原文链接:每日一读 Packtpub.OpenStreetMap(1) 相信绝大多数人都知道Wiki,但要提起地图,大家第一反应肯定是Google地图.在没看这本书之前,还真不知原来还有OpenStreetMap,一个类似于wiki的可供自由编辑的世界地图,它是由用户创造的,允许你查看,编辑或者使用世界各地的地理数据. Making a Free, Editable Map of the World 简要介绍了OpenStreetMap的历史,从最初的Java到现在的Ruby on Rails.

数据分析 - 开放街道地图(OpenStreetMap) Reinhard使用OpenStreetMap的开放地图数据作为本次数据分析的数据源,使用Python进行数据清洗,使用MongoDB进行数据探索和分析. 这里先看看什么是OpenStreetMap: 开放街道地图(英语:OpenStreetMap,缩写为OSM)目标是创造一个内容自由且能让所有人编辑的世界地图,并且让一般便宜的移动设备有方便的导航方案. 在地图中遇到的问题 Reinhard下载了台北市的地图数据后,对地址进行审查时,主要

1.先看redis.windows.conf 文件 # Redis configuration file example # Note on units: when memory size is needed, it is possible to specify # it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth: # # 1k => bytes # 1kb => bytes # 1m => bytes # 1mb => * bytes

1.1Delphi数据库应用程序的层次结构 Delphi数据库应用程序通过数据存取构件对数据库进行访问,通过可视的数据构件(Data Control)将数据呈现给用户,并与用户进行交互.Delphi数据库应用程序的结构如下图: 图 2‑1 Delphi数据库应用程序结构图 Delphi访问数据库可以分为三级: (1).由ADO(Active Data Object)对象及底层数据库驱动程序来访问数据源. (2).再由数据集构件(TADOTable.TADOQuery.TADODataSet)与A

一.制作数据集 1. 关于训练的图片 不论你是网上找的图片或者你用别人的数据集,记住一点你的图片不能太小,width和height最好不要小于150.需要是jpeg的图片. 2.制作xml文件 1)LabelImg 如果你的数据集比较小的话,你可以考虑用LabelImg手工打框https://github.com/tzutalin/labelImg.关于labelimg的具体使用方法我在这就不详细说明了,大家可以去网上找一下.labelimg生成的xml直接就能给frcnn训练使用. 2)自己制

1.tf.train.batch(image, batch_size=batch_size, num_threads=1) # 获取一个batch的数据 参数说明:image表示输入图片,batch_size表示一个batch的大小,num_threads表示使用几个线程进行执行 import tensorflow as tf import numpy as np def generate_data(): num = 25 label = np.asarray(range(0, num)) im

1. 配套使用: tf.train.Examples将数据转换为二进制,提升IO效率和方便管理 对于int类型 : tf.train.Examples(features=tf.train.Features(feature=tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])))) 对于bytes类型: tf.train.Examples(features=tf.train.Features(feature=tf.train.F

1. tf.matmul(X, w) # 进行点乘操作 参数说明:X,w都表示输入的数据, 2.tf.equal(x, y) # 比较两个数据对应位置的数是否相等,返回值为True,或者False 参数说明:x,y表示需要比较的两组数 3.tf.cast(y, 'float') # 将布尔类型转换为数字类型 参数说明:y表示输入的数据,‘float’表示转换的数据类型 4.tf.argmax(y, 1) # 返回每一行的最大值的索引 参数说明:y表示输入数据,1表示每一行的最大值的索引,0表示每

原文链接 本文修正部分错误. 以下是精心收集的一些非常好的开放数据集,也是做 AI 研究不容错过的数据集. 标签解释 [经典]这些是在 AI 领域中非常著名.众所周知的数据集.很少有研究者或工程师没有听说过它们. [有用]这些是更加接近现实世界的.精心设计的数据集.而且,这些数据集通常在产品和研发两方面都有用. [学术]这些是在机器学习和 AI 的学术研究中通常作为基准或基线使用的数据集.无论好坏,研究人员都使用这些数据集来验证算法. [陈旧]这些数据集,无论是否实用,已经有相当长历史了. 计算

wsdl.exe的用法与参数说明 打开.net自己带的Visual Studio .NET 2003或 2005 命令提示 输入 wsdl /language:VB /n:mynamespace /out:myProxyClass.cs http://hostServer/WebserviceRoot/WebServiceName.asmx?WSDL 默认为C#语言 /language:VB 为输出语言 /n:mynamespace namespace /out:myProxyClass.cs

