无论是数据库，还是其他的领域，一些工具是方便了我们日常的工作需求，但同时由于其封装了一些细节，因此若只是知道用法，不知道实现原理，对于个人来说，浪费了一次锻炼的机会，因为往往这些经典的工具，蕴含着一些可以借鉴的逻辑...今天我们“SQL工具集”介绍的是一个存储过程，他的作者是大名鼎鼎的Tom，Oracle界最著名的一个网站AskTom，就是这个Tom，虽然现在Tom大叔已经退休了，但是网站还在被其他人运营，延续着Oracle...这个存储过程的名称是print_table，用于格式化打印SQL结果，为了做下对比，我们看下常规检索v$database视图的效果， ? 若不使用col格式化一些字段，输出是乱的，没有可读性。...p=100:11:0::::P11_QUESTION_ID:1035431863958 原版存储过程接受两个参数，一个是SQL语句，一个是日期的格式化，默认值是’dd-mon-yyyy hh24:mi:...当然存储过程中任何地方，均可以自定义，例如对于判断字段属性BLOB，可以设置任何自己需要的格式，包括日期格式，例如书中使用的是删除日期格式化参数的版本， ?
以前直接用的是sklearn或者TensorFlow提供的mnist数据集，已经转换为矩阵形式的数据格式。...但是sklearn体用的数据集合并不全，一共只有3000+图，每个图是8*8的大小，但是原始数据并不是这样的。...MNIST数据集合的原始网址为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 进入官网，发现有4个文件，分别对应训练集、测试集的图像和标签： ?...官网给的数据集合并不是原始的图像数据格式，而是编码后的二进制格式： 图像的编码为： ?...典型的head+data模式：前16个字节分为4个整型数据，每个4字节，分别代表：数据信息des、图像数量（img_num），图像行数(row)、图像列数(col)，之后的数据全部为像素，每row*col
虽然感觉 FHIR 的数据传输格式还是有点繁琐的，但貌似现在也是唯一的事实上的标准。 通过 iPhone 健康上面查看的数据来看，有关健康的数据还是使用 FHIR 的数据传输格式。...不管怎么样，针对老旧的数据传输格式来看，FHIR 至少目前还是往前开始走了，只是这个速度还是太慢了。 目前针对 FHIR 的实现还是加拿大方面的医院在推动的。
import xml.etree.ElementTree as ETimport osimport json coco = dict()coco['images...
概述 ShareGPT格式的数据集中，一般是如下格式： [ { "conversations": [ { "from": "human", "value...由于大模型的数据一般都是截止于某个时间点之前的数据，不具备实时性。比如，我要问今天的天气，正常来说，由于模型参数的局限性，是不会知道的。但基于函数调用的功能，就解决了这个问题。...observation表示观测结果，即function_call的执行结果。 tools表示工具，即对function_call的总结描述。...ShareGPT格式简单明了而且结构强大，不仅仅轻易的支持单轮对话、多轮对话；还引入了强大的函数调用，支持功能扩展。...在原有的参数格式中，引入强大的函数调用支持。
JSON Lines[1]，顾名思义，就是每行都是一个 JSON，是一种文本格式。 在处理和分析大型数据集时，JSON Lines 格式成为了一种受欢迎的选择。...JSON Lines 通过将每个 JSON 对象放在独立的一行中，使得逐行读取和处理数据变得简单，易于处理大型数据集、容易与现有工具集成，具有灵活性和可扩展性、易于阅读和维护等特点。...与传统的 JSON 格式相比，JSON Lines 不需要一次性加载整个文件，而是可以逐行读取和处理数据。这种特性使得 JSON Lines 非常适用于处理大型数据集，无需担心内存限制或性能问题。...若采用 JSON Lines 保存该文件，则操作数据时，我们无需读取整个文件后再解析、操作，而可以根据 JSON Lines 文件中每一行便为一个 JSON 值的特性，边读取边解析、操作。...JSON Lines 格式非常适合处理日志文件等大型数据集。它通过逐行读取和处理数据，方便了大数据场景下的分析和处理。同时，它的灵活性和可扩展性使得我们可以根据需要定义自己的数据结构。
分出来的三个集合可能存在交集。...snippet_file_name="blog_20160525_1_5495483" name="code" class="plain"> 分出的三个集合...，完全没有交集的代码如下: %%将一部分MontData...放入到OhmData里面 clear all;close all;clc; load Mont_data; % 将训练库中的所有数据打乱顺序。
当资源稀缺时，我们如何有效地获取和利用数据创造价值？ 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。...如果有时间的话，可以使用这个扩展数据集的绝妙技术。 ? 5. 小心「幸运的分割」 ---- 在训练机器学习模型时，通常将数据集按一定比例随机分割成训练集和测试集。通常情况下，这很好。...本质上，你将数据集拆分为 k 个「folds」，并为每个 k 训练一个新的模型，其中一个 fold 用于测试集，其余的用于训练。这可以控制你看到的测试结果，而不仅仅是由于幸运（或不幸运）的拆分。...使用迁移学习 ---- 如果你使用的是某种标准化的数据格式，如文本、图像、视频或声音，那么你可以使用其他人在这些域中用迁移学习所做的所有先前工作。这就像站在巨人的肩膀上。...当你进行迁移学习时，你会采用其他人建立的模型（通常，「其他人」是 google、Facebook 或一些主要的大学），并根据你的特殊需求对它们进行微调。
