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第三章 2.4-2.6 不匹配的训练和开发测试数据

2.4 在不同分布上训练和测试数据 在深度学习时代,越来越多的团队使用和开发集/测试集不同分布的数据来训练模型.下面解释一些方法来处理训练集和测试集存在差异的情况..... 2.5 不匹配分布的偏差和方差 对于训练集和开发/测试集来自不同的分布的情况而言,我们计算偏差和方差的方法不同....Notics 算法只见过训练集数据,没见过开发集数据 开发集数据来自不同的分布 需要辨清开发集上的误差有多少是来自算法没看到开发集中的数据导致的,多少是因为开发集数据分布本身就不一样数据不匹配...分别将分类器在训练集/训练-开发集/开发集上运行,获取其准确率信息 分类器在训练集和训练开发集上误差差距较小,这表明分类器本身方差不大 分类器在训练-开发集和开发集上误差差距很大,表明算法误差的差距主要由于数据不匹配导致的...2.6 定位数据不匹配 如果你的训练集和开发/测试集来自不同的数据分布,并且误差分析的结果表明你有一个数据不匹配的问题,这个问题没有标准的解决方案,但是我们可以尝试一些可以做的事情.

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    如何处理TensorFlow中的InvalidArgumentError：数据类型不匹配

    该错误通常出现在数据类型不匹配的情况下，通过本文的深入剖析和实际案例展示，帮助大家更好地理解和解决这一问题。...本文将深入探讨该错误的成因，并提供详细的解决方案，帮助大家在TensorFlow中顺利地进行模型训练和推理。 正文内容 1....常见原因和解决方案 2.1 输入数据类型不匹配 原因：模型预期的数据类型与实际输入的数据类型不匹配。例如，模型期望浮点数类型数据，但实际输入的是整数类型数据。...print(processed_data.dtype) # 输出： 2.3 模型层之间的数据类型不匹配 原因：模型的不同层之间数据类型不一致。...通过这些方法，大家可以有效应对数据类型不匹配的问题，确保深度学习模型的顺利运行。 未来展望 随着深度学习框架的不断发展，数据类型管理将变得更加智能和自动化。

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    ODBC连接数据库提示：在指定的 DSN 中，驱动程序和应用程序之间的体系结构不匹配

    问题现象 业务程序通过ODBC链接RDSforMysql数据库，程序启动后运行提示：[Microsoft][ODBC 驱动程序管理器] 在指定的 DSN 中，驱动程序和应用程序之间的体系结构不匹配。...排查过程 1、通过DAS登录RDS和RDS本身的日志，确认RDS本身正常，并通过ODBC数据源连接RDS进行test结果正常，来定界业务异常和RDS数据库无关，问题出现在ASP程序-》ODBC数据源（Mysql...驱动）这一段，也验证了‘驱动程序和应用程序之间的体系结构不匹配。’...位的odbc驱动，再下载安装32位的驱动（此时遇到需依赖安装32位VS的问题，那就先下载安装提示的VS），并更新ODBC数据源的驱动程序后，问题解决。...根因分析 前端业务通过ASP+ODBC调用后台数据库，但是安装的ODBC版本为64位，而ASP为32位，所以不匹配。

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    【python】JSON数据类型与Python数据类型之间的转化

    注：最后有面试挑战，看看自己掌握了吗 文章目录 JSON格式文件 JSON格式 序列化与反序列化 作用 JSON常用数据结构 键值对的集合 值的有序列表 JSON数据类型与Python数据类型之间的转化...JSON格式和python的区别 读写json文件 dump 把python 写到json文件 load 把json写到 python数据类型 读写JSON文件基本案例 ---- I could...数据类型与Python数据类型之间的转化 python自带处理JSON数据的模块 该模块的dumps实现python数据转为JSON数据 loads实现JSON数据转为python数据的过程 JSON...格式和python的区别 json的对象格式在开始和结尾加了单引号，因为所有json数据都是以字符串形式表示的 dumps loads # coding=gbk import json p_d =...python的区别：json的对象格式在开始和结尾加了单引号，因为所有json数据都是以字符串形式表示的 j_2_p = json.loads(p_2_j) print(j_2_p) {'tt':

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    Python数据分析—时间列的基本操作

    在对海量数据进行分析的过程中，可能需要对数据中的时间列进行操作。 比如一个数据框中只有借款人的年龄(类似1994年2月8号)，我们想把这一列转换成具体的岁数，放到模型中使用。...这属于特征工程的一部分，我们该怎么操作？ 本节教大家如何在python中对数据框进行一些时间列的基本操作。...，可以在python中输入如下语句： datetime.now().year-w datetime(2001,2,1).year 得到结果如下： 19 2 根据年龄算岁数 如果想把数据框中某一年龄列算出它对应的岁数...4 把字符型的数据转换成时间格式 假设我们得到了一列如下的字符格式时间: ['2003-11-3', '2002-2-5', '2000-5-1', '2001-1-1', '2002-3-1',...至此，在python中对时间列进行基本操作已经介绍完毕，大家可以动手练习一下 ? 。

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    数据科学，数据分析和机器学习之间的差异

    成为数据科学家需要什么技能： 　　深入了解Python，Scala，SAS 　　了解SQL等数据库 　　熟悉数学和统计学领域 　　理解分析功能 　　机器学习方面的知识和经验 数据分析 用外行人的话来说...它通常使用数据洞察力通过连接趋势和模式之间的点来产生影响，而数据科学更多地只是洞察力。 　　数据分析进一步分为数据挖掘等分支，包括对数据集进行排序和识别关系。数据分析的另一个分支是预测分析。...预测分析有助于在市场研究阶段，并使从调查中收集的数据在预测中更加可用和准确。 　　总而言之，显然不能在数据分析和数据科学之间划清界限，但数据分析师通常会拥有与经验丰富的数据科学家相同的知识和技能。...它们之间的区别在于应用领域。 ? 机器学习 机器可以借助算法和数据集来学习。机器学习基本上包括一组算法，这些算法可以使软件和程序从过去的经验中学习，从而使其更准确地预测结果。...因此，数据科学是一个更广泛的术语，可以包含多个概念，如数据分析，机器学习，预测分析和业务分析。 　　然而，机器学习在数据科学无法独立的领域中找到了应用，例如面部识别，指纹扫描仪，语音识别，机器人等。

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    大数据和云计算之间的区别

    关于大数据和云计算二者的区别你们都知道吗？人们对于它们通常会混淆或者误解，分别用一句话来解释它们之间的关系就是：云计算是硬件资源的虚拟化；大数据是海量数据的高效处理。 　　...从用户来讲并不关心底层存储细节，只关心数据的存储和读取的方便性，通过共享数据存储层可以实现在存储上的应用和存储基础设置的彻底解耦。 　　...包括数据的维度分析，数据的切片，数据的上钻和下钻，cube等。 　　...数据分析我只关注两个内容，一个就是传统数据仓库下的数据建模，在该数据模型下需要支持上面各种分析方法和分析策略;其次是根据业务目标和业务需求建立的KPI指标体系，对应指标体系的分析模型和分析方法。...传统的BI分析通过大量的ETL数据抽取和集中化，形成一个完整的数据仓库，而基于大数据的BI分析，可能并没有一个集中化的数据仓库，或者将数据仓库本身也是分布式的了，BI分析的基本方法和思路并没有变化，但是落地到执行的数据存储和数据处理方法却发生了大变化

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    训练和测试数据的观察

    训练和测试数据集的分布 在开始竞赛之前，我们要检查测试数据集的分布与训练数据集的分布，如果可能的话，看看它们之间有多么不同。这对模型的进一步处理有很大帮助....（来自两者的4459个样本，即整个训练集和测试集的样本），并对组合数据执行t-SNE。...1.0 数据预处理 目前的预处理程序： 从训练集和测试集中获取4459行并将它们连接起来 删除了训练集中标准差为0的列 删除了训练集中重复的列 对包含异常值（> 3x标准差）的所有列进行对数变换 创建数据集...2.Test vs.Train 另一个好的方法是看我们如何分类给定条目是否属于测试或训练数据集 - 如果可以合理地做到这一点，那就是两个数据集分布之间差异的指示。...，这给出了大约0.71 f1的分数，这意味着我们可以很好地做到这一预测，表明数据集之间存在一些显着差异。

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    如何在 Python 和 Node.js 之间通信 JSON 数据？

