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!

Python adalah bahasa yang ditafsirkan, tetapi ia juga termasuk proses penyusunan. 1) Kod python pertama kali disusun ke dalam bytecode. 2) Bytecode ditafsirkan dan dilaksanakan oleh mesin maya Python. 3) Mekanisme hibrid ini menjadikan python fleksibel dan cekap, tetapi tidak secepat bahasa yang disusun sepenuhnya.

UseAforLoopWheniteratingOvereForforpecificNumbimes; Useaphileloopwhencontinuinguntilaconditionismet.forloopsareidealforknownownsequences, sementara yang tidak digunakan.

Pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops, pengubahsuaianListsduringiteration, off-by-oneerrors, sifar-indexingissues, andnestedloopinefficies.toavoidthese: 1) use'i

Forloopsareadvantageousforknowniterationsationship, menawarkanMenghentianmentability, whileopsareidealfordynamicconditionsandunknowniterations, providingcontrolovertermination.1) forloopsareperfectfectfectfectfectfectfectoVeratingOverlists, tuples, orstrings, secara langsung

Pythonusesahybridmodelofcompilationandinterpretation: 1) thepythoninterpretercompilessourcodcecodeintoplatform-independentbytecode.2) thepythonvirtualmachine (PVM) thenexecutesthisbytecode, BalantingeaseOfusoWithperformance.

Pythonisbothinterpretedandandcompiled.1) it'scompiledtobytecodeforporabilityAcrossplatforms.2) theBytecodeistheninterpreted, membolehkanfordynamictypingandrapiddevelopment, walaupunItmayBeslowerLowerWanLelyCiledlanguages.

ForloopsareidealwhenyonesshenumberofiterationsationseSinadvance, whilewhileloopsarebetterforsituationshipheryouneedtoloopuntilaconditionismet.forloopsaremoreeficientablyandable, yang sesuai, manakala whileloopsoffermorecontrolandareusefereficeficeficeficeficient,

Forloopsareusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance, whilewhileloopsareusedwhenTheiterationsdependonacondition.1) forloopsareidealforiteratingoversequencesLikeListsorArrays.2)


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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

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

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual
