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自适应流播放统计数据集

对流媒体播放数据的分析有助于对客户端逻辑、流媒体系统的优化,因此,作者提供了一个可用于研究的流媒体播放数据集,包含四个真实事件的会话信息、客户端信息、流信息、播放信息和网络信息等。...目录 介绍 ABR 流:主要原则 数据集 数据集的使用实例 流媒体客户端的行为建模 结论 介绍 现代流媒体的特点: 视频内容分发到多种设备,包括: PC、笔记本电脑 手机 平板电脑 电视 视频嵌入在网页中...自适应逻辑的优化 比特率阶梯的优化 分发系统的设计 数据集 数据集在 GitHub 开源:https://github.com/brightcove/streaming-dataset 包含超过 5000...数据集收集事件概览 收集的信息包括:会话信息、客户端信息、流信息、播放信息和网络信息,具体如下图。...图5: 数据集收集信息明细 图6 给出了事件1的简要总结: 图6: 事件1数据 数据集的使用实例 流媒体客户端的行为建模 通过对数据的分析,我们发现播放器分辨率大小对流的选择有很大影响,带宽自适应不是唯一的问题

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    用于训练具有跨数据集弱监督的语义分段CNN的数据选择

    作者:Panagiotis Meletis,Rob Romijnders,Gijs Dubbelman 摘要:训练用于具有强(每像素)和弱(每边界框)监督的语义分割的卷积网络需要大量弱标记数据。...我们提出了两种在弱监督下选择最相关数据的方法。 第一种方法设计用于在不需要标签的情况下找到视觉上相似的图像,并且基于使用高斯混合模型(GMM)建模图像表示。...作为GMM建模的副产品,我们提供了有关表征数据生成分布的有用见解。 第二种方法旨在寻找具有高对象多样性的图像,并且仅需要边界框标签。...这两种方法都是在自动驾驶的背景下开发的,并且在Cityscapes和Open Images数据集上进行实验。...我们通过将开放图像使用的弱标签图像数量减少100倍,使城市景观最多减少20倍来证明性能提升。

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    寻找海量数据集用于大数据开发实战(维基百科网站统计数据)

    ),我们也在寻找其他海量数据来做更多实战以提高自己,今天介绍的是一个海量数据集的下载方法,以及数据内容的简介; 关于维基百科网站统计数据 数据的下载页面地址:https://dumps.wikimedia.org.../other/pagecounts-raw 今天要下载的数据集就是维基百科的统计数据,如下图,有多个文件下载的连接,每个文件代表一个小时内所有wiki页面被点击的次数,红框中的文件名分为三部分,"20160801...这个网站有2007年到2016年之间的统计数据,如下图,下载地址是:https://dumps.wikimedia.org/other/pagecounts-raw ?...这样就把2016年8月1日的所有统计数据下载下来了,其他日期的数据也可以用此方法批量下载; 数据格式简介 经过漫长等待终于将数据下载下来了,打开看看里面内容,如下所示: aa.b User_talk:Sevela.p.../Archive/Data/Pagecounts-raw 至此,海量数据的下载和格式介绍就全部完成了,后面的章节,我们一起用这份数据来做spark开发,演练大数据技能;

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    常见公开人脸数据集的获取和制作自定义人脸数据集

    前言开发人脸识别系统,人脸数据集是必须的。所以在我们开发这套人脸识别系统的准备工作就是获取人脸数据集。本章将从公开的数据集到自制人脸数据集介绍,为我们之后开发人脸识别系统做好准备。...公开人脸数据集公开的人脸数据集有很多,本中我们就介绍几个比较常用的人脸数据集。...CelebA人脸数据集官方提供的下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1zw0KA1iYW41Oo1xZRuHkKQ 密码:zu3w该数据集下载后有3个文件夹,Anno文件夹是存放标注文件的...有些图片有多个标注数据,因为这个数据集的图片中多人脸的,跟前面的数据集不同,前面的都是一张图片只有一张人脸。...接着就删除URL文件中,一些删除的文件对应的URL。最好就使用百度的人脸检测服务标注清理后的图片,最终得到一个人脸数据集。

