一.series详解(属性和方法)： 表格数据的每一行或每一列的数据结构都是series，可以将它看成一维的表格数据。可以属于DataFrame的一部分也可以作为一个单独的数据结构存在。我们可以用values，index，items等Series的属性来获取各个部分的值。from pandas import Series
emp=['001','002','003','004','005','00
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2023-12-14 11:26:13
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官网的mnist和cifar10数据之后，笔者尝试着制作自己的数据集，并保存，读入，显示。 TensorFlow可以支持cifar10的数据格式， 也提供了标准的TFRecord 格式，而关于 tensorflow 读取数据， 官网提供了3中方法 1 Feeding： 在tensorflow程序运行的每一步， 用Python代码在线提供数据 2 Reader ： 在一个计算图（
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2024-01-30 06:37:52
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文章目录pytorch接口设置编译的方式在运行是调用的形式要点如何自己编写使用CUDA的函数PointNet++Faster-RCNNPVCNN 目前，3D的网络，尤其时point-based的网络，很多模块在pytorch中都没有官方实现，这就需要我们自己写。例如PointNet++中的FPS，group，query等函数。之前也只是用过，对其的修改也限于python层面，这次，就好好探究一下
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2023-09-08 14:54:19
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# PyTorch自定义数据集
## 简介
PyTorch是一个开源的机器学习框架，广泛应用于深度学习领域。在PyTorch中，我们可以使用自定义数据集来加载和处理自己的数据。自定义数据集允许我们以适合我们的特定任务的方式加载和预处理数据。本文将介绍如何在PyTorch中创建和使用自定义数据集，以及一些常用的数据预处理技术。
## 自定义数据集的创建
要创建自定义数据集，我们可以继承PyT
原创
2024-01-29 11:18:39
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目录informer相关模型数据集划分模型参数跑通自定义数据集预测结果可视化informer相关 论文：https://arxiv.org/a
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2023-10-31 14:21:00
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列 减枝 + 谓词下推自定义sparkSQL数据源的过程中，需要对sparkSQL表的schema和Hbase表的schema进行整合；对于spark来说，要想自定义数据源，你可以实现这3个接口：BaseRelation 代表了一个抽象的数据源。该数据源由一行行有着已知schema的数据组成（关系表）。 TableScan 用于扫描整张表，将数据返回成RDD[Row]。 RelationProvi
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2023-11-20 21:24:44
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import torch
# 引入torch.nn并指定别名
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
#这个包中包含了神经网络中使用的一些常用函数
'''
PyTorch中已经为我们准备好了现成的网络模型，
只要继承nn.Module，并实现它的forward方法，
PyTorch会根据autograd，自动实现backward
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2023-12-24 08:53:34
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通常的，编程语言都会提供基本的预定义数据类型，比如整型、浮点型、字符串类型等等。但是，当用编程来解决实际问题时，我们往往会发现这些很难满足需求。比如，我们需要建立一个公司的员工数据模型，其中包含姓名，年龄，性别，职务，联系手机等信息。这个模型包含了五条信息，根本没法用语言预先定义的数据类型来表达。幸运的是，编程语言还提供了自定义数据类型的方法：面向过程的语言，如C，可以自定义一个结构体(Struc
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2024-05-20 23:14:16
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Yolov4环境搭建这里的环境与yolov3大致相同，差别主要在pre-train weights和conv连接Cloning and Building Darknetclone darknet from AlexeyAB’s famous repository,git clone https://github.com/AlexeyAB/darknetadjust the Makefile to
原创
2023-01-03 18:42:41
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--自定义数据集 select 'dual' name,'abc' type from dual connect by level<=6 select regexp_substr('1、2、3、4、5、6', '[^、]+', 1, level) num, regexp_substr('t、ss、3 ...
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2021-09-22 17:44:00
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本篇博客旨在实现pytorch读取图片并自定义图片数据集 图像加载方法 主流的图像加载方法主要有三种 下表中xxx表示图片的路径 库 函数/方法 返回值 图像像素格式 像素值范围 图像矩阵表示 skimage io.imread(xxx) numpy.ndarray RGB [0, 255] (H ...
