）和判别网络D（Discriminator）不断博弈，进而使G学习到数据的分布，如果用到图片生成上，则训练完成后，G可以从一段随机数中生成逼真的图像。...---- 8.GAN的延伸有哪些： DCGAN CGAN ACGAN infoGAN WGAN SSGAN Pix2Pix GAN Cycle GAN ---- 9.GAN可以做什么：答案是生成数据...10.GAN的经典案例：生成手写数字图片 源码和数据集获取方式在下方 有py格式和ipynb格式两种（代码是一样的） 代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created...tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)#学习速率 discriminator_opt=tf.keras.optimizers.Adam(1e-4) EPOCHS=500 noise_dim=100 #长度为100的随机向量生成手写数据集...= plt.figure(figsize=(4,4)) for i in range(pre_images.shape[0]): plt.subplot(4,4,i+1) #从1
1、自带的数据集 sklearn自动了下面几种数据用于算法练习。...每个手写体数据使用8*8的矩阵存放。样本数据为(1797, 64)大小的数据集。...4、生成其它分类样本的函数 make_blobs函数会根据用户指定的特征数量、中心点数量、范围等来生成几类数据，这些数据可用于测试聚类算法的效果。...cluster_std表示每个类别的方差，例如我们希望生成2类数据，其中一类比另一类具有更大的方差，可以将cluster_std设置为[1.0,3.0]。...=None) make_hastie_10_2函数利用Hastie算法，生成2分类数据 下面我们通过代码的比较一下这些样本数据的生成。
从TFRecords文件中读取数据， 可以使用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。...利用下列代码将图片生成为一个TFRecord数据集： import os import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot...将图片形式的数据生成多个TFRecord 当图片数据量很大时也可以生成多个TFRecord文件，根据TensorFlow官方的建议，一个TFRecord文件最好包含1024个左右的图片，我们可以根据一个文件内的图片个数控制最后的文件个数...将单个TFRecord类型数据集显示为图片 上面提到了，TFRecord类型是一个包含了图片数据和标签的合集，那么当我们生成了一个TFRecord文件后如何查看图片数据和标签是否匹配？...，如果没有或者打开的文件已经读完，这个函数会从输入队列中出队一个文件并从这个文件中读取数据。
01 Seaborn自带数据集 在学习Pandas透视表的时候，大家应该注意到，我们使用的案例数据"泰坦尼克号"来自于seaborn自带的在线数据库，我们可以通过seaborn提供的函数load_dataset...("数据集名称")来获取线上相应的数据，返回给我们的是一个pandas的DataFrame对象。...返回的DataFrame对象非常便于我们更加深入地了解数据，示例代码： df = sns.load_dataset("tips") print("\n[数据集基本信息]\n") print(df.info...() print("数据集包含的信息项：") print(" ".join(dataset.keys())) print("\n数据集描述信息：\n") print(dataset["DESCR"...UCL机器学习知识库 UCL机器学习数据库，包括了多个不同大小和类型的数据集，可用于分类、回归、聚类和推荐系统任务。
