（1）numpy.save , numpy.savez , scipy.io.savemat
HDF5（Hierarchical Data Format 5）是一种用于存储和组织大量科学数据的文件格式。h5py是Python中的一个库，提供了对HDF5文件的高级封装，使得在Python中处理HDF5文件变得更加简单和高效。本文将介绍h5py的基本概念和使用方法。
一、背景 目前主流的H5页面动态获取内容的方式是采用ajax异步请求后台数据实现实时刷新，实际上就是用GET/POST的HTTP请求后台接口，再将返回的数据（一般是json或xml格式）渲染在页面上，因此保证H5页面接口的功能正确性就成为了页面内容数据正确的关键，普通的H5页面测试通常会采用手工测试的方式，这样只能模拟到正常的场景，对于异常的数据请求是无法覆盖的，并且对于请求参数很多的情况，效率很低，另外还有一部分数据内容接口是无页面的，如外部合作接口，只提供数据，对应的页面由合作方自己来做，则无法采用手工
随着单细胞相关研究成果的井喷式爆发，单细胞领域已进入百万级甚至千万级细胞量的时代。因此有不少R语言党（包括我）开始学习Python，使用Scanpy流程。但是，由于习惯了Seurat流程，有些时候需要把Anndata对象的单细胞数据转为Seurat对象，然后使用R语言进行一些分析。而最大的问题在于，如何丝滑的将Anndata对象的h5ad格式与Seurat对象相互转换。本文基于一个百万级的单细胞测试数据，对多种互转软件进行测评并总结。希望能够帮助到大家~
优点：更轻量，单页面，简单易学 缺点：不支持IE8 开发团队：中国国内团队开发，作者：尤雨溪
HDF（Hierarchical Data Format）指一种为存储和处理大容量科学数据设计的文件格式及相应库文件。详见其官方介绍：https://support.hdfgroup.org/HDF5/ 。
HDF(Hierarchical Data Format层次数据格式)是一种设计用于存储和组织大量数据的文件格式，最开始由美国国家超算中心研发，后来由一个非盈利组织HDF Group支持。HDF支持多种商业及非商业的软件平台，包括MATLAB、Java、Python、R和Julia等等，现在也提供了Spark。其版本包括了HDF4和现在大量用的HDF5。h5是HDF5文件格式的后缀。h5文件对于存储大量数据而言拥有极大的优势，这里安利大家多使用h5文件来存储数据，既高逼格又高效率。
一般来说，深度学习的训练数据和训练后的参数都会保存为h5格式文件，对于训练数据来说，深度学习中当训练大量数据时，如果从硬盘中加载再预处理，再传递进网络，这是一个非常耗时的过程。其中从硬盘中读取图片会花费大量时间，更可行在方法是将其存在单个文件中，如h5文件。
h5py官方文档：https://docs.h5py.org/en/stable/build.html
分子动力学模拟（Molecule Dynamics Simulation，MD），本质上是一门采样技术。通过配置力场参数、拓扑结构和积分器，对一个给定的体系不断的采样，最终得到一系列的轨迹。那么得到分子动力学模拟的轨迹之后，如何使用后分析工具进行轨迹分析，也是一项很重要的工作。目前来说，基于Python的开源工具MDAnalysis（简称mda）是一个比较常用的MD后分析工具。本文主要介绍基于MindSponge分子动力学模拟框架生成了相应的轨迹之后，如何使用MDAnalysis工具进行分析。
在[[11-10x数据导入为seurat对象]] 我们介绍了10x 数据导入seurat。但有时候，获得的数据并非是标准的10x 格式，比如raw 矩阵，该如何解决呢？或者，我们希望以sce 对象处理，毕竟单细胞R 中对象处理，并非seurat 一家独大。来探索一下吧。
你可以使用 model.save(filepath) 将 Keras 模型保存到单个 HDF5 文件中，该文件将包含：
Warning! ***HDF5 library version mismatched error***
如果要加载的模型包含自定义层或其他自定义类或函数，则可以通过 custom_objects 参数将它们传递给加载机制：
上面的代码是对应的操作，这里我除了最后一层，其他层我都加载了权重，记住，by_name 必须赋值为True 这样才能够按照名称对应赋值权重。
