一、利用ArcGIS绘制矢量图形1、创建shp文件找一个合适的路径（注意：路径和所有文件的名称不要出现中文！！！），创建一个文件夹，把后面自己做的所有内容统一放在这个文件夹下。 打开ArcGIS，加载影像，影像加载成功后，点击菜单栏中的【目录】。在界面右侧可以看到工作目录，点击右上角【链接到文件夹】，选择自己创建的文件夹。 右键点击连接进来的文件夹，依次选择【新建】–>【个人地理数据库】，修
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2023-12-12 22:22:48
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文章目录深度学习前言一、采集数据集二、标记数据集 前言配好环境之后要做的第一件事就是采集数据集、然后标记数据集。一、采集数据集可以使用手机拍照或者爬虫爬取，注意图片格式要是jpg的形式二、标记数据集按照 PASCAL VOC 数据集格式进行存储数据，制作 VOC 格式数据集 步骤如下： ①创建文件夹，VOC 文件格式如下： ②将所有图片复制到 JPEGImage 文件夹下 ③下载标注工具 lab
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2024-08-20 07:00:49
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sklearn提供的自带的数据集sklearn 的数据集有好多个种自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_可在线下载的数据集（Downloaded Dataset）：sklearn.datasets.fetch_计算机生成的数据集（Generated Dataset）：sklearn.datasets.make_svmlight/libsvm
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2024-02-23 09:27:08
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在机器学习和自然语言处理等领域，大多数模型的训练需要使用大量的数据来进行学习。这些数据可以分为有标注数据集和无标注数据集两种类型。无标注数据集是指在数据集中没有提供明确标注或标签的数据集。这意味着数据集中的每个样本都缺少明确的分类或标签信息。例如，在自然语言处理领域，无标注数据集可能是大量的文本数据，但是这些文本数据没有被标记为不同的语言、主题、情感等类别。相比之下，有标注数据集是已经被人工或自动
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2024-05-11 22:43:22
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十个最常用深度学习图像/视频数据标注工具图像数据标注概述在深度学习领域，训练数据对训练结果有种至关重要的影响，在计算机视觉领域，除了公开的数据集之外，对很多应用场景都需要专门的数据集做迁移学习或者端到端的训练，这种情况需要大量的训练数据，取得这些数据方法有如下几种 人工数据标注 自动数据标注 外包数据标注 人工数据标注的好处是标注结果比较可靠，自动数据标注一般都需要二次复核，避免程序错误，外包数据
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2024-08-26 22:58:36
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COCO 2017数据集下载链接：http://images.cocodataset.org/zips/train2017.ziphttp://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.ziphttp://images.cocodataset.org/zips/test2017.ziphttp://images.coco
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2024-08-22 15:12:01
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想了解数据标注是做什么的，就要先了解人工智能的一些应用，在此可思数据以阿里巴巴的蜻蜓人脸识别系统为开端把想了解数据标注，这些基本概念都要了解下。而我们在做数据标注的时候，其产生的数据标注都是提供给客户，使其做机器学习过程中的模型和算法训练数据集而数据集又分为三类：1.训练集 用来调试神经网络；2.验证集 用来查看训练效果；查看模型训练的效果，是否朝着坏的方向进行，及时停止训练用在训练的过
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2024-07-29 20:54:31
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我知道你已经用上了最先进的深度学习模型，不过，还在人工标注数据吗？这有点过时了！快来了解下Snorkel —— 最新的基于弱监督学习的大规模训练数据标注神器!要快速掌握机器学习应用的开发，推荐汇智网的机器学习系列教程。现在的机器学习尤其是深度学习模型很强大，但是训练这些模型需要大量的标注数据集！传统的人工标注方式成本非常高，而且很耗时间，在有些情况下根本就是不现实的，例如可能涉及到隐私的问题。当需
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2024-10-16 09:33:59
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文章目录1 背景介绍2 标记员筛选2.1 标记员筛选标准3 数据集及其标注3.1 预训练3.2 微调3.2.1 SFT-demonstration data3.2.2 RM-comparison data3.3 数据集大小4 模型实现 1 背景介绍ChatGPT的训练过程与InstructGPT相近，大致分为三步：SFT：收集描述型数据，对GPT3.5有监督微调RM：收集对比型数据，训练一个奖励