我这里使用的是pbmc3k，scanpy推文最后生成的文件就是它。...基本上大家使用的各种评分的基因集，都多数来自于gsea网站，gseapy包可以帮我们下载和读取网站上的数据，如果网络不佳可能会报错。...以下代码参考自：https://gseapy.readthedocs.io/en/latest/gseapy_example.html 首先是指定自己所需要的数据是哪个版本，dbver参数是https:...c5.hpo', 'c6.all', 'c7.all', 'c7.immunesigdb', 'c7.vax', 'c8.all', 'h.all', 'msigdb'] 列出可以选择的具体基因集...如果你已经从别处下载或得到了基因列表，也是可以和上面的gene_set一样使用。 例如我的test.txt里放了一列基因。
此外，近年来出现了新的扫描方式和新型传感器技术。公共数据集可以对算法进行基准测试，并为前沿技术设定了标准。然而，现有的数据集并不能代表技术前景，只有少量的激光雷达可用。...这从本质上限制了通用算法在不断发展的环境中的发展和比较。本文提出了一种新型的多模态激光雷达数据集，其中传感器展示了不同的扫描方式(旋转和固态)、传感技术和激光雷达摄像机。...数据集的重点是低漂移里程计，在室内和室外环境中，通过动作捕捉(MOCAP)系统可获得亚毫米精度的真值数据。为了进行远距离比较，我们还包括在室内和室外较大空间记录的数据。...数据集包含来自旋转激光雷达和固态激光雷达的点云数据。此外，它还提供来自高分辨率旋转激光雷达的距离图像，来自激光雷达相机的RGB和深度图像，以及来自内置IMU的惯性数据。...据我们所知，这是具有最多种传感器和环境的激光雷达数据集，其中可以获得真值数据。
但是与BERT相比，XLNet模型的训练数据比BERT大10倍。这让学术界和工业界对此产生了疑问：XLNet如果只接受与BERT相同规模的训练数据会如何？XLNet的胜利是否只是数据集的胜利？...今天，XLNet研究团队在Medium网站上用实际数据解答了众人的疑惑。他们使用近乎相同的数据集在XLNet和BERT之间进行公平对决，看看前者的性能到底有没有本质的提升。...对比结果 二者在SQuAD、RACE等测试集上的结果如下，过程中没有使用数据扩增、集成学习或多任务学习。 ?...测试结果说明了一些问题： 使用几乎相同的数据和训练方法，XLNet在所有数据集上均以相当大的优势超越BERT。 10倍数据对训练效果的提升不如从BERT到XLNet的变化明显。...11个基准测试中，有8个从BERT切换到XLNet的提升更为明显。 在CoLA和MRPC等一些基准测试中，更多数据上训练的模型得分反而低于在较少数据上训练的模型。
作者：Shwetank Panwar 编译：CV技术指南 一些新发布的数据集可以提供一个窗口，通过这些数据集可以了解试图解决的问题的复杂程度。...下载地址：https://registry.opendata.aws/spacenet/ 新的 SpaceNet 数据集包含每个月拍摄的建筑区域的卫星图像。...今年的会议重点讨论了 3D 图像处理及其相应的方法。因此，这个名为 Sensat Urban 的数据集也不足为奇，只是这个摄影测量 3D 点云数据集比迄今为止可用的任何开源数据集都要大。...现在，谷歌研究团队通过放宽数据抓取的限制，将该数据集扩展到 1200 万个图像字幕对--Conceptual 12M。 更有趣的是生成数据集的方法。...为了解决潜在空间中轨迹和视觉信息的联合表示问题，同一篇论文还提出了 Joint-B-VAE 的生成架构，这是一种经过训练的变分自动编码器，用于对参与者的轨迹进行编码并将其解码为未来的合成轨迹。
编译 | 董靖鑫 审稿 | 张翔 今天给大家介绍的是ICLR 2022 under review的一项有关分子生成的研究。作者提出的模型MOG利用能量模型生成数据集分布外的分子。...在化学空间中探索对接分数高的分子，可能会更接近于真实世界的分子。 目前的学习分布的深度模型最大的问题在于它们仅能有限地学习数据集的分布，生成的分子与训练集高度相似。...总体结果表明能量增强策略更有利于从训练分子中产生不同的分子。 （2）FREED不直接从训练分子采样，在ZINC250k数据集上的新颖度很低，因为它的片段词汇表是从数据集中提取的。...作者表明这种将能量值视为分数或奖励的策略可以很容易地融入到大多数现有模型。 4 总结 在这项工作中，作者旨在生成分布外的分子解决现有分子生成方法探索不充分的问题。...实验表明MOG可以生成新的分子，并找到具有更高对接分数的分子。此外这种生成策略可以极大地帮助现有的分子生成方法提高新颖性。 参考资料 Lee S, Lee D B, Hwang S J.
