分类模型 训练数据不均匀 原创 TechOnly 2022-07-19 11:47:38 博主文章分类:机器学习 ©著作权 文章标签 java 文章分类 数据分析 人工智能 ©著作权归作者所有:来自51CTO博客作者TechOnly的原创作品,请联系作者获取转载授权,否则将追究法律责任 上采样是把小种类复制多份,下采样是从大众类中剔除一些样本 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:TensorFlow用softmax_cross_entropy_with_logits的loss一直增大 下一篇:scala 报错 java.lang.NoSuchMethodError 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 大语言模型训练数据常见的4种处理方法 本文将介绍当前常见的大语言模型训练数据的来源、处理方法、预训练数据对大语言模型影响的分析以及常见开源数据集合等。 数据 语言模型 词元 数据处理 数据训练 模型训练数据-MinerU一款Pdf转Markdown软件 MinerU是由上海人工智能实验室OpenDataLab团队开发的开源智能数据提取工具,专长于复杂PDF文档的高效解析与提取。它能够将含有图片、公式、表格等多模态内容的PDF文档转化为Markdown格式,同时支持从网页和电子书中提取内容,显著提升了AI语料准备的效率。MinerU具备高精度的PDF模型解析工具链,能自动识别乱码,保留文档结构,并将公式转换为LaTeX格式,广泛适用于学术、财务、法律等领域。 Markdown 数学公式 pdf MinerU 人工智能 AIGC 中大模型的训练之道 一、引言AIGC 领域中,大模型的训练是实现高质量内容生成的关键步骤。这一过程涉及众多复杂的技术和策略,需要大量的计算资源和数据支持。 二、数据收集与预处理首先,需要收集海量的相关数据。这些数据来源广泛,包括互联网上的文本、图像、音频、视频等。在收集到数据后,进行预处理是必不可少的环节。这包括数据清洗,去除噪声、错误或重复的数据;数据标注,为数据添加标签或注释,以便模型学习;数据转换,将数据转 数据 预处理 数据转换 python训练集数据不均匀 # Python训练集数据不均匀的处理方法在机器学习和数据科学项目中,数据集的均匀性对模型的训练效果至关重要。然而,现实世界中的数据往往是不均匀的,特定类别的数据可能较少,从而影响模型的学习能力和泛化能力。本文将详细讲解如何使用Python处理训练集数据不均匀的问题。## 流程概述在处理不均匀的数据集时,我们可以按照以下步骤来进行处理:| 步骤 | 描述 数据集 数据 python ceph不均匀 Ceph是一个针对大规模分布式存储的开源软件项目,为用户提供高性能、高可靠性的存储解决方案。然而,在实际应用中,由于各种不可控因素的存在,有时会出现Ceph集群存储不均匀的情况,这不仅会影响数据的读写速度,还可能导致整个存储系统的稳定性受到影响。不均匀的存储分布可能表现在多种方面,比如集群中部分节点存储负载过重,而其他节点资源利用率较低;部分PG(Placement Group)负载过重,导致 数据 存储系统 调度策略 ceph 数据分布不均匀 Ceph是一个开源的分布式存储系统,被广泛应用于云计算和大数据平台中。但是在实际使用过程中,有时会出现数据分布不均匀的情况,这种情况会对系统的性能和可靠性造成影响。数据分布不均匀指的是在Ceph集群中,不同的存储节点上存储的数据量差异较大。这可能是由于数据的写入方式不当、部分存储节点负载过高或者磁盘容量不足等原因造成的。当数据分布不均匀时,会导致一些存储节点负载过高,而另一些存储节点空闲,从而 数据分布 数据 数据迁移 不均匀材料的模拟 把硬度不均匀材料的模拟实现了。图中的T形物体左臂和右臂用了一样的变形器,但是材料的硬度不一样,硬度大的地方用橙色表示,小的地方用蓝色表示。可以发现,橙色的一侧摆动幅度较小。来自为知笔记(Wiz)附件列表tshape.gif 模拟 python不均匀色标 # Python 不均匀色标的实现指导在数据可视化中,色标是一个至关重要的元素,尤其是在处理具有不均匀分布的数据时。采用不均匀色标可以让我们的视觉效果更加清晰和有针对性。本文将逐步教学如何在Python中实现不均匀色标,帮助你创建出具有不同权重的色标。## 实现流程下面是我们实现不均匀色标的主要步骤:| 步骤 | 描述 数据 绘制图形 python python x轴不均匀 # Python中的X轴不均匀在数据可视化中,我们经常需要绘制柱状图、折线图、散点图等等。