    它是一个基于文本的文件，用于在编程语言中传输和存储数据。它由使用内置包即 JSON 的 python 编程语言支持，其文本以带引号的字符串格式给出，其中在大括号 {} 中包含与字典相同的键和值。...这用于将 python 元组对象转换为 Java 对象，以执行 python 之间的通信。 Node.js 是内置的 JSON 对象，用于将 JSON 数据解析为 JavaScript。...JSON 中的函数解析用于将 JSON 对象串成 JavaScript。 为了在 Node.js 和 python 之间传输 JSON 数据，我们使用 http 请求和响应。...安装烧瓶模块 首先，我们必须安装所需的模块来建立 python 和 Node 之间的通信.js pip install flask 输出 以下是安装烧瓶模块的输出。...npm install request-promise 步骤 接下来，我们必须按照步骤在python和Node之间传达JSON数据.js如下所示。

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    Python常用数据类型之间的转换总结

    Python表达式,并返回一个对象 tuple(s) 将序列 s 转换为一个元组 list(s) 将序列 s 转换为一个列表 set(s) 转换为可变集合 dict(d) 创建一个字典。...oct(x) 将一个整数转换为一个八进制字符串 查看变量数据类型： a=3 import types type(a) int(a) #转换为整型 str(a) #转换为字符串 Python数学函数...modf(x) 返回x的整数部分与小数部分，两部分的数值符号与x相同，整数部分以浮点型表示。 pow(x, y) x**y 运算后的值。...sqrt(x) 返回数字x的平方根，数字可以为负数，返回类型为实数，如math.sqrt(4)返回 2+0j Python随机数函数 函数 描述 choice(seq) 从序列的元素中随机挑选一个元素...seed([x]) 改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理，你不必特别去设定seed，Python会帮你选择seed。

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    未使用的数据集和多数据集会影响运算不

    首先想知道多数据集和未使用的数据集影响运算不，我们需要先了解设计器是怎么运算的，皕杰报表的brt文件在服务端是由servlet解析的，其报表生成的运算顺序是：变量参数运算-->数据集取数及运算-->报表运算及扩展...，前面的步骤未走完，是不会往下进行运算的。无论报表里是否用到了这个数据集，报表工具都要先完成数据集的取数和运算再进行报表运算，因而，如果数据集发生卡滞，整个报表就不能运算了。...皕杰报表中影响数据集取数的因素主要包括，数据库的JDBC驱动不匹配，取数据的sql不正确或不够优化，数据量太大占用内存过多。...1、数据库的JDBC驱动是由数据库厂家配套的，不仅与数据库的版本相关，还与jdk的版本相关，JDBC驱动不匹配就不能从数据库正常取数了。...如皕杰报表6.0的运行环境是JDK1.8，如JDBC驱动不支持JDK1.8就不能正常取数。2、取数据的sql可放到数据库客户端上先行运行测试，以确保取数sql正确。

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    TCP流和UDP数据报之间的区别

    TCP流和UDP数据报之间的区别 1.TCP本身是面向连接的协议，S和C之间要使用TCP，必须先建立连接，数据就在该连接上流动，可以是双向的，没有边界。...所以叫数据流 ，占系统资源多 2.UDP不是面向连接的，不存在建立连接，释放连接，每个数据包都是独立的包，有边界，一般不会合并。...3.TCP保证数据正确性，UDP可能丢包，TCP保证数据顺序，UDP不保证 UDP使用场景 1.需要资源少，在网络情况比较好的内网，或者对于丢包不敏感的应用。...如DHCP协议就是基于UDP的。一般的获取IP地址都是内网请求，而且一次获取不到IP又没事。 2.又比如基于UDP的RTP，TFTP，丢一帧数据问题也不大。再比如一些设备发现协议等等。...QUIC是Google提出的一种基于UDP改进的通信协议，其目的是降低网络通信的延迟，提供更好的用户互动体验。 ? ?

