xsd数据集的创建方法 - 腾讯云开发者社区

1.用于分类的数据集以mnist数据集为例这里的mnist数据集并不是torchvision里面的，而是我自己的以图片格式保存的数据集，因为我在测试STN时，希望自己再把这些手写体做一些形变，所以就先把...首先我们看一下我的数据集的情况： ? 如图所示，我的图片数据集确实是jpg图片再看我的存储图片名和label信息的文本： ?...数据集，也要包含上述两个部分，1.图片数据集，2.文本信息（这个txt文件可以用python或者C++轻易创建，再此不详述） 2.代码主要代码 from PIL import Image import...，也就是多少张图片，要和loader的长度作区分 return len(self.imgs) #根据自己定义的那个勒MyDataset来创建数据集！...transforms.ToTensor()) test_data=MyDataset(txt=root+'test.txt', transform=transforms.ToTensor()) #然后就是调用DataLoader和刚刚创建的数据集

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R In Action|创建数据集

简单的介绍数据的对象类型及文件的读入，输出。一、对象类型：包括标量、向量、矩阵、数组、数据框和列表。 1)向量(vector)：用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。...函数c()用来创建向量：示例如下： a <- c(1:10) b <- c("A","B") d <- c(TRUE,FALSE) 注：单个向量中的数据必须拥有相同的类型或模式(数值型、字符型或逻辑型...array函数创建: myarray <- array(vector, dimensions, dimnames) 其中：vector包含了数组中的数据，dimensions是一个数值型向量，给出了各个维度下标的最大值...data.frame()创建： mydata <- data.frame(col1, col2, col3,…) 其中的列向量col1, col2, col3,… 可为任何类型(如字符型、数值型或逻辑型...数据读入与写入： 1)使用read.table()从带分隔符的文本文件中导入数据。

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【猫狗数据集】pytorch训练猫狗数据集之创建数据集

数据集下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码：2xq4 猫狗数据集的分为训练集25000张，在训练集中猫和狗的图像是混在一起的...，pytorch读取数据集有两种方式，第一种方式是将不同类别的图片放于其对应的类文件夹中，另一种是实现读取数据集类，该类继承torch.utils.Dataset，并重写__getitem__和__len...先将猫和狗从训练集中区分开来，分别放到dog和cat文件夹下： import glob import shutil import os #数据集目录 path = "..../ml/dogs-vs-cats/train" #训练集目录 train_path = path+'/train' #测试集目录 test_path = path+'/test' #将某类图片移动到该类的文件夹下...然后从dog中和cat中分别抽取1250张，共2500张图片作为测试集。

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创建数据集模块常见设置

腾讯云商业智能分析产品由北京永洪商智科技有限公司提供，永洪BI-一站式大数据分析平台创建数据集模块常见设置创建数据集的主要功能是从数据库查询出所需的数据，从而进行数据分析。...在创建数据集处，可以对数据进行一些简单的处理，如数据级别的权限设置，字段信息修改，字段管理等。接下来详细介绍一下创建数据集模块常见的设置。...在元数据区域顶端右上角，在样本条数中输入的数据就是加载的数据条数，如果需要显示全部数据，勾选全量数据即可，如下图所示。...行过滤也可结合权限设置过滤条件，如下图所示，只有组名与区域分布的数据值相同的用户可以看到对应区域的数据。...注意：行过滤与权限相结合，需要注意对应权限数据设置与过滤列中的数据相同，如上图，组名与区域分布字段的数据相对应。

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使用Google的Quickdraw创建MNIST样式数据集！

数字如下所示：它经久不衰的主要原因是缺乏替代品。在这篇文章中，我想介绍另一种方法，就是Google的QuickDraw数据集。...2017年QuickDraw数据集应用于Google的绘图游戏Quick，Draw。该数据集由5000万幅图形组成。...图纸如下所示：构建您自己的QuickDraw数据集我想了解您如何使用这些图纸并创建自己的MNIST数据集。...这是一个简短的python gist ，我用来阅读.npy文件并将它们组合起来创建一个可以用来替代MNIST的含有80,000个图像的数据集。...数据集的可视化的潜在空间。

