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大数据显示：妹子嫁的是房子，而不是你

近六成单身女性：要结婚，先购房是否有房，现在已经成为很多恋爱关系中的一颗定时炸弹。...虽然根据国家统计局给出的数据来看，今年的2月份至5月份以来，全国一线城市与二线城市的新建住宅价格变动指数同比指数持续下降，但从房屋购买平均总价来看，在北京购买一套140平米左右的房产仍需要花费逾千万元，...此外，有69%的单身女性表示婚房以后由对方提供就好，自己不需要准备；认可租房结婚的女性仅占一成，超过半数的女性都不认可租房结婚这样的选择，理由是“房子不是自己的，没有安全感”。 ?...世纪佳缘数据显示，六成单身男与半数单身女的身边都发生过因“买不起房而分手”这样的爱情悲剧，有63%的二线城市男士曾因买不起房而“被分手”，可见，即使是在二线城市，想要结婚的男士面临的压力也不容小觑。...这样的“金句”，还是此次调研报告中半数以上的单身女性所表现出来的“无房不嫁”的坚定决心，都表明当下社会人们的婚恋观与以前相比已经出现了偏差，似乎越来越多的人开始为了互惠互利而抱团、为了增加财富而结婚。

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AI 模型中的“it”是数据集

模型效果的好坏，最重要的是数据集，而不是架构，超参数，优化器。我现在已经在 OpenAI 工作了将近一年。在这段时间里，我训练了很多生成模型。比起任何人都有权利训练的要多。...当我花费这些时间观察调整各种模型配置和超参数的效果时，有一件事让我印象深刻，那就是所有训练运行之间的相似之处。我越来越清楚地认识到，这些模型确实以令人难以置信的程度逼近它们的数据集。...这表现为 - 长时间训练在相同数据集上，几乎每个具有足够权重和训练时间的模型都会收敛到相同的点。足够大的扩散卷积-联合产生与 ViT 生成器相同的图像。AR 抽样产生与扩散相同的图像。...这是一个令人惊讶的观察！它意味着模型行为不是由架构、超参数或优化器选择确定的。它是由您的数据集确定的，没有别的。其他一切都是为了高效地将计算逼近该数据集而采取的手段。...那么，当您提到“Lambda”、“ChatGPT”、“Bard”或“Claude”时，您所指的不是模型权重。而是数据集。

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为什么大模型用的是参数而不是数据库？

首先，数据库以结构化的方式存储数据，数据被分解为表格、记录和字段，用户可以通过查询语言快速查找所需信息。例如，在一个关系型数据库中，用户可以通过SQL语句查询特定条件下的数据记录。...而大模型的参数则以非结构化的方式存储知识，参数是模型对数据的抽象表示，存储在模型的神经网络中。...这些参数并不是以表格或记录的形式存在，而是以复杂的数学结构（如权重和偏置）的形式存储，模型通过这些参数来理解语言的模式和语义。其次，数据库的作用方式是被动的，它需要用户明确地查询才能获取信息。...例如，在一个数据库中，用户可以看到具体的表格和记录，了解数据的结构和内容。而大模型的参数则是隐式的，知识以模型的权重和偏置形式存储，用户无法直接查看这些知识。...例如，用户只能查询数据库中已有的记录，而不能要求数据库生成新的数据。而大模型的参数具有很强的灵活性，模型可以根据已有的知识生成新的内容。

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springcloud 返回的数据为XML 而不是JSON

本人的原因是因为引入了jackson-dataformat-xml依赖导致的，下面查看自己项目是否包含此依赖，如果包含的话，可以去掉。有的人添加了下面注解后可以解决，不过我这里没有解决。...还是依靠上图的操作解决的。 @RequestMapping(produces = MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE) 本人去掉此依赖后，就好了。...追根到底发现，依赖jackson-dataformat-xml的项目中也没有直接依赖jackson-dataformat-xml。...点到最后发现是spring-cloud-starter-netflix-eureka-server中依赖了jackson-dataformat-xml.

