当前推荐领域一些公开的据集都是关于电影和音乐的(比如Netflix.Movielens等),没有关于图书推荐的数据.本文将要介绍的就是一份用于图书推荐的数据集,该数据来源于goodreads网站,包含1万本最受欢迎图书的6百万评分数据,由以下数据组成: 评分数据 被用户标记为想读的图书 图书详情(作者.年份等) 图书标签 ratings.csv 包含按时间存储的评分数据,大小为69MB,结构如下: user_id,book_id,rating 1,258,5 2,4081,4 2,260,5 2

一.CocoStuff简介 CocoStuff是一款为deeplab设计的,运行在Matlab中的语义标定工具,其标定结果和结合Deeplab训练出的结果均为mat文件格式,该项目源码已在github上进行开源. 二.说明 本文为系列博客第一篇,主要对项目readme进行简单的翻译,主要是为了自己在学习踩坑过程中方便查阅说明,如果能帮到大家便是极好的. *注:未完,部分只是先扔上来,将来会继续完善. 笔者在探索之前并未在网上搜索到关于CocoStuff的相关中文博客,所以这可能是第一篇,有那里不

机器学习策略-不匹配的训练和开发/测试数据 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.4在不同分布上训练和测试数据 在深度学习时代,越来越多的团队使用和开发集/测试集不同分布的数据来训练模型.下面解释一些方法来处理训练集和测试集存在差异的情况. Example1 假设你要开发一个识别猫的机器学习系统,其中 需要识别的是用户手机上传的猫的图片 这些图片往往清晰度低,取景不专业,识别度低.由于用户量少的缘故,这些图片量很少,只有大约1W张.但是从网上可以下载大量清晰度高,取景专业,

TLDR: 我正在传播2个数据集: Kannada-MNIST数据集:28x28灰度图像:60k 训练集 | 10k测试集 Dig-MNIST:28x28灰度图像:10240(1024x10)(见下图) 虽然这些数字符号是坎纳达(Kannada)语言,但是Kannada-MNIST数据集是为了替代MNIST数据集. 此外,我正在分发一个用同一种语言(主要是该语言的非本地用户)编写的10k个手写数字的额外数据集Dig-MNIST,可以用作额外的测试集. 资源列表: GitHub?: https:/

SSD demo中详细介绍了如何在VOC数据集上使用SSD进行物体检测的训练和验证.本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程,内容包括: 1 数据集的标注2 数据集的转换3 使用SSD如何训练4 使用SSD如何测试 1 数据集的标注 数据的标注使用BBox-Label-Tool工具,该工具使用python实现,使用简单方便.修改后的工具支持多label的标签标注.该工具生成的标签格式是:object_numberclassName x1min y1min x1max y1maxcl

有时候在HTML元素上绑定一些额外信息,特别是JS选取操作这些元素时特别有帮助.通常我们会使用getAttribute()和setAttribute()来读和写非标题属性的值.但为此付出的代价是文档将不再是合法有效的HTML. 对此,HTML5提供了一个解决方案.在HTML5文档中,任意以"data-"为前缀的小写的属性名字都是合法的.这些“数据集属性”将不会对其元素的表现产生影响,它们定义了一种标准的.附加额外数据的方法,并不是在文档合法性上做出让步. HTML5还在Element对

原文 接下来要说的东西其实不是松弛变量本身,但由于是为了使用松弛变量才引入的,因此放在这里也算合适,那就是惩罚因子C.回头看一眼引入了松弛变量以后的优化问题: 注意其中C的位置,也可以回想一下C所起的作用(表征你有多么重视离群点,C越大越重视,越不想丢掉它们).这个式子是以前做SVM的人写的,大家也就这么用,但没有任何规定说必须对所有的松弛变量都使用同一个惩罚因子,我们完全可以给每一个离群点都使用不同的C,这时就意味着你对每个样本的重视程度都不一样,有些样本丢了也就丢了,错了也就错了,这些就给一

我所了解的华为: 应届本科生8k+ 应届硕士生10k+ 应届博士生12k+ 看到后什么感想?有没有只恨生不逢时运不佳的感觉? 很多人做3年多甚至更久,才能达到这个薪资水平,还不如一个新生. 在我看来,2013年应届生应该在4k~5k,今年应届生应该在5k~6k,如果达不到,自身找原因.对于一个慎重的人,应该慎重的选择你们的衣食父母,选择影响命运. 就扯这么多,好好选择. 下面这道题是2010年华为员工晋级试题,列为三级,今年5月份左右一名华为的朋友拿来给我做(也是闲的无聊,想看看他们那边都有什么

