unity，AI，小型设备，数据库 本月课程： 初学者：使用Python进行数据科学...Fastai库是基于研究在开展深度学习最佳实践，并以“开箱即用”的性质支持vision，text，tabular，和collab（协同过滤）的模型。由fast.ai提供。 Github评星8979。...DNA测序数据中调用遗传变异。...utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more 3.Albumentations 基于高度优化的OpenCV库的快速扩充；超级简单但功能强大的界面...ML-Images：最大的开源多标签图像数据库，包括17,609,752个训练和88,739个验证图像URL，最多可注释11,166个类别 Resnet-101型号：在ML-Images上进行预训练，通过转移学习在
用于语义分割任务 ---- 这篇文章主要是讲怎么利用albumentations来做数据增强的，torchvision的transforms模块本身就包含了很多的数据增强功能，在这里讲解albumentations...的原因是albumentations的速度比其他一些数据增强的方法普遍更快一点(主要卖点速度快)，功能更齐全。...详情见官方文档·英文，可以查看github Albumentations的主要特点： 这个库是图片处理的library，处理的图片是在HWC格式下，也就是Height，Width,Channale;...在相同的对图像的处理下，使用这个库函数的速度更快； 基于numpy和OpenCV，这个库从中取其精华； 相比torch自带的，这个库函数有更多的对图像的预处理的办法 对Pytorch很友好，而且这个库函数是...读取文件路径 从保存image路径的txt文件中读取path，并保存到list中。
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