因业务需要，每周需要统计每天提交资源数量，但提交时间不定，可能会有某一天或者某几天没有提，那么如何将没有数据的日期也填充进去呢？...如上图所示，就缺少2021-09-04、2021-09-05、2021-09-08三天的数据，需要增加其记录并设置提交量为0。...实战 刚开始我用的是比较笨的方法，直接复制到Excel，手动将日期往下偏移，差哪天补哪天，次数多了就累了，QAQ~如果需要一个月、一个季度、一年的数据呢？...这样不就可以出来我想要的结果了吗~ 说干就干，先来填充一个日期序列了来~ # 习惯性导入包 import pandas as pd import numpy as np import time,datetime...接着就开始导入有提交数据的表。
其实这里最基本的操作步骤就是影像数据预处理，将我们影像的时间进行筛选，然后将百万毫秒单位转化为指定的时间格式，这样方便我们查询数据集的日期。...寻找数据集：根据您的需求，选择您想要检查最新日期的数据集。您可以通过GEE的数据目录、GEE的开放数据仓库或者其他数据提供者的数据目录来查找适合您需求的数据集。...导入数据集：使用GEE的代码编辑器，您可以导入您选择的数据集。在导入数据集之前，请确保您已经了解数据集提供者的数据格式和许可要求。...另一种方法是使用ee.Image，它可以获取单个影像的日期。 在代码编辑器中编写代码：使用GEE的代码编辑器，您可以编写代码来获取数据集的最新日期。...运行代码和结果：在GEE的代码编辑器中，您可以运行代码并查看结果。请确保您已经正确导入了数据集，并且代码没有任何错误。最新日期将输出在控制台中。 通过上述步骤，在GEE中检查数据集的最新日期。
技术背景 在前面一篇博客我们讲到三种用python去读取一个文件的指定行的操作，最终给出的一个结论大概是，对于大型的数据而言，最快的找到指定行的方法是Linux系统自带的sed指令，那么是否只有这一种办法了呢...这里我们要介绍一个用sqlite3来读取数据用于MindSpore的训练的案例，在有限的内存空间中避免完整的去加载整个数据集。...这里我们看一个用sqlite3产生训练数据的案例，这个案例的原型来自于这篇博客，其函数表达形式为： \[z(x,y)=ax^2+by^3+c \] # store_data_to_db.py import...数据库文件的读取 接着上一个章节的内容，我们用Ipython来测试一下是否成功的将数据写入到了数据库文件中（这里number是表单的名字）： (base) dechin@ubuntu2004:~/projects...总结概要 本文按照数据流的顺序，分别介绍了：使用sqlite3数据库存储数据、从sqlite3数据库中读取数据、使用从sqlite3数据库中的数据构造MindSpore可识别的训练数据集。
本文介绍基于C++语言的GDAL库，基于一个存储大量遥感影像的文件夹，依据每一景遥感影像的文件名中表示日期的那个字段，找出这些遥感影像中缺失的成像日期，并新生成多个像元值全部为0的栅格文件，作为这些缺失日期当日的遥感影像文件的方法...对于这些遥感影像，原本应该是每10天就有1景；但是由于遥感影像数据有缺失，因此部分日期没有对应的遥感影像。如下图所示，可以看到比如2018年的061这一天，它就没有对应的遥感影像。 ...随后，基于GDALAllRegister这一GDAL库的初始化函数，用于注册所有支持的数据格式驱动程序。...对于不存在的栅格图像文件，使用GDALDriver创建一个新的数据集（poDataset），并将其中的像元值设置为0。如果栅格图像文件已经存在，则跳过不处理。...随后，我们用0填充新创建的栅格图像，并使用RasterIO函数对栅格图像的像元进行写入操作。 最后，在上述处理完成后，使用GDALClose函数关闭数据集，并输出新创建的栅格图像的文件名。