在相关数据集上进行的大量实验表明，该方法具有出色的性能。...数据集：研究人员根据卫星图像(Bing地图)创建了OGST(油气储罐)数据集，该数据集的GSD为30 cm和1.2 m。...除了OGST数据集外，研究人员还将方法应用于COWC数据集(Cars Overhead with Context)，以比较不同用例的检测性能。对于两个数据集，该方法均优于独立的最新研究结果。...该方法利用端到端训练，将检测损失的梯度从检测板反向传播到生成器中，因此，检测器也像鉴别器一样工作，促使发生器产生与地面真实相似的真实图像。...DRa的倒置梯度反向传播到生成器中，以创建SR图像，从而实现精确的对象检测。边缘信息是从ISR中提取的，而EEN网络会增强这些边缘。
这一项目的目的是从CMS的数据中得出合适的预测，改进资源利用，并对框架和指标有深层的理解。 ◆ ◆ ◆ 理解流行的CMD数据集 此原型项目的第一个阶段是预测新的和流行的CMS数据集。...本图由瓦伦丁·库兹涅佐夫提供，经许可使用 ◆ ◆ ◆ 使用Apache Spark来预测新的和流行的CMS数据集 机器学习算法能够运行预测模型并推测随着时间改变的流行的数据集。...我将Apache Spark评估为一个将不同的从CMS数据服务收集信息的预测模型流式组合起来的工具。当与更早的通过动态数据安排方法获得的结果比较时，Spark提供的准确度是相近的。...预测流行的数据集是通过用Spark源生的机器学习库（MLlib）和Python的机器学习算法来完成的。这些算法主要包括朴素贝叶斯、统计随机梯度下降和随机森林。...通过运用主成分分析法，我可以交互式地为新的数据集选择最佳的预测模型。其他一些对CMS数据分析重要的因素是并行度和快速的分布式数据处理。
直方图 直方图应当是非常熟悉的函数了，在matplotlib中就存在hist函数。直方图通过在数据的范围内切成数据片段，然后绘制每个数据片段中的观察次数，来表示整体数据的分布。...默认中会尝试使用通用引用规则猜测一个适合的值，但尝试更大或更小的值可能会有所帮助： ? 如上所述，高斯KDE过程的性质意味着估计延续了数据集中最大和最小的值。...拟合参数分布 还可以使用distplot()将参数分布拟合到数据集，并可视化地评估其与观察数据的对应关系： ? 绘制双变量分布 在绘制两个变量的双变量分布也是有用的。...HexBin图 直方图的双变量类似物被称为“hexbin”图，因为它显示了落在六边形仓内的观测数。该图适用于较大的数据集。...对于jointplot()和JointGrid之间的关系，pairplot()函数是建立在一个PairGrid对象上的，可以直接使用它来获得更大的灵活性： ?
–yolo2 二、如何使用yolo3,训练自己的数据集进行目标检测 第一步：下载VOC2007数据集，把所有文件夹里面的东西删除，保留所有文件夹的名字。...yolo3所需的train.txt,val.txt,test.txt VOC2007数据集制作完成，但是，yolo3并不直接用这个数据集，开心么？...需要的运行voc_annotation.py ，classes以三个颜色为例，你的数据集记得改 运行之后，会在主目录下多生成三个txt文件， 像这样： 手动删除2007_,...代码原作者在train.py做了两件事情： 1、会加载预先对coco数据集已经训练完成的yolo3权重文件， 像这样： 2、冻结了开始到最后倒数第N层（源代码为N=-2），...理解以上的步骤之后，回答您的问题： 对于已经存在于coco数据集80个种类之中的一类，就不要自己训练了，官网权重训练的很好了已经； 对于不存在coco数据集的一种，无视convert.py, 无视.cfg
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。...以下是编者整理编译的 17 个常用数据集，并列举了适用的典型问题，从菜鸟到老司机，总有一款适合你。 菜鸟入门 1....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。...它数据相当庞大，共有 4000 部电影和 6000 多位用户发出的超过 100 万个评分。 典型问题：为用户推荐新电影。 老司机级别 1....这些图片包含了 4 个不同国家 10 大城市本地企业的信息，你需要通过文化、季节、数据挖掘、社交图挖掘和类别推断等方式来洞察复杂的数据。 典型问题：从图片中找亮点。 3.