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9 个小而经典的数据集

Python与算法社区已有 446 篇原创，干货满满三步加星标 01 02 03 三步加星标你好，我是 zhenguo 经常有粉丝问我，手上有没有数据集，几M大小的，尽量真实点的。...今天我为你推荐10个这类小而经典的数据集。 1 covid-19 新冠肺炎已伴随2020快一年，世纪各地每日新增人数等数据，网上有公开数据集和下载API接口。...2 fashion-mnist 论经典数据集，非手写字莫属，而fashion意味着终结了老套的手写字，取而代之的是人类必需品：十类服饰小图。 ?...所以，这份数据集或许对相关爱好者有些许参考意义。 ?...5 幸福指数全球各个国家近 5 年的幸福指数，以及影响它的主要因素，都在这 5 个 csv 文件中了，2019年中国的 happiness score 排在全球第 93 位。 ?

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【猫狗数据集】对一张张图像进行预测（而不是测试集）

数据集下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码：2xq4 创建数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou.../p/12398285.html 读取数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12422827.html 进行训练：https://www.cnblogs.com.../p/12504579.html 计算数据集的平均值和方差：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12507149.html 读取数据集的第二种方式：https://www.cnblogs.com...首先我们上传一些图片到image文件夹中： ?...将【高，宽，通道】要转换成【通道，高，宽】的格式输入的是【batchsize，C，H，W】，因此我们要增加一个batchsize维度之前训练好的模型是使用cuda()，因此要将模型和数据放在GPU中

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优化在 SwiftUI List 中显示大数据集的响应效率

创建数据集通过 List 展示数据集用 ScrollViewReader 对 List 进行包裹给 List 中的 item 添加 id 标识，用于定位通过 scrollTo 滚动到指定的位置...在 SwiftUI 视图的生命周期研究[3] 一文中，我对 List 如何对子视图的显示进行优化做了一定的介绍。...标识为随时间推移而变化的视图值提供了一个坚固的锚，它应该是稳定且唯一的。...如果在正式开发中面对需要在 List 中使用大量数据的情况，我们或许可以考虑下述的几种解决思路（以数据采用 Core Data 存储为例）：数据分页将数据分割成若干页面是处理大数据集的常用方法，...升降序切换对数据进行降序显示且仅允许使用者手工滚动列表。系统中的邮件、备忘录等应用均采用此种方式。

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TensorFlow TFRecord数据集的生成与显示

TensorFlow提供了TFRecord的格式来统一存储数据，TFRecord格式是一种将图像数据和标签放在一起的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储等等...将单个TFRecord类型数据集显示为图片上面提到了，TFRecord类型是一个包含了图片数据和标签的合集，那么当我们生成了一个TFRecord文件后如何查看图片数据和标签是否匹配？...可以将其转化为图片的形式再显示出来，并打印其在TFRecord中对应的标签，下面是一个例子，接上面生成单个TFRecord文件代码，在F:\testdata\show路径下显示解码后的图片，名称中包含标签...，如果没有或者打开的文件已经读完，这个函数会从输入队列中出队一个文件并从这个文件中读取数据。...将多个TFRecord类型数据集显示为图片与读取多个文件相比，只需要加入两行代码而已： data_path = 'F:\\bubbledata_4\\trainfile\\testdata.tfrecords

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数据集 | 学生在考试中的表现数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包括了学生的一些信息和考试中获得的分数。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源来源于Kaggle。

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keras中的数据集

数据在深度学习中的重要性怎么说都不为过，无论是训练模型，还是性能调优，都离不开大量的数据。有人曾经断言中美在人工智能领域的竞赛，中国将胜出，其依据就是中国拥有更多的数据。...除了自行搜集数据，还有一条捷径就是获得公开的数据集，这些数据集往往是研究机构或大公司出于研究的目的而创建的，提供免费下载，可以很好的弥补个人开发者和小型创业公司数据不足的问题。...通过这些数据集接口，开发者不需要考虑数据集格式上的不同，全部由keras统一处理，下面就来看看keras中集成的数据集。...IMDB电影点评数据来自IMDB的25,000个电影评论的数据集，标记为正面评价和负面评价。数据集并不是直接包含单词字符串，而是已经过预处理，每个评论都被编码为一系列单词索引（整数）。...出于方便起见，单词根据数据集中的总体词频进行索引，这样整数“3”就是数据中第3个最频繁的单词的编码。