NVIDIAs GauGAN 有时你可以结合使用这些方法：苹果有一个非常聪明的方法，用一个 GAN 来处理 3D 模型人脸的图像，使其看起来更逼真。...如果有时间的话，可以使用这个扩展数据集的绝妙技术。 ? 5. 小心「幸运的分割」 ---- 在训练机器学习模型时，通常将数据集按一定比例随机分割成训练集和测试集。通常情况下，这很好。...但是，在处理小数据集时，由于训练示例数量较少，因此噪音风险较高。 在这种情况下，你可能会意外地得到一个幸运的分割：一个特定的数据集分割，在这个分割中，你的模型将很好地执行并在测试集中效果很好。...本质上，你将数据集拆分为 k 个「folds」，并为每个 k 训练一个新的模型，其中一个 fold 用于测试集，其余的用于训练。这可以控制你看到的测试结果，而不仅仅是由于幸运（或不幸运）的拆分。...幸运的是，有许多传统的机器学习算法，你可以考虑使用这些算法，它们对数据集的大小不太敏感。 当数据集较小，数据点维数较高时，支持向量机等算法是一种很好的选择。
它是一个流行的数据集，它能让你的NLP旅程更加完美。情绪已经从数据中预先删除，最终的数据集具有以下6个特征： 推文的极性（polarity of the tweet）。 推文的ID。 推文的日期。...genres.csv：163种风格的ID与他们的名字和父母（用于推断流派层次和顶级流派）。 features.csv：用librosa提取的共同特征 。...SOTA：百万歌曲数据集挑战推荐系统的初步研究 21.LibriSpeech http://www.openslr.org/12/ 该数据集是包含大约1000小时的英语语音的大型语料库。...大小：60 GB 记录数： 1000小时的演讲。...对于隔离和识别哪个超级巨星来说，这是一个有趣的用例。 大小： 150 MB 记录数： 1,251位名人的100,000条话语。
兴趣广泛，爱好学习，欢迎大家一起探讨交流~email: weisongwei@interns.chuangxin.com 写在前面如果你想训练一个文本检索模型，但是缺少有标注的数据集，那不妨来看看这篇论文...，不依赖人工标注的数据集，可以在通用领域的大型数据集上进行训练，语义模型的基础上又用传统的 BM25 算法做了增强，在 BEIR 评测集上达到了 SOTA 水平，该论文发表在 ACL 2022 上。...人工标注本来就是件耗时耗力的工作，更别提一些领域内数据集的资源都很少的情况。...LaPraDoR 是一种无监督预训练模型，用于文本的召回、匹配。不需要任何标注数据就可以进行训练。由于是在大型的通用领域数据集上进行训练，因此基本没有 out-of-domain 问题。...其优点是不需要一定格式的数据集，有大量的数据可以训练。
博客Deep Learning Sandbox作者Greg Chu打算通过一篇文章，教你用Keras和TensorFlow，实现对ImageNet数据集中日常物体的识别。...以下是这个数据集包含的部分类别： 狗 熊 椅子 汽车 键盘 箱子 婴儿床 旗杆 iPod播放器 轮船 面包车 项链 降落伞 枕头 桌子 钱包 球拍 步枪 校车 萨克斯管 足球 袜子 舞台 火炉 火把 吸尘器...preprocess_input：使用训练数据集中的平均通道值对图像数据进行零值处理，即使得图像所有点的和为0。这是非常重要的步骤，如果跳过，将大大影响实际预测效果。这个步骤称为数据归一化。...model.predict：对我们的数据分批处理并返回预测值。...decode_predictions：采用与model.predict函数相同的编码标签，并从ImageNet ILSVRC集返回可读的标签。
编者按：数据集可谓是数据科学的练兵场，不管是对菜鸟入门还是老司机上路，能找到一个好用的数据集无异于如虎添翼。...Iris 数据集 在模式识别文献中，Iris 数据集恐怕是最通用也是最简单的数据集了。要学习分类技术，Iris 数据集绝对是最方便的途径。...贷款预测数据集 在所有行业中，最为倚重数据分析技术的就是保险业。贷款预测数据集可以让保险公司对即将面对的挑战、选择的应对方式和影响有一个清晰的认识。...波士顿数据集 该数据集也是模式识别文献中的典型数据集，该数据集得名是因为波士顿的房地产行业，同时它也是一个回归问题。该数据集共有 14 列 8506 行。...“黑五”数据集 该数据集主要是由零售店的交易记录组成的，它在数据集界资格很老，可以帮助商家了解自己商店每天的购物体验。“黑五”数据集也是个回归问题，它共有 12 列 550069 行。