初学tensorflow,参考了以下几篇博客: soft模型 tensorflow构建全连接神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建CNN[待学习] 全连接+各种优化[待学习] BN层[待学习] 先解释以下MNIST数据集,训练数据集有55,000 条,即X为55,000 * 784的矩阵,那么Y为55,000 * 10的矩阵,每个图片是28像素*28像素,带有标签,Y为该图片的真实数字,即标签,每个图片10个数字,1所在位置

转自网站: http://blog.csdn.net/muyiyushan/article/details/70578077 1.准备数据 使用dog/cat数据集,在训练项目根目录下分别建立train和val文件夹,作为训练数据和验证数据的保存位置.train和val文件夹下各有两个文件夹:dogs和cats,分别保存dog和cat的图片.dog和cat分别有1000张训练图像和400张测试图像. 写一个python脚本文件,遍历train和val两个文件夹,分别生成train.txt和val

在之前的TensorFlow学习笔记——图像识别与卷积神经网络(链接:请点击我)中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet模型.那其实之前学习了别人的代码实现了LeNet网络对MNIST数据集的训练.而这篇文章是想自己完成LeNet网络来训练自己的数据集.LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类,下面记录一下自己学习的过程. 我的学习步骤分为以下四步: 1,温习LeNet-5的网络层 2,使用LeNet-5训练MNIST数据集 3,使用LeNet-5训练TFRecord格式的MNIST数据集

这是一份非常全面的开源数据集,你,真的不想要吗?   近期,skymind.ai 发布了一份非常全面的开源数据集.内容包括生物识别.自然图像以及深度学习图像等数据集,现机器之心将其整理如下:(内附链接哦~) 最近新增数据集 开源生物识别数据:http://openbiometrics.org/ Google Audioset:扩展了 632 个音频分类样本,并从 YouTube 视频中提取了 2,084,320 个人类标记的 10 秒声音片段. 地址:https://research.googl

这段时间我一直在研究如何用PIE创建带压缩的栅格数据集,由于我在比赛中使用的原始影像大小普遍都在300M以上,软件加载较慢,因此希望能对原始影像进行压缩,加快加载时间. 首先,该方法的关键是修改DataSource.DatasetFactory.CreateRasterDataset()方法中的一个参数.CreateRasterDataset()方法的参数说明请参考<PIESDK For Donet V5.0二次开发指南>. 由于<PIESDK For Donet V5.0二次开发指南&

1. random.shuffle(dataset) 对数据进行清洗操作 参数说明:dataset表示输入的数据 2.random.sample(dataset, 2) 从dataset数据集中选取2个数据 参数说明:dataset是数据, 2表示两个图片 3. random.choice(dataset) 从数据中随机抽取一个数据 参数说明: dataset 表示从数据中抽取一个数据 4. pickle.dump((v1,v2), f_path,pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

代码已上传到github:https://github.com/taishan1994/tensorflow-text-classification 往期精彩: 利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用RNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用CNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用transformer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 基于tensorflow的中文文本分类 数据集:复旦中文语料,包含20类数据集下载地址:h

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

1.C#跨平台物联网通讯框架ServerSuperIO(SSIO)介绍  <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>1.4种通讯模式机制 一.综述 SuperIO(SIO)定位在PC终端(上位机)应用,它只有一个服务实例,配置参数是全局属性.但是,ServerSuperIO(SSIO)与SuperIO(SIO)定位不一样,SSIO定位在服务器端,不管是串口通讯模式,还是网络通讯模式,都支持多服务实例,所以每个服务实例都有自己的配置参数,全部配置参数的定义在ServerConfig.

转载请注明作者think8848和出处(http://think8848.cnblogs.com) 上回我们说到如何<在GeoServer中为OpenStreetMap数据设置OSM样式>,文中本来是要发布海图的,因为时间太晚了,所以今天补上吧. 1. 下载OpenStreetMap海图数据 请打开这个网站下载http://openstreetmapdata.com/data/water-polygons OpenStreetMap海图数据(是否称为水图更好点:)) 这里面有三个文件,本文将用