参考网站:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5082341.html 在深度学习的实际应用中,我们经常用到的原始数据是图片文件,如jpg,jpeg,png,tif等格式的,而且有可能图片的大小还不一致.而在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb,因此就产生了这样的一个问题:如何从原始图片文件转换成caffe中能够运行的db(leveldb/lmdb)文件? 在caffe中,作者为我们提供了这样一个文件:convert_imageset.cpp,

caffe事儿真多,数据必须得lmdb或者leveldb什么的才行,如果数据是图片的话,那用caffe自带的convert_image.cpp就行,但如果不是图片,就得自己写程序了.我也不是计算机专业的,我哪看得懂源码,遂奋发而百度之,然无甚结果,遂google之,尝闻“内事不决问百度,外事不决问google”,古人诚不我欺.在caffe的google group里我找到了这个网址:http://deepdish.io/2015/04/28/creating-lmdb-in-python/ 代码

atitit.数据验证--db数据库数据验证约束 1. 为了加强账户数据金额的安全性,需要增加验证字段..1 2. 创建帐户1 3. 更改账户2 4. ---code3 5. --fini4 1. 为了加强账户数据金额的安全性,需要增加验证字段.. 调用:: 在创建,更改金额的时候,都要更改前验证... 更改金额的时候,还要严重数据库里面的数据准确性 更改时的加密数据从哪里来,直接从校验器来就是了.. new SqlCheckor().getValideVal(new_money); 作者:: 

使用一维数据构造简单卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 神经网络对于一维数据非常重要,时序数据集.信号处理数据集和一些文本嵌入数据集都是一维数据,会频繁的使用到神经网络.我们在此利用一组一维数据构造卷积层-最大池化层-全连接层的卷积神经网络.希望给大家使用CNN处理一维数据一些帮助. 参考代码 # Implementing Different Layers # --------------------------------------- # # We will

数据形式如下: var mycars = [];//定义数组存放多条数据 for(var i=0;i<2;i++){ var jsonData = {};//定义变量存放单条数据 jsonData.MainCmdID = 1; jsonData.SubCmdID = i; mycars[i]=JSON.stringify(jsonData);//单挑数据转为json格式,存放到数组 } var toStr="";//定义字符变量准备拼接json for (var i=0;i<

python操作txt文件中数据教程[3]-python读取文件夹中所有txt文件并将数据转为csv文件 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 python操作txt文件中数据教程[1]-使用python读写txt文件 python操作txt文件中数据教程[2]-python提取txt文件 原始txt文件 程序实现后结果 程序实现 import csv import os SUM_LOG_FILE = [] # sum_csv文件名 INDIVIDUAL_LOG_FI

1.python2将base64数据写成图片,并将数据转为16进制字符串的方法 import binascii img = u'R0lGODlhagAeAIcAAAAAAAAARAAAiAAAzABEAABERABEiABEzACIAACIRACIiACIzADMAADMRADMiADMzADd3REREQAAVQAAmQAA3QBVAABVVQBMmQBJ3QCZAACZTACZmQCT3QDdAADdSQDdkwDungDu7iIiIgAAZgAAqgAA7gBmAABmZgBVqgBP7g

合并是一维数据结构中非经常见的操作, 一般是排序, 分布式算法中的子操作. 这篇总结主要介绍LeetCode中关于合并的几个题目: Merge Two Sorted ListsMerge Sorted ArraySort ListMerge k Sorted Lists 我们先来看看两个有序一维数据的合并, 这里主要是要介绍链表的合并操作, 只是由于一维数组的合并也比較简单, 并且与链表有比較性, 就顺便在这里列举一下. Merge Two Sorted Lists就是要求合并两个有序链表, 一

项目中,每年都会有各种经销商的各种产品目标数据导入,经销商和产品过多,手工操作过于单调和复杂.那有没有一种方式可以将复杂的二维数据转换为一维数据呢? 有,强大的Excel就支持此功能. 常用Excel快捷键的同学经常会使用数据透视表,进行去重,求和,计数和各种自定义计算列.对于数据透视表和透视图向导不是很熟悉. 可以使用快捷键 Alt+D.P 调出数据透视表和数据透视图向导(本文章以Excel2007作为客户端载体). 步骤2:选择你需要将二维变一维的区域作为数据源,点击确定后将出现一个透视表.

C# -- HttpWebRequest 和 HttpWebResponse 的使用 C# -- HttpWebRequest 和 HttpWebResponse 的使用 结合使用HttpWebRequest 和 HttpWebResponse,来判断一个网页地址是否可以正常访问. 1.举例 class Program { static void Main(string[] args) { string strUrl = "https://www.baidu.com"; HttpWeb

一.目录 转载1: http://my.oschina.NET/fanhuazi/blog/737224?ref=myread 点击打开链接 转载2: http://www.qtcn.org/bbs/read-htm-tid-60505-ds-1-page-1.html#172183 点击打开链接 二.内容 由于以下两篇转载文章都使用了C++11 新特性“lamda表达式”,为了方便同仁阅读以下内容,在此引用一片文章对“C++11 lamda表达式”做一个简要介绍: “C++11 lamda表达

mha格式的CT体数据转为jpg切片 mha格式 .mha文件是一种体数据的存储格式,由一个描述数据的头和数据组成,一般我们拿到的原始医学影像的数据是.dcm也就是dicom文件,dicom文件很复杂包含了各种各样的标签,通常我们只关心dicom里的影像信息,所以一般会把多个dicom切片转成一个文件,例如.mha .mhd文件,这些文件里只包含简单的描述信息和体数据信息,便于处理..mha的文件的样子如下图 上半部分是关于数据的介绍,例如数据的维数,体素的真实的大小,数据的存储的类型等,下面的

原文:在论坛中出现的比较难的sql问题:37(动态行转列 某一行数据转为列名) 所以,觉得有必要记录下来,这样以后再次碰到这类问题,也能从中获取解答的思路.

我们在做一些图像处理时,往往会涉及到RGB565这种图像数据格式.由于其每个像素仅占2个字节,对于不需要像素透明度的情况下使用RGB565既能基本能保证图像的色彩,又能降低图像数据尺寸,节省带宽.因此,RGB565将会是一种常用的比较经济的图像处理的格式. 下面就来描述一下如何在iOS中将一段RGB565的原始图像数据转为UIImage对象.见以下代码: - (UIImage*)imageFromRGB565:(void*)rawData width:(int)width height:(int

MATLAB用“fitgmdist”函数拟合高斯混合模型(一维数据) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法中介绍过"fitgmdist"函数的用法,这次用"fitgmdist"拟合一维数据. 1. 一维高斯混合数据的产生 function data=generate_GMM() %前两列是数据,最后一列是类标签 %数据规模 N=300; %数据维

转载:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/interp1.html?s_tid=srchtitle#btwp6lt-2_1 interp1 一维数据插值(表查找) 全页折叠 语法 vq = interp1(x,v,xq) vq = interp1(x,v,xq,method) vq = interp1(x,v,xq,method,extrapolation) vq = interp1(v,xq) vq = interp1(v,xq,method) v

气象数据基本为多维数据(通常是4维,空间3维加时间维),只让数据中一维可变,其它维均固定即可提取一维数据.比如此例中固定了时间维.高度维.纬度维,只保留经度维可变:hgt = f['hgt'][0,[500],[4],[180,360]].固定某一维可以用序号(从0开始),比如此例中的时间维为0,既第一个时次.也可以用该维中真实的数据,比如高度维希望是500 hPa,此时需要用中括号:[500],纬度维的固定也是类似.维的范围可用序号来限定,比如:5:20,也可用该维的真实值限定,比如此例中的经

最近做的项目其中一个功能是画雷达图,鼠标滑过雷达图的拐点,展示该维相关数据,并且需要显示雷达图的刻度. 但是我发现单纯的雷达图似乎没办法展示一维数据. 我总结了一下,关于画雷达图,我遇到的难点有三个: (1)如何显示刻度. (2)如何判断滑过的是拐点. (3)如何找出拐点对应的该维数据. 下面总结问题的解决办法: 问题(1): echarts的版本从4.x以后不再提供雷达图的刻度标签属性了,但3.x版本是有刻度这个配置属性的,radar.axisLabel.所以要想显示雷达图的刻度,可以将ech

<code class="language-python">import operator from functools import reduce a = [[1,2,3], [4,6], [7,8,9,8]] print(reduce(operator.add, a)) [1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 8]</code> a = [[1,2,3], [5, 8], [7,8,9]] l=[] for m in range(0,3): for

DB CACHE是以数据块为单位组织的缓冲区,数据库刚刚启动的时候,DB CACHE中几乎没有用户数据的缓冲,当会话访问数据库中的表或索引时,首先会检查DB CACHE中是否存在该数据,如果不存在,就会从数据文件中读取该数据块到DB CACHE中,然后再从DB CACHE中读取该数据. 定位DB CACHE中的数据块是通过散列算法实现的,有一个哈希链结构,缓冲区中正在使用的数据块都在上面. 如果要查找数据块,散列运算算出数据块所在链的链头,从链头的双向链表结构扫描下去,即可找到数据块. 这每一个

### 这两天脑壳痛,一时短路,想不到准备利用递归实现这个需求,最后还是要请教同事,回来自己在实现了一遍,并记录下来 ### 原数据: // { // 广东省: { // 广州市: [ // "天河区", // "从化区", // "增城区" // ], // 深圳市: [ // "南山区", // "福田区", // "宝安区" // ] // }, // 吉林省: { // 长春市: