对于NLP 爱好者来说HuggingFace肯定不会陌生，因为现在几乎一提到NLP就会有HuggingFace的名字出现，HuggingFace为NLP任务提供了维护了一系列开源库的应用和实现，虽然效率不是最高的...第一个是数据集的列表，可以看到HuggingFace提供了 3500 个可用数据集 from datasets import list_datasets, load_dataset, list_metrics...使用数据集对象 这里的数据集并不是使用传统的 csv 或 excel 格式，而是使用对象形式，该对象以某种结构存储数据集的元数据。...当打印数据集时，可以看到： 内置的数据集已经被拆分好了相应的数据阶段。在 features 和 num_rows 键中说明了列及样本数量。...数据集对象的查询的在语法上与使用 Pandas DataFrame 的操作非常相似。以下是一些可用于获取有关对象的更多信息的方法。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 这是 glassdoor 中数据科学职位的数据集。 1. 字段描述 2. 数据预览 3....数据来源 来源于Kaggle。
二极管：密集的室内和室外深度数据集 https://diode-dataset.org/ DIODE（密集的室内和室外深度）是一个数据集，其中包含各种高分辨率的彩色图像以及准确，密集，宽范围的深度测量值...我们建立了一个原始的机器学习数据集，并使用StyleGAN（NVIDIA的一项奇妙资源）构造了一组逼真的100,000张面孔。...我们的数据集是通过在过去2年中在我们的工作室中拍摄29,000多张69种不同模型的照片而构建的。 非商业 只能用于研究和教育目的。禁止用于商业用途。...TabFact：用于基于表的事实验证的大规模数据集 https://tabfact.github.io/ 我们引入了一个名为TabFact（网站：https://tabfact.github.io/）的大规模数据集...，该数据集由117,854条带注释的语句组成，涉及到16,573个Wikipedia表，它们的关系分为ENTAILED和REFUTED。
解决这一问题的常用方法是定义私有数据成员，然后设计公开的成员方法来提供对私有数据成员的读取和修改操作，修改私有数据成员时可以对值进行合法性检查，提高了程序的健壮性，保证了数据的完整性。...属性结合了公开数据成员和成员方法的优点，既可以像成员方法那样对值进行必要的检查，又可以像数据成员一样灵活的访问。...如果设置属性为只读，则无法修改其值，也无法为对象增加与属性同名的新成员，同时，也无法删除对象属性。...__value = value #私有数据成员 @property #修饰器，定义属性，提供对私有数据成员的访问 def value(self): #只读属性，无法修改和删除 return...__value) AttributeError: 'Test' object has no attribute '_Test__value' >>> t.value =1 #为对象动态增加属性和对应的私有数据成员
趁着周末水一文，把最近用 huggingface transformers 训练文本分类模型时遇到的一个小问题说下。 背景 之前只闻 transformers 超厉害超好用，但是没有实际用过。...之前涉及到 bert 类模型都是直接手写或是在别人的基础上修改。但这次由于某些原因，需要快速训练一个简单的文本分类模型。其实这种场景应该挺多的，例如简单的 POC 或是临时测试某些模型。...我的需求很简单：用我们自己的数据集，快速训练一个文本分类模型，验证想法。 我觉得如此简单的一个需求，应该有模板代码。但实际去搜的时候发现，官方文档什么时候变得这么多这么庞大了？...瞬间让我想起了 Pytorch Lightning 那个坑人的同名 API。但可能是时间原因，找了一圈没找到适用于自定义数据集的代码，都是用的官方、预定义的数据集。...并且我们已将数据集分成了 train.txt 和 val.txt 。
Python是面向对象(OOP)的语言, 而且在OOP这条路上比Java走得更彻底, 因为在Python里, 一切皆对象, 包括int, float等基本数据类型....在Java里, 若要为一个类定义只读的属性, 只需要将目标属性用private修饰, 然后只提供getter()而不提供setter()....用私有属性+@property定义只读属性, 需要预先定义好属性名, 然后实现对应的getter方法. class Vector2D(object): def __init__(self, x, y)...AttributeError: can't set attribute 可以看出, 属性x是可读但不可写的. 通过__setattr__ 当我们调用obj.attr=value时发生了什么?...AttributeError: MyCls.readonly_property is READ ONLY 以上这篇Python 定义只读属性的实现方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考
ACL2022最近发表了一篇有关于信息抽取的模型UIE，它开创了基于Prompt的信息抽取多任务统一建模方式，并在实体、关系、事件和情感等4个信息抽取任务、13个数据集的全监督、低资源和少样本设置下取得了...个数据集的全监督、低资源和少样本设置下，UIE均取得了SOTA性能，这项成果发表在ACL 2022[1]。...飞桨PaddleNLP结合文心大模型中的知识增强NLP大模型ERNIE 3.0，发挥了UIE在中文任务上的强大潜力，开源了首个面向通用信息抽取的产业级技术方案，不需要标注数据（或仅需少量标注数据），即可快速完成各类信息抽取任务...图：实体抽取零样本和小样本效果展示 除实体抽取任务外，在金融、医疗、互联网三大自建测试集的关系、事件抽取任务上进行实验，标注少样本也可带来显著的效果提升，尤其在金融、医疗等专业垂类领域上效果突出，例如，...，PaddleNLP其实是一个集前沿预训练模型、开箱即用工具集和产业系统方案于一身的NLP万能法宝。
