在允许的情况下，从信誉良好的组织采购数据是确保准确性、覆盖范围以及适用的价值类型和格式的绝佳方法。...一个预构建的数据集是一个很好的起点，但是它绝不应该被免除审查：即使在短期内需要做大量的工作，也要修改或替换不合适的数据集。 ? 03 构建数据集 要从头创建数据集，你必须从某个地方获取原始数据。...数据整理 数据整理是将多个信息源组合起来，以创建要分析的新数据的实践过程。可以通过从报告中提取数据、从不同的在线来源合并数据或查询API等方法来构建。...这是过去社交媒体分析的主要方式（尤其是由第三方进行），但许多平台都限制了人们获取数据或使用从其服务中获取的数据的能力。...抓取是用软件来执行的，该软件可以加载、观察和下载大量的内容，这些内容通常是不加区别地从Web目标上下载的，然后就可以对其进行调整以供使用。数据抓取要有目的性。
火种二：动态计算图的强大 PyTorch使用动态计算图（Dynamic Computation Graph），也就是说，图的构建是在代码运行时动态进行的，这允许你进行更为直观的模型构建和调试。...这让PyTorch在处理可变长度的输入，如不同长度的文本序列或时间序列数据时，显得游刃有余。动态图的特性也使得在网络中嵌入复杂的控制流成为可能，比如循环和条件语句，这些都是静态图难以做到的。...从论坛到GitHub，从学术研究到工业应用，无数的开发者和研究者都在为之贡献代码，分享经验和见解。 另外，PyTorch有着丰富的生态系统。...火种四：实践举例 看一个实际的例子，如何用PyTorch来构建一个卷积神经网络（CNN）来识别手写数字，也就是著名的MNIST数据集： python import torch.optim as optim...我们还通过构建一个CNN模型来识别MNIST数据集中的手写数字，讲述了整个模型的设计、训练和评估过程。 希望你能有所收获～～
植被干旱响应指数 (VegDRI) 简介 植被干旱响应指数（VegDRI）是一个每周一次的地理空间模型，用于描述干旱对美国本土植被造成的压力。...VegDRI方法将美国宇航局Terra平台上的中分辨率成像分光仪（MODIS）传感器提供的遥感数据与气候和生物物理数据整合在一起，形成了空间分辨率为1千米的无缝产品。...基于气候的干旱数据包括帕尔默干旱严重程度指数 (PDSI) 和来自 HPRCC 的每周标准化降水指数 (SPI) 数据。气候数据可确定正在经历干旱的地区，以帮助区分干旱造成的植被压力。...数据集说明 空间信息 Attribute Details Spatial extent Conterminous United States Spatial resolution 1000m Temporal..., Remote sensing, MODIS, PDSI, CONUS, United States Curated in GEE by: Climate Engine Org 网址推荐 0代码在线构建地图应用
从音轨生成“移位的”片段会导致每次检索新片段时都重新构建相同的音轨，这也会减缓管道的速度。 管道无法处理2D或3D输入，因为我们同时使用了scalograms和spectrograms但是无法处理。...数据格式概述 在制作我们的流数据之前，先再次介绍一下数据集，MAFAT数据由多普勒雷达信号的固定长度段组成，表示为128x32 I / Q矩阵；但是，在数据集中，有许多段属于同一磁道，即，雷达信号持续时间较长...这里就需要依靠Pytorch中的IterableDataset 类从每个音轨生成数据流。...一旦音轨再次被分割成段，我们需要编写一个函数，每次增加一个音轨，并将新生成的段发送到流中，从流中从多个音轨生成成批的段。...最后一点对于确保每个批的数据分布合理是至关重要的。 生成流数据集正是IterableDataset类的工作。
数据是机器学习的必备条件，输入数据的质量高低，是影响机器学习模型效果的决定性因素条件之一。对于机器学习的学习者而言，拥有一个数据集来练手是第一步。...在scikit-learn中，提供了多种构建数据的方法 1....简单数据集 在机器学习领域，有很多常用的数据集，在scikit-learn中，内置了这些常用数据集，通过对应的函数可以直接加载，对于回归算法而言，常用数据集的加载函数如下 1. load_boston(...真实数据集 这里的真实数据集也是经典的数据集之一，只不过数据量较大，所以没有内置在模块中，采用了从网络上下载的方式，对于回归算法而言，有以下加载函数 1. fetch_california_housing...4) 对于没有数据集练手的初学者而言，这个数据集的构建功能真的是及时雨，可以让我们更加专注于下游数据处理，模型搭建和验证的学习中去。
