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(1) MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology) (1998):
- hat 70.000 handgeschriebene Ziffern[0~9] mit jeweils 28x28 Pixeln. *60.000 für den Zug und 10.000 für den Test.
- ist MNIST() in PyTorch.
(2) EMNIST (Extended MNIST) (2017):
- hat die handschriftlichen Zeichen (Ziffern[0~9] und Buchstaben[A~Z][a~z]) mit jeweils 28x28 Pixeln, aufgeteilt in 6 Datens?tze (ByClass, ByMerge). , Ausgewogen, Buchstaben, Ziffern und MNIST):
*Memos:
- ByClass hat 814.255 Zeichen (Ziffern[0~9] und Buchstaben[A~Z][a~z]). *697.932 für Zug und 116.323 für Test.
- ByMerge hat 814.255 Zeichen (Ziffern[0~9] und Buchstaben[A~Z][a, b, d~h, n, q, r, t]). *697.932 für Zug und 116.323 für Test.
- Ausgewogen hat 131.600 Zeichen (Ziffern[0~9] und Buchstaben[A~Z][a, b, d~h, n, q, r, t]). *112.800 für den Zug und 18.800 für den Test.
- Buchstaben hat 145.600 Buchstaben[a~z]. *124.800 für den Zug und 20.800 für den Test.
- Ziffern hat 280.000 Ziffern[0~9]. *240.000 für den Zug und 40.000 für den Test.
- MNIST hat 70.000 Ziffern[0~9]. *60.000 für den Zug und 10.000 für den Test.
- ist EMNIST() in PyTorch.
(3) QMNIST(2019):
- hat 120.000 handschriftliche Ziffern[0~9] mit jeweils 28x28 Pixeln. *60.000 für den Zug und 60.000 für den Test.
- ist ein erweiterter MNIST. *Ich wei? nicht, was Q von QMNIST bedeutet.
- ist QMNIST() in PyTorch.
(4) ETLCDB(Extract-Transform-Load Character Database) (2011):
- hat die handgeschriebenen oder maschinell gedruckten Ziffern, Symbole, Buchstaben und japanischen Zeichen in 9 Datens?tze aufgeteilt (ETL-1, ETL-2, ETL-3). , ETL-4, ETL-5, ETL-6, ETL-7, ETL-8 und ETL-9) : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : :
*Memos:
- ETL1 hat 141.319 Zeichen (Ziffern[0~9], Buchstaben[A~Z], Symbole[-*/=()?,?'] und Katakana[ア~ン]).
- ETL2 hat 52.796 Zeichen (Ziffern[0~9], Buchstaben[A~Z], Symbole, Katakana-Buchstaben[ア~ン], Hiragana-Buchstaben[あ~ん] und Kanji-Buchstaben).
- ETL3 hat 9.600 Zeichen (Ziffern[0~9], Buchstaben[A~Z] und Symbole[¥ -*/=()?,_?]).
- ETL4 hat 6.120 Buchstaben[あ~ん].
- ETL5 hat 10.608 Katakana-Buchstaben[ア~ン].
- ETL6 hat 52.796 Zeichen (Ziffern[0~9], Buchstaben[A~Z][a~z], Symbole und Katakana-Buchstaben[ア~ン]).
- ETL7(ETL7L und ETL7S) hat 16.800 Zeichen
- ETL8(ETL8G und ETL8B2) hat 152.960 Zeichen ETL9(ETL9G und ETL9B)
- hat 607.200 Zeichen Es ist nicht in PyTorch, daher müssen wir es von etlcdb herunterladen.
(5) Kuzushiji(2018):
Der Kursivstil japanischer Schriftzeichen ist in drei Datens?tze unterteilt (
Kuzushiji-MNIST- ,
- Kuzushiji-49 und Kuzushiji-Kanji):
*Memos:
Kuzushiji-MNIST
- hat eine Aufl?sung von 28 x 28 Pixel
- Kuzushiji-49 hat jeweils 28x28 Pixel Kuzushiji-49
- Kuzushiji-Kanji hat die unausgewogenen 140.424 Kanji-Zeichen mit jeweils 64 x 64 Pixeln.
- KMNIST() ist in PyTorch, hat aber nur
??>
- (6) Moving MNIST(2015): hat 10.000 Videos mit jeweils 64 x 64 Pixeln. *Jedes Video hat 20 Bilder mit 2 beweglichen Ziffern.
MovingMNIST() ist in PyTorch.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDatens?tze für Computer Vision (1). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Pythons untestestes und PyTest sind zwei weit verbreitete Test -Frameworks, die das Schreiben, Organisieren und Ausführen automatisierter Tests vereinfachen. 1. Beide unterstützen die automatische Entdeckung von Testf?llen und liefern eine klare Teststruktur: Unittest definiert Tests durch Erben der Testpase -Klasse und beginnt mit Test \ _; PyTest ist pr?gnanter, ben?tigen nur eine Funktion, die mit Test \ _ beginnt. 2. Sie alle haben eine integrierte Behauptungsunterstützung: Unittest bietet AssertEqual, AssertRue und andere Methoden, w?hrend PyTest eine erweiterte Anweisung für die Assert verwendet, um die Fehlerdetails automatisch anzuzeigen. 3. Alle haben Mechanismen für die Vorbereitung und Reinigung von Tests: un

