1.用于分类的数据集 以mnist数据集为例 这里的mnist数据集并不是torchvision里面的，而是我自己的以图片格式保存的数据集，因为我在测试STN时，希望自己再把这些手写体做一些形变， 所以就先把...首先我们看一下我的数据集的情况： ? 如图所示，我的图片数据集确实是jpg图片 再看我的存储图片名和label信息的文本： ?...如图所示，我的mnist.txt文本每一行分为两部分，第一部分是具体路径+图片名.jpg 第二部分就是label信息，因为前面这部分图片都是0 ，所以他们的分类的label信息就是0 要创建你自己的 用于分类的...数据集，也要包含上述两个部分，1.图片数据集，2.文本信息（这个txt文件可以用python或者C++轻易创建，再此不详述） 2.代码 主要代码 from PIL import Image import...，也就是多少张图片，要和loader的长度作区分 return len(self.imgs) #根据自己定义的那个勒MyDataset来创建数据集！
数字如下所示： 它经久不衰的主要原因是缺乏替代品。在这篇文章中，我想介绍另一种方法，就是Google的QuickDraw数据集。...图纸如下所示： 构建您自己的QuickDraw数据集 我想了解您如何使用这些图纸并创建自己的MNIST数据集。...这是一个简短的python gist ，我用来阅读.npy文件并将它们组合起来创建一个可以用来替代MNIST的含有80,000个图像的数据集。...它们以hdf5格式保存，这种格式是跨平台的，经常用于深度学习。 用QuickDraw代替MNIST 我使用这个数据集代替MNIST。...在Keras 教程中，使用Python中的自动编码器进行一些工作。下图显示了顶部的原始图像，并使用自动编码器在底部显示重建的图像。 接下来我使用了一个R语言的变分自编码器的数据集。
创建数据- 首先创建自己的数据集进行分析。这可以防止阅读本教程的用户下载任何文件以复制下面的结果。...我们将此数据集导出到文本文件，以便您可以获得的一些从csv文件中提取数据的经验 获取数据- 学习如何读取csv文件。数据包括婴儿姓名和1880年出生的婴儿姓名数量。...该数据集将包括5个婴儿名称和该年度记录的出生人数（1880年）。...我们基本上完成了数据集的创建。现在将使用pandas库将此数据集导出到csv文件中。 df将是一个 DataFrame对象。...我们可以检查所有数据是否都是数据类型整数。将此列的数据类型设置为float是没有意义的。在此分析中，我不担心任何可能的异常值。
其中一个主要原因是当前的数据集仅采用一种类型的4D雷达，因此难以在相同场景中比较不同类型的4D雷达。因此，本文首次引入一个新颖的大规模多模态数据集，其中同时捕获了两种类型的4D雷达。...此外数据集捕捉了各种具有挑战性的驾驶场景，包括多种道路条件、天气条件，以及不同照明强度和时段的夜间和白天。我们对连续帧进行了标注，可用于3D物体检测和跟踪，同时还支持多模态任务的研究。...我们的主要贡献如下： 提供了一个包含多模态数据的数据集，包括相机数据、LiDAR点云和两种类型的4D雷达点云。...我们的数据集可以研究不同类型的4D雷达数据的性能，有助于研究能够处理不同类型4D雷达数据的感知算法，并可用于研究单模态和多模态融合任务。...总结 本文提出了一个大规模的多模态数据集，包括两种不同类型的4D雷达，可用于自动驾驶中的3D物体检测和跟踪任务。我们在不同情境和天气条件下收集数据帧，这有助于评估不同情境中不同4D雷达性能。
研究人员结合人类参与者的高密度脑电图 (EEG) 与经颅电刺激 (tES) 期间的生理和连续行为指标，提出了一个数据集。...实验 1 和 2 包括参与者分别在三个 70 分钟和两个 70.5 分钟的会话中执行持续的警惕/警觉任务。在每次会话前后，研究者收集了人口统计学数据以及自我报告的健康问卷。...通过重复选择会话来测试参与者内部的可靠性。这个独特的数据集支持一系列假设检验，包括 tDCS/tACS 位置和频率、大脑状态、生理、疲劳和认知表现的相互作用。...数据集描述： 数据集概括图 数据集概括图：将高密度脑电图 (EEG) 与经颅电刺激 (tES；包括 tDCS 和 tACS) 期间的生理和连续行为指标相结合的数据集。...实验1:示例参与者数据 实验概述：（a）行为任务。(b) 2D 中的 EEG 和刺激布局。(c) 带有刺激蒙太奇的 MRI 衍生 3D 头部模型。(d) 任务设置。
本文介绍基于Python语言，读取Excel表格数据，并基于给定的行数范围内的指定列数据，绘制多条曲线图，并动态调整图片长度的方法。 首先，我们来明确一下本文的需求。...我们现在希望，对于给定的行数起始值与结束值（已知这个起始值与结束值对应的第一列数据，肯定是一个完整的时间循环），基于表格中后面带有数据的几列（也就是上图中紫色区域内的数据），绘制曲线图；并且由于这几列数据所表示的含义不同...df = pd.read_csv(csv_file)表示读取.csv格式文件并创建DataFrame，而后通过selected_data = df.iloc[idx_start : idx_end]选择指定索引范围的数据...，也就是处于指定行数内的数据；time就是第一列数据，也就是一个循环内的时间序列，time_x则用于显示图片的x轴刻度——之所以需要这个，是因为我这里希望用字符的形式来表示图片中x轴的刻度（如果用数字的话...随后，分别提取本文开头图片中紫色框内的数据，其分别表示蓝色、绿色、红色、近红外和NDVI的预测值和实际值。 随后，即可绘制曲线图。
