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Datasets datasets.list_datasets return：List all the datasets scripts available on the Hugging Face Hub. from datasets import list_datasets # 展示HFhub上地数据集： https://huggingface.co/datasets # with_community_datasets: 是否列出所有的（hugging face）社区提供的linux创建软连接
linux创建软连接命令： ln -s [dir1] [dir2] 软链接可以理解为，dir2就是dir1的快捷方式，进入了dir2，就会自动进入dir1。 例子： ln -s /home/datasets/JHMDB /home/MOC_detector/data/JHMDB 真正的JHMDB数据集保存在/home/datasets/JHMDB中，/home/MOC_detector/data/JHMDB 是 /homArcGIS Python获得一个数据库所有要素类
import arcpy import os arcpy.env.workspace = "E:\\BaiduNetdiskDownload\\GeoScene Pro入门课程数据(1)\\data1-10\\data1-10\\第八章\\北京要素.gdb" datasets = arcpy.ListDatasets(feature_type='feature') datasets = [''] + datasets ifdremio cloud 参考说明
最近dremio 官方网站调整了，ui 看着舒服多了，同时也提供了cloud的介绍 参考架构 从机制上与snowflake 比较类似 dremio cloud 包含的对象 一个tree ，维护dremio 的基础数据以及vds，datasource 说明 dremio cloud 看着还是很强大的，一个入口解决查询调度问题，实现了控制面板【ViT 论文笔记】Vision Transformer for Small-Size Datasets
论文地址：https://arxiv.org/abs/2112.13492 项目地址： 将 Transformer 结构应用于图像分类任务的 ViT 的性能优于卷积神经网络。 然而，ViT 的高性能源于使用大型数据集（如 JFT-300M）进行预训练，其对大型数据集的依赖被认为是源于其低局部性归纳偏差。 本文提出了 Shifted PatchPytorch以单通道(灰度图)加载图片
设置加载数据集时的transform参数如下即可： from torchvision import datasets, transforms transform = transforms.Compose( [ transforms.Grayscale(num_output_channels=1), transforms.ToTensor() ] ) data = datasets.CIFAR10(root=".", download=sklearn.datasets
sklearn.datasets.load_iris() 参数： return_X_y ； bool, default=False ：If True, returns (data, target) instead of a Bunch object. See below for more information about the data and target object. as_frame ； bool, default=False ：If True, theConnectionError: Couldn‘t reach https://raw.githubuserc//huggingface/datasets/1.15.1/datasets/squad/
出错的地方 data_args.dataset_name = 'squad' raw_datasets = load_dataset(`data_args.dataset_name`) 报错： ConnectionError: Couldn‘t reach https://raw.githubuserc//huggingface/datasets/1.15.1/datasets/squad/squad.py 解决方案 把文件直接下载到本地 下载地址数据样本不平衡时处理方法(Resampling strategies for imbalanced datasets)
摘要这一篇介绍一下关于样本不平衡的处理的方式，主要介绍两种采样方式，分别是上采样和下采样。这里主要介绍最简单的上采样和下采样，更多的内容见文章中的链接。 文章目录(Table of Contents) 简介 为什么要做样本平衡 解决办法 Under-sampling Over-sampling 简单【yolov5 6.0 源码解析】---utils /datasets.py
yolov5中数据读取并转换成训练格式 主要涉及到四点： 数据读取cache缓存数据增强与label对应其他一些辅助函数 以下是自己的一些理解，如有纰漏，欢迎交流 class LoadImagesAndLabels(Dataset) class LoadImagesAndLabels(Dataset): # YOLOv5 train_loader/val_loader, loads iIMDB 电影评论情感分类数据集
官网 下载地址 （1）keras 数据集来自 IMDB 的 25,000 条电影评论，以情绪（正面/负面）标记。评论已经过预处理，并编码为词索引（整数）的序列表示。为了方便起见，将词按数据集中出现的频率进行索引，例如整数 3 编码数据中第三个最频繁的词。这允许快速筛选操作，例如：「只考虑前 10,000 个最常用的获取数据集的途径
1：在kaggle上获取数据集，网址为https://www.kaggle.com/datasets 2：谷歌数据集搜索引擎（前提是你能上外网），网址为：https://toolbox.google.com/datasetsearch 3：微软数据集，网址为：https://msropendata.com/ 4：美国政府数据集，网址为：https://www.data.gov/ 5：欧盟数据集，网址为：https://datOptimizing Deeper Transformers on Small Datasets翻译
