本篇博客主要以介绍MS COCO数据集为目标,分为3个部分:COCO介绍,数据集分类和COCO展示. 本人主要下载了其2014年版本的数据,一共有20G左右的图片和500M左右的标签文件.标签文件标记了每个segmentation+bounding box的精确坐标,其精度均为小数点后两位.一个目标的标签示意如下: {"segmentation":[[392.87, 275.77, 402.24, 284.2, 382.54, 342.36, 375.99, 356.43, 372.2

2017年12月02日 23:12:11 阅读数:10411 登录ms-co-co数据集官网,一直不能进入,FQ之后开看到下载链接.有了下载链接下载还是很快的,在我这儿晚上下载,速度能达到7M/s,所以也不上传到网盘了,有需要的人等夜深人静的时候下载效果更佳哦. 我把2017的数据集下载链接贴上来,linux下wget非常快,不知道为什么迅雷不能下载,顺便说一下wget断点续传 wget -c http coco数据集下载链接 各个链接的意思看链接里面的描述基本上就够了.不过还在罗嗦一句,第一组

一.简介 官方网站:http://cocodataset.org/全称:Microsoft Common Objects in Context (MS COCO)支持任务:Detection.Keypoints.Stuff.Panoptic.Captions说明:COCO数据集目前有三个版本,即2014.2015和2017,其中2015版只有测试集,其他两个有训练集.验证集和测试集.(本贴内容来源于官网+个人理解与描述) 二.数据集下载 方法一:直接官网下载(需要FQ).方法二:本人已把官网数据

----本节内容-------1.概览        1.1 Spark SQL        1.2 DatSets和DataFrame2.动手干活        2.1 契入点:SparkSession        2.2 创建DataFrames        2.3 非强类型结果集操作        2.4 程序化执行SQL查询        2.5 全局临时视图        2.6 创建DataSets        2.7 与RDD交互操作        2.8 聚集函数3.Sp

概述 在本节中,我们将讲述抓取政府官网地方新闻.并将抓取的新闻数据融入到以下两张数据表news_site和news中. news_site(新闻来源) 字段 类型 说明 id bigint 主键,自动增长 name varchar(128) 来源名称 news(新闻) 字段 类型 说明 id bigint 主键,自动增长 title varchar(128) 标题 site_id bigint 外键,指向表news_site的id字段 content text 内容 pub_date datet

将pytorch官网的python代码当下来,然后下载好celeba数据集(百度网盘),在代码旁新建celeba文件夹,将解压后的img_align_celeba文件夹放进去,就可以运行代码了. 输出如下 显存占用如下 与目标检测模型动不动就显存不够比,简直好太多了. 那最后有一个生成的假的图像,下面是一个epoch的结果 还有5个epoch的结果,明显效果更好了 补充下,后来又做了胸片的试验,因为胸片比较大,所以我resize的尺寸也大一些,变成256x256了,结果,崩了,当然,生成的假图像

不多说,直接上干货! https://beam.apache.org/get-started/wordcount-example/ 来自官网的: The WordCount examples demonstrate how to set up a processing pipeline that can read text, tokenize the text lines into individual words, and perform a frequency count on each o

不多说,直接上干货! https://beam.apache.org/get-started/beam-overview/ https://beam.apache.org/get-started/quickstart-java/ Apache Beam Java SDK Quickstart This Quickstart will walk you through executing your first Beam pipeline to run WordCount, written usin

不多说,直接上干货! Kudu安装前的建议说明(博主推荐) Kudu官网推荐的步骤: 本篇博文是installing Kudu using parcels or packages的方式. http://kudu.apache.org/docs/installation.html#_build_from_source 规划 kudumaster kudu-tserver master 是        是 slave1            否     是    slave2         否

简单的下载方法: 所以这里介绍一种能照顾大多数不能上外网的同学的一种简单便捷,又不会中断的下载方法:系统环境: Ubuntu 14.04 方法: a. 使用aria2 搭配命令行下载.需要先安装: sudo apt-get install aria2 1 b. 进入存放COCO的目录,依次输入下面3个命令下载: aria2c -c http://msvocds.blob.core.windows.net/annotations-1-0-3/instances_train-val2014.zip

不多说,直接上干货! 1.Sqoop Import (进入官网) 因为,sqoop的使用方式是: sqoop COMMAND  ARGS. 以下是  sqoop COMMAND  ARGS 以下是  sqoop COMMAND  ARGS 所以,sqoop COMMAND  ARGS 是 选项 含义说明 --connect <jdbc-uri> 指定JDBC连接字符串 --connection-manager <class-name> 指定要使用的连接管理器类 --driver &

