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人种黄种人白人黑人分类数据集970张4类别
数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件 数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数)：970 分类类别数：4 类别名称:[“Asian ”,“Caucasian”,“Indian”,“Negroids”] 每个类别图片数： 序号 类别名称 图片数 1 Asian 343 2 Caucasian 147 3 Indian 144 4 Negroids 336 总计 图片总数 970 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理分类存放 图片示例： 下载地址：https://download.csdn.net
25600编辑于 2025-07-21- 来自专栏马超的博客
基于Neo4j的关联数据评估风险投资人业绩
@TOC[1] Here's the table of contents: •一、前言•二、战略性地选择正确的投资人•三、在使用GraphXR前先构建图数据•四、使用GraphXR进行数据可视化• 五、结论 基于Neo4j的关联数据评估风险投资人业绩 这篇文章整理翻译自Neo4j专家的分享，主要介绍使用Neo4j、GraphXR和机器学习模型来评估风险投资人业绩，点击链接查看更多精彩内容。 这些数据公开来源于Crunchbase[3]，经过一些初始数据ETL清理后，包含了创业公司、投资人、投资关系的表格——可以非常方便地注入到Neo4j图形数据库中。 •投资人关联关系的数据模型 •展示数据实例 四、使用GraphXR进行数据可视化 在使用GraphXR前先构建图数据中展示的属性图结构，允许我们轻松而有效地创建交互式和动态的数据可视化。 References [1] TOC: 基于Neo4j的关联数据评估风险投资人业绩 [2] Evaluating Investor Performance Using Neo4j, GraphXR and
63930编辑于 2022-09-02 - 来自专栏机器人课程与技术
turtlebot4+树莓派4+ros2专属机器人 2022
它是 Open Robotics、ROS 2 和 TurtleBot 系列教育机器人的巨大成就。 虽然 TurtleBot 4 的制造和设计由 Clearpath Robotics 领导，但它确实是 ROS 中多个组织之间的团队合作2 生态系统。结果确实是机器人领域许多领导者的共同愿景。 计算板卡 RaspberryPi 4B (4MB) –（又名 unobtanium） 在 TurtleBot 4 标准上 用于安装传感器的顶板。 每个机器人的完整模拟 手册和教程 一组供教育工作者使用的幻灯片和课程 大多数 CAD 模型将在许可许可下发布。 Gazebo 大厦上的 Turtlebot4 模拟（堡垒即将推出）。 鉴于供应链的情况，鼓励所有有兴趣的人尽快开启机器人。在发布前的几个月内，我们将举办大量活动，所以请保持关注。如果是一位想在课堂上使用 TB4 的教育工作者，这最合适啦。
95820编辑于 2022-05-10 - 来自专栏火星娃统计
GEO数据挖掘4
GEO数据挖掘4 sunqi 2020/7/12 概述 对GEO数据进行差异分析 简单比较 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) options(digits = 4) #设置全局的数字有效位数为4 load(file = 'step1-output.Rdata') #导入的数据中，dat为表达矩阵，group_list为分组信息 #按照group_list "jco", add = "jitter") # 添加p值 p + stat_compare_means()# 添加比较函数，默认使用wilcox } # 对4个样本的箱式图绘制 bp(dat[4,]) ? 结束语 这里对GEO数据的差异分析已经结束，后续为kegg和go分析 love&peace
1.4K20发布于 2020-09-15 - 来自专栏Python与算法之美
4，数据的获取
sklearn 数据集一览 类型 获取方式 自带的小数据集 sklearn.datasets.load_... 在线下载的数据集 sklearn.datasets.fetch_... 计算机生成的数据集 sklearn.datasets.make_... svmlight/libsvm格式的数据集 sklearn.datasets.load_svmlight_file(...) mldata.org 自带的小数据集： 鸢尾花数据集：load_iris() 可用于分类 和 聚类 乳腺癌数据集：load_breast_cancer() 可用于分类 手写数字数据集：load_digits() 可用于分类 糖尿病数据集：load_diabetes() 可用于分类 波士顿房价数据集：load_boston() 可用于回归 体能训练数据集： load_linnerud() 可用于回归 图像数据集： load_sample_image 二，计算机生成的数据集 使用计算机生成数据集的优点： 非常灵活：可以控制样本数量，特征数量，类别数量，问题难易程度等等。 无穷无尽：妈妈再也不用担心我没有数据集了。
1.1K20发布于 2020-07-20 - 来自专栏LLM时代，写点什么
基于🦜☕️ LangChain4j 实现问答机器人
目录关于这只“鹦鹉”快速演示机器人实战关于这只“鹦鹉”在官方的GitHub下面，有人提问（issues/8673）：LangChain 的 logo 有什么含义？ <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId></dependency api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1") .build();openAiStreamingChatModel.generate("如何高效学习", onNext(System.out::print));效果演示机器人实战接下来进入机器人搭建的实战初始化虽说不强制绑定 为了能够让前端能更好的呈现效果，还需要引入Flux相关依赖：<dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-reactor 对于LangChain4j 来说，他们提供的AI Service 是一个简单模板接口。通过注解加入出参，完成了提示词模板，格式化输出等操作。
