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    手把手 | 教你爬下100部电影数据:R语言网页爬取入门指南

    大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | 姚佳灵,蒋晔,杨捷 前言 网页上的数据和信息正在呈指数级增长。如今我们都使用谷歌作为知识的首要来源——无论是寻找对某地的评论还是了解新的术语。所有这些信息都已经可以从网上轻而易举地获得。 网络中可用数据的增多为数据科学家开辟了可能性的新天地。我非常相信网页爬取是任何一个数据科学家的必备技能。在如今的世界里,我们所需的数据都在互联网上,使用它们唯一受限的是我们对数据的获取能力。有了本文的帮助,您定会克服这个困难。 网上大多数的可用数据并不容易获取。它们以非结构化的形

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    76. 三维重建11-立体匹配7,解析合成数据集和工具

    随着越来越多的领域引入了深度学习作为解决工具,大量的数据显然也就变得非常关键了。然而在相当长的时间里,立体匹配这个领域都缺乏大量的数据可以使用。我在文章74. 三维重建9-立体匹配5,解析MiddleBurry立体匹配数据集和75. 三维重建10-立体匹配6,解析KITTI立体匹配数据集介绍的两个著名的数据集MiddleBurry和KITTI都不是为了训练神经网络而制作——它们本身仅用于客观的衡量比较算法的质量。所以它们所包含的图像组数量都很有限。比如,MiddleBurry 2014年数据集就只有20组数据可用于训练算法。KITTI 2012, 194组训练图像, KITTI 2015, 200组训练图像。同时,这些数据集的场景都很有限,MiddleBurry的场景是在受控光照下实验场景。KITTI则主要集中在自动驾驶的公路场景,且其Ground Truth深度只占图像的50%左右。很显然,这样的数据集是不足以用于训练深度学习的网络模型的。

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