准备数据集用于flink学习

b.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 在学习和开发flink的过程中，经常需要准备数据集用来验证我们的程序，阿里云天池公开数据集中有一份淘宝用户行为数据集，稍作处理后即可用于flink学习； 下载 下载地址： https://tianchi.aliyun

java+saas模式医院云HIS系统源码Java+Spring+MySQL + MyCat融合BS版电子病历系统，支持电子病历

数据库监控组件：Canal 云HIS系统电子 病历系统简介 门诊电子病历：门诊电子病历自动补充门诊信息、病历模板可定制。 住院电子病历：住院病历及住院病程管理；住院病历存为模板、也可通过模板快速新建病历；住院护理记录管理；住院护理记录可存为模板、也可通过模板快速建护理记录。 病历质控：医生个人质控，

机器学习中的有标注数据集和无标注数据集

无标注数据集适用于训练无监督学习算法和半监督学习算法。这类数据集缺乏明确的标注信息，但是可以用于训练无监督学习算法和半监督学习算法。例如，在自然语言处理领域，无标注数据集可能是大量的文本数据，但是这些文本数据没有被标记为不同的语言、主题、情感等类别。无标注数据集可以用于训练无监督学习算

【MindSpore学习】【垃圾分类数据集】MindSpore模型迁移学习部分，需要垃圾分类数据集

Please check file path or dataset API.2、需要下载垃圾分类数据集放到/ssd/data/garbage/train目录下，请问有这个垃圾分类数据集的下载地址吗【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

机器学习笔记之数据集 D

给定包含 m个样本的数据集 D ，在模型评估与选择过程中由千需要留出 一部分数据进行评估测试，事实上我们只使用了一部分数据训练模型．因此，在 模型选择完成后，学习算法和参数配置己选定，此时应该用数据集 D 重新训练 模型．这个模型在训练过程中使用了所有m个样本，这才是我们最终提交给用

Julia 基于Flux深度学习框架的cifar10数据集分类

四、cifar10项目下载 *五、cifar10数据集下载 六、开始训练 一、安装Julia IDE是Atom，安装和使用教程为：Windows10 Atom安装和运行Julia的使用教程（详细） 二、Flux简介 1.Flux.jl是一个内置于Julia的机器学习框架。它与PyTorch有一些相似之处，就像大多数现代框架一样。

【自动驾驶】深度学习与自动驾驶领域的数据集搜集

一个面向城市道路街景语义理解的数据集  数据集链接 https://www.cityscapes-dataset.com/ 论文链接 https://arxiv.org/pdf/1604.01685.pdf  Comma.ai  geohot创办的comma.ai的数据集，80G左右  数据集链接 https://github

深度学习基础：5.CIFAR10数据集分类及GPU使用实例

cifar10-tutorial-py 数据集简介 CIFAR10数据集总共包含10个类别，每张图片为3通道的RGB图片，大小为32x32像素。 数据集下载与预处理 使用torchvision.datasets可以下载经典数据集，设置下载路径root和download=

Commun | 从大规模电子病历中估算疾病遗传参数

Datasets in the Absence of Genetic Data”，本研究的主要目的是在不引入新的遗传数据的情况下，利用现有的电子病历和遗传参数，通过机器学习的方法为500多种的疾病来估计其遗传率和遗传相关性。 1、摘要 遗传参数(如疾病遗传率和多疾病之间的遗传相关性

深度学习制作数据集的部分代码实现（解压zip、生成json文件）

1、当数据集是压缩包时，需要解压成图片文件 import zipfiledef unzip_data(src_path,target_path): ''' 解压原始数据集，将src_path路径下的zip包解压至data/dataset目录下

深度学习的训练、预测过程详解【以LeNet模型和CIFAR10数据集为例】

model = LeNet() print(model) 数据集：CIFAR10 下载地址：https://tensorflow.google.cn/datasets/catalog/cifar10 CIFAR10数据集共有60000张彩色图像，其中50000张用于训练，5个训练

pytorch学习笔记（七）：加载数据集

来合理设置一般2，4，8 注：在windows系统下，不加if name == ‘main’:直接开始训练会发生报错 使用样例 构建数据集： class DiabetesDataset(Dataset): def __init__(self): xy

机器学习笔记之假定数据集

假定数据集D中包含m个样本，若令k=m，则得到了交叉验证法的一个特例：留一法(Leave-One-Out,简称LOO)．显然，留一法不受随机样本划分方式的影响，因为 m 个样本只有唯一的方式划分为 m 个子集—－每个子集包含一个样本；留一法使用的训练集与初始数据集相比只少了一个样

深度学习之“深度”

经网络这一术语来自于神经生物学，然而，虽然深度学习的一些核心概念是从人们对大脑的理解中汲取部分灵感而形成的，但深度学习模型不是大脑模型。没有证据表明大脑的学习机制与现代深度学习模型所使用的相同。你可能会读到一些流行科学的文章，宣称深度学习的工作原理与大脑相似或者是根据大脑的工作原

Python学习笔记（39）~重洗数据集

重洗数据集 Demo #!/usr/bin/python3 from random import shuffle,randint # 生成100个 0-50之间的随机整数 lst = [randint(0,50) for _ in range(100)] # 在lst原基础上进行重新随机排列

【转载】机器学习基本概念-数据集

深度学习

全面地讲述深度学习的历史超出了本书的范围。然而，一些基本的背景对理解深度学习是有用的，深度学习经历了三次发展浪潮：20世纪40年代到60年代深度学习的雏形出现在控制论（cybernetics）中，20世纪80年代到90年代深度学习表现为联结主义（connectionism），直到

深度学习

使用深度学习方法处理计算机视觉问题的过程类似于人类的学习过程：我们搭建的深度学习模型通过对现有图片的不断学**结出各类图片的特征，最后输出一个理想的模型，该模型能够准确预测新图片所属的类别。图1-2展示了两个不同的学习过程，上半部分是通过使用深度学习模型解决图片分类问题，下半部分

深度学习

加智能。借助深度学习，我们可以制造出具有自动驾驶能力的汽车和能够理解人类语音的电话。由于深度学习的出现，机器翻译、人脸识别、预测分析、机器作曲以及无数的人工智能任务都成为可能，或相比以往有了显著改进。虽然深度学习背后的数学概念几十年前便提出，但致力于创建和训练这些深度模型的编程库