简介 GLOBathy Global lakes bathymetry dataset GLObal 水深测量（GLOBathy）数据集包含全球 140 多万个水体的数据，经过精心开发，与广受认可的 HydroLAKES...数据集相协调。...因此，GLOBathy 是一个强大而全面的水文地理和水产科学数据集，为这些领域的研究人员和专业人士提供了宝贵的资源。...Bands Table Name Description Min* Max* Units b1 Maximum depth 0 1548.53 m * = Values are estimated 本数据集以假定的...负责生成和资助本数据集的组织不作任何陈述，包括但不限于适销性或特定用途适用性的保证，也不对数据作任何此类保证的暗示。
前面一篇写创建数据集的博文--- Pytorch创建自己的数据集1 是介绍的应用于图像分类任务的数据集，即输入为一个图像和它的类别数字标签，本篇介绍输入的标签label亦为图像的数据集，并包含一些常用的处理手段...1、数据集简介 以VOC2012数据集为例，图像是RGB3通道的，label是1通道的，（其实label原来是几通道的无所谓，只要读取的时候转化成灰度图就行）。 训练数据: ? 语义label: ?...这里我们看到label图片都是黑色的，只有白色的轮廓而已。 其实是因为label图片里的像素值取值范围是0 ~ 20，即像素点可能的类别共有21类（对此数据集来说），详情如下： ?...这不是重点，只是给大家看一下方便理解而已， 2、文本信息 同样有一个文本来指导我对数据的读取，我的信息如下 ?...,虽然有点长, 因为实现了crop和翻转以及scale等功能,但是大家可以下去慢慢揣摩,理解其中的主要思路,与我前一篇的博文Pytorch创建自己的数据集1做对比,那篇博文相当于是提供了最基本的骨架,而这篇就在骨架上长肉生发而已
制作类似pascal voc格式的目标检测数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 代码来源：https://github.com/amdegroot...我将其上传到谷歌colab上，当前目录结构如下： ? ? ? ? 需要说明的是，虽然我们只有2类，但是，要加上背景一类，所以总共我们有3类。...首先我们要读取自己的数据集 在config.py中 # config.py import os.path # gets home dir cross platform #HOME = os.path.expanduser...from .mask import MASKDetection, MASKAnnotationTransform, MASK_CLASSES, MASK_ROOT 需要注销掉voc和coco，加上我们自定义的数据集...win=window2, update=True ) if __name__ == '__main__': train() 我们要在该改成我们自己数据集的地方改成使用自己的数据集
制作类似pascal voc格式的目标检测数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 训练自己创建的数据集：https://www.cnblogs.com.../xiximayou/p/12546556.html 它的代码中的eval.py实际上使用的是test.txt里面的数据。...直接看修改后的代码：eval.py """Adapted from: @longcw faster_rcnn_pytorch: https://github.com/longcw/faster_rcnn_pytorch...the official MATLAB eval code. -------------------------------------------------------------- 由于我标注的数据集中很少有...nomask（即不戴口罩的），因此nomask的AP较低也很正常。
制作类似pascal voc格式的目标检测数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 训练自己创建的数据集：https://www.cnblogs.com.../xiximayou/p/12546556.html 验证自己创建的数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12550471.html 直接看修改后的text.py...看下生成了的文件： ?...每一张图片的坐标、置信度。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.04100 数据和代码地址：https://github.com/thu-coai/KdConv ---- 由于包含知识标注的多轮对话数据集的缺乏...为了进一步推动多领域的知识驱动的多轮对话研究并且弥补中文语料的缺乏，我们提出了一个中文的多领域的知识驱动的对话数据集KdConv (Knowledge-driven Conversation)，其使用知识图谱为多轮对话中使用的知识进行标注...为了方便在这个数据集上的研究工作，我们提供了几个生成式和检索式的基线对话模型。...2 数据统计 KdConv 数据集相关的知识图谱与对话的数据统计信息如下表所示。 ?...KdConv 数据集统计信息 3 基线模型 由于精细的标注信息，全面的知识交互，多样的领域覆盖， KdConv数据集可用于多种对话任务的研究。