import joinsets = ['train', 'test']classes = ['XO', 'PN', 'PI', 'NP', 'HD', 'FP', 'FB', 'FO'] # 自己训练的类别
首先，来问问你的私人顾问人工智能大模型kimi kimi（https://kimi.moonshot.cn/）：两个不同数据集的单细胞降维聚类分群结果如何对应？...在单细胞转录组学研究中，将两个不同数据集的降维聚类分群结果进行对应是一个常见的问题，尤其是在跨样本、跨物种或跨实验条件的研究中。以下是几种常用的方法来实现这种对应关系： 1....统一降维和聚类：整合后，对合并的数据集进行降维（如PCA、t-SNE或UMAP）和聚类。 分析整合结果：通过可视化（如UMAP图）和标记基因分析，确定聚类的细胞类型。 2....基于细胞类型注释的对应（Cell Type Annotation） 如果已知某些标记基因或细胞类型特征，可以直接对两个数据集的聚类结果进行细胞类型注释，然后比较注释结果。...： 将两个数据集的注释结果对应起来：基于亚群表达相似性 1、读取前面的处理结果 # GSE167297 sce.all = readRDS('./2021-GSE167297-深层浸润和浅层-胃癌/2-
1、将Cityscape中的json格式的标注转换为.txt格式的标签# convert cityscape dataset to pascal voc format dataset# 1. convert...os.path import joinimport os.pathrootdir = 'D:\dataset\cityscapes\leftImg8bit\\train\\zurich' # 写自己存放图片的数据地址...= (float(x_min), float(y_min), float(x_max), float(y_max)) # print(b) return b# pascal voc 标准格式..."D:\dataset\cityscapes\gtFine\\train\\zurich\%s_gtFine_polygons.json" % (image_id), 'r') # 导入json标签的地址...ground truth 的 txt 文件存放位置src_txt_dir = "D:\dataset\cityscapes\gtFine\\train\\zurich\\"src_xml_dir = "
1、如果任务下来了，并且给定了你指定格式的JSON数据类型，那么就要想法封装成此种JSON格式的数据类型，方便其他成员进行调用，那么是如何进行封装的呢，这里简单研究一下子。...2、如果文档指定的封装类型是下面，这样格式的，应该如何进行封装呢？...setData(Object data) { 145 this.data = data; 146 } 147 148 149 /** 150 * 将json结果集转化为...使用json在线解析，查看是否是正确的json格式。 ? 3、如果文档指定的封装类型是下面，这样格式的，应该如何进行封装呢？...如下所示： 主要根据自己想要的格式进行封装哈。
背景 最近，后台运维要求导出的 Excel文件，对于时间的筛选，能满足年份、月份的选择 通过了解，发现： 先前导出的文件，默认列数据都是字符串（文本）格式 同时，因为用的是 Laravel-excel...控件版本的问题，要实现的方式也不同 在此，根据版本不同，进行步骤整理，以便能帮助到有需要的小伙伴 … 所要达成的目标 框架 Laravel 版本： Laravel5.8 Excel...- Column formatting 参考文章：laravel-excel导出的时候写入的日期格式数据怎么在excel中正确显示成可以筛选的日期格式数据 提示 1....]; } } 参考，绑定的数据源获取方法 /** * @notes:获取导出的数据 * @return array 注意返回的数据为 Collection 集合形式...导出的时候写入的日期格式数据怎么在excel中正确显示成可以筛选的日期格式数据 Laravel Excel 3.1 导出表格详解（自定义sheet，合并单元格，设置样式，格式化列数据）
格式化输出 format() 函数可以将一个数值型向量的各个元素按照统一格式转换为字符型。...第一个自变量是 C 语言格式的输出格式字符串，其 中%d 表示输出整数，%f 表示输出实数，%02d 表示输出宽度为 2、不够左填 0 的整数，%6.2f 表示输出宽度为 6、 宽度不足时左填空格、含两位小数的实数....jpg" "tour010.jpg" "tour015.jpg" "tour100.jpg" 我们还可以传入多个向量，实现多个数据的格式化处理： sprintf("%1dx%1d=%2d", 1:5...自带数据集 无论是R 的base 包，还是像tidyverse 套件中的数据处理相关的R 包，都提供了很多数据集，便于我们的实战。...其实查看它们也很方便：data() 就搞定了，其会返回一个列表，其中result 元素中包含了这些数据集信息的数据框： > colnames(data()$results) [1] "Package"
class_name) + '_val.txt'), 'w') for k in list: xml_name = total_xml[k][:-4] # xml的名称...xml_file_path, xml_name + '.xml') ################################################## # 将获取的xml...class_trainval.close() class_test.close() class_train.close() class_val.close() # 1类的.