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YashanDB数据库的字段类型与数据模型

在数据库设计与实现过程中，字段类型的选择对数据模型的性能、可扩展性及维护成本产生显著影响。特别是在业务系统中，如何合理配置字段类型、设计数据结构以优化存储和访问效率，已经成为数据建模的重要课题。...这样的设计使得可以更好地映射现实世界的复杂数据结构至数据库中。3. 类型管理在选择字段类型时，必须考虑数据的实际使用场景。...关系模型在 YashanDB 中，数据以表的形式组织，支持多种关系模型的实现，包括一对多、多对多等关系。...列存表（MCOL 和 SCOL）列存表则将列数据独立存储，适合用于查询速度要求高的分析型业务中。MCOL 支持实时的数据更新，而 SCOL 则通过压缩存储优化查询效率。3....结论YashanDB 的字段类型与数据模型设计是实现高效数据库管理系统的基础。通过合理选择字段类型、数据模型及完整性约束等，可以提升数据库性能，确保数据的可靠性和安全性。

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前端开发实际上操作的是数据，而不是DOM

image.png 昨天写了逆向的前端学习思路，就是从数据为源头，来反向的学习HTML,CSS,JS这些知识，今天想再详细的说说这个话题。...因为这类网页没有一个确定的结构，它随着不同权限的人，操作不同的数据，处于不同的状态，而在这期间，它的DOM结构是不断变化的。...就是从前端的最终操作目标，data，数据，为起点，来看待 & 学习WEB前端。...这在网页视图上反映的就是你的购物车里，多了一件商品。这个操作实质上操作的是数据，是你的payCart数据。让我们先从需求出发，先把业务所用到的数据都整理，归纳出来。...形成各种对象，对象其实就是数据的集合嘛。那数据是什么？它是一种模型。例如电商网站，它里面有各种数据，那对应的就会有各种模型。这种模型多了，就会抽像出规则。

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Hive | 加载数据后，出现字段显示为 NULL的问题

进到HIVE命令下，命令格式：在root目录下创建的user.txt文件，格式如下：将创建好的文件加载到新创建的tb_user表中：成功界面：进一步查询：为什么呢?...如果按照上面的格式写，会成功的。...注意网上格式：规定了数据格式 > row format delimited > fields terminated by ' ' // 列间隔为 ‘ ’ 一个空格 > lines terminated...by '\n' // 行间隔‘\n’ 换行 > stored as textfile 那么，导入的数据 /opt/data/hivedatas/user_info.txt，也要列间隔为一个空格...我发现自己的也是\t的格式，发恼啊！！！经过检查，原来是\t写成了\f,呵呵。真是粗心大意啊！！！！

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基于CelebA数据集的GAN模型

上篇我们介绍了celebA数据集 CelebA Datasets——Readme 今天我们就使用这个数据集进行对我们的GAN模型进行训练首先引入一个库 mtcnn 是一个人脸识别的深度学习的库，传入一张人脸好骗...，mtcnn库可以给我们返回四个坐标，用这四个坐标就可以组成一个矩形框也就是对应的人脸位置安装方式： pip install mtcnn 教程中的用法：下面是一个完整的实例，准备数据集 # example...face_pixels) image = image.resize(required_size) face_array = asarray(image) return face_array 然后加载脸部的头像数据...all_faces.shape) # save in compressed format savez_compressed('img_align_celeba.npz', all_faces) 上面这这一步会把数据压缩存储在一个...npz的文件里，全是以numpy的格式保存的。

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常见的大模型评测数据集

数据集英文测试 MMLU https://paperswithcode.com/dataset/mmlu MMLU（大规模多任务语言理解）是一种新的基准测试，旨在通过仅在零样本和少样本设置中评估模型来衡量预训练期间获得的知识...数据集分为挑战集和简单集，其中前者仅包含由基于检索的算法和单词共现算法错误回答的问题。我们还包括一个包含超过 1400 万个与该任务相关的科学句子的语料库，以及该数据集的三个神经基线模型的实现。...通常你可以直接从模型的生成中使用正则表达式提取出答案选项（A,B,C,D)。在少样本测试中，模型通常会遵循少样本给出的固定格式，所以提取答案很简单。...此外，CMMLU中的许多任务具有中国特定的答案，可能在其他地区或语言中并不普遍适用。因此是一个完全中国化的中文测试基准。涉及一些不是常见标准化考试类型的题目，例如食物，中国驾驶规范等。...AGIEval 是一个以人为中心的基准测试，专门用于评估基础模型在与人类认知和解决问题相关的任务中的一般能力。