回到目录 Lind.DDD框架里提出了对数据集的控制,某些权限的用户为某些表添加某些数据集的权限,具体实现是在一张表中存储用户ID,表名,检索字段,检索值和检索操作符,然后用户登陆后,通过自己权限来构建对应表的查询语句,即动态构建表达式树,这种操作一些被写在业务层上,我们可以在业务层需要进行数据集权限控制的地方,添加这种策略,下面具体分析说明一下． 看一下数据集权限表结果 public class User_DataSet_Policies { /// <summary> /// 用户ID /

回到目录 戏说当年 大叔原创的分布式数据集缓存在之前的企业级框架里介绍过,大家可以关注<我心中的核心组件(可插拔的AOP)~第二回 缓存拦截器>,而今天主要对Lind.DDD.Caching进行更全面的解决,设计思想和主要核心内容进行讲解.其实在很多缓存架构在业界有很多,向.net运行时里也有Cache,也可以实现简单的数据缓存的功能,向前几年页面的静态化比较流行,就出现了很多Http的“拦截器“,对当前HTTP响应的内容进行完整的页面缓存,缓存的文件大多数存储到磁盘里,访问的时间直接将磁盘上

数据集转换为Json 第一步:新建一个类对象  通常我会写三个属性:状态.返回信息.数据集 第二步:新建一个JSON转换类 第三步:把类对象当做参数传入JSON转换类 —————————————————————————————————————————————————————————————————————————————— /// <summary>        /// 数据集转换为json        /// </summary>        /// <param n

所有内容都在python源码和注释里,可运行! ########################### #说明: # 撰写本文的原因是,笔者在研究博文“http://python.jobbole.com/83563/”中发现 # 原内容有少量笔误,并且对入门学友缺少一些信息.于是笔者做了增补,主要有: # 1.查询并简述了涉及的大部分算法: # 2.添加了连接或资源供进一步查询: # 3.增加了一些lib库的基本操作及说明: # 4.增加了必须必要的python的部分语法说明: # 5.增加了对

最简单的办法 下载'20news-bydate.pkz', 放到C:\\Users\[Current user]\scikit_learn_data 下边就行. 实际上 scikit learning默认的路径是C:\\Users\[Current user]\scikit_learn_data 也可以添加环境变量'SCIKIT_LEARN_DATA', 程序会在环境变量设置的目录后加scikit_learn_data作为数据集存放的目录 不想用这两个目录的话,可以改site-package/s

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 在之前两篇文章中我介绍了怎么编译Fast RCNN,和怎么修改Fast RCNN的读取数据接口,接下来我来说明一下怎么来训练网络和之后的检测过程 先给看一

Fast RCNN训练自己的数据集 (2修改读写接口) 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 这里楼主讲解了如何修改Fast RCNN训练自己的数据集,首先请确保你已经安装好了Fast RCN

一.mnist数据集 mnist是一个手写数字数据库,由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究院的Yann LeCun等人建立,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集.mnist数据库官方网址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ .可直接下载四个解压文件,分别对应:训练集样本.训练集标签.测试集样本和测试集标签.解压缩之后发现,其是在一个文件中包含了所有图像. 二.caffe支持的数据格式:Lmdb和Leveldb 它们都

如题......只是一个单元, 为了测试JSON单元性能的... 具体测试结果参考: http://www.cnblogs.com/hs-kill/p/3668052.html 代码中用到的SevenZIP单元在这里: http://www.cnblogs.com/hs-kill/p/3876160.html unit DSCJSON; // *************************************************************************** /

由于上一篇博客所提到的论文中的训练数据是KITTI的数据集,因此如果我想要用自己的数据集进行训练的话,就需要先弄清楚KITTI数据集的格式,在以下的网址找到了说明: 首先,数据描述中是这样的: 在以下的网址中有具体每个维度所代表的意义的说明: https://github.com/NVIDIA/DIGITS/blob/v4.0.0-rc.3/digits/extensions/data/objectDetection/README.md 那么接下来就是将自己的训练数据集转成上述的格式,然后用自己

对于数据集需要更新所有对象的FTaxRate 赋值为ftax_rate 以下采用遍历方式更新: foreach (var entry in _dataEntityList){ entry.FTaxRate = ftax_rate;} 以下采用linq方法更新: _dataEntityList.All(n => (n.FTaxRate = ftax_rate) == ftax_rate); 记录一下,备忘

使用自己准备的mnist数据集,将0-9的bmp图像分别放到0-9文件夹下,然后用mxnet训练. 1.制作rec数据集 (1).制作list

本文对应<R语言实战>前3章,因为里面大部分内容已经比较熟悉,所以在这里只是起一个索引的作用. 第1章       R语言介绍 获取帮助函数 help(), ? 查看函数帮助 example() 使用函数示例 vignette() 列出vignette文档 vignette("svmdoc") 打开对应文档 管理工作空间 getwd() 显示当前工作目录 setwd("mydirectory") 修改当前工作目录为mydirectory rm(objec