虽然对客户端（用户）而言，每个API都是服务（消费者）。但对于具体处理而言，每个API同时也是生产者。 将每个API看成data source，生产数据（data），就是对api最底层的抽象。...建立抽象：每个API都是datasource 每个api，都实现Source的接口，将自己收到的数据，无脑封装往下一跳怼 import "github.com/reugn/go-streams/extension...将各种API的原始数据封装为DataItem在流中统一处理，内置session是神来之笔。这个session会包含每条数据的个性化信息。可以由每个步骤增添并提供给下一步骤使用。...// 调用接口 source.GetSource().Via(flow.NewMap(func(i interface{}) interface{} { // 步骤1，创建日志 // 从用户发来的每条消息都被打散成为了数据源的一条数据...(string) // 从数据的session中获取数据的附加信息 tags := map[string]interface{}{ "trace_id": traceID,
在复杂响应式布局中，fr单位的应用技巧往往体现在对场景的精准把控上。创建多列自适应布局时，将fr单位与repeat()函数、auto-fit关键字结合，能产生令人惊叹的灵活性。...这种“自适应列数”的特性，彻底摆脱了传统响应式设计中依赖媒体查询手动调整列数的繁琐，让布局具备了真正的“自适应性”。处理嵌套网格时，fr单位的应用需要更细致的层级思维。...这种垂直方向的弹性控制，在构建全屏应用、仪表盘等布局时尤为重要，它让页面能够自然适配不同设备的屏幕比例，提升整体的沉浸感。使用fr单位时，一些细节的处理能显著提升布局的健壮性。...fr单位的出现，不仅是技术上的创新，更代表了一种布局思维的转变——从“精确控制每个元素”到“定义规则，释放弹性”。...它让开发者能够从繁琐的尺寸计算中解脱出来，将精力聚焦于布局的结构逻辑和用户体验，而浏览器则承担起实时适配的重任。
数字从0～9，图片大小是28*28，训练数据集包含 60000个样本，测试数据集包含10000个样本，示例图如下。 ?...cifar10被适时地整理出来，这也是一个只用于分类的数据集，是tiny数据集的子集。后者是通过选取wordnet中的关键词，从google，flick等搜索引擎中爬取，去重得来。...ImageNet是李飞飞实验室主导的一个项目，目标是构建一个计算机视觉研究的大型数据库，关键词从WordNet中选取。...完整的Imagenet数据集有1400多万幅图片，涵盖2万多个类别的标注与超过百万的边界框的标注，每一个类别大概是500～1000张图片，标注采用了亚马逊的众包平台，这个平台之后被用于构建各种数据集。...很多人天天在用数据集但是从没有认真看过数据集的构建和背后的动机，希望这个系列能给大家带来更多理解。 如果你能静下心来看论文，那么，发送关键词“数据集0”到公众号，就可以直接获取下载链接。
六、案例分析：构建图文生成模型的训练集 以构建一个面向文案生成的图文生成模型为例，数据集构建流程如下： 从多个平台爬取图文内容（如电商图片和商品描述）。 对爬取的数据进行去噪和格式统一。...从数据采集、清洗、标注到增强，每一个环节都需要精心设计与执行。同时，面对数据隐私、偏差和成本等挑战，技术与策略的结合可以为AIGC训练集的构建提供高效的解决方案。...本文将以8000字篇幅，从理论到实践，深入探讨如何构建高质量的AIGC训练集，并通过代码示例贯穿整个流程。...一、数据集构建的整体框架 数据集构建的核心流程 数据采集：从多个来源获取数据，如公开数据集、爬虫、自采集等。 数据清洗：对原始数据进行筛选和预处理。 数据标注：为监督学习任务添加高质量标签。...数据源扩展建议 开放数据集平台：Kaggle、Hugging Face Datasets。 爬取数据：适合结构化和半结构化数据，需注意合法性。 API接口：如社交媒体或新闻网站提供的开放API。
在深度学习中，无论是做哪项任务，图像、文本或是声音，都涉及到数据的处理，而数据通常包含在数据集中paddle当中有两个重要的类是和数据集相关的：Dataset和DataLoader【Dataset】它位于...paddle.io.Dataset，用于定义数据集这里只介绍它的__getitem__和__len__两个方法1....它定义了获取数据集长度的行为下面的代码使用Dataset定义了一个基础的数据集：import paddleclass MyDataset(paddle.io.Dataset): def __init...labels=[0,1,0,0,1,0]mydata=MyDataset(data,labels)for i in range(len(mydata)): print(mydata[i])在这里，我们构建了一个小型数据集...DataLoader的一个重要作用是可以批量的从数据集中取出数据，方便程序进行并行计算，这极大了提高了深度学习程序的运行效率import paddleclass MyDataset(paddle.io.Dataset