PythonisidealfordataanalysisduetoNumPyandPandas.1)NumPyexcelsatnumericalcomputationswithfast,multi-dimensionalarraysandvectorizedoperationslikenp.sqrt().2)PandashandlesstructureddatawithSeriesandDataFrames,supportingtaskslikeloading,cleaning,filterin

Die dynamische Programmierung (DP) optimiert den L?sungsprozess, indem komplexe Probleme in einfachere Unterprobleme zerlegt und deren Ergebnisse gespeichert werden, um wiederholte Berechnungen zu vermeiden. Es gibt zwei Hauptmethoden: 1. Top-Down (Memorisierung): Das Problem rekursiv zerlegen und Cache verwenden, um Zwischenergebnisse zu speichern; 2. Bottom-up (Tabelle): Iterativ L?sungen aus der grundlegenden Situation erstellen. Geeignet für Szenarien, in denen maximale/minimale Werte, optimale L?sungen oder überlappende Unterprobleme erforderlich sind, wie Fibonacci -Sequenzen, Rucksackprobleme usw. In Python k?nnen sie durch Dekoratoren oder Arrays implementiert werden, und die Aufmerksamkeit sollte für die Identifizierung rekursiver Beziehungen gezahlt werden, und die Optimierung der Komplexit?t des Raums.

Um einen benutzerdefinierten Iterator zu implementieren, müssen Sie die Methoden __iter__ und __next__ in der Klasse definieren. ① Die __iter__ -Methode gibt das Iteratorobjekt selbst, normalerweise selbst, um mit iterativen Umgebungen wie für Schleifen kompatibel zu sein. ② Die __Next__ -Methode steuert den Wert jeder Iteration, gibt das n?chste Element in der Sequenz zurück, und wenn es keine weiteren Elemente mehr gibt, sollte die Ausnahme der Stopperation geworfen werden. ③ Der Status muss korrekt nachverfolgt werden und die Beendigungsbedingungen müssen festgelegt werden, um unendliche Schleifen zu vermeiden. ④ Komplexe Logik wie Filterung von Dateizeilen und achten Sie auf die Reinigung der Ressourcen und die Speicherverwaltung; ⑤ Für eine einfache Logik k?nnen Sie stattdessen die Funktionsertrags für Generator verwenden, müssen jedoch eine geeignete Methode basierend auf dem spezifischen Szenario ausw?hlen.