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pandas 入门 1 ：数据集的创建和绘制

创建数据- 首先创建自己的数据集进行分析。这可以防止阅读本教程的用户下载任何文件以复制下面的结果。...我们将此数据集导出到文本文件，以便您可以获得的一些从csv文件中提取数据的经验获取数据- 学习如何读取csv文件。数据包括婴儿姓名和1880年出生的婴儿姓名数量。...该数据集将包括5个婴儿名称和该年度记录的出生人数（1880年）。...我们基本上完成了数据集的创建。现在将使用pandas库将此数据集导出到csv文件中。 df将是一个 DataFrame对象。...要意识到除了我们在“名称”列中所做的检查之外，简要地查看数据框内的数据应该是我们在游戏的这个阶段所需要的。随着我们在数据分析生命周期中的继续，我们将有很多机会找到数据集的任何问题。

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Pytorch划分数据集的方法

之前用过sklearn提供的划分数据集的函数，觉得超级方便。...torch的这个文件包含了一些关于数据集处理的类： class torch.utils.data.Dataset: 一个抽象类，所有其他类的数据集类都应该是它的子类。...class torch.utils.data.ConcatDataset: 连接不同的数据集以构成更大的新数据集。...组合了一个数据集和采样器，并提供关于数据的迭代器。...示例下面Pytorch提供的划分数据集的方法以示例的方式给出： SubsetRandomSampler ...

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机器学习数据集的获取和测试集的构建方法

第二篇，会介绍下如何获取数据集和构建测试集的方法。前者，对于机器学习来说，数据集的好坏对模型性能有很大的影响。而后者，主要是避免两个偏差--数据透视偏差和采样偏差。 ---- 2....、查找公共代码或在内核中创建自己的项目。...2.3 创建测试集在下载数据后，首先要做的是创建测试集，这是在分析数据前先排除测试集的数据，不会引入测试数据的规律，从而影响算法的选择，保证采用测试集进行测试的结果是客观可信的，而不会出现数据透视偏差的问题...上述两个方法对于数据集不变的情况是有效的，但更新数据集后，都会失效。...，我们采用的都是随机采样方法，对于大数据集，这方法通常可行。

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Caffe2 - (十)训练数据集创建

Caffe2 - 训练数据集创建 caffe2 使用二值 DB 存储模型训练的数据，以 key-value 格式保存， key1 value1 key2 value2 key3 value3...DB 中，将 keys 和 values 保存为 strings 形式；可以通过 TensorProtos protocol buffer 来转换为结构化的数据： TensorProtos protocol...以 UCI Iris 数据集为例，Iris 花朵分类数据集，其包括 4 种实值特征来表示花，对三种类型的花进行分类....数据集格式： 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa 4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa 4.6,3.1,1.5,0.2...将数据放入 Caffe2 DB，key - train_xxx，value - 使用 TensorProtos 来存储每个数据样本的两个 tensor，feature 和 label. # 测试 # 从

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如何从文档创建 RAG 评估数据集

在本文中，将展示如何创建自己的 RAG 数据集，该数据集包含任何语言的文档的上下文、问题和答案。检索增强生成 (RAG) 1 是一种允许 LLM 访问外部知识库的技术。...这就是为什么我们需要一个validation/dev/test数据集来评估我们的 RAG 管道。数据集应该来自我们感兴趣的领域和我们想要使用的语言。...有什么具体的事情你想测试或讨论吗？我可以帮你。” 创建 RAG 评估数据集我们加载文档并将上下文传递给生成器 LLM，生成器会生成问题和答案。问题、答案和上下文是传递给 LLM 评委的一个数据样本。...由于生成的数据集将成为评估目的的基本事实，因此我们只应允许非常高质量的数据样本。这就是为什么我决定只保留得分最高的样本。...实验结论从文档集合中自动创建 RAG 评估数据集非常简单。我们所需要的只是 LLM 生成器的提示、LLM 评委的提示，以及中间的一些 Python 代码。