1.9K20编辑于 2024-11-12 - 来自专栏云头条
4 人抢劫显卡被刑拘：手持四十厘米长刀
目前，4名犯罪嫌疑人分别因涉嫌盗窃抢劫、盗窃被依法刑拘，案件正在进一步侦办中。 相关阅读 · 劫匪卷走价值逾 500 万港元的电子部件：香港全城搜捕
30110编辑于 2022-03-18 - 来自专栏博文视点Broadview
运营人看哪些数据？
---- --正文-- 运营人看哪些数据？ 第一大类是原始数据，包括如下几类。 （4）商品或内容方向的属性数据：如电商中商品的信息数据，包括分类、属性、详情页面、视频、图片等数据，或资讯内容文章的分类、作者、时效、标签等数据。 （4）供应的商品或内容的属性数据，部分商品或内容与用户发生互动，也有一部分商品或数据并未被用户看到，没有互动。 ▊《运营之上：互联网业务的全局运营方法论与实践》 徐全安 著 10年+跨越不同行业、多次从0到1经验总结 通用运营框架、抓手方法论总结 让运营人“做且只做”有价值的工作 本书是在运营的基础职能之上对“ 4月30日京东5折最后一天 快快扫码抢购吧！ 如果喜欢本文欢迎 在看丨留言丨分享至朋友圈 三连 热文推荐 Excel用户如何学习数据分析语言DAX？ 你的烂代码终于有了解决方案！
73010编辑于 2023-05-19 - 来自专栏产品成长日志
学会这4点人人都是设计师,赠10G PPT模板
提高信息传播效率是人类一直以来的追求，原始人在石壁上绘制图画记录信息，到文字与纸张的发明，今天大数据是最热门的话题，而数据可视化是其重要一环。 （4）重复：分析元素等级后，选取相同等级的元素来重复 从单个页面来说，“解释说明”部分的字体、大小都体现出重复性原则，保证了单个页面的稳定性。 4、图标 图标不要随意使用，图标是为了帮助观众/用户理解内容而存在的，让观众/用户可以在图标就了解演讲内容的方向，并且加深观众的印象。
2K30发布于 2018-08-27 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
OpenCV4人脸识别详解与代码演示
基本原理与模型 基于深度学习的人脸识别基本上分为两步完成，第一步是人脸检测与对齐；第二步是人脸特征提取与比对；在第一步中人脸检测与landmark检测，实现人脸对齐，对齐又分为2D/3D对齐；第二步中提取人脸特征数据
46210编辑于 2026-04-02 - 来自专栏华章科技
数据解读城市：北京 本地人VS外地人
今天小编找来一篇运用大数据解读城市人口分布的文章，供大家阅读！
42310发布于 2018-08-13 - 来自专栏惊羽-布壳儿
数据结构(4) - 串
在t[j] 时,(j>2)寻找t[0]--->t[j-1] 子串的中心对称点,这样的话,我们将t串向右滑动到中心 对称点的位置,这个时候,前面已经不需要再比对了,(因为中心对称保证了数据的一致性
32320编辑于 2022-06-15 - 来自专栏bit哲学院
【4】NumPy 数据类型
参考链接： Numpy 数据类型对象 NumPy 数据类型 numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python 内置的类型 数据的字节顺序（小端法或大端法）在结构化类型的情况下，字段的名称、每个字段的数据类型和每个字段所取的内存块的部分如果数据类型是子数组，它的形状和数据类型 字节顺序是通过对数据类型预先设定"<"或">"来决定的 'i1', 'i2','i4','i8' 代替 dt = np.dtype('i4') print(dt) 输出结果为： int32 实例 3 import numpy as np # 字节顺序标注 dt = np.dtype('<i4') print(dt) 输出结果为： int32 下面实例展示结构化数据类型的使用，类型字段和对应的实际类型将被创建。 实例 4 # 首先创建结构化数据类型 import numpy as np dt = np.dtype([('age',np.int8)]) print(dt) 输出结果为： [('age', '
99420发布于 2020-12-25 - 来自专栏web前端
smartClient 4--数据集成
一、数据集成 1、smartClient服务框架（使用SQL或者JPA/Hibernate） 推荐！！！ 请求响应转化（如果使用SC服务框架，则不需要转化，直接获取数据） RestDataSource class 同时扮演着请求响应的四个核心角色 4、recordXPath
88260发布于 2018-01-09 - 来自专栏生信菜鸟团
转录组数据过滤-4
生信技能树学习笔记 数据过滤条件 测序得到的原始序列含有接头序列或低质量序列，为了保证信息分析的准确性， 需要对原始数据进行质量控制，得到高质量序列（即Clean Reads），原始序 列质量控制的标准为 ： (1) 去除含接头的reads； (2) 过滤去除低质量值数据，确保数据质量； (3) 去除含有N（无法确定碱基信息）的比例大于5%的reads；（可以根据实际情况） 数据过滤-trim_galore 前台运行命令 暂停命令 Ctrl+Z 查看命令ID 前台转后台 杀程序 后台：Kill -9 %1 前台：Ctrl+C 如何检查脚本内容：echo命令 使用echo将命令打印出来查看是否变量等有错误 数据过滤数据过滤 -trim_galore运行结果 第二种数据过滤软件——fastp https://github.com/OpenGene/fastp 特点：快 fastp常用参数 注意大小写 小技巧：\的妙用 表示手动换行
77110编辑于 2024-07-10 - 来自专栏大数据那些事
hive（4）——元数据概述
前面我所用的表hive_table其实用hive查询时查得还是hdfs上的数据，那我们用mysql到底是存储的什么，元数据到底是什么？ 元数据其实是数据的类型和我们用hive怎么拆分这个表的信息的合集，比如说我去查看我的mysql上的元数据到底长什么样 （1）先进入hive数据库（此数据库事先已经创建好，在hive的配置文件中我们已经设置好 （2）进入hive数据库 ? （3）查看此数据库里面的表 ? DBS表是一个关键的表，查看它： ? 这里就可以看见这份数据在hdfs中的位置 TBLS表 ? ?
91240发布于 2020-11-11 - 来自专栏机器学习与统计学
【大数据名词4】yarn
Yarn是Hadoop 自 0.23.0 版本后新的 map-reduce 框架（Yarn) 原理，优势，运作机制和配置方法等；着重介绍新的 yarn 框架相对于原框架的差异及改进；并通过 Demo 示例详细描述了在新的 yarn 框架下搭建和开发 hadoop 程序的方法。
33730发布于 2019-04-10 - 来自专栏数据猿
博晓通创始人&CEO 张宇：对于大数据的理解，目前仍存在4个误区
作者 | 张宇 本文长度为3500字，建议阅读7分钟 本文为数据猿年关策划活动《大数据的2016，我的2016》系列稿件，感谢本文作者 博晓通创始人&CEO 张宇 先生的投稿。 通过We Are Social发布的“2016年数字报告”显示，全球社交媒体用户23.1亿人，相当于全球人口的31%；与2015年的数据比较，新增社交媒体用户2.19亿人，年增幅10%。 1、大数据分析是自动化的一键式服务 在现实生活中，因为大数据不仅是大，还是很多不同类型的数据合集，通过交叉分析才能发现新规律；另外从数据准备、数据收集、数据清洗、数据加工以及数据专题分析和结果可视化，数据解读到决策调整会分出很多层次 4、大数据分析，模型越复杂越好 最后，固然实现复杂模型（比如LVM潜变量模型）、模型学习算法会非常酷，但我们的工作关注点要放在提高工作效率、增加收益或者减少支出等实际问题的提出和拆解上，尽可能从简单模型先开始实践 — 关于作者 — 张宇，博晓通创始人&CEO，曾供职于华硕电脑，联想电脑、维思比科技等公司，先后负责大客户销售、供应链管理、产品管理、公司运营等工作，曾参与美国社交大数据产品SocialMatic的产品规划和开发
91880发布于 2018-04-23 - 来自专栏睡不着所以学编程
数据解析-bs4
怕被人认出来所以将作者名字改掉了 今天学习了数据解析中的bs4。 首先要了解什么是bs4 bs4是BeautifulSoup的简称，我叫他靓汤hhh bs4的原理： - 实例化一个bs对象，且将页面源码数据加载到该对象中。 "douban.html", "w", encoding="utf-8") as fp: fp.write(response) print("done") 然后我们用bs4开始数据解析 首先进行环境的安装 # 在终端terminal中输入以下字符： pip install bs4 pip install lxml 安装好后，就是导入这个模块 from bs4 import BeautifulSoup utf-8") as fp: soup = BeautifulSoup(fp, "lxml") # 第一个参数1是一个文件描述符，第二个参数一定是lxml，表示用lxml这个解析器进行数据解析
1.2K20编辑于 2022-09-20 - 来自专栏数据湖
数据仓库实战 4
20/11/25 11:08:25 INFO mapreduce.Job: Job job_1606125802436_0010 completed successfully ODS层 完全仿照业务数据库中的表字段 COMMENT '支付流水表' PARTITIONED BY ( `dt` string) row format delimited fields terminated by '\t' ; ODS层数据导入脚本 do_date' OVERWRITE into table "$APP".ods_base_category3 partition(dt='$do_date'); " hive -e "$sql" 执行脚本导入数据 ', `create_time` string COMMENT '' ) PARTITIONED BY ( `dt` string) stored as parquet; DWD层数据导入脚本 查看mysql数据 MariaDB [gmall]> select * from ads_gmv_sum_day； +------------+-----------+------------+-
1.8K41发布于 2020-12-18
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