本文链接：https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/102764540 问题 三台机器组成的hadoop2.7集群中，重新初始化之后再次启动启动...，发现以下问题： 在master节点，用hdfs命令上传文件报错There are 0 datanode(s) running and no node(s)； 去DataNode节点执行jps命令，没有名为...DataNode的进程； 解决 停止yarn和hdfs(我这里的hadoop部署在~目录下，请根据您自己的部署目录调整下面的命令)： ~/hadoop-2.7.7/sbin/stop-yarn.sh \...hdfs namenode -format 清理临时文件夹（这一步很重要）：打开文件hadoop-2.7.7/etc/hadoop/core-site.xml，找到节点hadoop.tmp.dir，该节点的值是临时文件夹目录
对于有共同标识符的两个数据集，可以使用Pandas中提供的常规方法合并，但是，如果两个数据集没有共同的唯一标识符，怎么合并？这就是本文所要阐述的问题。...合并没有共同特征的数据，是比较常见且具有挑战性的业务，很难系统地解决，特别是当数据集很大时。如果用人工的方式，使用Excel和查询语句等简单方法能够实现，但这无疑要有很大的工作量。如何解决？...（下图中箭头标识的两个记录，就是要匹配的对象，它们没有公共标识符。） 根据一个小样本的数据集和我们的直觉，记录号为18763和记录号为A1278两条记录看起来是一样的。...但是，这两类数据集没有通用的ID，所以我们将看看是否可以使用前面提到的工具，根据医院的名称和地址信息将两个数据集合并。...) 这里显示了一些糟糕的分数以及明显的不匹配情况: 这个例子凸显了一部分问题，即一个数据集包括来自Puerto Rico的数据，而另一个数据集中没有，这种差异明确显示，在尝试匹配之前，你需要确保对数据的真正了解
作者：郭磊 导语： 经常可能会有的一个需求就是，一个表中会有一些默认数据，这些数据未来是可以通过管理端来配置的。所以数据库在被建立之后，会有一些默认数据被插入表中。...工程跑起来后，视图函数还未被调用，所以必须要在其他地方来完成插入数据的要求。 django 提供了fixtures来完成对应的需求，具体可参考官方文档。...其核心是写一个 fixtures 文件，然后命令行通过 loaddata 来完成数据表的初始化操作。...但是我们并不能在蓝鲸的线上环境中操作命令行（也许有，但是我不太了解），线上环境是通过读取迁移文件来完成数据库的迁移操作的，所以可以通过把对应的代码写入migration 文件来完成数据库的初始操作。...home_application 这条命令会产生对应的 migration 文件 然后，我们需要我们自己的迁移文件来初始化我们自己的数据。
创建该数据集是为了支持对需要多步骤推理的基本数学问题进行问答的任务。 GSM8K 是一个高质量的英文小学数学问题测试集，包含 7.5K 训练数据和 1K 测试数据。...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。...然而有时候，特别是零样本测试和面对没有做过指令微调的模型时，模型可能无法很好的理解指令，甚至有时不会回答问题。...CMMLU 是一个包含了 67 个主题的中文评测数据集，涉及自然科学、社会科学、工程、人文、以及常识等，有效地评估了大模型在中文知识储备和语言理解上的能力。...）中表现的数据集。
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。
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。
一、介绍文本情感分析系统，使用Python作为开发语言，基于文本数据集，使用Word2vec对文本进行处理。通过支持向量机SVM算法训练情绪分类模型。实现对文本消极情感和文本积极情感的识别。...并基于Django框架开发网页平台实现对用户的可视化操作和数据存储。...Word2Vec是一种常用的文本处理方法，它能够将文本数据转化为向量表示，从而实现文本的语义分析和比较。...停用词是那些在文本中频繁出现但通常没有实际意义的词语，比如"the"、"and"等。我们可以使用NLTK库中提供的停用词列表进行去除。...我们可以通过预处理文本数据，训练Word2Vec模型，并使用模型进行相似词查询、词语相似度计算和线性运算等操作。
下面分别是分类和标签的数据库表： 分类 id 分类名 1 Django 2 Python 标签 id 标签名 1 Django 学习 2 Python 学习 编写博客模型代码 以上是自然语言描述的表格...# django.contrib.auth 是 Django 内置的应用，专门用于处理网站用户的注册、登录等流程，User 是 Django 为我们已经写好的用户模型。...文章摘要，可以没有文章摘要，但默认情况下 CharField 要求我们必须存入数据，否则就会报错。指定 CharField 的 blank=True 参数值后就可以允许空值了。...这是分类与标签，分类与标签的模型我们已经定义在上面。我们把文章对应的数据库表和分类、标签对应的数据库表关联了起来，但是关联形式稍微有点不同。...其中 User 是 Django 为我们已经写好的用户模型，和我们自己编写的 Category 等类是一样的。
