翻译：疯狂的技术宅 http://2ality.com/2018/04/extracting-loops.html 在本文中，我们将介绍两种提取循环内数据的方法：内部迭代和外部迭代。...它是 for-of 循环和递归的组合（递归调用在 B 行）。 如果你发现循环内的某些数据（迭代文件）有用，但又不想记录它，那应该怎么办？...内部迭代 提取循环内数据的第一个方法是内部迭代： 1const fs = require('fs'); 2const path = require('path'); 3 4function logFiles...12 } 13} 14logFiles(process.argv[2], p => console.log(p)); 这种迭代方式与Array的 .forEach()类似：logFiles() 内实现循环并对每个迭代值...但我们想要的是在该 iterable 中 yield 每个项目。这就是 yield* 的作用。
魔改StyleGAN模型为图片中的马添加头盔 介绍 GAN体系结构一直是通过AI生成内容的标准，但是它可以实际在训练数据集中提供新内容吗？还是只是模仿训练数据并以新方式混合功能？...上图是编辑示例，您可以在其中复制头盔功能并将其粘贴到上下文中。我相信这种可能性将打开数字行业中许多新的有趣应用程序，例如为可能不存在现有数据集的动画或游戏生成虚拟内容。...GAN可以通过学习训练数据的分布并生成遵循相同分布的新内容来做到这一点。 GAN通过拥有一个试图区分真实图像和伪造图像的鉴别器以及一个生成伪造数据来欺骗鉴别器的生成器来“间接”学习分布。...GAN的局限性 尽管GAN能够学习一般数据分布并生成数据集的各种图像。它仍然限于训练数据中存在的内容。例如，让我们以训练有素的GAN模型为例。...GAN模型无法生成此模型，因为在训练数据中没有带有浓密眉毛或第三只眼睛的样本。快速的解决方案是简单地使用照片编辑工具编辑生成的人脸，但是如果我们要生成大量像这样的图像，这是不可行的。
提取数据 有趣而困难的部分–从HTML文件中提取数据。几乎在所有情况下，都是从页面的不同部分中取出一小部分，再将其存储到列表中。...所以应先处理每个较小的部分，再将其添加到列表中： 提取1.png “soup.findAll”可接受的参数范围广泛。...回归到编码部分，并添加源代码中的类： 提取3.png 现在，循环将遍历页面源中所有带有“title”类的对象。...提取6.png 循环将遍历整个页面源，找到上面列出的所有类，然后将嵌套数据追加到列表中： 提取7.png 注意，循环后的两个语句是缩进的。循环需要用缩进来表示嵌套。...所以，构建循环和要访问的URL数组即可。 ✔️创建多个数组存储不同的数据集，并将其输出到不同行的文件中。一次收集几种不同类型的信息对电子商务获取数据而言很重要。 ✔️Web爬虫工具自动运行，无需操作。
在我们提出的APDGICP中，我们将其推导为公式 (2)。 通过在等式中添加一个附加项 ，该算法不仅考虑了相邻点的几何分布，还考虑了每个点的空间方差。...1）循环预过滤：为了避免搜索整个数据库进行循环检测，循环预过滤步骤根据以下四条规则识别潜在的循环：i) 遵守距离限制，即新循环的查询帧不能离上一个循环的查询帧太近，一个循环的帧也不能太近；ii) 确保一个循环的帧在一定的半径范围内...如果有GPS信号，也可将其添加到姿态图中，作为直接从GPS数据中获取协方差的一元边。最后，使用g2o库[16]对姿势图进行优化，从而得到优化姿势。...这使我们能够在小型和大型环境中，以及在结构化和非结构化环境中，以低速和中速收集数据。5个数据集的摘要见表 I。所有数据集均位于南洋理工大学校园内。...表3 每个数据集(单位：MS )每个步骤的时间消耗 3.3 定性分析 对于定性分析，我们使用3种方案对5个数据集的点云地图进行可视化：无回环检测 ；采用循环检测和后端优化 ；并配合GPS和后端优化 ，如图