HDF5（Hierarchical Data Formal）是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式，文件后缀名为h5，存储读取速度非常快，且可在文件内部按照明确的层次存储数据，同一个HDF5可以看做一个高度整合的文件夹，其内部可存放不同类型的数据。在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种，一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中，二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向HDF5格式的保存，本文就将针对pandas中读写HDF5文件的方法进行介绍。
H5文件是层次数据格式第5代的版本（Hierarchical Data Format，HDF5），它是用于存储科学数据的一种文件格式和库文件。接触到这个文件格式也是因为上Coursera深度学习课程的时候，作业用到了。它是由美国超级计算与应用中心研发的文件格式，用以存储和组织大规模数据。目前由非营利组织HDF小组提供支持。
这里提示的是重复定义device_id的错误。但是实际上我通过vscode的文件检索功能，发现在整个程序引用中，并没有哪里调用到了这个device_id设置的位置。
在上一篇文章《图像检索系列——利用 Python 检测图像相似度》中，我们介绍了一个在图像检索领域非常常用的算法——感知哈希算法。这是一个很简单且快速的算法，其原理在于针对每一张图片都生成一个特定的“指纹”，然后采取一种相似度的度量方式得出两张图片的近似程度。
Groups就像字典(dictionaries)一样工作，而datasets像Numpy数组(arrays)一样工作!
尝试理解一下mininet,话说mininet是基于python编写的，代码结构清晰，简直清醒脱俗（(≧▽≦)/啦啦啦），附上链接mininet,mark一下。
更多功能广大网友可以继续挖掘。 AppInfoScanner 一款适用于以HW行动/红队/渗透测试团队为场景的移动端(Android、iOS、WEB、H5、静态网站)信息收集扫描工具，可以帮助渗透测试工程师、攻击队成员、红队成员快速收集到移动端或者静态WEB站点中关键的资产信息并提供基本的信息输出,如：Title、Domain、CDN、指纹信息、状态信息等。 GitHub数据 1.6k stars 31 watching 259 forks 开源地址:https://github.com/kelvinBen
其实，我们在2019年的时候就介绍过单细胞转录组数据分析||Seurat3.1教程:Interoperability between single-cell object formats，讲了单细胞转录组数据对象的转化。对R语言境内的Seurat，CellDataSet，SingleCellExperiment，loom的格式转化起来还是比较方便的，但是对于异域的anndata转化一直不是很友好，所以我借此机会学会了python（在等短信验证码的那六十秒之内）。anndata的数据就在python中分析，完事。
背景：目前keras框架使用简单，很容易上手，深得广大算法工程师的喜爱，但是当部署到客户端时，可能会出现各种各样的bug，甚至不支持使用keras，本文来解决的是将keras的h5模型转换为客户端常用的tensorflow的pb模型并使用tensorflow加载pb模型。
以上就是python查看hdf5文件的方法，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
最近在复现一篇论文的代码时发现了一个致命问题，研究了一天，终于还是破解了。网上找了半天，一个类似的解决方案都没有，记录一下。
下面划重点：因为MNIST使用的是黑底白字的图片，所以你自己手写数字的时候一定要注意把得到的图片也改成黑底白字的，否则会识别错（至少我得到的结论是这样的 ，之前用白底黑字的图总是识别出错）
Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation - Project - Demo Code – pose-hg-demo - Pre-trained model - Training code – pose-hg-train
今天写Python深度学习的时候遇到了问题：AttributeError: ‘str‘ object has no attribute ‘decode‘。
新版博客用docusaurus重构已经有些日子了，根据docusaurus的文档上也申请了Algolia,想一劳永逸的解决博客的搜索问题。但是流水有意，落花无情。
大家好，今天我们来聊聊python中anndata对象（scanpy）和seurat对象的转化。
通过指定返回相同shape的array的数量，或者分割应该发生之后的列来沿着其横轴拆分。
