Beli Saya Kopi☕
(1) MNIST(Institut Piawaian dan Teknologi Kebangsaan yang Diubahsuai)(1998):
- mempunyai 70,000 digit tulisan tangan[0~9] dengan 28x28 piksel setiap satu. *60,000 untuk kereta api dan 10,000 untuk ujian.
- ialah MNIST() dalam PyTorch.
(2) EMNIST(Extended MNIST)(2017):
- mempunyai aksara tulisan tangan(digit[0~9] dan huruf abjad[A~Z][a~z]) sebanyak 28x28 piksel setiap satu, dibahagikan kepada 6 set data(ByClass, ByMerge , Seimbang, Huruf, Digit dan MNIST):
*Memo:
- ByClass mempunyai 814,255 aksara(digit[0~9] dan huruf abjad[A~Z][a~z]). *697,932 untuk kereta api dan 116,323 untuk ujian.
- ByMerge mempunyai 814,255 aksara(digit[0~9] dan huruf abjad[A~Z][a, b, d~h, n, q, r, t]). *697,932 untuk kereta api dan 116,323 untuk ujian.
- Seimbang mempunyai 131,600 aksara(digit[0~9] dan huruf abjad[A~Z][a, b, d~h, n, q, r, t]). *112,800 untuk kereta api dan 18,800 untuk ujian.
- Huruf mempunyai 145,600 huruf abjad[a~z]. *124,800 untuk kereta api dan 20,800 untuk ujian.
- Digit mempunyai 280,000 digit[0~9]. *240,000 untuk kereta api dan 40,000 untuk ujian.
- MNIST mempunyai 70,000 digit[0~9]. *60,000 untuk kereta api dan 10,000 untuk ujian.
- ialah EMNIST() dalam PyTorch.
(3) QMNIST(2019):
- mempunyai 120,000 digit tulisan tangan[0~9] kali 28x28 piksel setiap satu. *60,000 untuk kereta api dan 60,000 untuk ujian.
- adalah MNIST lanjutan. *Saya tidak tahu apa maksud Q QMNIST.
- ialah QMNIST() dalam PyTorch.
(4) ETLCDB(Extract-Transform-Load Character Database)(2011):
- mempunyai angka, simbol, huruf abjad dan aksara Jepun tulisan tangan atau cetakan mesin yang dibahagikan kepada 9 set data(ETL-1, ETL-2, ETL-3 , ETL-4, ETL-5, ETL-6, ETL-7, ETL-8 dan ETL-9) : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : :
*Memo:
- ETL1 mempunyai 141,319 aksara (digit[0~9], huruf abjad[A~Z], simbol[-*/=()・,?'] dan Katakana[ア~ン]).
- ETL2 mempunyai 52,796 aksara(digit[0~9], huruf abjad[A~Z], simbol, huruf Katakana[ア~ン], huruf Hiragana[あ~ん] dan huruf Kanji).
- ETL3 mempunyai 9,600 aksara(digit[0~9], huruf abjad[A~Z] dan simbol[¥ -*/=()・,_▾]).
- ETL4 mempunyai 6,120 huruf[あ~ん].
- ETL5 mempunyai 10,608 huruf Katakana[ア~ン].
- ETL6 mempunyai 52,796 aksara (digit[0~9], huruf abjad[A~Z][a~z], simbol dan huruf Katakana[ア~ン]).
- ETL7(ETL7L dan ETL7S) mempunyai 16,800 aksara
- ETL8(ETL8G dan ETL8B2) mempunyai 152,960 aksara ETL9(ETL9G dan ETL9B)
- mempunyai 607,200 aksara Ia tiada dalam PyTorch jadi kami perlu memuat turunnya daripada etlcdb.
(5) Kuzushiji(2018):
Gaya kursif aksara Jepun dibahagikan kepada 3 set data(
Kuzushiji-MNIST- ,
- Kuzushiji-49 dan Kuzushiji-Kanji):
*Memo:
Kuzushiji-MNIST
- mempunyai resolusi 28x28 piksel
- Kuzushiji-49 mempunyai 28x28 piksel setiap satu Kuzushiji-49
- Kuzushiji-Kanji mempunyai 140,424 aksara Kanji yang tidak seimbang dengan 64x64 piksel setiap satu.
- KMNIST() ada dalam PyTorch tetapi ia hanya mempunyai
🎜>
- (6) MNIST Bergerak(2015): mempunyai 10,000 video dengan 64x64 piksel setiap satu. *Setiap video mempunyai 20 bingkai dengan 2 digit bergerak.
MovingMNIST() berada dalam PyTorch.
Atas ialah kandungan terperinci Set Data untuk Penglihatan Komputer (1). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular