一.字符串(str) 1.字符串在python2版本中为一个byte序列,在python3版本中为一个unicode序列,并且字符串是不可变的. sr = str() sr = 'string' sr = str() print(type(sr)) #结果:<class 'str'> 2.字符串也支持切片操作,所以与列表和元组一样. sr = 'hello world' print(sr[2:]) #结果:llo world 3.在python3版本中可以直接操作汉字,因为是一个unicode

##检查数据的维度 dim(iris) ##显示数据集的内部结构 str(iris) ##显示数据集的属性 attributes(iris) ##显示数据集中每个变量的分布情况 summary(iris) ##显示iris数据集列Species中各个值出现频次 table(iris$Species) ##根据列Species画出饼图 pie(table(iris$Species)) ##画出列iris$Sepal.Length分布柱状图 hist(iris$Petal.Length) ##画出列

前言 ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包,是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品,是R相比其他语言一个独领风骚的特点.包名中“gg”是grammar of graphics的简称,是一套优雅的绘图语法.Wickham Hadley将这套语法诠释如下: 一张统计图形就是从数据到几何对象(geometric object,缩写geom)的图形属性(aesthetic attribute,缩写aes)的一个映射.此外,图形中还可能包含数据的统计变换(statist

前言 绘制统计图形时,半数以上的时间会花在调用绘图命令之前的数据塑型操作上.因为在把数据送进绘图函数前,还得将数据框转换为适当格式才行. 本文将给出使用R语言进行数据塑型的一些基本的技巧,更多技术细节推荐参考<R语言核心手册>. 数据框塑型 1. 创建数据框 - data.frame() # 创建向量p p = c("A", "B", "C") # 创建向量q q = 1:3 # 创建数据框:含p/q两列 dat = data.fra

该文对体数据进行综述,并介绍了体数据的各种算法和技术的特点. 前言 由于3D数据采集领域的高速发展,以及在具有交互式帧率的现代化工作站上执行高级可视化的可能性,体数据的重要性将继续迅速增长. 数据集可以通过MRI,CT,PET,USCT或回声定位等技术捕获,也可以通过物理模拟(流体动力学或粒子系统)产生.以上提到的一系列技术证明了体数据信息在医疗行业中起着至关重要的作用.体数据信息被用于癌症检测,动脉瘤可视化和治疗计划.这种数据对使用计算机断层扫描或超声波的非破坏性材料测试非常有用.此外, 来源

一篇文章教你如何用R进行数据挖掘 引言 R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言,于上世纪90年代开始发展起来.得益于全世界众多 爱好者的无尽努力,大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio(用户的界面体验更好).也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献,让R语言在全球范围内越来越流行.其中一些R包,例如MASS,SparkR, ggplot2,使数据操作,可视化和计算功能越来越强大. 我们所说的机器学习和R有什么关系呢?我对R的第一印象是,它只是

Schema Evolution(模式演进)允许用户轻松更改 Hudi 表的当前模式,以适应随时间变化的数据. 从 0.11.0 版本开始,支持 Spark SQL(spark3.1.x 和 spark3.2.1)对 Schema 演进的 DDL 支持并且标志为实验性的. 场景 可以添加.删除.修改和移动列(包括嵌套列) 分区列不能演进 不能对 Array 类型的嵌套列进行添加.删除或操作 SparkSQL模式演进以及语法描述 使用模式演进之前,请先设置spark.sql.extensions,

Catalyst Optimizer: Dataset 数据集仅可用Scala或Java.但是,我们提供了以下上下文来更好地理解Spark 2.0的方向数据集是在2015年作为Apache Spark 1.6版本的一部分引入的.datasets的目标是提供一个类型安全的编程接口. 这允许开发人员使用具有编译时类型安全性的半结构化数据(如JSON或键值对)进行工作(也就是说,生产应用程序在运行之前可以检查错误). Python不实现Dataset API的部分原因是Python不是一种类型安全的语

RGui的arules程序包里含有Groceries数据集,该数据集是某个杂货店一个月真实的交易记录,共有9835条消费记录,169个商品 #install.packages("arules") library(arules) setwd('D:\\data') #读入数据 #Groceries数据集 Groceries groceries<-read.transactions("groceries.txt",format="basket"

以代码的思想去详细讲解yolov3算法的实现原理和训练过程,并教使用visdrone2019数据集和自己制作数据集两种方式去训练自己的pytorch搭建的yolov3模型,吐血整理万字长文,纯属干货 ! 实现思路 第一步:Pytorch搭建yolo3目标检测平台 模型yolov3和预训练权重下载 yolo3算法原理实现思路 一.预测部分 1.yolo3的网络模型架构和实现 2.主干特征网络darknet53介绍和结果(获取3个初始特征层) 3.从初始特征获取预测结果(最终的3个有效的特征层) 4

201871030139-于泽浩 实验三 结对项目-<D{0-1}KP 实例数据集算法实验平台>项目报告 项目 内容 课程班级博客链接 2018级卓越班 这个作业要求链接 软件工程结对项目 我的课程学习目标 (1)体验软件项目开发中的两人合作,练习结对编程(Pair programming).(2)掌握Github协作开发程序的操作方法.(3)使用Python编写D{0-1}KP 实例数据集算法实验平台 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 (1)自学<构建之法>第3-4章内容,学

SSD demo中详细介绍了如何在VOC数据集上使用SSD进行物体检测的训练和验证.本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程,内容包括: 1 数据集的标注2 数据集的转换3 使用SSD如何训练4 使用SSD如何测试 1 数据集的标注 数据的标注使用BBox-Label-Tool工具,该工具使用python实现,使用简单方便.修改后的工具支持多label的标签标注.该工具生成的标签格式是:object_numberclassName x1min y1min x1max y1maxcl

点这里进入ABP系列文章总目录 基于DDD的现代ASP.NET开发框架--ABP系列之21.ABP展现层——Javascript函数库 ABP是“ASP.NET Boilerplate Project (ASP.NET样板项目)”的简称. ABP的官方网站:http://www.aspnetboilerplate.com ABP在Github上的开源项目:https://github.com/aspnetboilerplate ASP.NET Boilerplate的js库提供了一些让javas

在博客园逛了很长时间了,它帮助我获得了很多知识,很感谢大家的分享,而自己呢,由于各种纠结一直没提笔写博客,直到我看到了这篇文章http://www.cnblogs.com/zhaopei/p/why_write_blog.html,里面说出了我的心声,很有道理,所以我决定接下来会挤出时间来不定时的更新自己的博客,把自己工作中学习到的知识写出来. 由于项目需求,需要通过日历的方式展现某些数据,在网上搜索了很多日历的插件,觉得比较好用的还是fullCalendar,下面是我写的一个简单Demo,如有

所有内容都在python源码和注释里,可运行! ########################### #说明: # 撰写本文的原因是,笔者在研究博文“http://python.jobbole.com/83563/”中发现 # 原内容有少量笔误,并且对入门学友缺少一些信息.于是笔者做了增补,主要有: # 1.查询并简述了涉及的大部分算法: # 2.添加了连接或资源供进一步查询: # 3.增加了一些lib库的基本操作及说明: # 4.增加了必须必要的python的部分语法说明: # 5.增加了对

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 在之前两篇文章中我介绍了怎么编译Fast RCNN,和怎么修改Fast RCNN的读取数据接口,接下来我来说明一下怎么来训练网络和之后的检测过程 先给看一

Fast RCNN训练自己的数据集 (2修改读写接口) 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 这里楼主讲解了如何修改Fast RCNN训练自己的数据集,首先请确保你已经安装好了Fast RCN

本文对应<R语言实战>前3章,因为里面大部分内容已经比较熟悉,所以在这里只是起一个索引的作用. 第1章       R语言介绍 获取帮助函数 help(), ? 查看函数帮助 example() 使用函数示例 vignette() 列出vignette文档 vignette("svmdoc") 打开对应文档 管理工作空间 getwd() 显示当前工作目录 setwd("mydirectory") 修改当前工作目录为mydirectory rm(objec

参考文章: http://blog.csdn.net/u013059662/article/details/52770198 caffe的安装配置,以及fcn的使用在我前边的文章当中都已经提及到了,这边不会再细讲.在下边的内容当中,我们来看看如何使用别人提供的数据集来训练自己的模型!在这篇文章之后,我计划还要再写如何fine-tune和制作自己的数据集,以及用自己的数据集fine-tune. (一)数据准备(以SIFT-Flow 数据集为例) 下载数据集:  http://pan.baidu.c

最近在摸mxnet和tensorflow.两个我都搭起来了.tensorflow跑了不少代码,总的来说用得比较顺畅,文档很丰富,api熟悉熟悉写代码没什么问题. 今天把两个平台做了一下对比.同是跑mnist,tensorflow 要比mxnet 慢一二十倍.mxnet只需要半分钟,tensorflow跑了13分钟. 在mxnet中如何开跑? cd /mxnet/example/image-classification python train_mnist.py我用的是最新的mxnet版本.运行脚

1.命名 文件夹名VOC2007.图片名六位数字.将数据集相应的替换掉VOC2007中的数据. (Updated development kit, annotated test data )   2.画目标包围框 由于每张图片需要选取目标框,所需时间较长,需要工具辅助. 下面文字和代码源自wuzuyu365的博文深度学习python图像标记工具labelTool. 深度学习训练需要标记图像位置和类别,之前用的时候是叫做BBox-Label-Tool-master,遇到大图像就显示不完整了,没有自