1 问题 如何对图片进行卷积计算？...nn.Conv2d(in_channels=3,\ out_channels=16,kernel_size=3,\ stride=1,padding=1) (4) 建立全连接层然后对图片进行卷积计算...，然后对图片进行拉伸，再将拉伸后的图片交给全连接层，最后打印救过卷积计算的图片的尺寸 fc = nn.Linear(in_features=32*28*28,\ out_features=10)...= torch.flatten(x,1) # [128,32*28*28] out = fc(x) print(out.shape) 3 结语 这次实验我们更加深入的了解了torch的有趣之处，通过对图片进行卷积计算...，设置卷积计算的通道，设置卷积核尺寸大小，设置步长，设置补充，最后进行拉伸，得到最后的图片的尺寸，让我对卷积有了进一步的了解，对卷积的使用以及深度学习的魅力有了进一步的了解。
数据操作语言：结果集排序 如果没有设置，查询语句不会对结果集进行排序。也就是说，如果想让结果集按照某种顺序排列，就必须使用 ORDER BY 子句。 SELECT .........SELECT empno,ename,sal,deptno FROM t_emp ORDER BY sal DESC; 排序关键字 ASC 代表升序（默认），DESC 代表降序 如果排序列是数字类型，数据库就按照数字大小排序...，如果是日期类型就按日期大小排序，如果是字符串就按照字符集序号排序。...ename ASC; SELECT empno,ename,hiredate,deptno FROM t_emp ORDER BY hiredate DESC; 排序字段内容相同的情况 默认情况下，如果两条数据排序字段内容相同...数据库会先按照首要排序条件排序，如果遇到首要排序内容相同的记录，那么就会启用次要排序条件接着排序。
NWPU VHR-10目标检测数据集中的ground truth，统一为256x256有时候在使用的时候很不方便，因此需要将宽和高指定为真实的宽和高，python的源代码如下，from xml.etree.ElementTree
数据： augmented design data 测试品种：1~17 对照：A~E 表中上面是编号，下面是产量 ? 结果 经过繁琐的计算后，得到三个结果，方差分析、矫正值和LSD 方差分析 ?...矫正值 校正值即是对原来的观测值去掉区组效应后的值，这个值更接近于品种的真实值，可以根据它来进行排序，进行品种筛选。 ?...更好的解决方法：GenStat 我们可以看出，我们最关心的其实是矫正产量，以及LSD，上面的算法非常繁琐，下面我来演示如果这个数据用Genstat进行分析： 导入数据 ? 选择模型：混合线性模型 ?...LSD 因为采用的是混合线性模型，它假定数据两两之间都有一个LSD，因此都输出来了，我们可以对结果进行简化。...结论 文中给出的是如何手动计算的方法，我们给出了可以替代的方法，用GenStat软件，能给出准确的、更多的结果，如果数据量大，有缺失值，用GenStat软件无疑是一个很好的选择。
1 问题 深度学习中，数据很多，不能一次性把数据全都放到模型中进校训练，所以利用数据加载，进行顺序打乱，分批，预处理之类的操作 2 方法 使用pytorch提供的 Dataset(数据集类)（获取数据位置和个数...DataLoader(数据加载器类)： 1.传入dataset 2.batch_size 批大小 3.shuffle 数据打乱 train_loader=DataLoader(dataset=train...batch_size=128,shuffle=True) test_loader = DataLoader(dataset=test, batch_size=128) 构造一个两到三层的神经网络，因为minsit数据不是很复杂...，所以层数对数据的效果没有太大的影响。...经过以上的操作就是对minsit数据的一个简单处理，为接下来的深度学习做准备。
在本文中，我们将探讨如何使用 JavaScript 对 JSON 数据进行冒泡排序，以实现按照指定字段排序的功能。 了解冒泡排序算法 冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法。...解析 JSON 数据 首先，我们需要解析 JSON 数据并将其转换为 JavaScript 对象或数组，以便进行排序操作。...例如，按照 “age” 字段对上述解析后的数据进行排序： const sortedData = bubbleSortByField(data, 'age'); console.log(sortedData...、实现冒泡排序函数以及根据指定字段进行排序，我们可以使用 JavaScript 对 JSON 数据进行冒泡排序。...这使得我们能够按照指定的顺序对数据进行排序，并满足特定的需求。通过掌握这个技巧，我们能够更好地处理和操作 JSON 数据。
数据集[1] 提取码：krry 有关AdaBoost的详细介绍可以参考：【干货】集成学习（Ensemble Learning）原理总结 •先利用pandas读入csv文件，以DataFrame形式存储...；然后将数据转成list（其实也可以直接操作，不过本人习惯这样做）： data = np.array(data).tolist() •分割数据，最后一列作为标签类别y，其余列为x： x = [];...#测试 print(clf.score(test_x, test_y)) if __name__ == '__main__': AdaBoost() References [1] 数据集
接着前面2期rbf相关的应用分享一下rbf在分类场景的应用，数据集采用iris 前期参考 Matlab-RBF神经网络拟合数据 Matlab RBF神经网络及其实例 一、数据集 iris以鸢尾花的特征作为数据来源...，数据集包含150个数据集，分为3类（setosa,versicolor, virginica），每类50个数据，每个数据包含4个属性。...每一个数据包含4个独立的属性，这些属性变量测量植物的花朵（比如萼片和花瓣的长度等）信息。要求以iris数据为对象，来进行不可测信息（样本类别）的估计。...数据随机打乱，然后训练集：测试集=7：3进行训练，并和实际结果作比较 二、编程步骤、思路 （1）读取训练数据通过load函数读取训练数据，并对数据进行打乱，提取对应的数据分为训练和验证数据，训练集和验证集...（XValidation）放在net变量，然后运行即可， Y = net(XValidation); 最后的结果进行归一化计算，得到对应的预测类别 输出仿真结果 output = zeros(1
今天在kaggle上看到一个心脏病数据（数据集下载地址和源码见文末），那么借此深入分析一下。 数据集读取与简单描述 首先导入library和设置好超参数，方便后续分析。...因为年龄可能是连续的，因此在第三幅图做年龄、性别、患病关系图，单从颜色观察可发现在这个数据集中，女性患病率大于男性。通过第四图和统计可以计算得到，男性患病率44.9% ，女性患病率75%。...需要注意，本文得到的患病率只是这个数据集的。...数据集中还有很多维度可以组合分析，下边开始进行组合式探索分析 年龄-心率-患病三者关系 在这个数据集中，心率的词是‘thalach’，所以看年龄、心率、是否患病的关系。...本篇分析了心脏病数据集中的部分内容，14列其实有非常多的组合方式去分析。此外本文没有用到模型，只是数据可视化的方式进行简要分析。
所以基于业务需求，需要找到一款免费、数据置信、使用简单的性能采集工具，本文就介绍下如何对iOS16性能数据采集。...Android Studio工具: Xcode工具: 优点: 1、数据采集准确: 可以兼容不同系统型号的设备进行数据采集，采集CPU、内存、FPS等指标都非常精准。...缺点: 1、需要源码编译才能性能采集数据: 需要有Android或者iOS项目的源代码进行编写后才能进行性能采集数据。...缺点: 1、需要在代码中额外配置，有侵入性: 需要研发配合在代码工程中配置第三方库对项目代码有侵入性，还有就是需要在正式包不集成这种性能采集工具，都需要额外的功能开发。...优点: 1、对代码无侵入 2、实时展示数据 缺点: 1、需要有一定的学习成本和配置成本 工具使用 这里主要解决iOS16的性能测试问题，主要思路还是使用外置脚本来采集并且能实时展示数据。
我需要对值进行 url 编码，以确保特殊字符得到正确处理。最好的方法是什么？ 这是我到目前为止的基本脚本: #!/bin/bash host=${1:?'...将脚本保存为 curl-test.sh 文件，在一个窗口使用 tcpdump 对上网的网口开启过滤抓包，在另一个窗口执行命令 bash curl-test.sh example.com "ABC efg" 进行测试
如果我们有表A和表B, 我想把我的表A的Col1内的数据更新到表B的Col1里面，那么我们怎么做呢？...那么，有没有办法一次性，将上传的表与需要的数据合并后再根据条件更新呢？
思考空间 代码第17行对RAM的初始化是否可综合？...对列表搜索的目的是查找特定的元素，这些元素应该与指定的模式相匹配。此时，可用命令lsearch。该命令接收两个参数，第一个参数为列表，第二个参数为匹配模式。...该模式按照string match的命令规则进行搜索。 lsearch的返回值是列表中第一个与指定模式匹配的元素的索引。看一个案例，如下图所示。匹配模式为A*，故返回元素AFF对应的索引值3。...选项-not可实现对匹配结果取反，以下图所示案例为例。匹配模式为LUT*，-not就会使得lsearch的返回值为所有不与之匹配的元素。-not可以与-inline或-all联合使用。 ?
