第三方本次课程中主要介绍一些常用的第三方Django模块，包括：富文本编辑器全文检索发送邮件celery布署当项目开发完成后，需要将代码放到服务器上，这个过程称为布署，服务器上需要有一个运行代码的环境，这个环境一般使用uWSGI+Nginx。创建示例项目1）在~/Desktop/pytest目录下，进入工作环境py_django。cd ~/Desktop/pytest
workon py_djan
转载
2024-10-08 13:54:18
10阅读
Dataset类PyTorch读取图片，主要是通过Dataset类，所以先简单了解一下Dataset类。Dataset类作为所有的datasets的基类存在，所有的datasets都需要继承它，类似于C++中的虚基类。源码如下：class Dataset(object):
"""An abstract class representing a Dataset.
All other datasets
转载
2023-10-10 19:13:32
433阅读
定义自己的数据集1、Dataset+DataLoader实现自定义数据集读取方法1.1、整体框架1.2、例子讲解1.3、txt文件的生成2、ImageFolder+DataLoader实现本地数据导入 尽管torchvision已经为我们准备了很多的数据集，直接通过如下语句便可以随便调用。但是有时我们要处理自己的数据集，该怎么办呢？ mnist_train = torchvision.data
转载
2023-08-07 14:54:33
825阅读
构建NLP数据集是自然语言处理领域中的一项重要任务。良好的数据集能够显著提高模型的训练效果和预测准确率。本文将详细记录自己在“构建NLP数据集”过程中所经历的每个步骤，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和部署方案。
## 环境配置
在开始构建数据集之前，首先需要搭建好开发环境。所需的基本依赖包括Python、TensorFlow和NLTK等。可以借助思维导图来组织这些依赖。
我们之前讨论的模板只是一个可以用来文档化软件的基础。随着时间的推移，你最终将开
发自己的模板和风格来制作文档。但始终记住让项目文档保持轻量且充分的方法：每个添加的文
档应该有一个明确定义的目标读者，并应填补真正的需要。不增添实际价值的文档不应写入。
每个项目都是独一无二的，有不同的文档需求。例如，具有简单用法的小型终端工具
只要有一个 README 文件作为其文档格局就绝对足够了。如果目标读者被精
原创
2024-04-16 10:48:57
33阅读
pytorch深度学习笔记（一）自定义数据集1、torch.utils.data.Dataset2、torch.utils.data.DataLoader3、数据格式4、自定义Dataset类5、使用DataLoader产生批量训练数据6、整体代码为 在使用pytorch进行深度学习训练时，很多时候待训练的数据都是自己采集的，对于这一类数据我们需要使用pytorch中的Datase
转载
2023-11-10 17:17:17
57阅读
默认caffe已经编译好了，并且编译好了pycaffe1 数据准备首先准备训练和测试数据集，这里准备两类数据，分别放在文件夹0和文件夹1中（之所以使用0和1命名数据类别，是因为方便标注数据类别，直接用文件夹的名字即可）。即训练数据集：/data/train/0、/data/train/1 训练数据集：/data/val/0、/data/val/1。数据准备好之后，创建记录数据文件和对应
用python作数据源的原因：[官网][1]上称python为万能数据源
1. 可以使用任何数据来源，xml，txt，sql 等等
2. 给用户（程序员）在建立索引前对数据作处理的机会，比如做过滤、权重计算等
如果有以上两种情况的话，用python做数据源是一个理想的方案，但由此而来的是建立索引的效率降低。因为sphinx/coreseek的indexer速度非常快，而逻辑处理
转载
2024-07-29 19:35:55
14阅读
说到python与数据分析，那肯定少不了pandas的身影，本文希望通过分析经典的NBA数据集来系统的全方位讲解pandas包，建议搭配IDE一遍敲一边读哦。话不多说，开始吧！目录安装与数据介绍安装与配置检查数据探索性分析pandas数据结构series对象dataframe对象访问series元素使用索引使用.loc与.iloc访问dataframe元素使用索引使用.loc与.iloc查询数据集
转载
2023-08-28 11:02:28
64阅读
在数据科学与机器学习的工作中，构建一个合适的数据集是至关重要的。本文将带你一步步了解如何使用 Python 构建数据集，包括环境准备、核心操作流程、配置详解、验证测试、优化技巧和常见错误处理。
## 环境准备
首先，我们需要设置一个合适的环境来运行我们的 Python 代码。以下是对软件和硬件的要求：
- **硬件要求**：
- CPU：双核处理器及以上
- RAM：至少 8GB
目录概念描述监督学习(Supervised Learning,SL)无监督学习(Unsupervised Learning,UL)半监督学习(Semi-supervised Learning,SSL)半监督学习的分类概念描述回归(Regression)：定量输出或者说连续变量预测分类(Classification)：定性输出或者说离散变量预测聚类(Clustering)：无监督学习的结果。聚类的结
转载
2024-07-07 11:00:04
104阅读
1.55.自定义数据1.55.1.数据传递机制我们首先回顾识别手写数字的程序：...
Dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist/', train=True, transform=transform, download=True,)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=Datas
转载
2023-12-01 11:19:47
331阅读
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] 是一种能性。
文章目录1. 第一种方法（调用Dataset类，直接加载所有的数据）：使用Pytorch的Dataset类来构建数据集，再使用Data.DataLoader()来加载数据集1. 通过继承Dataset类来构建数据集2. 先实例化，再使用Data.DataLoader()来加载数据集2. 第二种方法（现将数据集分开，再加载其中的训练数据）：先使用Data.TensorDataset(X_train
转载
2023-09-01 12:45:20
124阅读
# 构建数据集代码 python 教程
构建数据集是机器学习和数据分析中的关键第一步。在这篇文章中，我将引导您完成构建数据集的全过程，适合初学者，我们将从头开始，逐步实现。
## 流程概述
在构建数据集之前，您需要理解整个流程。下面是大致的步骤：
| 步骤 | 描述 | 注意事项 |
|------|--------
# 如何训练自己的数据集 (Python)
在机器学习和深度学习的过程中，准备和训练数据集是至关重要的一步。这篇文章将详细介绍如何在Python中训练自己的数据集，附带代码示例和可视化图示。我们将分为几个部分来讨论，包括数据准备、模型构建、训练过程以及如何评估模型性能。
## 1. 数据准备
训练数据集的第一步是数据收集和预处理。在本节中，我们将使用Python中的Pandas和NumPy库
# Python加载自己的数据集图片
在机器学习和深度学习领域，数据集是模型训练的重要基础。尤其是图像数据，通常我们需要将自己的图片数据集加载到Python中进行处理和分析。本文将介绍如何使用Python加载自己的数据集图片，举例使用PIL、Matplotlib等库，并通过流程图和可视化饼状图来展示数据的基本信息。
## 一、环境准备
在开始之前，请确保你的Python环境已安装必要的库。下
比较运算符>>> 3<4<7
True
>>> 3<4<1
False
>>>打开文件>>> f=open('c:\python\test.py','w')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <
# Python数据集划分
在机器学习领域，将数据集划分为训练集和测试集是非常重要的步骤。通过这种划分，我们可以用训练集来训练模型，然后使用测试集来评估模型的性能。Python提供了许多库和工具来帮助我们进行数据集的划分，其中最常用的是`sklearn`库中的`train_test_split`函数。
## train_test_split函数
`train_test_split`函数可以将
原创
2024-06-23 04:44:01
165阅读
本文翻译自R in Action的附录G，如果对该书感兴趣，请自行购买或去图书馆阅读。R会把所有的对象读存入虚拟内存中。对我们大多数用户来说，这种设计可以提高与R相互的速度，但是当分析大数据集时，这种设计会降低程序运行速度有时还会产生跟内存相关的错误。内存限制主要取决于R的build版（32位还是64位），而在32位的windows下，取决于操作系统的版本。以cannot allocate vec