劫匪将现金藏在衣服下面逃离银行，摘掉面具，并将它们扔在附近的垃圾桶中，以免在公众场合显得可疑。 那么，他们会逃脱追责吗？也许会。...从这里，我们需要识别和计算数据集中某些独特的人。 在本文的第一部分中，我们将讨论我们的人脸聚类数据集以及我们将用于构建项目的项目结构。...在这里，我将帮助你编写两个Python脚本： 一个用于提取和量化数据集中的人脸 另一个是对面部进行聚类，其中每个结果聚类（理想情况下）代表一个独特的个体 然后，我们将在样本数据集上运行我们的人脸聚类管道并检查结果...在我们的例子中，我们设计 了计数中的负的labelID，因为我们知道我们的数据集只包含5个人的图像。是否这样做在很大程度上取决于你的项目。...在循环的第一部分内，我们： 从磁盘加载image并使用在我们的面部嵌入步骤中找到的边界框坐标提取face ROI（第4-6行）。
近日，在雷锋网 AI 研习社公开课上，追一科技语义算法研究员巨颖作为 CMRC2018 中文机器阅读理解比赛的冠军团队成员之一，将为大家剖析机器阅读理解的关键知识点，并结合追一的实践经验，分享如何从数据...主要负责阅读理解相关项目，为追一 AIForce、坐席助手等产品提供技术支持，在阅读理解、文本分类、信息抽取等方面有深入的研究和丰富的应用经验。...研习社将其分享内容整理如下： 今天的分享主题是阅读理解进阶三部曲——关键知识、模型性能提升、产品化落地，分享提纲包括： 第一，介绍相关背景知识：常用数据集和基础架构； 第二，我们本次从 CMRC2018...中文机器阅读理解比赛的获奖经验入手，介绍如何从数据、模型、训练等角度来阅读理解的模型性能； 第三，结合我在工作实践中的经验和体验来谈一谈阅读理解产品化落地的方向。...比如金融有很多公告类型的数据，纯靠人工提取知识点，并且由于长尾效应，难以覆盖到用户需要的所有点。依托阅读理解，机器可以直接从非结构化数据中提取到用户所需要的信息点。
在公共数据集（即KITTI、NCLT和Complex Urban）和我们的自收集数据集（使用非重复扫描固态激光雷达）上，将我们提出的系统与其他最先进的系统（即M2DP、 Scan Context扫描上下文...如果相邻体素是相同的平面（具有相同的平面法线方向，距离低于阈值），则会将它们添加到正在增长的平面中。否则，如果相邻体素不在同一平面上，则会将其添加到正在增长的平面的边界体素列表中。...变换Bgi，然后在k-D树中搜索最近的点C_gj，并通过法向量差和点顶面距离判断两个平面是否重合： 其中σn和σd是预设的超参数，用于确定平面是否重叠。...A、 基准数据集评估 在本实验中，我们对开放式城市数据集（包括KITTI里程数据集、NCLT数据集和复杂城市数据集）评估了我们的方法。...为了加快描述符的查询和匹配，我们使用哈希表作为数据库来存储所有历史描述子，这避免了在循环搜索中构建k-D树，与其他全局描述子相比，STD不仅在公共数据集上表现更好，而且对不同环境和激光雷达类型的适应性更强
4.解析文档内容以查找新URL。 5.将新URL添加到未访问的URL列表中。 6.处理下载的文档，例如存储或索引其内容等。 7.返回到步骤1 如何爬行？ 广度优先还是深度优先？...如果URL是新的，它被添加到边界。 image.png 让我们逐一讨论这些组件，看看如何将它们分布到多个组件上机器： 1.URL边界： URL边界是包含所有剩余URL的数据结构可下载。...如果没有，则必须检查 校验和驻留在后台存储器中。如果找到校验和，我们将忽略该文档。否则，它将被添加到缓存和后台存储中。 5.URL过滤器： URL过滤机制提供了一种可定制的方式来控制URL集下载的。...7.URL重复数据消除测试： 在提取链接时，任何网络爬虫都会遇到指向同一链接的多个链接文件为了避免多次下载和处理文档，必须执行URL重复数据消除测试 在将每个提取的链接添加到URL之前，必须对其执行。...Bloom过滤器是集合的概率数据结构可能产生误报的成员资格测试。一个大位向量表示集合。一个元素是通过计算元素的“n”散列函数并设置相应的位添加到集合中。