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    深度学习工程模板：简化加载数据、构建网络、训练模型和预测样本的流程

    依赖库 pip install -r requirements.txt 开发流程 定义自己的数据加载类，继承DataLoaderBase； 定义自己的网络结构类，继承ModelBase； 定义自己的模型训练类...，继承TrainerBase； 定义自己的样本预测类，继承InferBase； 定义自己的配置文件，写入实验的相关参数； 执行训练模型和预测样本操作。...示例工程 识别MNIST库中手写数字，工程simple_mnist 训练： python main_train.py -c configs/simple_mnist_config.json 预测： python...，继承DataLoaderBase基类； 覆写get_train_data()和get_test_data()，返回训练和测试数据； Model 操作步骤： 创建自己的网络结构类，继承ModelBase...Main 训练： 创建配置文件config； 创建数据加载类dataloader； 创建网络结构类model； 创建训练类trainer，参数是训练和测试数据、模型； 执行训练类trainer的train

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    C++ 连接数据库的入口和获取列数、数据

    这里不具体放出完整的程序，分享两个核心函数： 由于这里用到的函数是编译器自己的库所没有的，需要自己下载mysql.h库或者本地有数据库，可以去bin找到，放进去。      ...前提，我自己的测试数据库是WampServe自带的mysql，曾经试过连接新浪云的，发现很坑，它里面的要放代码进去它空间才能连，不能在本机连，连接的输入形参全是它规定的常量！...第一个是连接数据库的：       行内带有详细注释，皆本人的见解，有理解错的，求帮指出。       再作简单介绍，之所有带有int返回类型，是因为一旦连接数据库失败就return 0 结束程序。...形参所输入的分别是 数据库地址、端口，本机的端口一般是3306、数据库名、用户名、密码，调用就能用了。...用来获取数据库中表的列名，并且在依次、有顺序地输出列名后输出所有数据的函数。       里面一样注释齐全，还不明白的请留言！有错的请留言告诉我咯。谢谢！

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    对比Excel，Python pandas删除数据框架中的列

    标签：Python与Excel，pandas 删除列也是Excel中的常用操作之一，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。...上一篇文章，我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法，删除列与之类似。然而，这里想介绍一些新方法。取决于实际情况，正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除列的数据框架，仍然使用前面给出的“用户.xlsx”中的数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似，我们也可以使用.drop()删除列。...如果要覆盖原始数据框架，则要包含参数inplace=True。 图2 del方法 del是Python中的一个关键字，可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架中删除列。...实际上我们没有删除，而是创建了一个新的数据框架，其中只包含用户姓名、城市和性别，有效地“删除”了其他两列。然后，我们将新创建的数据框架赋值给原始数据框架以完成“删除操作”。注意代码中的双方括号。

    7.2K20

    AAAI 2025| ST-FiT：使用有限训练数据的归纳时空预测

    这种现象与大多数现有时空预测方法的训练要求不符，危及了它们的有效性，从而阻碍了更广泛的部署。在本文中，提出用有限的训练数据制定一种新的归纳预测问题。...时空图示例,训练期间只有少数节点对应的时间数据可用：在不同城市之间的地理图上，由于疫情的异步性，只有少数城市在当前时间点具有可用的流行病动态（标记为红色） Q: 这篇论文试图解决什么问题？...例如，Fang et al. (2022) 提出了一种跨城市交通流量预测的领域对抗训练方法。这些方法主要关注图级别的泛化，忽略了同一图内不同节点之间的时间依赖性差异。...微调模型：TransGTR，它通过知识蒸馏在不同城市之间联合学习和迁移图结构和预测模型。 任务设置：遵循之前工作中的时间维度数据划分，将数据集分为70%训练集、20%验证集和10%测试集。...损失函数的影响：实验还分析了移除相似性损失（Lsim）和预测损失（Lfst）对性能的影响，结果表明这两个损失函数都有助于生成具有多样化时间依赖性的训练数据。

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    YOLOv9如何训练自己的数据集（NEU-DET为案列）

    ，从而使得模型的预测结果能够最接近真实情况。...同时，必须设计一个适当的架构，可以帮助获取足够的信息进行预测。然而，现有方法忽略了一个事实，即当输入数据经过逐层特征提取和空间变换时，大量信息将会丢失。...因此，YOLOv9 深入研究了数据通过深度网络传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数。...该架构证实了 PGI 可以在轻量级模型上取得优异的结果。研究者在基于 MS COCO 数据集的目标检测任务上验证所提出的 GELAN 和 PGI。...我们可以用它来获取完整的信息，从而使从头开始训练的模型能够比使用大型数据集预训练的 SOTA 模型获得更好的结果。对比结果如图1所示。

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