前两篇我们介绍了celeB数据集 CelebA Datasets——Readme 基于CelebA数据集的GAN模型 直接上代码咯 导入依赖： # example of a gan for generating...0.0002, beta_1=0.5) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt) return model 加载我们上一篇文章写到的numpy...压缩数据包点npz结尾的文件 # load and prepare training images def load_real_samples(): # load the face dataset...batch of inputs for the network x_input = x_input.reshape(n_samples, latent_dim) return x_input 生成假的样本...dataset = load_real_samples() # train model train(g_model, d_model, gan_model, dataset, latent_dim) 最后生成的图像
从上文的ajax请求可以看出：我们点击添加之后会调用POST，来将数据以json的格式传输给/callections/ 所以我们需要在我们的视图函数中增加CallectionsView类的post请求部分函数...新建接口集 在页面上点击【新建接口集】，在弹出的对话框中输入接口集名称，点击确定。 可以看到调试的时候返回的request.body的内容为一个b'{"name":"666"}' ?...当获取到这个数据的时候，有两种可能： 已经创建过了 还没有创建过 不过到这里要先等一下，因为数据库还没建起来呢。直接空想有点不直观。 现在先去models中写一下表结构。...数据库迁移 自动新建了：apps/workspace/migrations/0001_initial.py 它是Django帮我们自动生成的一段代码，是帮助我们与数据库进行交流的。 ?...0001 最后打开数据库可视化工具查看有没有生成新的表 ?
我们把写好的文章永久地保存在数据库里，当用户访问我们的博客时，Django 就去数据库里把这些数据取出来展现给用户。 博客的文章应该含有标题、正文、作者、发表时间等数据。...下面分别是分类和标签的数据库表： 分类 id 分类名 1 Django 2 Python 标签 id 标签名 1 Django 学习 2 Python 学习 编写博客模型代码 以上是自然语言描述的表格...Django 把那一套数据库的语法转换成了 Python 的语法形式，我们只要写 Python 代码就可以了，Django 会把 Python 代码翻译成对应的数据库操作语言。...这样，Django 就可以把这个类翻译成数据库的操作语言，在数据库里创建一个名为 category 的表格，这个表格的一个列名为 name。还有一个列 id，Django 则会自动创建。...我们需要 3 个表格：文章（Post）、分类（Category）以及标签（Tag），下面就来分别编写它们对应的 Python 类。模型的代码通常写在相关应用的 models.py 文件里。
1、常见的使用方式(设置为null) 2、关于别的属性的介绍 CASCADE:这就是默认的选项，级联删除，你无需显性指定它。...PROTECT: 保护模式，如果采用该选项，删除的时候，会抛出ProtectedError错误。...SET_NULL: 置空模式，删除的时候，外键字段被设置为空，前提就是blank=True, null=True,定义该字段的时候，允许为空。...SET_DEFAULT: 置默认值，删除的时候，外键字段设置为默认值，所以定义外键的时候注意加上一个默认值。...SET(): 自定义一个值，该值当然只能是对应的实体了 3、补充说明:关于SET()的使用 **官方案例** def get_sentinel_user(): return get_user_model
在本文中，我们将介绍如何基于已有的OCR（光学字符识别）模型，通过自己的数据集进行进一步优化。优化OCR模型可以提高其对特定任务和领域的准确性和适应性。以下是详细的步骤和方法。...建议数据集应包括：不同字体和大小的文本图像各种格式（如扫描文档、照片）不同语言的文本图像（如果需要）数据集应分为训练集、验证集和测试集。确保数据集的多样性，以提高模型的泛化能力。...这里我们以TensorFlow和Keras实现的CRNN模型为例。2.2 模型微调为了使OCR模型更好地适应我们的数据集，我们可以进行迁移学习和微调。...迁移学习是使用预训练模型的权重，然后在自己的数据集上进一步训练。...，我们了解了如何基于已有OCR模型，通过自己的数据集进行优化。
已重新上传好数据集： ?...分割线----------------------------------------------------------------- 2020.3.10 发现数据集没有完整的上传到谷歌的colab上去...测试集是完整的。 训练集中cat的确是有10125张图片，而dog只有1973张，所以完成一个epoch需要迭代的次数为： (10125+1973)/128=94.515625，约等于95。...顺便提一下，有两种方式可以计算出数据集的量： 第一种：print(len(train_dataset)) 第二种：在../dog目录下，输入ls | wc -c 今天重新上传dog数据集。.../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