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    推荐几个统计数据的网站

    这是学习笔记的第 2002 篇文章 今天梳理了下统计方向一些不错的数据网站,如果我们后续要做一些相关的数据分析,可以参考这些数据。...其实我们大多数人对于统计数据都不太重视,通常感觉都是在说别人的事情。...首先推荐的就属国家统计局的网站了,我们可以从数据查询的相关入口来进行。 ? 这里有一个可视化产品,还是很值得推荐的,比如我们选择对外贸易的统计数据,从以下数据可以看到,现在是以欧盟为重点目标。 ?...查看中国人民银行的网站,有如下的三个地方值得推荐。 http://www.pbc.gov.cn ? 这里面的报告相对比较专业,需要一定的背景知识。 财政部网站,通过这个网站可以网络一批统计数据。...北京大学的这个网站中会提供数据申请的通道,对于工作邮箱有一定的要求。 http://www.isss.pku.edu.cn/ ? 如果查看互联网相关的统计数据,互联网数据平台就是一个不错的选择。

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    PyTorch 中自定义数据集的读取方法

    显然我们在学习深度学习时,不能只局限于通过使用官方提供的MNSIT、CIFAR-10、CIFAR-100这样的数据集,很多时候我们还是需要根据自己遇到的实际问题自己去搜集数据,然后制作数据集(收集数据集的方法有很多...这里只介绍数据集的读取。 1....自定义数据集的方法: 首先创建一个Dataset类 [在这里插入图片描述] 在代码中: def init() 一些初始化的过程写在这个函数下 def...len() 返回所有数据的数量,比如我们这里将数据划分好之后,这里仅仅返回的是被处理后的关系 def getitem() 回数据和标签补充代码 上述已经将框架打出来了,接下来就是将框架填充完整就行了...mode=='train': self.images=self.images[:int(0.6*len(self.images))] # 将数据集的60%设置为训练数据集合

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    从GDP数据开始理解生活中的统计数据

    这几天看到GDP最新的数据出炉了,我的手机瞬间就收到了好多条信息提示。 ?...从这些信息,我们是看不到整体的数据,包括数据的关联关系,只是得到了一些局部的数据。于是我上网找了下2019年的数据,有倒是有,但是比较零散。...要得到权威的信息,那么应该去权威的网站,这里就是国家统计局的网站(http://www.stats.gov.cn/) 我得到了如下的信息,其中2020年第二季度的数据还没有更新到这个列表中,是我按照网上查找到的信息补充计算的...242573.8)/242573.8*100% 约等于 3.1% 发布比例:二季度环比增长11.5% (250109.7-206504.3)/206504.3*100% 约等于21.1% 可以看到这些数据和公布的数据都有一定的差异...此外,可以补充一些相关的统计数据。 国内2019~2020年GDP的一些统计图。 ? 三大经济体公布的失业率数据 ?

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    在PyTorch中构建高效的自定义数据集

    我特别喜欢的一项功能是能够轻松地创建一个自定义的Dataset对象,然后可以与内置的DataLoader一起在训练模型时提供数据。...TES名称数据集具有以下目录结构: . |-- Altmer/ | |-- Female | `-- Male |-- Argonian/ | |-- Female | `-- Male...当您在训练期间有成千上万的样本要加载时,这使数据集具有很好的可伸缩性。 您可以想象如何在计算机视觉训练场景中使用该数据集。...数据集将具有文件名列表和图像目录的路径,从而让__getitem__函数仅读取图像文件并将它们及时转换为张量来进行训练。...通过使用内置函数轻松拆分自定义PyTorch数据集来创建验证集。 事实上,您可以在任意间隔进行拆分,这对于折叠交叉验证集非常有用。我对这个方法唯一的不满是你不能定义百分比分割,这很烦人。

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    MySQL实现统计数据并插入数据的存储过程

    统计存储过程,这里是将统计的结果插入一个表中,后台可以有定时任务来调此存储过程。以下业务是统计仓库中商品流转情况,包括:日期、商品总数、入库数量、出库数量。...BEGIN     DECLARE ES_COR_CODE VARCHAR(20);    -- 需要定义接收游标数据的变量      DECLARE table_ VARCHAR(50);     -...- 遍历数据结束标志     DECLARE done INT DEFAULT FALSE;     -- 游标     DECLARE cur CURSOR FOR SELECT TABLE_NAME...NOT FOUND SET done = TRUE;     -- 打开游标     OPEN cur;      -- 开始循环     read_loop: LOOP        -- 提取游标里的数据...,这里只有一个,多个的话也一样;     FETCH cur INTO table_;     -- 声明结束的时候     IF done THEN          LEAVE read_loop;