导读 数据集可谓是数据科学的练兵场，不管是对菜鸟入门还是老司机上路，能找到一个好用的数据集无异于如虎添翼。...Iris 数据集 在模式识别文献中，Iris 数据集恐怕是最通用也是最简单的数据集了。要学习分类技术，Iris 数据集绝对是最方便的途径。...贷款预测数据集 在所有行业中，最为倚重数据分析技术的就是保险业。贷款预测数据集可以让保险公司对即将面对的挑战、选择的应对方式和影响有一个清晰的认识。...波士顿数据集 该数据集也是模式识别文献中的典型数据集，该数据集得名是因为波士顿的房地产行业，同时它也是一个回归问题。该数据集共有 14 列 8506 行。...“黑五”数据集 该数据集主要是由零售店的交易记录组成的，它在数据集界资格很老，可以帮助商家了解自己商店每天的购物体验。“黑五”数据集也是个回归问题，它共有 12 列 550069 行。
Iris 数据集 在模式识别文献中，Iris 数据集恐怕是最通用也是最简单的数据集了。要学习分类技术，Iris 数据集绝对是最方便的途径。...贷款预测数据集 在所有行业中，最为倚重数据分析技术的就是保险业。贷款预测数据集可以让保险公司对即将面对的挑战、选择的应对方式和影响有一个清晰的认识。...波士顿数据集 该数据集也是模式识别文献中的典型数据集，该数据集得名是因为波士顿的房地产行业，同时它也是一个回归问题。该数据集共有 14 列 8506 行。...“黑五”数据集 该数据集主要是由零售店的交易记录组成的，它在数据集界资格很老，可以帮助商家了解自己商店每天的购物体验。“黑五”数据集也是个回归问题，它共有 12 列 550069 行。...芝加哥犯罪数据集 如今，能否 Hold 住大型的数据集已经是检验数据专家是否合格的试金石了。许多数据分析公司不再依靠简单的模型，它们开始使用完整的数据。
今天这篇文章是根据批量填充数据的进阶版。基础版本就一段很简单的代码。...GUI界面设计 GUI是用PySimpleGUI库创建的，安装命令直接用pip命令安装即可！ 在开始设计GUI界面时，要明确我们需要实现什么功能，可以先设计出图纸，再动手去写代码！...通过选择或输入数据列标题框选择要填充的数据列。 通过选择或输入单元格坐标框选择各个数据列填充的位置。 通过继续按钮把数据列标题和单元格坐标存储入列表中。...通过开始填充按钮选择保存路径和输入文件名称，最后开始填充数据。 通过信息展示框展示操作信息。 当数据列标题和单元格坐标选择错误时，可以通过删除元素按钮删除列表中的错误数据。...数据填充函数 Datainput函数接收通过开始填充按钮传入的列标题和单元格坐标,并开始填充数据: def Datainput(files, key, value): for p in range
用Python进行网页爬取 当我开始工作时，我很快意识到有时你必须收集、组织和清理数据。 本教程中，我们将收集一个名为FundRazr（https://fundrazr.com/）的众筹网站的数据。...因此，我们将爬取这个网站，获得非结构化的网站数据，并以有序的形式建立我们自己的数据集。 为了爬取网站，我们将使用Scrapy(https://scrapy.org/)。...： response.xpath("//div[contains(@class, 'stats-primary with-goal')]/@title").extract() 筹款活动结束日期： response.xpath...虽然非常方便，操作也很熟悉，但是Python dicts本身缺少结构化：容易造成字段名称中的输入错误或返回不一致的数据，特别是在具有许多爬虫的较大项目中（这一段几乎是直接从scrapy官方文档复制过来的...大约6000个筹款活动被爬取 结束语 创建数据集需要大量的工作，而且往往是数据科学学习被忽略的一部分。