摘要 从头开始训练深层 transformers需要大型数据集是一个普遍观点。因此，对于小型数据集，人们通常在微调期间，在预训练模型上使用较浅和简单的额外层。本项工作表明，这种情况并不是常见的：只需通过正确的初始化和优化，非常深的transformers的优势就可以转移到具有小型数据集的小型自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：理解语言的 Transformer 模型-子词分词器
自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：理解语言的 Transformer 模型 本文是将葡萄牙语翻译成英语的一个高级示例。 目录 安装部署 Tensorflow设置输入pipeline从训练数据集创建自定义子词分词器subwords tokenizer如果单词不在词典中，则分词器（tokenizer）通过将单词分解为子2021-11-02
pytorch中torchvision.transforms的一些理解 1.这个库里面主要是包含了一些图像处理的函数，也就是说使用.transforms的地方同样可以用其他图像库进行处理，例如opencv。 2.这个库一般只用于和torchvision.datasets一起使用的时候，其他的一般自己弄就行了。 test_loader = torch.uHow to use Datasets and DataLoader in PyTorch for custom text data
ref: https://towardsdatascience.com/how-to-use-datasets-and-dataloader-in-pytorch-for-custom-text-data-270eed7f7c00 https://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html https://sparrow.dev/pytorch-dataloader/ Creating a PyTorch Dataset and ma基于GAN的图像生成（StyleGAN2）
测试链接：GitHub - NVlabs/stylegan2-ada-pytorch: StyleGAN2-ADA - Official PyTorch implementation 作者说了这个项目在Windows和Linux上都可以跑，但是我Windows遇到一个错误根本解决不了，只能在Linux上跑，如果你在Windows上遇到了很难解决的问题并且花了一段时间了，那千万不要在Linux终端下使用代理
在Linux终端下使用代理 前言 最近运行一个Github项目，里面用到了Huggingface的Datasets库，这个库在会主动去网络上下载原始数据集文件，但其下载源都是原始数据集的链接。比如Spider数据集，其下载来源为原作者发布的Google Drive链接上。然而，学校里的服务器并不支持访问外网。故需16多项式回归-房价与尺寸线性拟合
多项式回归 多项式回归(Polynomial Regression)是研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法。如果自变量只有一个时，称为一元多项式回归；如果自变量有多个时，称为多元多项式回归。 一元m次多项式回归方程 二元二次多项式回归方程 在一元回归分析中，如果依变Improving Monocular Depth Estimation by Leveraging Structural Awareness and Complementary Datasets
提出问题：目前单目深度估计中的方法存在的问题是缺乏结构信息的利用，这样就会导致不准确的空间信息，表面不连续，模糊边界问题。 提出解决方案： 为了充分利用视觉特征的空间关系，提出了一个空间结构注意力模块，这个模块让不同特征层注意不同的结构信息，比如有些层注意全局结构，有些层Google Earth Engine——2010年地面和地下碳储存（每公顷的碳吨数）数据集。该数据集是通过结合最可靠的公开数据集并与2010年ESA CCI土地覆盖图形成的
This dataset represents above- and below-ground terrestrial carbon storage (tonnes (t) of C per hectare (ha)) for circa 2010. The dataset was constructed by combining the most reliable publicly available datasets and overlaying them with the ESA CCI landc机器学习算法基础-sklearn数据集与机器学习组成
sklearn数据集与机器学习组成 开发机器学习应用程序的步骤scikit-learn数据集sklearn.datasetsdatasets.load_*()datasets.fetch_*()datasets.make_*() 开发机器学习应用程序的步骤 （1）收集数据 我们可以使用很多方法收集样本护具，如：制作网络爬虫从网站上抽取数据、从RSSPyCharm中导入tensorflow_datasets报错解决方法
【错误场景】 （1） PyCharm版本：PyCharm 2021.2.2(Community Edition) （2）Python Interpret：Anaconda3(64-bit) （3）Python 3.8.11 （4）tensorflow 2.3 在使用RNN进行文本分类实验时，程序开头部分如下导入语句出错： import tensorflow_datasets as tfds 【解决方法】 在Pycharm中选中菜单File->2021-10-03
机器学习3 scikit-learn数据集API介绍数据集sklearn.datasets获取数据集返回的类型sklearn分类数据集数据集进行分割 转换器与预估器分类算法K-近邻算法数据的处理实例流程优缺点 scikit-learn数据集API介绍 数据集 sklearn.datasets 获取数据集返回的类型 sklearn分URL fetch failure on https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz: None
问题描述： TensorFlow调用Keras数据集出现错误 Keras框架为我们提供了一些常用的内置数据集。比如，图像识别领域的手写识别MNIST数据集、文本分类领域的电影影评imdb数据集等等。 File "D:\ruanjian\python\xiangmu\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\utils\data_u