今天给大家推荐一个数据集：2019年10月8日至2020年1月27日不同方向的列车运行数据，727个车站、3399列列车和2751713条运行数据的高速铁路网络数据集。...为支持大规模复杂网络、复杂动态系统和智能交通的研究，研究者开发了一个高速铁路网络数据集，包含2019年10月8日至2020年1月27日不同方向的列车运行数据，列车延误火车站数据、枢纽站数据、相邻车站里程数据...五、根据地理位置和时间戳，列车方向、车站类型、天气、节假日等复杂因素扩展到高铁运行数据和火车站延误数据。最后，我们检查并验证我们的数据集。...枢纽站集合：在铁路网中，多条干线的连接处一般称为铁路枢纽，由若干站、站间连接线、入站线和信号线组成。在数据集中，我们考虑了中国十个具有代表性的路口。...三、高铁网络数据集的复杂性 我们高铁网络数据集的复杂性表现在：（1）列车运行的时空分布特征；（2）高速铁路网动态；（3）高铁网动态社区；(4)列车运行外部影响因素的多样性。
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：802 标注数量(...vehicle 框数 = 299 wood 框数 = 84 总框数：1767 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：异物包括检测人、石头、木头、车、摩托车等 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证...，数据集只提供准确且合理标注图片预览：标注例子：
背景： 使用datax工具将一张表从hive推送数据到mysql 报错： Incorrect string value: '\\xF0\\xA5\\x96\\x84' for column 'user_name...普通的字符串或者表情都是占位3个字节，所以utf8足够用了，但是移动端的表情符号占位是4个字节，普通的utf8就不够用了，为了应对无线互联网的机遇和挑战、避免 emoji 表情符号带来的问题、涉及无线相关的 MySQL 数据库建议都提前采用...utf8mb4 字符集，这必须要作为移动互联网行业的一个技术选型的要点。...5.5.3版本、从库也必须是5.5的了、低版本不支持这个字符集、复制报错 修改表字段字符集为utf8mb4： --修改数据库默认的字符集 --注意：虽然修改了database的字符集为utf8mb4，...但只修改了database以后新创建的表的字符集，默认使用utf8mb4，原来已经存在的表，字符集不会变，需要手动为每张表设置字符集 ALTER DATABASE database_name CHARACTER
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：1050 标注数量...cuowei=铁轨缝隙有石头 duanlie=轨道断裂 lieheng=轨道出现裂痕 luoshansongdong=螺丝松动 shaoluoshuan=少螺栓 zhuoshang=轨道灼伤 数据集...926张增强数据,124张为原图 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注 标注示例： 下载地址：https://download.csdn.net/download
这些数据反映了节假日运输压力的持续增长，也对铁路运营效率提出了更高要求。人工智能模型通过分析输电线路上异物的图像数据，在铁路基础设施的监测和维护中发挥着关键作用。...数据采集本文提出了一个名为 RailFOD23 的公开数据集，专门用于铁路输电线路上的外来物检测。该数据集包含 14,615张高分辨率图像，标注了 40,541个目标对象，涵盖四类常见外来物。...实验表明，YOLOv8系列模型在该数据集上表现最佳（mAP达82.9%），验证了数据集的实用性和模型的可行性。...结论本文成功构建并发布了铁路输电线路外来物检测数据集 RailFOD23，该数据集通过多种数据生成与增强技术，有效解决了铁路图像数据稀缺的问题。...未来，该数据集可进一步用于半监督学习、小目标检测、跨域适应等研究方向，推动铁路智能运维技术的发展。
注意数据集中大部分采用了PS合成,大模型生成图片以及少部分原图构成数据集，数据集压缩文件大小为2.2GB 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的...= 14614 nest 框数 = 9726 plasticbag 框数 = 4561 总框数：40541 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证...，数据集只提供准确且合理标注 图片预览： 标注例子：
本文摘要：基于YOLO11的铁路轨道缺陷检测，阐述了整个数据制作和训练可视化过程...2.1 铁路轨道缺陷数据集介绍数据集大小：训练集1916张，验证集240张，测试集240张类别4类： 0: Spalling 1: Wheel Burn 2: Squat 3: Corrugation...铁路轨道缺陷检测系统设计3.1 PySide6介绍 受益于人工智能的崛起，Python语言几乎以压倒性优势在众多编程语言中异军突起，成为AI时代的首选语言。...pyside6 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple基于PySide6开发GUI程序包含下面三个基本步骤：设计GUI，图形化拖拽或手撸；响应UI的操作（如点击按钮、输入数据...、服务器更新），使用信号与Slot连接界面和业务；打包发布；3.3 铁路轨道缺陷检测系统设计
