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視頻拉流ssd檢測的數(shù)據(jù)預(yù)處理 https://gitee.com/HuaweiAtlas/samples/tree/master/Samples/InferOfflineVideo和本地視頻yolo目標(biāo)檢測的預(yù)處理 https://gitee.com/HuaweiAtlas/s
baseline中給的json和custom，是不是只用改動(dòng)custom的數(shù)據(jù)預(yù)處理部分，json不動(dòng)就可以了
想要實(shí)現(xiàn)這樣幾個(gè)文本數(shù)據(jù)預(yù)處理操作：1.將文本處理成詞向量2.對數(shù)據(jù)進(jìn)行截?cái)?span id="gskeewq" class='cur'>處理（比如tflearn中的pad_sequences方法）請問mindspore有沒有對應(yīng)的接口實(shí)現(xiàn)。順便問下有沒有關(guān)于mindspore關(guān)于LSTM網(wǎng)絡(luò)的案例實(shí)現(xiàn)。希望mindspore能多出一些基礎(chǔ)
對于設(shè)備利用時(shí)間進(jìn)行了初步統(tǒng)計(jì)，可以看到數(shù)據(jù)本身具有指數(shù)分布的特性。 為了進(jìn)一步將設(shè)備種類劃分小類別，下面計(jì)劃對于設(shè)備命名屬性進(jìn)行聚類。 二、數(shù)據(jù)分析 1、數(shù)據(jù)文件 處理的數(shù)據(jù)仍然來自于最初的EXCEL表格文件。下面數(shù)據(jù)原始EXCEL表格文件： 數(shù)據(jù)文件中包含有五個(gè)表單，分別是 2017
使用modelarts的tensorflow版本預(yù)制算法deepfm需要進(jìn)行一次數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換附件中是deepfm算法的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具“數(shù)據(jù)理解.txt”里面描述了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的過程“數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換使用指導(dǎo).txt”，里面描述了如何使用工具將數(shù)據(jù)由raw轉(zhuǎn)換成tfrecord。
之前有了解到數(shù)據(jù)的維數(shù)越高對數(shù)據(jù)的數(shù)量要求越高，相當(dāng)于維數(shù)的增加會(huì)稀釋數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)的表現(xiàn)力很差。今天看到的一個(gè)實(shí)例是把三維立體數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成二維圖像去處理，感覺是不是有點(diǎn)濫用降維。降維會(huì)不會(huì)造成數(shù)據(jù)表示的變異或者質(zhì)量損失，其利弊如何權(quán)衡？
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、類別編碼等。 數(shù)據(jù)集成：多源數(shù)據(jù)的整合，避免數(shù)據(jù)沖突。 數(shù)據(jù)規(guī)約：降維、特征選擇、數(shù)據(jù)采樣，減少數(shù)據(jù)冗余。 數(shù)據(jù)增強(qiáng)：生成合成數(shù)據(jù)，解決數(shù)據(jù)不平衡問題。 二、數(shù)據(jù)清洗：不干不凈，模型報(bào)?。?1. 處理缺失值 數(shù)據(jù)缺失是大數(shù)據(jù)處理中最常見的問題，比如
預(yù)處理模塊 構(gòu)造圖像預(yù)處理器 改變圖片尺寸 裁剪圖片 轉(zhuǎn)換圖片顏色格式 示例-預(yù)處理
內(nèi)容 1. 分析weka自帶的測試數(shù)據(jù)集； 2. 利用weka實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的挖掘； 3.利用weka中的預(yù)處理算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括：添加屬性，刪除屬性/實(shí)例，將數(shù)據(jù)離散化。 步驟及結(jié)果 分析weka自帶的測試數(shù)據(jù)集； 首先安裝weka 安裝完后解壓weka.jar
基本是照著樣例修改的.這個(gè)dataset的數(shù)據(jù)讀入的是obs://mindspore-pub-dataset/imagenet_original/train/儲(chǔ)存的imagenet數(shù)據(jù)有以下幾個(gè)問題:1. schema沒有打印出來..不知道是怎么回事2. 我定義的數(shù)據(jù)預(yù)處理和增強(qiáng)沒有被執(zhí)行,網(wǎng)絡(luò)得到的是原始圖像數(shù)據(jù)
導(dǎo)入和預(yù)處理訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 參考TensorFlow官網(wǎng)的教程，創(chuàng)建一個(gè)簡單的圖片分類模型。 查看當(dāng)前TensorFlow版本，單擊或者敲擊Shift+Enter運(yùn)行cell。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from __future__ import absolute_import
