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目录 Set 不可变集 可变集 Set Set(集)是代表没有重复元素的集合。Set具备以下性质： 元素不重复 不保证插入顺序 和List正好相反, List: 元素可以重复 保证插入顺序 scala中的集也分为两种，一种是不可变集，另一种是可变集。
（可选）获取认证信息 DataArts Studio使用过程中，例如在数据集成创建OBS连接、API调用或问题定位时，您可能需要获取访问密钥、项目ID、终端节点等信息，获取方式如下。 获取访问密钥 您可以通过如下方式获取访问密钥。 登录控制台，在用户名下拉列表中选择“我的凭证”。
登录CDM管理控制台。单击左侧导航上的“集群管理”，进入集群管理界面。 图1 集群列表 “创建来源”列仅通过DataArts Studio服务进入数据集成界面可以看到。 单击集群名称后，选择“标签”页签。 图2 修改集群配置 单击“添加/编辑标签”，通过添加、修改标签为CDM集群设置资源标识。
主题。这个数据集的构建旨在为数学问题的自动解答提供一个标准化的测试平台，通过从原始MATH基准中筛选出具有代表性的问题，确保数据集的多样性和挑战性。MATH-500的主要特点在于其专注于数学问题的生成与解答，每个问题都经过精心挑选，以确保其复杂性和实际应用价值。数据集中的问题语言
中，根据已知的训练数据集利用有效的学习方法学习一个分类器；在分类过程中，利用学习的分类器对新的输入实例进行分类。 评价分类器性能的指标一般是分类准确率，其定义是：对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。也就是损失函数是0-1损失时测试数据集上的准确率。 对于二
资产地图 数据资产地图可以通过可视化的手段，从资产概况、分类分级、权限配置、数据存储、敏感数据以及数据出口分析等多种维度查看资产的安全状况。可协助您快速发现风险资产并进行快速风险处理操作。 约束限制 支持显示1000个资产实例。 支持的数据源如表1所示。 表1 DSC支持的数据源类型及版本
期时间的数据集（server. db[i]. expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰。volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server. db[i]. expires）中挑选将要过期的数据淘汰。volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server
类似于objdetect模块，该模块与其他模块一起用于目标检测和分类。在OpenCV主要模块的列表中，dnn模块相对较新，它包含了所有与深度学习相关的功能。ml：这个机器学习模块包含了用于处理分类和回归的类和函数。简单来说，此模块包含了所有机器学习相关的功能。flann：这是Op
任意格式，不支持标注，适用于无需标注或开发者自行定义标注的场景。如果您的数据集需存在多种格式数据，或者您的数据格式不符合其他类型数据集时，可选择自由格式的数据集。我们可以在ModelArts上对上传的数据集进行数据分析，具体的指标详见官方文档。 我们也可以在华为云完成数据标注等任
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ModelArts预置算法是指 ModelArts平台自带的算法,仅需提供数据即可自动训练,在采用预置算法训练之前,开发者仅需要按照规范准备好数据集,无须关心具体的调练代码及训练启动后镜像容器的上传、下载等其他工作,预置算法会自动将调练好的模型和 Tensorboard日志文件上传到开
官方提供数据集datasets和开源数据集Cityscapes区别datasets数据集是本赛题官方提供采集整理的训练集，对街景图像进行路面、人、车辆、建筑、交通标志、植物、天空等7类划分，有两个版本，datasets_v2是修复了一些错误标注的数据后的最新版。如果大家还有发现数
workspace/mobile 准备cifar-10数据集（binary二进制格式）将下载好的数据集解压，生成5个训练集.bin文件和1个测试集.bin文件。123456789# 下载并解压cifar-10数据集, 生成5个训练集.bin文件和1个测试集.bin文件 wget http://www
block，来降低计算成本和内存消耗。 图7 Proposed Fast-SCNN 三、实验结果 3.1 测试数据集Cityscapes Cityscapes是关于城市街道场景的语义理解图片数据集。它主要包含来自50个不同城市的街道场景，，共有19个类别，拥有5000张在城市环境中驾驶场景的高
import numpy as np # 下载数据集 iris = load_iris() X = iris["data"] y = iris["target"] print(X) print(y) np.random.seed(0) # 划分数据集 X_train, X_test, y_train
好地捕捉图像的高级特征，提高评估的准确性。 IV. 图像质量评估的部署过程 1. 数据准备与预处理 (I) 数据集选择 选择包含原始图像和处理后图像对的数据集，确保覆盖多样的场景和处理方式。 (II) 数据预处理 对图像进行预处理，包括缩放、归一化等操作，以确保模型输入的一致性。
preprocessing import StandardScaler # 加载数据集 X, y = load_dataset() # load_dataset()是自定义加载数据集的函数 # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test
景类别和数据处理类型设置输入与输出。需根据实际数据情况选择“数据集”或“OBS目录”。设置为“数据集”时，需填写“数据集名称”和“数据集版本”；设置为“OBS目录”时，需填写正确的OBS路径。图3 输入输出设置-数据集图4 输入输出设置-OBS目录确认参数填写无误后，单击“创建”，完成数据处理任务的创建。
运行结果显示 接下来执行生成数据集信息脚本，生成数据集信息文件。即分别一步所生成的gallery_prep_dataset文件夹与query_prep_dataset的bin文件转换为数据集信息文件。 对ga
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