简介 非洲树木覆盖高分辨率地图 该数据集利用通过挪威国际气候和森林倡议（NICFI）计划在热带地区获得的纳卫星星座高分辨率卫星图像。...该数据集的主要目标是在非洲大陆范围内全面绘制森林和非森林树木图，超越以往绘制大尺度木本植被图的精度。...该数据集详细量化了位于传统林区以外的树木对各国总体树木覆盖率的贡献。...我们为 2019 年覆盖非洲大陆的超高分辨率卫星图像创建了定制镶嵌图，图像日期是根据树冠的最佳可见度选择的。...然后，我们使用深度学习技术训练了一个模型，该模型可以分割图像中的树冠覆盖，并将该模型应用于整个数据集，绘制出非洲大陆尺度的树木覆盖图。
ACCLIP_Aerosol_AircraftInSitu_WB57_Data 简介 ACCLIP_Aerosol_AircraftInSitu_WB57_Data 是亚洲夏季季风化学与气候影响项目（ACCLIP）期间收集的原地气溶胶数据...本数据集收录了来自下一代激光质谱仪（PALMS-NG）、单颗粒烟尘光度计（SP2）、成核模式气溶胶粒度光谱仪（N-MASS）、印刷光学颗粒光谱仪（POPS）和超高灵敏度气溶胶光谱仪（UHSAS）的数据。...该产品的数据收集工作已经完成。 ACCLIP是一项国际性、多组织的亚轨道活动，旨在研究2022年7月15日至2022年8月31日期间西太平洋地区与亚洲夏季季风（ASM）相关的气溶胶和化学传输。...Metadata Created Date：June 27, 2023 Metadata Updated Date：December 6, 2023 元数据信息 Resource Type Dataset...return_gdf=True, ) gdf.explore() #leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data") 数据地址
1406 sleeping 框数 = 689 standing 框数 = 1782 track 框数 = 1819 总框数：5696 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：数据集里面有很多增强图片请仔细查看图片斟酌下载...这个数据集主要是检测铁路上人的行为，铁路上动物等没有标注 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注图片预览：标注例子：
这里我们查看了搜索出的代码发现并不是没有数据集导致的，该区域有24景影像。
两个数据集均针对两个任务中亟需解决的问题，包含大量的高难度且贴近现实的样本，对视频理解机器学习方法提出挑战。 目前，两个挑战赛的数据集均已开放下载，测试提交入口也已开放，欢迎参赛者自由测试各种方法。...本次大聚焦于配套的MOSE数据集 [1] 。该大规模数据集包含2149个视频片段和5200个目标，共有431,725个高质量的目标分割掩码。...数据集主页：https://henghuiding.github.io/MOSE/ 参赛网站：https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/10703 数据集下载...数据集主页：https://henghuiding.github.io/MeViS/ 参赛网站：https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/15094 数据集下载...参赛者可以下载数据集至本地，训练测试后将结果提交至赛事平台进行评估。目前，两个挑战赛的数据集均已开放下载，提交入口也已开放，欢迎来自全社会的个人和团队自由测试各种方法。
在使用pytorch在对MNIST数据集进行预览时,出现了TypeError: 'module' object is not callable的错误: 上报错信息图如下: [在这里插入图片描述...] 从图中可以看出,报错位置为第35行,也就是如下位置的错误: images, labels = next(iter(data_loader_train)) 在经过多次的检查发现,引起MNIST数据集无法显现的问题不是由于这一行所引起的...transforms.Normalize(mean=(0.5, 0.5, 0.5), std=(0.5, 0.5, 0.5)) ]) 此时问题就已经解决了 下面完整的代码贴出来: 1.获取手写数字的训练集和测试集...# 2.root 存放下载的数据集的路径 # 3.transform用于指定导入数据集需要对数据进行哪种操作 # 4.train是指定在数据集下完成后需要载入数据哪部分 import torch import...transform=transforms, train=False) # false测试集
去年，谷歌发布了 GoEmotions 数据集，该数据集包含 58K 人工标注的 Reddit 评论，其中涉及 27 种情绪。...但一位名叫 Edwin Chen 的机器学习工程师却在使用该数据集的时候，偶然发现了一些令人哭笑不得的错误。...他们本来尝试自己在 GoEmotions 数据集上训练模型，注意到似乎存在一些深层的质量问题。于是他们随机抽取了 1000 条评论，在其中 308 条中发现了严重错误。...好的数据对于训练模型至关重要，当数据面临如此离谱的错误时，又该怎么训练模型并评估模型的性能呢？ Edwin Chen 最后发问：「我们真的可以相信谷歌能够创造出公正的现实世界人工智能吗？」...谷歌在构建数据集时却忽略了这一点。 这不是一个孤立事件：作者还提到，假如连谷歌这种拥有大量资源的公司都难以创建准确的数据集，那么我们见过的其他数据集质量更是难以想象。