面向开发者的五大领先多模态数据集，以及这些数据集包含的内容和用途说明。...有如此多的多模态数据集公开可用，很难知道从哪里开始。在这篇文章中，我们将介绍目前可用的最著名的一些多模态数据集，并简要描述它们包含的内容以及它们可能被用于什么。 1....InternVid InternVid专为视频相关任务（如视频字幕、视频检索和视频生成）而开发，是一个相对较新的视频文本数据集，包含700万个不同类型物体和活动的视频，时长近76万小时。...这是一个极其多样化、多模态、交错的数据集，它以模仿现实世界文档（如网页和科学论文，包括PDF和ArXiv论文）的方式整合文本和图像。...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。
70个独立团队分析相同的fMRI数据集，测试相同的9个预先假设，来评估功能磁共振成像(fMRI)结果的这种灵活性的效果。...三、结果 1.跨团队的结果变异性 NARPS的第一个目标是评估分析相同数据集的独立团队的结果在现实中的变异性。...该数据集包括来自108个被试的fMRI数据，每个被试执行一个任务两个版本中的一个，该任务之前被用于研究风险决策。...首先，研究者们建议使用多个pipeline分析复杂的数据集，最好由多个研究团队进行分析。...此外，虽然目前的研究仅限于分析单一的fMRI数据集，但似乎很有可能在其他研究领域也存在类似的变异性。在这些领域中，数据是高维的，分析工作流程是复杂和多变的。
简介 上次赵小编给大家介绍了如何使用 Echarts 进行图形可视化，可见：如何快速画出美观的图形？。但是有些小伙伴问到：我应该怎么选择图表来展示我的数据呢？...这个问题确实非常重要，图表的作用，是帮助我们更好地看懂数据。"选择什么图表，需要回答的首要问题是我有什么数据，需要用图表做什么，而不是图表长成什么样"。...假设我有一组分类数据，并想查看各类别的占比是多少，这时候就可以点击占比类： 占比类图表 点击进入即可看到展示占比情况的相关图表，此时如果还不知道该选哪个，那么就可以逐一查看各个图表用法。...比如，我点击堆叠面积图，进入图形详情页，详情页的右侧有个内容导航栏： 详情页 在详情页，你可以了解到图形的构成、应用场景、与其他图形的对比等等。...其中，我觉得很重要的一 part 就是应用场景，将自己的数据与图形正确示例进行比较，进而判断这个图形是否适应于自己的数据。 适用的应用场景 文章还给出了不适用的场景，避免大家错用图形❌。
一、创建表 SqlSugar支持了3种模式的建表(无实体建表、实体建表，实体特性建表)，非常的灵活 可以多个数据库 MYSQL MSSQL ORACLE SQLITE PGSQL 等用同一语法创建数据库...IsPrimaryKey 是否创建主键标识 ColumnName 创建数据库字段的名称（默认取实体类属性名称） ColumnDataType 创建数据库字段的类型用法1：“varchar(20)” 不需要设置长度用法...2: 不设置该参数 系统会根据C#类型自动生成相应的数据库类型 用法3: 多库兼容可以用 ：看标题9 IsIgnore ORM不处理该列 ColumnDescription 备注 表注释 （...新版本支持XML文件） Length 长度 设成10会生成 xxx类型(10), 没括号的不设置 IsNullable 是否可以为null默为false DecimalDigits 精度 如 decimal...带动了SqlSugar的快速发展，我这边要感谢大家 Admin.NET通用管理平台 ZrAdminNetCore 后台 管理Yi框架(Ruoyi Vue) SimpleAdmin (new) vboot-netmagic.net
一、创建表SqlSugar支持了3种模式的建表(无实体建表、实体建表，实体特性建表)，非常的灵活可以多个数据库 MYSQL MSSQL ORACLE SQLITE PGSQL 等用同一语法创建数据库，最近...不需要考虑数据库的兼容性。...length不要设置 （想要多库兼容看4.2和9） [SugarColumn(ColumnDataType = "Nvarchar(255)")] public string...UpdateProperty(it => it.Text, it => { it.DataType= StaticConfig.CodeFirst_BigString;//支持多库的...SqlSugar有一套数据库维护API,并且能够很好的支持多种数据库，例如备份数据库等常用功能//例1 获取所有表var tables = db.DbMaintenance.GetTableInfoList
亚马逊已经创建并开源了一个数据集，用于训练AI模型以识别不同语言和脚本类型的名称，因此Alexa可以例如在英语发音者发音时理解日本艺术家或人的名字，反之亦然。...这被称为音译多语言命名实体音译系统，用于识别不同语言名称的工具基于在亚马逊从维基数据制作数据集之后创建的AI模型，用于填充维基百科的内容。...总之，该数据集包含近400000个阿拉伯语，英语，希伯来语，日语片假名和俄语等语言的名称。 研究结果已发表在Arxiv上，将于本月晚些时候在新墨西哥州圣达菲举行的国际计算语言学会议上分享。...在亚马逊宣布计划将Echo智能扬声器带到墨西哥的同时，亚马逊的语言理解也在受到欢迎，这是第一个讲西班牙语的拉丁美洲Echo扬声器。...为了提高Alexa对新语言的理解，去年亚马逊工程师创建并游戏化了Cleo，这是一种Alexa技能，用于收集来自世界各国的语音样本。 论文：arxiv.org/pdf/1808.02563.pdf
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