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用编程创建和管理训练数据集难？三种强大的抽象方法呈上！

我们进行了一项实验来测试针对基础训练数据操作的有效性，分别对训练集的一部分数据使用了本文的框架、Snorkel（一种快速创建、建模和管理训练数据的系统，通过标记函数以编程的方式标记数据）和在 SuperGLUE...在这篇文章中，我们将重点放在构建和修改训练数据集的三个关键抽象方法上： 1.使用标记函数（LF）标记数据 2.使用转换函数（TF）转换数据 3.使用切片函数（SF）切片数据（技术报告+博客文章即将推出...Snorkel 中的标注函数（LF）为领域专家或机器学习从业者提供了用于对来自现有数据集、模型和人工标注的有监督源进行去噪和结合的直观界面。...处理此问题是我们使用 Snorkel 解决的核心技术挑战之一。将监督视作代码：这些输入的种类是根据监督模型的方法（即它们指定训练集）。...在之前发表的数百项报告了重要的基因型与表现型数据对的研究集合中，我们仅使用标记函数自动标记了大型训练集。

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Oracle 数据库创建导入的方法

创建新用户并授予权限首先，启动SQL plus 程序的命令行： sqlplus 如下所示：或者从开始菜单的安装目录打开 SQL Plus：当SQL Plus 启动后，它会提示您输入用户名和密码...请输入用户名: sys as sysdba 输入口令: 然后，使用以下CREATE USER语句创建一个新用户：ot，用于在可插入数据库中创建示例数据库： SQL> CREATE USER OT IDENTIFIED...上面的语句创建了一个名为:OT 的新用户，并在IDENTIFIED BY子句之后指定了一个密码，在这个示例中，创建的用户：OT 对应的密码为：Orcl1234 。...创建数据库表要为示例数据库创建表，需要从SQL plus执行ot_schema.sql文件中的语句，在SQL plus的文件中执行SQL语句，可以使用下面的命令(语法)： SQL> @path_to_sql_file...通过用另一个表替换表名(联系人)，可以检查所有表中的数据。如果这是您第一次使用数据库系统，这对您来说是一个很好的练习。

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Pytorch打怪路（三）Pytorch创建自己的数据集2

前面一篇写创建数据集的博文--- Pytorch创建自己的数据集1 是介绍的应用于图像分类任务的数据集，即输入为一个图像和它的类别数字标签，本篇介绍输入的标签label亦为图像的数据集，并包含一些常用的处理手段...1、数据集简介以VOC2012数据集为例，图像是RGB3通道的，label是1通道的，（其实label原来是几通道的无所谓，只要读取的时候转化成灰度图就行）。训练数据: ? 语义label: ?...这里我们看到label图片都是黑色的，只有白色的轮廓而已。其实是因为label图片里的像素值取值范围是0 ~ 20，即像素点可能的类别共有21类（对此数据集来说），详情如下： ?...这不是重点，只是给大家看一下方便理解而已， 2、文本信息同样有一个文本来指导我对数据的读取，我的信息如下 ?...,虽然有点长, 因为实现了crop和翻转以及scale等功能,但是大家可以下去慢慢揣摩,理解其中的主要思路,与我前一篇的博文Pytorch创建自己的数据集1做对比,那篇博文相当于是提供了最基本的骨架,而这篇就在骨架上长肉生发而已

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【pytorch-ssd目标检测】验证自己创建的数据集

制作类似pascal voc格式的目标检测数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 训练自己创建的数据集：https://www.cnblogs.com.../xiximayou/p/12546556.html 它的代码中的eval.py实际上使用的是test.txt里面的数据。...直接看修改后的代码：eval.py """Adapted from: @longcw faster_rcnn_pytorch: https://github.com/longcw/faster_rcnn_pytorch...the official MATLAB eval code. -------------------------------------------------------------- 由于我标注的数据集中很少有...nomask（即不戴口罩的），因此nomask的AP较低也很正常。