Spring Boot作为一个流行的Java框架，通过简化配置和快速开发，成为构建RESTful API的理想选择。...本文将深入探讨如何使用Spring Boot构建RESTful API，包括基础知识、核心功能、最佳实践和实际应用，并提供具体的代码示例和应用案例。...1.2 RESTful API的优势 简单易用：通过HTTP协议和标准化的动词操作，简单易用。 灵活性：支持多种数据格式和通信方式，灵活性高。 可扩展性：支持分布式系统的扩展和集成，适合大规模应用。...第三章 使用Spring Boot构建RESTful API 3.1 项目初始化 使用Spring Initializr生成一个Spring Boot项目，并添加所需依赖。 <!...ENTRYPOINT ["java","-jar","/app.jar"] # 构建Docker镜像 docker build -t spring-boot-rest-api
2019年第 11 篇文章，总第 35 篇文章 机器学习入门系列（2）--如何构建一个完整的机器学习项目 第二篇 上一篇机器学习入门系列(2)--如何构建一个完整的机器学习项目(一)介绍了开始一个机器学习项目需要明确的问题...第二篇，会介绍下如何获取数据集和构建测试集的方法。前者，对于机器学习来说，数据集的好坏对模型性能有很大的影响。而后者，主要是避免两个偏差--数据透视偏差和采样偏差。 ---- 2....获取数据 2.1 常用数据集 在我们学习机器学习的时候，最好使用真实数据，即符合真实场景的数据集，而不是人工数据集，采用这种人工数据集在实际应用中会让系统表现很糟糕，因为人工数据集一般都和真实场景下的数据有较大的差异...大多数数据集都是免费的，但是在使用任何数据集之前，用户需要检查一下许可要求。 计算机视觉数据集：Visual Data包含一些可以用来构建计算机视觉(CV)模型的大型数据集。...这种采样称为分层采样：将人群分层均匀的子分组，称为分层，从每个分层去取合适数量的实例，以保证测试集对总人数有代表性。
前篇：微调篇「数据集构建」保姆级教程来了！ 这次是「数据集构建」保姆级教程第二篇，会持续更新。...二、构建向量知识库数据集强调事项 构建向量知识库数据集的基本步骤与微调数据集（见前篇）基本一致，但有以下注意强调事项。 数据质量直接影响结果（向量知识库数据集严禁噪声与微调不一样！！！）...元数据过滤：为数据添加标签（如时间、类别），加速粗筛过程。 分布式部署：按数据热度分片，结合缓存机制（如Redis）提升响应速度。 补充说明：向量知识库数据集也要是问答对？...三、具体步骤示例（大学生求职不踩坑指南数据集——基于Dify向量知识库构建） 1、明确目标 确定你要解决的问题或任务，然后就可以寻找优质的数据集以及构建自己的数据集了~ 2、数据收集 原始文档格式转换...效果如下~ 如果还有问题的话，可以再让GPT进行调整 3、导入Dify进行数据集训练 测试一下~构建一个agent 引用知识库~ 这样数据集就构建好啦~ 四、完结感言 首先，非常感谢合作小伙伴冬灵和我一起共创数据集构建系列二
Tensorflow IO和源代码构建 https://github.com/tensorflow/io#developing 2.查看源树中的相邻数据集，并选择一个最接近pcap的数据集。...张量的例子 它有助于理解 TF数据集的好处以及开箱即用的所有便利功能，如批处理，映射，重排，重复。这些功能使得使用有限数据量和计算能力构建和训练TF模型变得更加容易和高效。...数据集和其他TF操作可以用C ++或Python构建。我选择了C ++路由，这样我就可以学习一些TF C ++框架。然后我用Python包装它们。...TF IO pcap数据集的源代码目录结构 Tensorflow使用Bazel作为构建系统，Google于2015年开源。以下是PcapDataset BUILD文件。...tests/test_pcap_eager.py 希望这可以帮助构建自己的自定义数据集。
1：数据集构建器:是系统的核心部件，为了满足多变的数据分析需求，它具备强大的功能，这里包括数据分析时用到的各区域，分别包汇总区域、行维度区域、列维度区域、排序区与筛选区域。下面会详细说明。...这里主要讲讲数据集构建器 结果集：原来叫视图。你所需要的数据就来源于在结果集中选中的表 ? 数据集：每新建一个图表就会产生一个数据集。显示的名字就是你当前选中的图表名 ?...汇总：顾名思义就是数据整合，例如勾选收入，它就会将收入进行汇总。注意前面的小图标T表示text型数据，Z是表示是数值型的数据，只有选中前面为Z的才可以进行数据的汇总。 ?...聚合(总和)：表示你要以什么数据来显示。收入的总和还是收入的平均值等等 ?...同期：这里会添加新的字段，这个字段是与其他某个时期进行对比，例如选中年和-1，表示数据与对应的去年进行对比，月和-1就是和上个月比较。负数表之前，正数表之后。 ?