并使用组织学分析和Bulk转录数据集进行了验证。 结果： 恶性上皮亚群细胞与侵袭特征、腹膜内转移倾向、上皮-间充质转化诱导的肿瘤干细胞表型或休眠样特征有关。...本数据集收录了6例胃癌患者共10个新鲜组织标本（包括原发肿瘤、癌旁组织和不同器官或组织的转移瘤）： 可以看到，数据的文件格式为10X标准文件。...在稀疏表达矩阵”tmp“的基础上，使用CreateSeuratObject函数构建Seurat对象。多个样本就需要对多个文件批量读取，在这里我们使用了lapply函数（亦可使用for循环）。...如果不进一步处理，后续在提取counts时数据不完整，分析会一直出错。因此我们需要使用JoinLayers函数对layers进行合并。...结语 本期我们对文献摘要进行了简要回顾，下载了GSE163558胃癌数据集10个样本的10X格式的单细胞测序数据，并对文件进行了整理，在批量读取了10X文件后，进行了合并并成功构建Seurat对象，在此基础上将患者的临床信息添加到
在之前的文章中，我们介绍过在GEE中计算每1个8天时间间隔内遥感影像数据平均值的方法；而这一次我们将基于Python，将每1个8天时间间隔内遥感影像拼接起来。 本文所用到的代码如下。...，从而将每1种分幅中，处于同1个8天时间间隔的遥感影像放在一起；for循环遍历image_list中的每个影像文件，并使用正则表达式re.search提取影像文件名中的日期信息——其中，需要提取年份image_year...和天数image_days；接下来，使用正则表达式re.search提取影像文件名中的分幅号信息，并根据天数和分幅号生成字典的键dict_key；随后，将影像文件添加到相应的字典值中，如果字典键已存在，...则将影像文件添加到对应的列表中。...同时，打印信息，指示栅格数据集创建完成。 最后，即可使用Mosaic_management()将影像文件列表拼接为一个栅格数据集，命名规则同上；同时，打印信息，指示栅格数据集拼接完成。
在分析大型数据集和数据分类时，按另一个列表对子列表进行分组非常有用。它还用于文本分析和自然语言处理。在本文中，我们将探讨在 Python 中按另一个列表对子列表进行分组的不同方法，并了解它们的实现。...在函数内部，我们创建空字典组来存储按键分组的子列表。我们迭代子列表列表中的每个子列表。假设每个子列表的第一个元素是键，我们提取它并检查它是否存在于组字典中。...如果是这样，我们将当前子列表附加到该键的现有子列表列表中。否则，我们将在组字典中创建一个新的键值对，并将键和当前子列表作为值。...groupby（） 函数采用两个参数：可迭代函数（在本例中为子列表）和键函数（从每个子列表中提取键的 lambda 函数）。它返回键对和包含分组子列表的迭代器。...在循环中，我们检查grouping_list中是否存在密钥。如果是这样，我们使用 list（group） 将迭代器转换为列表并将其附加到结果列表中。最后，我们返回包含分组子列表的结果列表。
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中，还是分布在多个文件中，问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。...类似这一需求的一个常见场景是，每月从中央数据库中提取的数据需要合并用来进行年初至今的分析。在 2 月份，用户提取了 1 月份的数据，并将其发送给分析师。...然后在 3 月份的时候，用户又将 2 月份的数据发送给分析师，分析师将数据添加到解决方案中，如此循环，按月持续到全年。 处理这种解决方案的经典 Excel 流程最初通常可以归结为以下几点。...无论用户决定用哪种方式将三月的表追加到数据集上（通过编辑现有的步骤或创建一个新的步骤），现在都是时候加载数据并验证三月数据的追加是否真的成功。...当【追并】少量的表时，只需要使用上面描述的方法即可。 为每个数据源创建一个【暂存】（【仅限连接】）查询。 【引用】表。 追加其他的数据。