在现实生活中有场地的限制，而在互联网应用中，能否集群化还受限于应用在水平伸缩上的支撑程 度，而集群的规模通常会受限于调度、数据库、机房等。...因此，会有高性能通信框架、SOA平台、消息 中间件、分布式数据层等基础产品的诞生。...负载均衡：让每个收银台排队差不多长，设立小件通道、 团购通道、VIP通道等，这些可以认为都是集群带来的负载均衡的问题，从技术层面上说，实现起来自然比生活中复 杂很多。...因此，构建一个互联网网站确实是不容易的，技术含量十足，当然，经营一家超市也不简单。从超市的运维可以抽象出系统设计的一些思路，服务拆分之后，如何取得我需要的服务？...了所有可供调用的服务（同一个服务也可能有不同的版本）；服 务调用者启动的时候向ConfigServer注册对哪些服务感兴趣（接口、版本），当服务提供者的信息变化时，ConfigServer向相应的感兴趣的服务调用者推送新的服务信息列表
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。...以下是雷锋网整理编译的 17 个常用数据集，并列举了适用的典型问题，从菜鸟到老司机，总有一款适合你。 菜鸟入门 1....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。...它数据相当庞大，共有 4000 部电影和 6000 多位用户发出的超过 100 万个评分。 典型问题：为用户推荐新电影。 老司机级别 1....这些图片包含了 4 个不同国家 10 大城市本地企业的信息，你需要通过文化、季节、数据挖掘、社交图挖掘和类别推断等方式来洞察复杂的数据。 典型问题：从图片中找亮点。 3.
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。...以下是雷锋网整理编译的 17 个常用数据集，并列举了适用的典型问题，从菜鸟到老司机，总有一款适合你。 菜鸟入门 1....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。...它数据相当庞大，共有 4000 部电影和 6000 多位用户发出的超过 100 万个评分。 典型问题：为用户推荐新电影。 老司机级别 1....这些图片包含了 4 个不同国家 10 大城市本地企业的信息，你需要通过文化、季节、数据挖掘、社交图挖掘和类别推断等方式来洞察复杂的数据。 典型问题：从图片中找亮点。 3.
以下是雷锋网整理编译的 17 个常用数据集，并列举了适用的典型问题，从菜鸟到老司机，总有一款适合你。 ◆ ◆ ◆ 菜鸟入门 1....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。...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。...它数据相当庞大，共有 4000 部电影和 6000 多位用户发出的超过 100 万个评分。 典型问题：为用户推荐新电影。 ◆ ◆ ◆ 老司机级别 1....这些图片包含了 4 个不同国家 10 大城市本地企业的信息，你需要通过文化、季节、数据挖掘、社交图挖掘和类别推断等方式来洞察复杂的数据。 典型问题：从图片中找亮点。 3.
译者 | VK 来源 | Towards Data Science 【磐创AI导读】：本文介绍了新的手写数字数据集Kannada-MNIST，并与经典的MINI进行了比较。...虽然这些数字符号是坎纳达(Kannada)语言,但是Kannada-MNIST数据集是为了替代MNIST数据集。...对使用字体[1]生成的纯合成数据进行训练，并进行增强，以实现Kannada-MNIST和Dig-MNIST数据集的高准确度。 跨不同的语言的来复制本文中描述的过程，特别是印度里的语言。...至于Dig-MNIST数据集,我们看到一些志愿者违反了网格的边界，因此一些图像要么只有部分字形或者笔划，要么从外观上可以说是它们可能属于两个不同类别中的任何一个。...通过训练Kannada-MNIST数据集并在Dig-MNIST数据集上进行测试而无需借助图像预处理来实现MNIST级的准确度。
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