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2021-10-04 21:07:00
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目录1 环境搭建2 数据集构造voc格式数据的构造2.1 labellmg给数据画框得到xml格式文件2.2 将样本打乱划分训练集等，生成txt文件2.3 将对应图片名称的txt文件生成指向对应图片路径的txt文件2.4 将xml格式的标注转化成txt形式的标注3 制作对应的coco数据集格式3.1 coco下创建image和labels文件夹，分别放所有图片和标准化后的所有labels3.2
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2024-10-18 21:16:40
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# 实现“mysql 自定义函数 数据集”
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现“mysql 自定义函数 数据集”。这个过程需要一定的技术知识和经验，但只要按照步骤逐步进行，你一定可以成功实现。首先，我将给你展示整个流程的步骤，然后逐步解释每个步骤需要做什么以及需要使用的代码。
## 流程步骤
以下表格展示了实现“mysql 自定义函数 数据集”的整个流程步骤：
```m
原创
2024-04-23 05:59:33
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datasets 是一个用于处理和加载数据集的 Python 库，特别适用于机器学习和自然语言处理任务。本文将详细探讨如何自定义数据集。在此过程中，我们将涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展。
## 版本对比
版本之间的特性差异影响了自定义数据集的创建与管理。以下是当前可用的两个主要版本的对比分析：
### 特性差异
| 特性 | 1.
CDA数据分析师 出品尽管成熟的算法和开源代码库可供机器学习从业人员广泛使用，但使用足够的数据去应用这些技术仍然是一个核心挑战。现在让我们了解如何利用scikit-learn和其他工具来生成适合优化和微调模型的综合数据。— Kevin Vu越来越明显的是，谷歌，Facebook和微软等大型科技巨头对最新的机器学习算法和软件包非常慷慨（它们免费提供这些），因为目前算法世界的入门门槛很低。开源社区和工
简述Pytorch自定义数据集方法，应该是用pytorch做算法的最基本的东西。 往往网络上给的demo都是基于torch自带的MNIST的相关类。所以，为了解决使用其他的数据集，在查阅了torch关于MNIST数据集的源码之后，很容易就可以推广到了我们自己需要的代码上。 文章目录简述QuickStart补充说明数据预处理np.ndarrayPIL.Image关于图片一个导入图片的demo 具体操
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2023-08-08 09:49:30
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# Python 将数据保存到自定义目录的 CSV 文件
在数据分析和处理中，我们经常需要将数据保存到 CSV 文件中，以便进行进一步的分析或与他人共享。Python 提供了多种方式来实现这一功能，其中最常用的是使用 `pandas` 库。本文将介绍如何使用 Python 将数据保存到自定义目录的 CSV 文件。
## 环境准备
首先，确保你已经安装了 `pandas` 库。如果没有安装，可
原创
2024-07-27 03:19:06
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# Python自定义函数求差集
在数据处理和集合操作中，求差集是一项重要的技能。差集是指在一个集合中但不在另一个集合中的元素。在这篇文章中，我将教你如何使用Python自定义函数来实现差集的求解。以下是整个过程的概述。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 | 所需时间 |
|------|--------------------------|----
模块的引入方式：1.import 模块名：导入模块中的所有内容（引入多个用逗号分隔） import random,time2.from 模块名 import 函数名1，函数名2… 导入部分模块 （导入部分的话直接使用）3.from 模块名 import * 导入所有，有约束 需要在__init__.py文件中添加属性：all =[ “函数1”,“函数2”… ]引入自定义模块第一种，直接 impor
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2024-02-27 10:36:20
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需求：基于授权定制自己的列表类型，要求定制的自己的__init__方法， 定制自己的append：只能向列表加入字符串类型的值 定制显示列表中间那个值的属性（提示：property） 其余方法都使用list默认的（提示：__getattr__加反射）1 class List:
2 def __init__(self,value):
3 self.x=list(value
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2023-06-14 22:25:52
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