本文通过对比纯人工标注数据集与采用新算法的数据集验证效果，并阐述该方法对铁路故障检测及其他领域的应用价值。三、问题描述YOLO作为实时目标检测模型，通过单次卷积神经网络前向传播实现多目标分类。...六、实验结果数据集采用开源铁路轨道数据集，含400张俯视角图像，检测目标为道砟不足与植物侵限。...必须指出的是，无辅助模型在标注过程中可能存在相当程度的人为错误。不过，这也凸显了该算法的另一个重要特点，即辅助标注的早期实施有助于从早期阶段就减少训练中的人为错误。...如表III所示，随着数据集的扩展，辅助标注算法在每次迭代中都能提升准确率。这种渐进式改进源于模型通过增加训练数据不断优化预测结果。F1分数的上升也意味着人工错误的减少，因为错误标注数据会损害模型性能。...若起始数据存在错误标注，模型准确率将受到负面影响。七、结论本研究提出了一种前景广阔的辅助标注技术，可同时提升机器学习模型的训练速度和精度。
CRNN_Chinese_Characters_Rec训练360w数据集提示keyerror错误根本原因就是编码问题。...根据代码字符集文件编码必须是gbk如果你在ubuntu或者由于某种原因导致文件变成utf-8编码的话就会提示keyerror。...: char.strip().decode('utf-8', 'ignore') for num, char in enumerate(file.readlines())} 此外，经过研究发现360w数据集里面其实总共包含了
北斗GPS时钟集传统钟表技术与现代微电子技术、时频技术、通讯技术、计算机技术等多项技术于一身，通过接收北斗GPS时间信息（含日期），再经内置微处理器解码处理实现时间的自动校准，使得北斗GPS时钟显示的时间与国家标准时间自动保持精确同步...图片 北斗GPS时钟特点： 1.通电后数分钟之内自动校准 2.每四分钟校准一次，消除累计误差 3.时间精度达毫秒级 4.超高灵敏度 5.不受时间或地域限制 6.体积小、重量轻 ...2.可作为一个时间显示系统使用：城市和行业的大型标志性标准时间显示系统；民航、铁路、交通指挥调度自动控制系统；宾馆、饭店的标志性时间显示系统；大型公共场所和商场等时间信息显示系统和世界时显示系统。 ...例如：金融、证券实时结算，民航、铁路、交通调度系统，各种计算机网络系统、实时通信网络系统、体育彩票和福利彩票等实时销售系统等等。
#44004, #44429, #45057, #47229 优化 HDFS 数据回收速度。 #46393 优化超高频导入时 FE 获取计算组可能存在的性能问题。...#43255 异步物化视图支持更多场景下的聚合上卷改写。 #44412 查询优化器优化分区裁剪性能。 #46261 增加利用数据特征消除 group by key 的规则。...#45289 查询 ORC 格式的数据时，不再下推 CHAR 类型的谓词，以避免可能的结果错误。 #45484 异步物化视图修复极端场景下查询透明改写可能导致规划或结果错误的问题。...#44575, #45744 修复极端场景下异步物化视图调度可能多产生构建任务的问题。 #46020, #46280 查询优化器修复部分表达式改写可能产生错误表达式的问题。...#44782, #44631, #46443, #47266 修复部分场景下 Limit 下压聚合算子可能导致错误结果的问题。 #45369 修复部分场景下延迟物化优化产生错误执行计划的问题。
下面我之前想到的是有两种方案： 方案一：通过脚本定时查询数据把数据汇总到一个表里面 方案二：利用物化视图来解决，但是发现好像还是得配合脚本处理，因为物化视图有个问题就是左边驱动，如果其他表变化是不会更新物化视图的数据...我这里就细化物化视图这种解决方案。 物化视图概念： 我们都知道，数据库中的视图（view）是从一张或多张数据库表查询导出的虚拟表，反映基础表中数据的变化，且本身不存储数据。...然而物化视图是查询结果集的一份持久化存储，所以它与普通视图完全不同，而非常趋近于表。...“查询结果集”的范围很宽泛，可以是基础表中部分数据的一份简单拷贝，也可以是多表join之后产生的结果或其子集，或者原始数据的聚合指标等等。...，我发现建物化视图的坑还是挺多，我这里贴一下我的错误写法和正确写法，我用的clickhouse的版本是21.2.5.5。
先后获国际运筹学与管理科学协会铁路应用学部学生论文竞赛全球第三名、中国智能交通协会技术发明二等奖。...国际铁路运营研究协会会员，世界交通运输大会轨道交通运营与安全学部列车运行组织与调度技术委员会以及轨道交通大数据分析技术委员会委员。...学校围绕高速铁路、重载铁路、磁浮交通、新型城轨、真空管道超高速等领域大力开展基础研究与原始创新，构建了以世界公认的“沈氏理论”和“翟孙模型”为标志的铁路大系统动力学基础研究体系，科技成果四次入选“中国高校十大科技进展...团队依托交通运输工程学科、综合运输四川省重点实验室、四川省跨高校院所新型中试研发平台、西南交通大学中试孵化基地，自主研发了高铁调度仿真系统、重载铁路调度仿真系统、调度员作业适应性测试系统等，已应用到国铁集团多家铁路局...对铁路行车组织优化、铁路智能调度等研究方向感兴趣； 4.
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