幸运的是，MySQL提供了一种便捷的方法，可以根据查询结果集直接创建新表并插入数据。本文将介绍这一技术的应用场景及其实践方法。...通过根据结果集创建表，可以快速将不同数据源的数据整合到一个统一的表结构中，为后续的数据分析和决策支持提供基础。历史数据归档：随着时间的推移，业务数据量不断增加。...为了优化数据库性能，可以将历史数据定期归档到数据仓库中。通过查询结果集创建新表，可以方便地将历史数据从在线数据库迁移到数据仓库，并按照一定的规则进行组织和存储。...使用结果集创建表，可以快速生成这些临时数据集，提高数据分析的效率。报表数据准备：对于定期生成的报表，如月度销售报告、季度财务报表等，可以将报表所需的数据通过查询结果集创建为一个专门的表。...通过编写查询语句筛选出异常数据，并根据结果集创建新表，可以集中存储这些异常数据，便于后续的分析和处理。例如，检测出某个字段中存在不符合格式要求的数据，可以将其单独存储到一个表中，以便进一步调查和修正。
强烈推荐一个项目：Chinese NLP ，这是由滴滴人工智能实验室所属的自然语言处理团队创建并维护的，该项目非常细致的整理了中文自然语言处理相关任务、数据集及当前最佳结果，相当完备。...每个子任务下面，会详细介绍相关的任务背景、示例、评价指标、相关数据集及当前最佳结果。以中文分词为例，除了我们熟悉的backoff2005数据集外，还有一些其他数据来源： ?...Amazon Mechnical Turk上的标注人员会看到一个系统生成的翻译和一个人工翻译，然后回答这样一个问题：“系统翻译有多么精确的表达了人工翻译的含义？”...大小写不敏感 Brevity penalty 触发条件: 当机器翻译结果短于最短的参考译文 (reference) 或者短于最接近的参考译文 (reference)。...brevity penalty: 一个系数，用来惩罚长度短于参考翻译的机器翻译结果。 标准的Bleu计算流程会先对参考译文和机器翻译结果进行符号化 (tokenizition)。
pascal voc目标检测数据集格式如下： ?...其中： Annotations为图像标注信息xml文件 ImageSets为训练集、测试集、验证、训练验证集图像名的txt文件 JPEGImages为原始的图片 pascal voc或yolo格式的数据可以使用...然后划分训练集、测试集、验证集、训练验证集：在原始VOC2007数据集中，trainval大约占整个数据集的50%，test大约为整个数据集的50%；train大约是trainval的50%，val大约为...test_00000013 test_00000014 test_00000020 至此，目标检测数据集的创建就完成了。...下一节，使用pytorch-ssd训练自己创建的数据集。
由于模型的性能与数据集相关，数据集间的APR指标能够对比相同结构在不同数据集下的表现。为了让实验更准确，论文随机采样了500个网络，并在多个数据集间进行对比。...分析的结果如图4所示：第一行的数据集与ImageNet有较强或中等的相关性，表明大多数的分类任务跟ImageNet有相似的APR表现，可根据ImageNet来进行模型的选取。...ImageNet-100的训练方法跟原数据集一样，而其他3个数据集考虑到数据集小了，则采用top-1 error以及训练40个周期。 ...图7展示了子数据集与原数据集的ARP对比，从图中可以明显的看到，子数据集与原数据集的相关性随着类别数的减少而逐渐减少。这验证了论文猜测，数据集类别数也是影响模型结构与性能的相关性的重要因素。 ...为了进一步验证这个想法，论文将ImageNet-X与各数据集的相关性进行的统计，结果如图8所示。 从图8可以看出，MLC2008和Cifar10数据集与对应的ImageNet-X数据集高度相关性。
，但是用长尾数据分布来检测和分割大量的目标类别仍然是一个具有挑战性的问题，研究较少。...对于一个大词汇量的分类器，得到有噪声日志的概率非常高，这很容易导致错误的识别。...为了缓解长尾现象造成的学习不平衡，我们提出了一种简单有效的重采样方法——NMS重采样，来重新平衡数据分布。...在大词汇表数据集LVIS上进行了广泛的实验。...此外，我们在LVIS数据集上获得了最先进的结果。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请联系删除。
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