一、常见的python环境管理模块1、virtualenv#安装
hadoop000:test wn$ pip install virtualenv
#使用，创建当前环境默认的python版本环境
hadoop000:test wn$ virtualenv testenv
Using base prefix '/Library/Frameworks/Python.framework/Version
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2023-11-26 13:40:22
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基于统计学模型的反射率反演的方法主要有平场域法（Flat Field，FF）、对数残差法（Log Residuals）、内部平均法（Internal Average Relative Reflectance，IARR）、经验线性法(Empirical Line)。注：以下操作以ENVI5.3.1为例，ENVI5.4及以上版本类似。1. 平场域法 (Fl
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2024-05-24 22:58:36
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ENVI5.3影像数据辐射定标及大气校正处理数据准备1）、选择合适影像数据，优先云量选择<1%的遥感数据 ； 2）、在ENVI中点击File—Open External File—Landsat—Geotiff with Metadata中只需打开***********_MTL.txt即可打开所有波段数据（除band6）；辐射定标ENVI自带辐射校正模块 1、选择Basic Tools—Pr
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2024-02-29 16:08:13
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01Seaborn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。import seaborn as sns
df = sns.load_dataset('tita
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2023-07-03 19:25:38
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URL很简单，数据集分散开在一个URL页面上，单个用手下载很慢，这样可以用python辅助下载；问题：很多国外的数据集，收到网络波动的影响很大，最好可以添加一个如果失败就继续请求的逻辑，这里还没有实现；代码都是这位大神的，感谢，我再上面稍微改了一点点，加了异常处理。 '''
downloading dataset on one html page
'''
import requests
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2023-05-28 21:08:41
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ENVI Deep Learning 1.1.2正式发布，适配ENVI 5.6。训练模型工具新增应用增强（Augmentation）的选项，可以扩充训练样本数据，提高训练和提取精度。系统要求ENVI Deep Learning 1.1.2 使用 TensorFlow 1.14 和 CUDA 10，这两者均已包含在安装包中。ENVI Deep Learning 对软硬件有一定的要求，具体如下：NVI
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2023-11-02 22:09:11
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ENVI DL 1.1 包含许多重大改进，以提高可用性和训练性能。· 多类别架构（Multiclass Architecture）· 深度学习标记工具（Deep Learning Labeling Tool）· 集成TensorBoard（可
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2023-11-14 13:36:41
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ENVI深度学习1.2版本正式发布，适配ENVI 5.6.1。ENVI深度学习1.2增加了一项重大改进，一种全新的深度学习类型：对象检测。系统要求平台硬件操作系统支持版本WindowsIntel/AMD 64-bitWindows10，2016 ServerUNIXIntel/AMD 64-bitLinuxKernel 3.10 or higher, glibc 2.17 or higherENV
文章目录前言数据来源transforms联用总结 前言数据集是我们在训练模型中经常用到的,那我们该如何下载并进行使用它呢数据来源打开pytorch官网 发现有很多:音频,视觉,文字之类的 以视觉为例打开torchvision 发现好多数据集已经为我们列出来了.COCO数据集等等 以第一个数据集为例,点开后发现其用法都在上面了,我们只需要看懂会用即可代码如下（示例）：## 下载数据
> 当
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2023-09-24 06:18:42
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更新日志2024.01.18 ——————————————————————新增 ENVI 6.0 中文语言包。2023.07.20 ——————————————————————新增 ENVI 5.7 中文语言包。2022.12.21 ——————————————————————ENVI 5.6 版本新增 Task 工具中文界面；精准农业/深度学习/机器学习工具名称汉化；优化部分
参考博文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102w60s.htmlhttp://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102x2y2.html1.导入tiff文件（高光谱图像） 高光谱文件下载地址：（下载L1G图像数据） L1G图像已经经过了辐射校正、几何校正、投影配准和地形校正 http://www.gscloud.cn
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2023-10-24 11:09:50
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# 如何在Python中下载MNIST数据集
## 一、流程概述
在开始下载MNIST数据集之前，我们首先要了解整个过程。下面是一个简单的步骤表，阐述了如何安全而有效地下载MNIST数据集。
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------------------|
# 学习如何使用 Python 下载 MNIST 数据集
MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）数据集是一个广泛用于训练各种图像处理系统的大型数据库。它包含了70000个手写数字图像，可以用来训练和测试机器学习模型。如果你是刚开始接触数据科学或机器学习的小白，以下是如何用 Python 下载 MNIST 数据集
现在，GitHub上一位博主告诉你：不用学，用sweetviz就行。这是一个基于Python编写的数据分析软件，只要掌握3种函数用法，一行Python代码就能实现数据集可视化、分析与比较。我们以Titanic数据集为例，输入一行代码：一个1080p的清晰网页界面就出现在了眼前。不仅根据性别、年龄等不同栏目纵向分析数据，每个栏目下还有众数、最大值、最小值等横向对比。所有输入的数值、文本信息都会被自动
# 使用Python自动下载数据集
在数据科学和机器学习领域中，数据集是我们进行模型训练和测试的基础。然而，手动下载大量数据集不仅耗时而且容易出错。幸运的是，我们可以使用Python来自动化这个过程，节省时间并提高效率。
## 1. 自动下载数据集的必要性
自动下载数据集的必要性主要体现在以下几点：
- **节省时间**：在工作中，数据集的更新频率较高，手动下载可能浪费大量时间。
- **
在数据科学和机器学习领域，UCI机器学习数据集是一个广泛使用的资源。本文将详细介绍如何在Python中下载UCI数据集的过程，希望能够帮助业界人士顺利获取数据集，从而进行有效的分析和建模。
> **用户原始反馈**
> “我在尝试下载UCI数据集时遇到了困难，不知道应该如何用Python来实现，麻烦您给我一些指导。”
### 问题严重度评估
```mermaid
quadrantChart
# 如何使用 Python 下载数据集
在数据科学和机器学习领域，下载和处理数据集是尤为重要的一个环节。Python 提供了一系列强大的库和工具，使得这一过程变得简单而有效。本文将详细介绍如何使用 Python 下载数据集，包括常用库的使用、代码示例，以及一些实践技巧。
## 1. 常用库
在 Python 中，有许多库可以帮助我们下载数据集。以下是一些常用的库：
- **requests
ENVI 5.4的摄影测量扩展模块（原正射校正扩展模块）增加了两个工具，分别为：Generate Point Clouds and DSM by Dense Image Matching——利用高重叠度的多景图像（例如立体像对）提取点云数据和DSM。RPC Orthorectification Using DSM from Dense Image Matching——利用高重叠度的多景图像（例如立
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2024-05-18 14:40:10
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使用Gram-Schmidt融合方法能得到较好的融合效果，也适合于国产卫星数据。在ENVI中Gram-Schmidt融合工具使用非常简单，当图像有很多背景0值情况下（如下图），则需要使用掩膜文件，让背景不参与融合能达到很好的效果。图1：国产卫星数据 由于需要使用掩膜文件，需要使用Classic界面中的Gram-Schmidt融合
解决Python中下载cifar-10数据集缓慢问题 最近需要使用cifar-10数据集进行开发，但是使用Python在下载的时候发现速度非常慢。下面介绍一下我的解决方法。1、下载cifax-10数据集，如果使用Python进行下载的话速度比较慢，这里建议你直接到官网进行下载，官网： 直接点击下载即可。示例：然后选择合适的位置保存即可，示例：2、对下载好的文件进行解压。示例：文件的目录如下所示：
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2023-07-05 20:51:23
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