这次是「数据集构建」保姆级教程第一篇，会持续更新。...以及非常需要关注构建的数据集是否符合你要后训练模型的数据格式~） 2. 数据收集（这一步就是收集所有你能收集到的相关的数据） 内部数据：从现有数据库、日志等获取数据。...测试集：用于最终评估。 三、具体示例（以DeepSeek-R1蒸馏模型为微调模型，构建的医学数据集为例） 1.明确目标——医生文本类数据集构建 1....2.数据收集 1.判断医学领域应该会有很多之前已经构建过的数据集，所以我先去开源网站modelscope进行寻找~ 2.通过优质的开源数据集确认规范，尽可能在后续的构建过程中，倾向于构建类似优质开源数据集的方向...如果微调后的结果令人满意，再考虑将该数据集作为构建标准数据集的参考依据。 在后续构建自己的额外数据集时，应遵循循序渐进的原则。先构建少量数据并进行微调测试，观察效果。
机器之心专栏 作者：王雅楠、廖胜才 本文通过从单张照片克隆整套衣服穿搭到三维人物，构建了一个包含 5621 个三维人物模型的虚拟行人数据集 ClonedPerson。...ClonedPerson – 从单角度人物照片到虚拟数据的方案图 其中，预处理阶段的方法是为了提升生成人物的成功率。...本文从聚类结果中的每一类抽取 7 张照片进行克隆（5 张生成训练集，2 张生成测试集），最终生成 5621 个虚拟人物。将这些虚拟人物渲染后得到数据集 ClonedPerson。...下表 1 统计了 ClonedPerson 和其他虚拟行人数据集的一些特征。 表 1. 虚拟行人数据集统计表。...但是，考虑到三个真实数据库的平均泛化性能，ClonedPerson 则更胜一筹，证明了从照片中克隆衣服生成虚拟数据的有效性。 此外，本文还使用 ClonedPerson 作为测试集进行测试（表 3）。
同样一段代码，在不同数据量级下的响应表现可能会有云泥之别。...首先创建一个假设性的需求： 一个可以展示数万条记录的视图 从上个视图进入该视图时不应有明显延迟 可以一键到达数据的顶部或底部且没有响应延迟 响应迟钝的列表视图 通常会考虑采用如下的步骤以实现上面的要求：...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...它会根据指定的 NSFetchReqeust ，自动响应数据的变化并刷新视图。...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，
数据库 ID 或随机字符串就足够了。...通过创建 JWS 编码字符串或通过生成随机字符串并将相关信息存储在数据库中来生成授权代码后，您需要将用户重定向到应用程序指定的重定向 URL。...由于与拦截 HTTPS 请求相比，Attack者可以通过更多方式从 HTTP 重定向中窃取数据，因此与授权代码流相比，使用此选项的风险更大。...从授权服务器的角度来看，在它创建访问令牌并发送 HTTP 重定向时，它无法知道重定向是否成功以及正确的应用程序是否收到了访问令牌。这有点像将访问令牌抛向空中，祈祷应用程序能够捕捉到它。...该参数的有效字符为除双引号和反斜杠外的 ASCII 字符集，具体为十六进制代码 20-21、23-5B 和 5D-7E。
访问 github 获取源码 tag: https://github.com/tangx/k8sailor/tree/feat/05-design-restful-api-and-response-data...强烈建议使用 RESTful 风格来设计 API 文档。...省略 可以看到， k8s api 中都有一个对应的 kind 描述资源类型， 这个正好符合 RESTful 中资源定位的需求。 大概就是这样。...: https://docs.gitlab.com/ee/api/api_resources.html github RESTful API: https://docs.github.com/en/rest.../overview/resources-in-the-rest-api kalaserach resp api 最佳实践: https://kalasearch.cn/blog/rest-api-best-practices
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