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2023-11-16 21:16:53
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# Python给定数据集自行标注数据
在机器学习的许多应用中，数据标注是一个重要且耗时的过程。本文将探讨如何使用Python自行标注数据集，并通过实用的代码示例来展示这一过程。
数据标注的过程通常涉及多个步骤。首先，我们需要一个数据集。然后，我们可以定义标注规则，最后，使用Python实现标注的自动化。
## 一、数据集准备
为了开始，我们需要一个数据集。假设我们有一个简单的文本数据集，
原创
2024-10-27 05:17:37
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译自Matthew的《A Good Part-of-Speech Tagger in about 200 Lines of Python》，本文用最精简的代码演示了如何写一个基于感知机的高性能词性标注器。以下是正文：自然语言处理的最新技术大部分都停留在学术界，但学术界往往非常谨慎、不愿意把话说满以免作茧自缚。但太谦虚也没有意义，本文就展示了如何写一个高性能的词性标注器。现在有成千上万种所谓的"最好
自然语言处理本身是为了让计算机能够处理、理解以及运用人类语言，从而达到人与计算机之间的有效通讯，为了研究信息检索、情感分析、文本分类、智能问答、摘要提取、文本挖掘，舆情分析、知识图谱等方面的问题，解决在词态、句法、语义上的歧义性，这里主要是介绍我个人在使用相关算法学习时使用的开源标注工具和标注平台，以供参考。文本
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2023-11-04 21:57:45
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背景有时我们需要从0-1地去做一项NLP任务，如文本分类，实体识别等。从0开始意味着我们需要自己去标注数据。抛开现在的技术如Zero / Few-shot Learning以及主动学习先不说。我们先考虑找到一个高效的标注数据工具，就是本文的主角——doccano.doccano 是一个供人类使用的开源文本注释工具。它为文本分类、序列标记和序列到序列任务提供注释功能。因此，您可以为情感分析、命名实体
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2023-10-12 11:47:45
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深度学习100问 Author：louwillMachine Learning Lab 上一节我们谈到深度学习，尤其是计算机视觉方向的一些经典数据集。这些数据除了供我们学习和实验之外，在实际的生产环境下很难起到帮助作用。面对专业领域和定制化场景，我们往往需要自己动手采集和制作数据集。
labelimg安装 在cmd命令行中运行如下命令： pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.
原创
2023-01-28 17:03:36
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在自然语言处理（NLP）的任务中，标注数据集是一个至关重要的步骤，影响着模型的性能和泛化能力。标注的效果直接关系到训练出来的模型在实际应用中的有效性。因此，了解如何体系化地标注数据集，以及如何识别和解决可能出现的问题，成为了提升NLP项目成功率的重要一环。
## 问题背景
在进行NLP项目时，数据集标注是模型训练的基础。如果标注不当，将会对后续的文本分析、情感分析等任务造成严重影响。例如，在情
摘要：从0.8版本起，tensorflow不仅支持多GPU运算，而且还支持分布式计算，包括分布式多GPU计算。可以将其部署在分布式的集群上。本文主要目的是简要介绍tensorflow的分布式架构。来源为其github官方手册的翻译“Distributed TensorFlow”。Distributed TensorFlow本文介绍了如何搭建一个TensorFlow服务器的集群，以及如何在该分布式集
# NLP 数据集标注工具
在自然语言处理（NLP）领域，数据集的质和量对模型的性能起着至关重要的作用。为了训练出高效的模型，研究人员和工程师需要对文本数据进行标注。本文将介绍一些常见的NLP数据集标注工具，以及使用这些工具的基本流程，提供代码示例，并展示如何用流程图和旅行图来可视化整个标注过程。
## 什么是数据集标注？
数据集标注是将信息附加到原始数据的过程，这一过程通常需要人工干预。标
原创
2024-09-09 05:08:28
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数据标注市场上需求公司的特点通过阅读“如何运营一家数据标注公司（资源特点篇）”，我们应该已经有了一个比较明晰的认识，本文想要分享的是数据标注公司在与需求公司进行沟通合作时应该如何更加科学的进行报价。所有行业的报价都是基于成本，因为数据标注员在数据标注公司的日常运营中成本占比最高，人工自然也就成为了数据标注公司运营中最大的成本因素。同时数据标注行业与其他劳动密集型行业还有着一定区别。不同于工厂流水线
1、数据标注的作用数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。人工智能算法是数据驱动型算法，也就是说，如果想实现人工智能，首先需要把人类理解和判断事物的能力教给计算机，让计算机学习到这种识别能力。数据标注的过程是通过人工贴标的方式，为机器系统可供学习的样本。数据标注是把需要机器识别和分辨的数据贴上标签，然后让计算机不断地学习这些数据的特征，最终实现计算机能够自主识别。2、数据标