Zukünftige Trends in Python umfassen Leistungsoptimierung, st?rkere Typ -Eingabeaufforderungen, der Aufstieg alternativer Laufzeiten und das fortgesetzte Wachstum des KI/ML -Feldes. Erstens optimiert CPython weiterhin und verbessert die Leistung durch schnellere Startzeit, Funktionsaufrufoptimierung und vorgeschlagene Ganzzahloperationen. Zweitens sind Typ -Eingabeaufforderungen tief in Sprachen und Toolchains integriert, um die Sicherheit und Entwicklung von Code zu verbessern. Drittens bieten alternative Laufzeiten wie Pyscript und Nuitka neue Funktionen und Leistungsvorteile; Schlie?lich erweitern die Bereiche von KI und Data Science weiter und aufstrebende Bibliotheken f?rdern eine effizientere Entwicklung und Integration. Diese Trends zeigen, dass Python st?ndig an technologische Ver?nderungen anpasst und seine führende Position aufrechterh?lt.

Das Python-Socket-Modul ist die Grundlage für die Netzwerkprogrammierung und bietet Niveau-Netzwerkkommunikationsfunktionen, die für das Erstellen von Client- und Serveranwendungen geeignet sind. Um einen grundlegenden TCP -Server einzurichten, müssen Sie Socket. Um einen TCP -Client zu erstellen, müssen Sie ein Socket -Objekt erstellen und .Connect () anrufen, um eine Verbindung zum Server herzustellen, und dann .Sendall () zum Senden von Daten und .recv () zum Empfangen von Antworten verwenden. Um mehrere Clients zu handhaben, k?nnen Sie 1. Threads verwenden: Starten Sie jedes Mal einen neuen Thread, wenn Sie eine Verbindung herstellen. 2. Asynchrone E/O: Zum Beispiel kann die Asyncio-Bibliothek eine nicht blockierende Kommunikation erreichen. Dinge zu beachten

Der Polymorphismus ist ein Kernkonzept in der objektorientierten Programmierung von Python-Objekte und bezieht sich auf "eine Schnittstelle, mehrere Implementierungen" und erm?glicht eine einheitliche Verarbeitung verschiedener Arten von Objekten. 1. Polymorphismus wird durch Umschreiben durch Methode implementiert. Unterklassen k?nnen übergeordnete Klassenmethoden neu definieren. Zum Beispiel hat die Spoke () -Methode der Tierklasse unterschiedliche Implementierungen in Hunde- und Katzenunterklassen. 2. Die praktischen Verwendungen des Polymorphismus umfassen die Vereinfachung der Codestruktur und die Verbesserung der Skalierbarkeit, z. 3. Die Python -Implementierungspolymorphismus muss erfüllen: Die übergeordnete Klasse definiert eine Methode, und die untergeordnete Klasse überschreibt die Methode, erfordert jedoch keine Vererbung derselben übergeordneten Klasse. Solange das Objekt dieselbe Methode implementiert, wird dies als "Ententyp" bezeichnet. 4. Zu beachten ist die Wartung

Die Kernantwort auf die Python -Liste Slicing besteht darin, die Syntax [Start: Ende: Stufe] zu beherrschen und ihr Verhalten zu verstehen. 1. Das grundlegende Format der Listenschnitte ist die Liste [Start: Ende: Schritt], wobei der Start der Startindex (enthalten) ist, das Ende ist der Endindex (nicht enthalten) und Schritt ist die Schrittgr??e; 2. Start standardm??ig starten mit 0, lasse Ende standardm??ig bis zum Ende aus, standardm??ig standardm??ig 1 aus. 3.. Verwenden Sie My_List [: n], um die ersten N-Elemente zu erhalten, und verwenden Sie My_List [-n:], um die letzten N-Elemente zu erhalten. 4. Verwenden Sie den Schritt, um Elemente wie my_list [:: 2] zu überspringen, um gleiche Ziffern zu erhalten, und negative Schrittwerte k?nnen die Liste umkehren. 5. H?ufige Missverst?ndnisse umfassen den Endindex nicht