文本和模式做預(yù)處理，包括從一段文本中提取出單詞或詞組，去掉對檢索無用的停用詞（stop word），對變形后的單詞做標(biāo)準(zhǔn)化等等，使之變?yōu)檫m合檢索的形式再作匹配。 GaussDB(DWS)中，原始的文檔和搜索條件都用文本（text）表示，或者說，用字符串表示。經(jīng)過預(yù)處理后的文檔變?yōu)?/p>
分享數(shù)據(jù)集 DataArts Insight支持將數(shù)據(jù)集分享給其他的用戶/用戶組，被分享的用戶/用戶組將獲得對數(shù)據(jù)集的編輯和使用權(quán)限。本文介紹如何分享數(shù)據(jù)集，以便團(tuán)隊(duì)成員可以快速開展協(xié)作。 前提條件 已接入數(shù)據(jù)源，請參見創(chuàng)建數(shù)據(jù)源。 已創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，請參見創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。 已開啟數(shù)據(jù)源分
本地盤換盤預(yù)處理（裸金屬類型實(shí)例） 操作場景 當(dāng)進(jìn)行“本地盤換盤”事件的“授權(quán)換盤”操作時(shí)，需要先對本地盤進(jìn)行換盤預(yù)處理。 本文介紹如何對裸金屬類型的ECS實(shí)例進(jìn)行本地盤的換盤預(yù)處理操作。 本地盤換盤操作會(huì)丟失故障本地盤上的數(shù)據(jù)，如果無需保留本地盤上的數(shù)據(jù)，可通過本操作換盤預(yù)處理。 本
本地盤換盤預(yù)處理（磁盤增強(qiáng)型實(shí)例） 操作場景 當(dāng)進(jìn)行“本地盤換盤”事件的“授權(quán)換盤”操作時(shí)，需要先對本地盤進(jìn)行換盤預(yù)處理。 本文介紹如何對磁盤增強(qiáng)型（D系列）的ECS實(shí)例進(jìn)行本地盤的換盤預(yù)處理操作。 本地盤換盤操作會(huì)丟失故障本地盤上的數(shù)據(jù)，如果無需保留本地盤上的數(shù)據(jù)，可通過本操作換盤預(yù)處理。
概述1.1 數(shù)據(jù)探索檢查數(shù)據(jù)錯(cuò)誤，了解數(shù)據(jù)分布特征和內(nèi)在規(guī)律1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)清洗 Data cleaning數(shù)據(jù)集成 Data integration數(shù)據(jù)變換 Data transformation數(shù)據(jù)規(guī)約 Data reduction2 數(shù)據(jù)清洗2.1 缺失值處理刪除填充：
數(shù)據(jù)預(yù)處理 數(shù)據(jù)預(yù)處理是準(zhǔn)備數(shù)據(jù)以供模型訓(xùn)練的重要步驟。以下是一些常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)： 數(shù)據(jù)清洗：處理異常值、重復(fù)值、錯(cuò)誤值等，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，使其更適合模型訓(xùn)練，例如對數(shù)變換、標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等。 數(shù)據(jù)分割：將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，以評估模型的性能。
NumPy，這些工具為數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理提供了便捷的解決方案。 本文將詳細(xì)介紹 Python 中常見的數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理技巧，涵蓋數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、重復(fù)值處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)規(guī)范化、特征工程等方面，并結(jié)合實(shí)際代碼示例進(jìn)行講解。 I. 數(shù)據(jù)清洗的基礎(chǔ)步驟 1. 加載數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)清洗的第一步通常是加載數(shù)據(jù)。Python
創(chuàng)建數(shù)據(jù)集 通過可視化方式創(chuàng)建數(shù)據(jù)集 通過SQL語句創(chuàng)建數(shù)據(jù)集 父主題： 新建數(shù)據(jù)集
使用CSS實(shí)現(xiàn)日志數(shù)據(jù)預(yù)處理 適用場景 在SRE運(yùn)維領(lǐng)域，日志數(shù)據(jù)是系統(tǒng)故障排查、性能優(yōu)化的可靠依據(jù)，現(xiàn)網(wǎng)產(chǎn)生的各類日志數(shù)據(jù)都是碎片化、異構(gòu)化狀態(tài)，不便于數(shù)據(jù)分析。日志分析場景下，CSS常用于各類日志數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)與搜索，比如華為公司內(nèi)部某監(jiān)控服務(wù)