十分钟掌握Pandas(上)——来自官网API 其实不止10分钟,这么多,至少一天 一.numpy和pandas numpy是矩阵计算库,pandas是数据分析库,关于百度百科,有对pandas的介绍. pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重

官网实例详解-目录和实例简介-keras学习笔记四 2018-06-11 10:36:18 wyx100 阅读数 4193更多 分类专栏: 人工智能 python 深度学习 keras   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/wyx100/article/details/80647379 https://github.com/keras-team/keras/tree/mast

前几个月时间,研究微软Power BI技术,由于没有任何文档和资料,只能在英文官网瞎折腾,同时也发布了英文文档的相关文章:系列文章,刚好上周把文章发布完,结果简体中文版上线了.哈哈,心里有苦啊,早知道这么快,我就省点时间了. 1.为何简体中文版姗姗来迟 之前我主要是进入英文版和繁体中文版,为什么之初没有简体中文版,我估计的主要原因有以下几个: 1) 由于国内的云监管政策,导致Power BI相关服务落地有点延后: 2) Power BI Desktop本身目前还有诸多不完善,所以今年的更新也挺频

STEP 1:设置开发环境 与yeoman的所有交互都是通过命令行.Mac系统使用terminal.app,Linux系统使用shell,windows系统可以使用cmder/PowerShell/cmd.exe. 1.1 安装条件 安装yeoman之前,你需要先安装如下内容 Nodejs v4或者更高版本 npm git 通过以下命令检查是否安装node环境以及npm管理工具. $ node -v && npm -v npm默认随node一起安装.有些node版本可能安装的是旧版本的np

只需要输入苹果下载地址,安卓市场下载地址,或者内测下载地址,就能一键生成APP的官网,方便在网上推广. 好推APP官网 www.hotapp.cn/app

本系列文章主要翻译自RavenDB官方文档,有些地方做了删减,有些内容整合在一起.欢迎有需要的朋友阅读.毕竟还是中文读起来更亲切吗.下面进入正题. 起航 获取RavenDB RavenDB可以通过NuGet获取,也可以直接在RavenDB官网下载压缩包. 首先了解下压缩包中的内容,可以更好的根据需要进行选择. Backup  – 包含用于备份的Raven.Backup工具 Bundles – 包含所有非内置的插件,如Authentication和Encryption. Client – 包含用于

开源版是 FineUI 的基石,从 2008 年至今已经持续发布了 120 多个版本,拥有会员 15,000 多位,捐赠会员达到 1,200 多位.   FineUI(开源版)v4.2.2 是 8 年来的第 125 个版本,对表单.表格进行底层结构的重要调整,使其更简单更易于扩展,同时官网示例数也突破 300 个!   v4.2.2主要更新内容: 1. 单元格编辑底层传输数据优化(但是不影响上层函数:GetModifiedDict.GetNewAddedList.GetDeletedList)

扯淡 经过不少日夜的赶工,Chloe 的官网于上周正式上线.上篇博客中LZ说过要将官网以及后台源码都会开放出来,为了尽快兑现我说过的话,趁周末,我稍微整理了一下项目的源码,就今儿毫无保留的开放给大家,希望能对大家有帮助,献丑了. 项目不大,官网就是几个展示页面.后台借鉴了 NFine 的设计,直接套用了 NFine 的前端模版以及他的一些权限设计.由于个人开发习惯和所用技术与 NFine 的有些不同,比如,NFine 前端数据展示用 jqgrid,而我比较倾向于使用 knockoutjs,同时,

对着React官网的教程练习操作,在做到分离文件练习时,按照官网步骤来却怎么也无法正常显示HelloWord. 经测试,html文件中内容改为: <!DOCTYPE html><html>  <head>    <meta charset="UTF-8" />    <title>Hello React</title>    <script src="../react-15.2.0/build/re

虽然spring boot提供了4种数据源的配置,但是如果要使用其他的数据源怎么办?例如,有人就是喜欢druid可以监控的强大功能,有些人项目的需要使用c3p0,那么,我们就没办法了吗?我们就要编程式新建一个数据源了吗?不用了!spring boot 1.4.1.RELEASE为我们提供了简洁的方式使用自己想要的数据源. 网上也有其他数据源的配置方法,但是都是编程式新建一个数据源,太繁琐了.我在这里记录一下官网的做法: 1.Configure a DataSource 官网介绍:http://d