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    如何为Tensorflow构建自定义数据集

    基本上,TF是在每个节点处具有操作的图形结构。数据进入图表,操作将数据样本作为输入,处理这些样本并将输出传递给其节点所连接的图形中的下一个操作。下图是官方文档中TF图的示例。 ?...术语张量具有数学定义,但张量的数据结构本质上是n维向量:0D标量(数字,字符或字符串),1D标量列表,标量的2D矩阵或向量的更高维向量。...将来,我计划编写一些纯Python数据集,这应该会更容易一些。 看一下TF IO数据集的源代码文件结构。 ?...得到的输出张量的形状是具有两列的矩阵。一列保存每个读取pcap数据包的时间戳标量。另一列将相应的分组数据保存为字符串。输出张量(矩阵)中的每一行对应一个pcap数据包。 ?...tests/test_pcap_eager.py 希望这可以帮助构建自己的自定义数据集。

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    MMDetection 训练自定义数据集

    导读 上一篇讲到如何安装MMDetection,今天要分享如何使用 MMDetection 训练自定义数据集,其实非常简单!...在本文中,你将知道如何使用定制的数据集推断、测试和训练预定义的模型。我们以ballon数据集为例来描述整个过程。...有三种方法在MMDetection中支持新的数据集: 将数据集重新组织为COCO格式。...将数据集重新组织为中间格式。 实现一个新的数据集。 官方建议使用前两种方法,这两种方法通常比第三种方法简单。 在本文中,我们给出了一个将数据转换为COCO格式的示例。.../mask_rcnn/mask_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain-poly_1x_coco.py' 官方提供的路径有一点问题 3、自定义数据集上训练、测试、推理模型 训练一个新模型

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    paddle深度学习8 自定义数据集

    除了Paddle中一些已经包含的常用数据集,在实际的深度学习项目中,经常需要使用自定义的数据集(以便灵活地使用一些其它地外部数据集)进行训练和测试。...PaddlePaddle 提供了灵活的工具来加载和处理自定义数据集。下面我们将详细介绍如何使用 PaddlePaddle 加载和使用一个简单的二维空间点的二分类数据集。...【准备自定义数据集】假设要完成一个二维空间点的二分类任务,数据集的结构如下:l 每个样本由两个浮点数 (x1, x2) 组成,表示二维空间中的一个点。...加载自定义数据集】PaddlePaddle 提供了 paddle.io.Dataset 类,我们可以通过继承这个类来定义自己的数据集import paddleclass MyDataset(paddle.io.Dataset...dataloader会重新对数据进行分批,每次读入的数据将不再是单个,而是多个,batch_size表示每次读入的数据个数因此[4,2]表示每批数据集的数据为4个包含(x,y)的数据点,而[4]表示每批数据有

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    MySQL统计数据库所有表的数据量

    场景:mysql统计一个数据库里所有表的数据量,最近在做统计想查找一个数据库里基本所有的表数据量,数据量少的通过select count再加起来也是可以的,不过表的数据有点多,不可能一个一个地查 记得在...Navicat里,选择一个数据量,点击表,如图: 是可以看到所有表具体的数据行的 然后可以通过sql实现?...WHERE TABLE_SCHEMA = '数据库名称' and table_name not in ('不查询的表名称') ORDER BY table_rows DESC; 要统计的...大概意思是对于MyISAM才是正确的统计数据,但是对于InnoDB引擎的,可能与实际值相差 40% 到 50%,所以只是一个大概的统计 所以针对这种情况,要更改存储引擎,肯定是不太合适,因为InnoDB...是默认的存储引擎,能支持事务外健,并发情况性能也比较好 所以,根据网上的做法,重新analyze 对应表,在mysql8.0版本是不管用的,发现查询数据还是不对,估计是mysql版本太高,mysql5版本没验证过

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