“本文主要内容：基于自制的仿VOC数据集，利用caffe框架下的MobileNet-SSD模型训练。”...以下从环境搭建、数据集制作、模型训练、模型测试四个环节介绍整个过程。...编译通过之后就可以玩模型啦。 02 — 数据集制作 网络上大多数资料都是在介绍如何利用VOC2007和VOC2012数据集开始训练，本文介绍的是制作自己的仿VOC数据集，对接工程实际。...04 — 模型测试 笔者认为“测试”的含义有两种，一种是利用数据集中的测试数据检测模型效果，叫test，另一种是利用数据集外实际应用中的数据集检测模型效果，叫deploy。以下分别介绍。...利用数据集外的图片测试 这项测试的前提条件是，拥有属于自己的caffemodel。
下面分别是分类和标签的数据库表： 分类 id 分类名 1 Django 2 Python 标签 id 标签名 1 Django 学习 2 Python 学习 编写博客模型代码 以上是自然语言描述的表格...还有一个列 id，虽然没有显示定义，但 django 会为我们自动创建。...# django.contrib.auth 是 django 内置的应用，专门用于处理网站用户的注册、登录等流程，User 是 # django 为我们已经写好的用户模型。...•category 和 tags：分类与标签，分类与标签的模型我们已经定义在上面。我们把文章对应的数据库表和分类、标签对应的数据库表关联了起来，但是关联形式稍微有点不同。...其中 User 是 django 为我们已经写好的用户模型，和我们自己编写的 Category 等类是一样的。
The A-Train Cloud Segmentation Dataset 简介 A-Train 云分割数据集 ATCS 是一个用于训练深度学习模型的数据集，可对多角度卫星图像中的云进行体积分割。...该数据集由来自 PARASOL 任务上 POLDER 传感器的多角度偏振测量的时空对齐斑块和来自 2B-CLDCLASS 产品（使用 CloudSat 上的云剖面雷达 (CPR)）的垂直云剖面组成。...数据集概览 A-Train云分割数据集旨在训练深度学习模型，从多角度卫星图像中体积分割云层。该数据集包含丰富的云层信息，适用于云检测研究。...资源获取 数据集由NASA开放，用户可以从其开放数据门户下载相关数据，进行云检测和深度学习算法的训练。...应用场景 除了云检测，该数据集还可用于气候研究、环境监测和其他遥感应用，推动相关研究的进展。
作者 | Michelangiolo Mazzeschi 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 在没有数据集的情况下使用分类模型。Github存储库中提供了完整的代码。...因为将无法在线找到任何关于辣胡椒测量的数据集，所以将使用统计方法自行生成该数据集。 ?...处理： 查找可用数据 进行测量 从分布创建数据集 创建模型 绩效评估 1.查找可用数据 如前所述，不太可能找到要构建的所有内容的数据集。...想构建一个辣味分类器，如果没有任何数据开始，这将是一项艰巨的任务。在互联网上唯一能找到的是一张不同麻辣胡椒的比较表（希望是相同的比例）。 ? 将需要将此数据转换为数字数据。...而不是许多其他模型，该模型专用于以下数据： 是独立的 服从正态分布 因为是按照这些前提建立数据集的，所以该分类器非常适合我要构建的内容。
设计models模型 from django.db import models # 积分信息 class Credits(models.Model): user = models.ForeignKey...) credits_total = models.IntegerField('总积分',default=0) credits_buy = models.IntegerField('购买的积分...= models.IntegerField('前一天签到的积分',default=0) time_sign_before_day = models.DateTimeField('前一天签到的时间...',default=None) class Meta(): # credits,为数据库中的表名 db_table = 'credits' python manage.py...makemigrations python manage.py migrate Django自动生成models 如果数据库表已经存在，执行命令，可以自动生成Models模型，实现models与数据表的映射
然而，构建有用的多模态AI模型需要高质量的多模态数据集，这些数据集是训练这些多功能系统的必要燃料——使它们能够超越单一维度或模式，扩展对世界的理解。...同样的想法也适用于各种各样的任务，例如视频分析、视听语音识别、跨模态检索、医学诊断等等。这是因为多模态数据集使AI模型能够学习对象及其上下文之间更复杂的语义关系，从而提高模型的性能和准确性。...该数据集的庞大规模意味着模型可以更广泛地掌握现有的科学和技术研究在线语料库。根据研究团队的说法，目标是创建一个包含“图像和文本的自由形式交错序列”的数据集，适合训练大型多模态AI模型。...许可证：CC-BY-4.0 结论 新的数据集不断涌现，以下是一些其他值得一提的近期多模态数据集： BigDocs：这个开放且“许可宽松”的数据集旨在训练用于从文档中提取信息的模型，使用增强的OCR、布局和图表分析以及表格检测...这些只是大量可用多模态数据集中的少数几个——更不用说也日益受到关注的多语言数据集了。有如此多的选择，找到合适的训练AI模型的数据集相对容易。
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