那么，这个“压缩表示”实际上做了什么呢？ 压缩表示通常包含有关输入图像的重要信息，可以将其用于去噪图像或其他类型的重建和转换！它可以以比存储原始数据更实用的方式存储和共享任何类型的数据。...为编码器和解码器构建简单的网络架构，以了解自动编码器。 总是首先导入我们的库并获取数据集。...用于数据加载的子进程数 每批加载多少个样品 准备数据加载器，现在如果自己想要尝试自动编码器的数据集，则需要创建一个特定于此目的的数据加载器。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。...通常，它们的限制方式只允许它们大约复制，并且只复制类似于训练数据的输入。因为模型被迫优先考虑应该复制输入的哪些方面，所以它通常会学习数据的有用属性。
MBP 上安装了虚拟机，在虚拟机上运行 Oracle，通过 MAC 上的 Eclipse 访问 Oracle 数据库。...总之，Mac 上对 Oracle 的操作是真的很蛋疼的，笔者一个完完全全的数据库小白，看了无数相关解答，生生被折磨了两天，才把 MAC 操作 Oracle 的跑通。...虚拟机 + win7 的安装 Mac 上可以安装虚拟机，笔者安装的虚拟机是 VirtualBox，选择 OS X 系统版本的 dmg 文件，下载并安装。 ?...网络配置 用 MAC 主机连接虚拟机 win7 的 Oracle 数据库，还需要将网络成功配置。...测试 Eclipse 连接虚拟机下的 Oracle 数据库 运行 MAC 主机下的 Eclipse，新建工程。
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。 在此处直接跳到Colab笔记本。...首先，访问将在此处使用的数据集：网站（请注意，使用的是特定版本的数据集。图像已调整为416x416。）...该代码段包含指向源图像，其标签以及分为训练，验证和测试集的标签图的链接。 对于自定义数据集，如果按照分步指南上传图像，则系统会提示创建训练有效的测试分割。还可以将数据集导出为所需的任何格式。...TensorFlow甚至在COCO数据集上提供了数十种预训练的模型架构。...在这个例子中，应该考虑收集或生成更多的训练数据，并利用更多的数据扩充。 对于自定义数据集，只要将Roboflow导出链接更新为特定于数据集，这些步骤将基本相同。
全球最大古典钢琴数据集发布 10月，字节跳动发布全球最大的古典钢琴数据集 GiantMIDI-Piano，开发并开源了一套高精度钢琴转谱系统。...MIDI 数据集的空白。...简单说，GiantMIDI-Piano 把国际音乐数字图书馆上能找到，并能在网上搜索到的所有古典钢琴曲转换成了 MIDI 文件，并且在数据规模和精度上做到了世界顶级。...这套数据集和相关论文一经发布，就收获了来自硅谷和世界各地的科技大V、音乐家、作曲家、研究学者和科技媒体的转发和好评。...“如果稍微熟悉这个领域就会发现，在图像和声音领域分别有 ImageNet 和 AudioSet 等大型数据集，在业界的影响力都非常大。但是在音乐领域，缺少一个这样量级的数据集。”
@property可以将python定义的函数“当做”属性访问，从而提供更加友好访问方式，但是有时候setter/deleter也是需要的。 1》只有@property表示只读。...__private #尝试去写私有属性（对于经典类而言，“写”是做不到的，注意看后边的代码和注释！）...__private=value #尝试去删除私有属性（对于经典类而言，“删除”也是做不到的，具体看后边的代码和注释！）...__dict__ t1.private='change 1' #对于经典类来说，该语句实际上是为实例t1添加了一个实例变量private print t1....__dict__ print t1.private #读私有属性 #del t1.private #无法通过这种方式删除私有属性：AttributeError: test1 instance has
导读 如何使用物体的多个特征来提升物体检测的能力，使用YOLOv5进行多属性物体检测的实验。 我们发布了RarePlanes数据集和基线实验的结果。...在本系列教程中，我们将从头到尾介绍在RarePlanes数据集上训练YOLOv5模型的整个机器学习流程。...再运行一轮非极大抑制，去掉重复数据，拼接预测并在tiled的图像上给它们评分。现在，让我们看看我们做得如何。...度量，IoU为0.5，结果在90年代的飞机数据集上的F1得分非常稳定。...有了这些，多样化的、有条理的、标记良好的数据集可以创建有效的模型，但需要注意的是，你不一定需要大量的数据。
什么是Hudi Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。...由Uber开发并开源，HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务：读优化表（Read Optimized Table）和近实时表（Near-Real-Time Table）。...它可以像任何作业一样进一步水平扩展，并将数据集直接存储在HDFS上。 Hudi的作用 上面还是比较抽象的话，接着我们来看下图，更形象的来了解Hudi ?...2.增量视图 - 在数据集之上提供一个变更流并提供给下游的作业或ETL任务。...相同时，默认取 PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY 属性配置的字段最大值所对应的行； PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY：用于存放数据的分区字段。