用二维的图例，说明knn算法，如下： 二维空间下数据之间的距离计算： 在n维空间两个数据之间: 2.具体步骤： （1）计算待测试数据与各训练数据的距离 （2）将计算的距离进行由小到大排序...（3）找出距离最小的k个值 （4）计算找出的值中每个类别的频次 （5）返回频次最高的类别 二、鸢尾花数据集 Iris 鸢尾花数据集内包含 3 类分别为山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾...(X_test,y_test))) （2）方法二 ①使用读取文件的方式，使用open、以及csv中的相关方法载入数据 ②输入测试集和训练集的比率，对载入的数据使用shuffle()打乱后，计算训练集及测试集个数对特征值数据和对应的标签数据进行分割...将距离进行排序，并返回索引值， ④取出值最小的k个，获得其标签值，存进一个字典，标签值为键，出现次数为值，对字典进行按值的大小递减排序，将字典第一个键的值存入预测结果的列表中，计算完所有测试集数据后，...进行数据处理 :param filename: 数据集的路径 :return: 返回数据集的数据，标签，以及标签名 """ with open(filename) as csv_file:
从公开的数据集上调研一下可能性，但是没有发现有类似的数据集，于是想着从其他的方式入手，大致方向有三个，第一个就是利用人脸检测的框来推断出身体的位置，从而得到身体的框；第二种就是通过行人检测的数据集，将行人框的高度缩小一半来得到上半身的框...；第三种是利用人体关键点检测数据集，利用关键点来确定上半身的框。...经过调研和讨论，还是觉得用关键点的方式比较靠谱，最终选择了 COCO 数据集，它有 17 个关键点标注，我们可以利用左右肩和左右臀这四个关键点来实现上半身的检测，整一个流程的 pipeline 如下图，...这里是 COCO 对人体标注的所有关键点，我们只需要取其中的四个就行了，注意 COCO 的一个关键点对应着数组中的三个数，也就是 (x, y, flag)，其中 flag 为 0 代表关键点没有标注，为...所以接下去就直接遍历训练集的所有图片找到有关键点标注的图片并且修改成 bounding box 了，代码贴在下面，完整的代码可以在我的 GitHub 仓库找到 import json import numpy
描述 在机器学习中，拿到一堆训练数据一般会需要将数据切分成训练集和测试集，或者切分成训练集、交叉验证集和测试集，为了避免切分之后的数据集在特征分布上出现偏倚，我们需要先将数据打乱，使数据随机排序，然后在进行切分...需要用的方法如下： 注：df代表一个pd.DataFrame df = df.sample(frac=1.0): 按100%的比例抽样即达到打乱数据的效果 df = df.reset_index()：...打乱数据之后index也是乱的，如果你的index没有特征意义的话，直接重置就可以了，否则就在打乱之前把index加进新的一列，再生成无意义的index train = df.loc[0:a]: 进行切分操作
在大型数据集上执行运行时聚合（例如应用程序在特定时间范围内记录的唯一主机名），需要非常巨大的计算能力，并且可能非常慢。...对原始数据进行采样是一种发现属性的办法，但是，这种方法会导致我们错过数据集中的某些稀疏或稀有的属性。...Elasticsearch让聚合可以查找在一个时间范围内的唯一属性，而RocksDB让我们能够对一个时间窗口内具有相同哈希的数据进行去重，避免了冗余写入。...我们根据{K,V}维度对根文档或父文档的document_id进行哈希处理，而子文档则根据名称空间、名称和时间戳进行哈希处理。我们为每一个时间窗口创建一个子文档，这个时间窗口也称为去抖动时段。...这种方法还可以保护原始数据存储免受发现服务的影响，从而为后端存储节省了大量的计算资源。
我的方法可用于数据分析、计算机视觉以及任何你所能想到的酷炫项目中。 Instagram是最大的图片分享社交媒体平台，每月活跃用户约五亿，每日有九千五百万的图片和视频被上传到Instagram。...其数据规模巨大，具有很大的潜能。本文将给出如何将Instagram作为数据源而非一个平台，并介绍在项目中使用本文所给出的开发方法。...获取最受欢迎的帖子 现在我们已经知道了如何发出基本请求，但是如何实现更复杂的请求呢?下面我们要做一些类似的事情，即如何获取我们的帖子中最受欢迎的。...现在我们得到了JSON格式的所有粉丝和被粉者的列表数据。我将转化该列表为一种对用户更友好的数据类型，即集合，以方便在数据上做一系列的操作。...上面我们给出了可对Instagram数据进行的操作。我希望你已经学会了如何使用Instagram API，并具备了一些使用这些API可以做哪些事情的基本想法。
对传统的非DFX设计进行调试时，一个重要环节是插入ILA（Integrated Logic Analyzer，集成逻辑分析仪）。可以采用如下图所示的两种方式。...在整个设计的顶层，对RM进行实例化时，这12个端口的端口映射为空，如下图所示，如果使用的是VHDL，端口映射内填写open。
数据集下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码：2xq4 创建数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou.../p/12398285.html 读取数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12422827.html 进行训练：https://www.cnblogs.com.../xiximayou/p/12448300.html 保存模型并继续进行训练：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12452624.html 加载保存的模型并测试：https...www.cnblogs.com/xiximayou/p/12489069.html 使用预训练的resnet18模型：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12504579.html 计算数据集的平均值和方差...：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12507149.html 读取数据集的第二种方式：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12516735
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