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【pytorch-ssd目标检测】测试自己创建的数据集

制作类似pascal voc格式的目标检测数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 训练自己创建的数据集：https://www.cnblogs.com.../xiximayou/p/12546556.html 验证自己创建的数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12550471.html 直接看修改后的text.py...看下生成了的文件： ?...每一张图片的坐标、置信度。

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【pytorch-ssd目标检测】训练自己创建的数据集

制作类似pascal voc格式的目标检测数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 代码来源：https://github.com/amdegroot...首先我们要读取自己的数据集在config.py中 # config.py import os.path # gets home dir cross platform #HOME = os.path.expanduser...from .mask import MASKDetection, MASKAnnotationTransform, MASK_CLASSES, MASK_ROOT 需要注销掉voc和coco，加上我们自定义的数据集...win=window2, update=True ) if __name__ == '__main__': train() 我们要在该改成我们自己数据集的地方改成使用自己的数据集...mask [32, 2990] at index 0 does not match the shape of the indexed tensor [95680, 1] at index 0类似的，解决方法

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GO 的方法集

分析由此大胆的假设, GO在将方法绑定到结构体的时候, 根据接收的结构体类型不同(值或指针), 会将方法绑定到不同的类型变量上, 也就是说, 指针类型只能调用指针类型的方法, 值类型只能调用值类型的方法...假设推翻, GO方法的绑定规则应该是(网上搜了搜, 发现这玩意叫 GO 的方法集): 指针类型拥有值/指针的方法值类型只拥有值类型的方法那么问题来了, 我平常写的时候, 是这样的, 就不会报错呀..., 其指针变量却会创建副本传进来....所以可以这样理解, 不管你是指针类型还是值类型, GO 在函数传参的时候, 都会对该内容创建一个副本进行传递....那也就意味着, 如果传的是一个较大的对象, 进行值的传递, 会将整个对象全拷贝一份, 然后传递过去, 而传递指针只需要拷贝8字节的指针数据就可以了, 不过如果传入了指针类型, 就要直面在方法内部可能会对对象进行修改的风险

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数据集 | 温哥华的犯罪数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据来自“温哥华开放数据目录”。它于2017年7月18日提取，包含2003年1月1日至2017年7月13日的530,652条记录。...原始数据集包含UTM区域10中的坐标（X和Y列）。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源来源于Kaggle。

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SQLite 在linux创建数据库的方法

SQLite 创建数据库 SQLite 的 sqlite3 命令被用来创建新的 SQLite 数据库。您不需要任何特殊的权限即可创建一个数据。...另外我们也可以使用 .open 来建立新的数据库文件： sqlite>.open test.db 上面的命令创建了数据库文件 test.db，位于 sqlite3 命令同一目录下。...实例如果您想创建一个新的数据库，SQLITE3 语句如下所示： $ sqlite3 testDB.db SQLite version 3.7.15.2 2013-01-09 11...一旦数据库被创建，您就可以使用 SQLite 的 .databases 命令来检查它是否在数据库列表中，如下所示： sqlite>.databases seq name file...您可以通过简单的方式从生成的 testDB.sql 恢复，如下所示： $sqlite3 testDB.db < testDB.sql 此时的数据库是空的，一旦数据库中有表和数据，您可以尝试上述两个程序。

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SQLite3创建数据库的方法

上次刚接触SqlLite,不知道怎么创建数据库，现在做下总结：　　界面和MYSQL一样，都是CMD界面，但不是在SQLite.exe中创建数据库：首先还是说一下cmd下sqlite的使用网上已经很多了...在进入数据库之后如果需要退出的话windows下摁ctrl+c就能退出例如：创建数据库命令：sqlite3.exe 【数据库名字.后缀名】　　这里比较牛一点的感觉就是创建的数据库后缀名是任意的、不过注意一点就是...：在命令框下执行创建数据库的时候。...如果没有为数据库创建表格、则看不见数据库文件，所以必须创建表格。　　....exe test.db即可进入此数据库创建表格命令：create table tablename(字段，字段）这里从命令上可以清楚的看到、在sqlite数据库中创建表格字段的时候、允许不为字段申明数据类型

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