类属性装饰器可以用于数据验证、懒加载、计算属性等场景。本文将详细介绍Python类属性装饰器的概念、用法及其实际应用，并通过示例代码帮助全面掌握这一重要工具。...基本用法 使用 property 定义只读属性 以下是一个简单的示例，展示如何使用property定义一个只读属性。...: can't set attribute 在这个示例中，radius属性被定义为只读属性，因为没有定义setter方法，尝试修改该属性会引发AttributeError。...总结 本文详细介绍了Python类属性装饰器的概念、用法及其实际应用。通过使用property装饰器，我们可以定义类的属性访问器、修改器和删除器，实现数据验证、懒加载和计算属性等功能。...文章展示了如何使用property创建只读属性、读写属性和可删除属性。此外，还介绍了使用自定义装饰器和描述符实现更复杂的属性管理。
但是，如果我们想要限制实例的属性怎么办？比如，只允许对Student实例添加name和age属性。...__slots__中，所以不能绑定score属性，试图绑定score将得到AttributeError的错误。...__slots__定义的属性仅对当前类实例起作用，对继承的子类是不起作用的 ---- 使用@property Python内置的@property（性能）装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的。...还可以定义只读属性，只定义getter方法，不定义sette方法就是一个只读属性： class Student(object): @property def birth(self):..._birth = value @property def age(self): #只读属性, 因为age可以根据birth和当前时间计算出来 return
但是这些模型需要大量数据集,通常是稀疏、孤立、私有的。此外，医学影像中的模型极其适应于特定的数据域，也就是说，当在另一个来源的数据集上测试时，这些算法不能保持同样的准确性，这主要是由于图像分布的差异。...本文提出了一种域适应和分类技术，以克服小数据集上的过拟合。使用了一个私有的小数据集（目标域），和一个公共大标签数据集（源域）。一共有三个步骤。...首先，它通过主成分分析子空间，基于相似性约束对源域最具代表性的图像进行数据选择。其次，通过基于循环生成对抗网络的图像到图像转换，将源域的选定样本拟合到目标分布。...最后，目标训练数据集和来自源数据集的适配图像在卷积神经网络中探索不同的设置，以调整各层并进行在目标测试数据集上的分类。...所提出的方法在目标数据集的总体分类准确率上取得了明显的提高，达到了97.78%，而标准转移学习则为90.03%。
本文是深度学习课程的实验报告 使用了MLP/LeNet/AlexNet/GoogLeNet/ResNet五个深度神经网络模型结构和MNIST、Fashion MNIST、HWDB1三个不同的数据集，...所用的开发框架为tensorflow2。...本文的数据集和.ipynb文件可在此处下载：https://download.csdn.net/download/qq1198768105/85260780 实验结果 实验结果如下表所示 模型在不同数据集上的准确度...v3：(1)将Inception内部的BN层推广到外部。(2)优化了网络结构，将较大的二维卷积拆成两个较小的一维卷积，比如将3x3拆成1x3和3x1。...self.out_channels *= 2 # 最终经过inception后变为128个通道的数据，送入平均池化 # 平均池化层
贝叶斯定理在 Udacity 的机器学习入门课程的第 2 课中介绍：- ? 因为我想从课程中得到一些东西，所以我在互联网上进行了搜索，寻找一个适合使用朴素贝叶斯估计器的数据集。...在我的搜索过程中，我找到了一个网球数据集，它非常小，甚至不需要格式化为 csv 文件。 我决定使用 sklearn 的 GaussianNB 模型，因为这是我正在学习的课程中使用的估算器。...然后我使用 sklearn 的 GaussianNB 分类器来训练和测试模型，达到了 77.78% 的准确率：- ? 模型经过训练和拟合后，我在验证集上进行了测试，并达到了 60% 的准确率。...我不得不说，我个人希望获得更高的准确度，所以我在 MultinomialNB 估计器上尝试了数据，它对准确度没有任何影响。 也可以仅对一行数据进行预测。...由于网球数据集非常小，增加数据可能会提高使用此模型实现的准确度：- ?
公开的数据成员可以在外部随意访问和修改，很难保证用户进行修改时提供新数据的合法性，数据很容易被破坏，并且也不符合类的封装性要求。...解决这一问题的常用方法是定义私有数据成员，然后设计公开的成员方法来提供对私有数据成员的读取和修改操作，修改私有数据成员之前可以对值进行合法性检查，提高了程序的健壮性，保证了数据的完整性。...属性是一种特殊形式的成员方法，结合了公开数据成员和成员方法的优点，既可以像成员方法那样对值进行必要的检查，又可以像数据成员一样灵活的访问。...如果设置属性为只读，则无法修改其值，也无法为对象增加与属性同名的新成员，当然也无法删除对象属性。...，访问失败 AttributeError: 'Test' object has no attribute '_Test__value' >>> t.show() AttributeError: 'Test
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