用于处理数据样本的代码可能会变得凌乱且难以维护；理想情况下，我们希望数据集代码和模型训练代码解耦（分离），以获得更好的可读性和模块性。PyTorch提供了两个data primitives：torch.utils.data.DataLoader 和 torch.utils.data.Dataset，允许你使用预加载的datasets和你自己的data。Datase
o奖论文——F P1——10页 1、找数据 我们选择了2009年至2018年期间来自50个国家的14个指标的原始数据。然后通过柯尔莫戈罗夫-Smirnov检验验证了数据的分布规律，并选择80%的分位数作为接受范围（健康范围） 2、我们使用分析层次过程来确定每个指标的权重。该结果可以用来衡量特定国家
[root@k8-master ~]# cat deployment1.yaml apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: name: nginx-deployment labels: app: nginxspec: replicas: 2 selector: matchLabels: app: nginx template: metadata: labels: app: nginx spe
之前在研究helm 的时候研究过k8s的一个weave-scope的一个可视化界面监控平台，下面研究下基于prometheus+Grafana 的监控方案的搭建。 weave-scope 我感觉还是挺好的，可以看到集群的相关信息，也可以看到pods 的相关信息并且查看pods 对应的container 容器以及今日容器执行一些
你已经知道怎样定义神经网络，计算损失和更新网络权重。现在你可能会想， 那么，数据呢？ 通常，当你需要解决有关图像、文本或音频数据的问题，你可以使用python标准库加载数据并转换为numpy array。然后将其转换为 torch.Tensor。 对于图像，例如Pillow，OpenCV 对于音频，例如scipy和librosa 对
pandas将dataframe的所有数据列的名称转化为大写形式（all column labels in dataframe to uppercase） 目录 pandas将dataframe的所有数据列的名称转化为大写形式（all column labels in datafra
之前无意间翻阅文献，看到NC这篇文章。里面有几个图，写的是GO的富集terms，但是却是一个方框里写的。一开始组织的我还以为是用ppt画的，感觉这也太随意了，后来查了一下，发现是我孤陋寡闻了，这种图叫treemap。 treemap在生物学中的应用比较少，像NC中以这种方式的可视化确实是比较新奇的
目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。目标检测已应用到诸多领域，比如如安防、无人销售、自动驾驶和军事等。 在许多情况下，运行目标检测程序的设备并不是常用的电脑，而是仅包含必要外设的嵌入式设备。别看嵌入
参考：参考1；参考2 总体来说，常见的带监督的机器学习问题主要分为两类：分类和回归，我们使用 Tensorflow 来解决这些问题的时候需要自己搭建网络，但是Tensorflow不同级别的API也就产生了不同的模型搭建方式。越底层的API灵活性越大，可以更加自由的添加自己想加入的内容，但是编码难度有所提
文章目录 1、设置 默认 “自动保存”2、自动加载 labels.txt3、快捷键4.1 参数介绍 1、设置 默认 “自动保存” 每次好不容易标注完一个数据，但是点击到下一张图像时，还需要手动点击保存，或者是每次打开 labelme软件时都需要先设置下自动保存，繁琐且不方便，小伙伴可以在 la
使用ServiceMonitor管理监控配置 修改监控配置项也是Prometheus下常用的运维操作之一，为了能够自动化的管理Prometheus的配置，Prometheus Operator使用了自定义资源类型ServiceMonitor来描述监控对象的信息。这里我们首先在集群中部署一个示例应用，将以下内容保存到example
kubectl create deployment web --image=nginx -o yaml --dry-run >my1.yaml 然后会生成到当前目录下的my1.yaml文件里 内容如下 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: creationTimestamp: null labels: app: web name: web spec: replicas: 1
出现报错logits and labels must have the same first dimension, got logits shape [32,4] and labels shape [128]，点开链接查看解决方法 报错原因： 发现我使用的label是one-hot encoding,所以不能使用sparse_categorical_crossentropy,必须使用 categorical_crossentropy 。
1. 导入MNIST数据集 from keras.datasets import mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() train_images.shape (60000, 28, 28) train_labels array([5, 0, 4, ..., 5, 6, 8], dtype=uint8) test_images.shape (10000, 28, 2
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2022/1/1 13:49 # @Author : @linlianqin # @Site : # @File : naivyBates.py # @Software: PyCharm # @description: from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.naive_bayes import Ber
Coco数据集 本文主要内容来源于pytorch加载自己的coco数据集，针对其内容做学习和理解，进一步加深对数据集的理解以及自己的数据到dataset的步骤。仅作学习用 了解输入和输出 代码示例 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: UTF-8 -*- import os import os.path import json impo
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 i
1、安装mysql_exporter [root@mysqld ~]# wget https://github.com/prometheus/mysqld_exporter/releases/download/v0.12.1/mysqld_exporter-0.12.1.linux-amd64.tar.gz [root@mysqld ~]# tar xf mysqld_exporter-0.12.1.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/ [root@mysqld ~]# ln
如图： 告警时间与实际时间不吻合，通常情况下晚8小时左右，只需更改alertmanager template下的模板配置 之前的配置 =========start==========<br> 告警程序: prometheus_alert <br> 告警级别: {{ .Labels.severity }} 级 <br> 告警类型: {{ .Labels.alertname }} <br> 故障主
导入基本要的库 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision import torchvision.datasets as dset import torchvision.transforms as transforms import torch.optim as optim import torchvision.models as models im
本文是 PyTorch 常用代码段合集，涵盖基本配置、张量处理、模型定义与操作、数据处理、模型训练与测试等5个方面，还给出了多个值得注意的Tips，内容非常全面。 本文已制作成PDF版，需要可以私信获取。 喜欢记得点赞、收藏学习、关注。 废话不多说，我们开始吧！ 资料专栏 李航老师《统计
docker-compose-monitor.yml version: '2' networks: monitor: driver: bridge services: influxdb: image: influxdb:latest container_name: tig-influxdb ports: - "18083:8083" - "18086:8086"
1、概述 与虚拟服务一样，目标规则也是 Istio 流量路由功能的关键部分。您可以将虚拟服务视为将流量如何路由到给定目标地址，然后使用目标规则来配置该目标的流量。在评估虚拟服务路由规则之后，目标规则将应用于流量的“真实”目标地址。 特别是，您可以使用目标规则来指定命名的服务
BERT命名实体识别(NER)实战！ 文章目录 一. 数据集介绍二. 数据集读取&预处理三. 数据分词tokenizer四. 定义数据读取(继承Dataset)五. 定义模型&优化器&学习率六. 训练测试以及准确率七. 模型预测八. 整个代码八. 参考 BERT技术详细介绍： https://zhangkaifang.blog.csdn