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新增字段在数据块中的体现

前几天同事提了一个问题，比较有意思，如果一张表新增字段，在数据块上是怎么存储的？是直接“加”到数据块中，还是通过其他的形式，表示新的字段？让我们从Oracle数据块内容，看下他到底是怎么存储的。...，只有当该字段存储值，数据块中才会为其实际存储。...可以看到，第一条记录已经包含了五个字段，其他未更新记录，仍是四个字段，说明当增加一个带默认值，带非空约束的字段时，只有当该字段存储值，数据块中才会为其实际存储， tab 0, row 0, @0x1f3d...，新增字段是否存在于数据块中，取决于几个条件，新增字段带默认值的情况下，是否设置了非空约束。...该字段是否包含了值(包含让default设置的)。该字段即使为空，但是在他之后，新增了其他包含值的字段，则该字段会在数据块中显示为*NULL*的占位。无论什么问题，实践是检验真理的唯一标准。

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Sklearn库中的数据集

一、Sklearn介绍 scikit-learn是Python语言开发的机器学习库，一般简称为sklearn，目前算是通用机器学习算法库中实现得比较完善的库了。...二、Sklearn数据集种类 sklearn 的数据集有好多个种自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_ 可在线下载的数据集（Downloaded...fetch_lfw_pairs 人脸数据集 fetch_lfw_people 人脸数据集 fetch_olivetti_faces 人脸数据集 3.有关图像的数据集 load_sample_image...图像数据集 load_sample_images 图像数据集 load_digits 手写体数据集 4.有关医学的数据集 load_breast_cancer 乳腺癌数据集 load_diabetes...mldata.org 在线下载的数据集

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关注数据而不是模型：我是如何赢得吴恩达首届 Data-centric AI 竞赛的

这次竞赛共有489个参赛个人和团队提交了2458个独特的数据集。仅仅通过改进数据（而不是模型架构，这是硬标准），许多参赛者能够将64.4%的基准性能提高20%以上。...这场竞赛真正的独特之处在于，与传统的 AI 竞赛不同，它严格关注如何改进数据而不是模型，从我个人的经验来看，这通常是改进人工智能系统的最佳方式。...这个迭代过程见下图：将来自训练集的增强图像作为候选源的“数据增强”过程在“数据增强”过程中需要注意的几点： -虽然我在这次竞赛中使用了增强图像，但在实践中我们可以使用任何大的图像集作为数据源。...我想开发一种以数据为中心的增强算法（类似于梯度增强），其中模型预测中的不准确之处在每个步骤中通过自动获取与那些不准确之处相似的数据来迭代解决。这就是我称这种方法为“数据提升”的原因。...我可以看到这种技术推广到我们可以访问的机器学习的不同应用程序中：为实体（例如图像、文本文档）提取嵌入的预训练模型可供选择的大量候选数据集（例如特斯拉车队、网络上大量的文本语料库、合成数据）例如，我可以想象将这种技术推广到文本分类中

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Echarts中数据集的使用

前言从 ECharts4 支持数据集开始，更推荐使用数据集来管理数据。...https://echarts.apache.org/handbook/zh/concepts/dataset 数据集最大的特点就是数据和数据展示配置的分离。...以前我们都是在系列（series）中设置数据。...}, { type: 'bar', name: '2017', data: [97.7, 83.1, 92.5, 78.1] } ] }; 使用数据集后...，序列中只需要设置x,y展示的列即可。

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MySQL 中定义数据字段的类型

MySQL中定义数据字段的类型对你数据库的优化是非常重要的。 MySQL支持多种类型，大致可以分为三类：数值、日期/时间和字符串(字符)类型。...关键字INT是INTEGER的同义词，关键字DEC是DECIMAL的同义词。 BIT数据类型保存位字段值，并且支持MyISAM、MEMORY、InnoDB和BDB表。...作为SQL标准的扩展，MySQL也支持整数类型TINYINT、MEDIUMINT和BIGINT。下面的表显示了需要的每个整数类型的存储和范围。...BINARY 和 VARBINARY 类似于 CHAR 和 VARCHAR，不同的是它们包含二进制字符串而不要非二进制字符串。也就是说，它们包含字节字符串而不是字符字符串。...这说明它们没有字符集，并且排序和比较基于列值字节的数值值。 BLOB 是一个二进制大对象，可以容纳可变数量的数据。

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