尝试去理解这份数据集 我们可以通过对数据集提问来判断这份数据能不能满足解答我们的问题，数据是否干净需不需要进一步处理，问题包括但不限于： 数据集多少数据？ 包含了什么字段？字段格式是什么？...日期调整前（为求简便这里用已经剔除分秒，剔除的办法后面在格式一致化的空格分割再详细说） #数据类型转换:字符串转换为日期 #errors='coerce' 如果原始数据不符合日期的格式，转换后的值为空值...这个时候可能要结合你对这个数据集的理解，看填充什么数据才是比较合适，以下是一下常用的方法。...如果用0或者"Not Given"等来去填充都不太合适，但这个大概的价格是可以根据其他数据估算出来的。...，用前面相邻的值向后填充，也可以用后面相邻的值向前填充。
faster_rcnn_end2end.sh 0 ZF pascal_voc 然后回碰见faster-rcnn系列assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all()和loss偶尔为nan的问题.../tools/train_net.py --gpu 0 https://blog.csdn.net/Muzythoof/article/details/76060319 关于训练的文章，说得还行 Fast...RCNN训练自己的数据集 http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/4903231.html 用自己的数据集训练Faster-RCNN的几种方法
HydroSHEDS是一个制图产品，以一致的格式为区域和全球范围的应用提供水文信息。它提供了一套不同尺度的地理参考数据集（矢量和栅格），包括河流网络、流域边界、排水方向和流量积累。...HydroSHEDS是基于2000年NASA的航天飞机雷达地形任务（SRTM）获得的高程数据。 这个充满空隙的高程数据集是产生条件DEM数据集的第一步。...SRTM数据中的尖峰和井被检测出来，并将其空洞化。小的空洞由周围的高程内插来填补。海洋被设置为0米高程，湖泊、岛屿和河流则使用其他技术进行填充。...基础数字高程模型的全部细节可在HydroSHEDS网站和文件中找到。 该数据集的分辨率为3弧秒。3角秒的数据集是虚空填充DEM、水文条件DEM和排水（流）方向。...请注意，在北纬60度以上的地区，HydroSHEDS数据的质量要低得多，因为没有底层的SRTM高程数据可用，因此要用更粗的分辨率DEM（美国地质调查局提供的HYDRO1k）。
它使用先进的陆地表面建模和数据同化技术，生成陆地表面状态和通量的最佳领域。 GLDAS-2.0是GLDAS第二版（GLDAS-2）数据集的两个组成部分之一，第二个是GLDAS-2.1。...GLDAS-2.0是用更新的普林斯顿全球气象强迫数据集（Sheffield等人，2006）和升级的土地信息系统第7版（LIS-7）重新处理的。...它涵盖了1948-2010年，并将随着相应的强迫数据的获得而扩展到更近的年份。 模型模拟在1948年1月1日初始化，使用当年LSM气候学中的土壤水分和其他状态场。...模拟使用了通用的GLDAS数据集，用于土地覆盖（MCD12Q1：Friedl等人，2010）、土地水分掩蔽（MOD44W：Carroll等人，2009）、土壤纹理（Reynolds，1999）和海拔（GTOPO30...提供者注：扩展名为_tavg的是过去3小时的平均变量，扩展名为'_acc'的是过去3小时的累积变量，扩展名为'_inst'的是瞬时变量，扩展名为_f的是强制变量。
= pd.date_range(start='1/1/2018', end='1/08/2018', freq='H') } 此日期范围具有每小时频率的时间戳。...04':'2018-01-06'] } 我们已经填充的基本数据帧为我们提供了每小时频率的数据，但是我们可以以不同的频率对数据重新采样，并指定我们希望如何计算新采样频率的汇总统计。...这是一个很好的机会，可以看到当处理丢失的数据值时，我们如何向前或向后填充数据。...您可能希望更频繁地向前填充数据，而不是向后填充。 在处理时间序列数据时，可能会遇到UNIX时间中的时间值。...3、丢失的数据可能经常发生-确保您记录了您的清洁规则，并且考虑到不回填您在采样时无法获得的信息。 4、请记住，当您对数据重新取样或填写缺少的值时，您将丢失有关原始数据集的一定数量的信息。
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