PyTorch是一个非常常用的AI框架，主要归功于其简单易用的特点，深受广大科研人员的喜爱。在前面的一篇文章中我们介绍过制作PyTorch的Singularity镜像的方法，这里我们单独抽出PyTorch的安装和使用，再简单的聊一聊。
1 平台的目的 说到H5性能测试，大家想到最多的是在PC端利用Firebug、Fiddle和HttpWatch等工具进行测试和性能指标的分析，但是如果我们测试的是Android上的H5，我们该如何保证数据准确度、如何测试起来更方便快捷、如何才能够小白式进行性能测试呢？ 2 解决方案 带着这些问题进行了深入的学习、思考与讨论，最后敲定了一键测试的解决方案，就是用户只需提交一个Url，就可以得到一份完美的报告。 带着这些思路，让我们一起走进H5性能测试平台的实现，手把手一起打造H5性能测试平台。 3
本文介绍了如何通过一键式测试实现移动H5性能测试平台。首先介绍了移动H5性能测试平台的目的和解决方案，然后阐述了搭建平台所需的知识，最后对平台的架构和实现进行了详细的介绍。通过使用Python的Web框架Django和Jenkins，实现了一个方便、快捷、高效的移动H5性能测试平台，该平台可以自动完成性能测试，并生成性能报告，方便开发人员分析定位问题，提高开发效率。
H5文件是层次数据格式第5代的版本（Hierarchical Data Format，HDF5），它是用于存储科学数据的一种文件格式和库文件。由美国超级计算中心与应用中心研发的文件格式,用以存储和组织大规模数据.
这里不推荐使用pickle或cPickle来保存Keras模型。 1. 一般使用model.save(filepath)将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中，该文件将包含：
输出文件非常的多，为了方便查看结果，提供了一个所有结果汇总的html页面，即web_summary.html。该网页的结果分成了summary和analysis两部分， summary部分包含如下结果
本文介绍基于Anaconda环境，下载并安装Python中h5py与netCDF4这两个模块的方法。
计算机视觉是AI的一个重要领域。计算机视觉是计算机和软件系统的科学，能够识别和理解图像和场景。计算机视觉还包括图像识别，对象检测，图像生成，图像超分辨率等多个方向。由于实际使用案例数量众多，对象检测可能是计算机视觉最深刻的一个方向。在本教程中，我将简要介绍现代对象检测的概念，软件开发人员面临的挑战，我的团队提供的解决方案以及用于执行高性能对象检测的代码教程。
大名鼎鼎的 Mask RCNN 一举夺得 ICCV2017 Best Paper，名声大造。Mask RCNN 是何恺明基于以往的 Faster RCNN 架构提出的新的卷积网络，实现高效地检测图中的物体，并同时生成一张高质量的每个个体的分割掩码，即有效地目标的同时完成了高质量的语义分割。
FAutoTest是腾讯开源UI自动化测试框架。目前已公开使用，业务涉及腾讯视频、QQ空间、腾讯彩票业务、充值业务、腾讯百科、医疗云等；
嗨, 大家好, 我是徐小夕, H5-Dooring零代码搭建平台上线已经接近2年, 有很多用户提供了非常宝贵的建议和优化方向, 今天我就从产品使用的角度和大家更全面的介绍一下H5-Dooring.
包括当下非常流行的 AI 库，如：PyTorch、transformers、TensorFlow 等包括当下非常流行的 AI 库，如 PyTorch、transformers、TensorFlow 等，以及科学计算库，如 Numpy、Pandas、Scikit 等，还可以使用图形界面库，如 PyQt、wxPython 等。
原文链接：https://blog.csdn.net/Fairy_Nan/article/details/105914203
HDF也是一种自描述格式文件，主要用于存储和分发科学数据。气象领域中卫星数据经常使用此格式，比如MODIS，OMI，LIS/OTD等卫星产品。对HDF格式细节感兴趣的可以Google了解一下。
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/layers/batch_normalization https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variableshttps://www.tensorflow.org/programmers_guide/variables https://www.tensorflow.org/api_guides/python/reading_data#Multiple_input_pipelines
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