在每个尺度的子网中，我们提出了一种非线性变换模块的嵌套跳跃连接结构来代替堆叠的卷积层或剩余块。此外，我们建立了一个新的大的模糊/锐化图像对数据集，以获得更好的恢复质量。...在图像/视频恢复中，输入图像经常被添加到重建的图像中[10,30,32,9]，因为通过CNN学习剩余图像要比重建像样的输出容易得多。...由于尺度变异特征是用独立的参数来提取的，相应的特征重构模块也具有独立的参数来处理尺度变异特征。参数共享：在提取尺度变异特征后，将其转化为相应的锐特征。...这个新的数据集补充了GoPro的数据集[19]，以帮助动态场景去模糊研究。除非另有说明，以下定量结果均基于GoPro训练数据集[19]进行公平比较。...此外，为了训练更好的模型，我们建立了一个大的模糊/清晰的成对数据集。通过采用参数选择共享方案、嵌套跳跃连接结构和新的训练数据集，提出了一种新的动态场景去模糊技术。
如果把用于生成“戴口罩”数据集的图片也加入到“无口罩”数据中，训练出来的模型将产生严重偏差，且无法很好地泛化。为了避免这些问题，我们应该花点时间收集没有带口罩的新的例子。...利用太阳镜教程中的相同原理制作口罩数据集: 使用面部标志来推断面部结构，旋转并调整口罩大小，然后将其应用于人脸。...准备加载和预处理我们的训练数据： 在这个部分中，我们将： 抓取数据集中的所有imagePath（第44行）； 初始化数据和标签列表（第45和46行）； 循环遍历imagePaths并加载+预处理图像（...从这里开始，我们将遍历人脸检测： 在循环内部，我们过滤掉较差的检测结果（第34-38行），提取边界框并确保边界框坐标值不要超出图片边界（第41-47行）。...然后，我们将面部ROI 加到对应的两个列表里： 在提取了面部ROI并进行了预处理（第51-56行）之后，我们将面部ROI和边界框添加到它们各自的列表中。
• 我们在各种数据集上对所提出的算法进行了全面验证，包括对公开数据集和我们自己收集的数据集的评估，如图1所示。验证结果证明了所提方法的有效性和通用性。...LIPS [16] 利用室内场景中平面（如办公室）的普遍性，从激光雷达扫描中提取平面原语，并使用匹配这些原语的技术。文献[1]中的方法首先为每个点提取法线向量，并使用聚类识别平面。...在此过程中，前于当前帧的关键帧将被立即排除在kd树之外。一旦识别出循环关闭候选关键帧，就将候选关键帧的法线云变换到当前帧的激光位姿中。然后，如图4c所示，将其投影以匹配当前激光的视角。...为了评估所提出方法在多楼层室内环境中的有效性，使用了SubT-MRS数据集中的多楼层数据集进行了评估。该数据集由配备有16通道激光雷达和IMU的四足机器人从一楼到三楼的内外部采集得到。...NV-LIO利用从激光雷达扫描中提取的法向量进行云配准、退化检测和闭环检测，以确保在狭窄的室内环境中具有鲁棒的SLAM性能。所提出的方法通过公开数据集和我们的数据集进行了评估，涵盖了各种类型的建筑。
清理训练循环并提取类别 当我们在训练循环中退出几节时，我们建立了很多功能，使我们可以尝试许多不同的参数和值，并且还使训练循环中的调用需求可以得到结果 进入TensorBoard。...所有这些工作都有所帮助，但是我们的训练循环现在非常拥挤。在本节中，我们将清理训练循环，并使用上次构建的RunBuilder类并构建一个名为RunManager的新类，为进一步的实验打下基础。...好了，接下来，我们在训练循环中进行了一些TensorBoard调用。这些调用将我们的网络和一批图像添加到TensorBoard。...将数据添加到列表后，我们将数据列表转换为pandas数据框，以便可以格式化输出。 接下来的两行特定于Jupyter笔记本电脑。我们清除当前输出并显示新的数据框。...这些方法在每次批处理之后在训练循环内调用。损失将传递到track_loss（）方法中，而预测和标签将传递到track_num_correct（）方法中。
需求： 将视频一的音频提取出来，视频二的视频图像提取出来，然后把它们合成新的视频。...OK，视频一的音频已经提取出来啦，那么我们用相似的方法将视频二的视频图像提取出来，也通过addTrack方法设置给同一个MediaMuxer对象，不同的是我们要获取到视频的帧率，并且在之后合成的时候需要处理一下...selectTrack(旧轨道)方法选择到原视频的我们想要的音轨或视频轨，并取到样本，设置编码信息，然后通过MediaMuxer对象的 writeSampleData(新轨道，样本，编码信息)方法对音频和视频分别进行写入...int readSampleSize = audioVideoExtractor.readSampleData(audioByteBuffer, 0); //检索当前编码的样本并将其存储在字节缓冲区中...int readSampleSize = frameVideoExtractor.readSampleData(videoByteBuffer, 0); //检索当前编码的样本并将其存储在字节缓冲区中
oCTS主要是针对人工可标注的数据场景又好又快的训练分类器，这里人工可标注的数据主要包括NLP中的文本分类、关键词提取等，还可以是CV场景中的图片识别，或者是多模态场景中的视频理解等。...下面详细介绍oCTS项目流程： Step1初始阶段根据少量人工标注的数据集D1来训练分类器并评估效果，作为初始分类器； Step2第一轮大循环会使用Enlarge&Clean策略通过D1去无标签数据集D0...中扩展样本作为扩展之后的训练集，用新的训练集去训练一个分类器并评估效果，和初始分类器对比。...，通过Pesudo Label筛选策略选择高置信度样本添加到训练集中，使用新的训练集训练一个新的分类器并评估模型效果。...3.2.2 Pseudo Label筛选策略 Pseudo Label筛选策略是在小循环中，主要是利用当前最好的模型去预测海量无标签数据集，选择置信度高的样本添加到训练集中。
然后，根据文件名提取了点ID，并使用Pandas中的 read_csv() 函数读取了该文件的数据。...接着，使用Pandas中的 loc[] 函数对数据进行了处理，包括筛选出DOY大于等于2022001 的行，将其重置索引，并计算了反射率数据的差值。...然后，将一些元数据添加到筛选后的数据中，包括点类型和天数。 接下来是两个 for 循环，分别用于处理ERA5气象数据和历史数据。...然后，使用 iloc[] 函数根据当前日期找到了ERA5气象数据中对应的行，并从该行及其前两行中提取了太阳辐射、温度、降水和土壤湿度数据。最后，将这些数据添加到筛选后的数据中。 ...在处理历史数据时，首先找到与当前点ID匹配的历史数据文件，并使用Pandas中的 read_csv() 函数读取了该文件的数据。
首先，您将关闭默认数据集，以便将地图范围导航到新加坡。 在界面控件窗格中的选择您的数据集下，关闭 Global Land Survey。 在地图顶部的工具栏上，单击跳转到并选择纬度/经度。...注： 可以单击查看数据集信息按钮以了解有关每个数据集的详细信息。 在本课程中，您对查找 Landsat 8 图像感兴趣。...当添加到 GIS 应用程序（例如 ArcGIS Pro）时，会将级别 1 GeoTIFF 数据产品自动置于其坐标位置中，以供分析使用。...右键单击该文件，然后将其解压到 Singapore Data 文件夹。 注： 默认的提取文件过程根据文件压缩实用工具的不同而有所不同。 找到并打开提取后的文件。...文件提取一次和提取两次时的文件名相同，但是提取一次时的文件扩展名为 .tar，而非 .tar.gz。一些文件压缩实用工具可识别 .tar.gz 文件并自动将其提取两次。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