其中一个重要的部分就是X轴的刻度,它表示数据的范围和间隔。然而,在某些情况下,我们可能需要绘制的数据在X轴上并不均匀分布,这时候该如何处理呢?本文将介绍如何在Python中实现X轴不均匀的处理,并提供相应的代码示例。## 1. matplotlib库的使用在Python中,我们可以使用matplo 数据 饼状图 python cdh hdfs 分布不均匀 hash分布不均匀 表大小SQL> select count(*) from agent.TB_AGENT_INFO; COUNT(*)---------- 1751SQL> select count(*) from TB_CHANNEL_INFO ; COUNT(*)---------- 1807SQL> select count(*) from cdh hdfs 分布不均匀 SQL优化 ci SQL 表关联 mysql 数据分区不均匀 . 背景介绍 当 MySQL中一个表的总记录数超过了1000万后,会出现性能的大幅度下降吗?答案是肯定的,但是性能下降的比率不一而同,要看系统的架构、应用程序,甚 至还要根据索引、服务器硬件等多种因素而定。比如FCDB和SFDB中的关键词,多达上亿的数据量,分表之后的单个表也已经突破千万的数据量,导致单个表 的更新等均影响着系统的运行效率。甚至是一条简单的SQL都有可能压垮整个数 mysql 数据分区不均匀 mysql sql performance 优化 python训练集数据不均匀 如何用python训练数据 1 在sqlite中新建一个数据库data.db 2 在data.db中新建表score 3 将dafen.txt中数据输入到score中 4 建立一个python文件statistic.py,其具有以下功能:A 连接数据库data.db,读取其中表score中的数据到列表; B 通过numpy.std(a, axis=None),计算每个裁判员的标准差,输出标准差最大的前3个裁判员的序号; C python训练集数据不均匀 python sqlite numpy matplotlib hdfs 磁盘不均匀 在hadoop2.6.5,datanode数据存储盘选择策略有两种方式复制:首先是要遵循hadoop1.0磁盘文件夹投票,实现类:RoundRobinVolumeChoosingPolicy.java另外一种是选择可用空间足够多的磁盘方式存储,实现类:AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy.java选择策略相应的配置项是: <property> & hdfs 磁盘不均匀 hadoop 默认值 存储数据 imagesc不均匀横纵坐标 不均匀坐标轴 应用场景(以Echarts柱状图为例):现有一组数据:最小的数是 50000(5万) ,最大的数是 3000000000(30亿)。如果按照Echarts正常的画法,我们只需提取出来这些数据然后交给Echarts显示即可。但是这样做面临的问题就很明显——由于数值差距过大,且Echarts本身Y轴的数值是均匀分布的,所以在图里造成的结果是这样的:在图中,y 轴的数值均匀分布,最高的柱子在x轴 第五值 imagesc不均匀横纵坐标 Echarts 不均匀数据轴 相差很大数据显示 数据 分类任务 标签不均匀 重采样 pytorch 多标签分类数据不均衡 Multi label Synthetic Minority Over-sampling Technique,MLSMOTESMOTEMLSMOTE少数实例选择Minority Instance Selection:特征向量生成Feature Vector Generation:标签集合生成Label Set Generation:MLSMOTE代码(Python) 在处理分类问题时,类别失衡是 机器学习 深度学习 python 数据 特征向量 redis master数据分配不均匀 对于读多写少的高并发场景,我们会经常使用缓存来进行优化。比如说支付宝的余额展示功能,实际上99%的时候都是查询,1%的请求是变更(除非是土豪,每秒钟都有收入在不断更改余额),所以,我们在这样的场景下,可以加入缓存,用户->余额。以下这张图是我们读取数据的操作。Redis缓存与数据一致性问题那么基于上面的这个出发点,问题就来了,当用户的余额发生变化的时候,如何更新缓存中的数据,也就是说。我是先 redis master数据分配不均匀 怎么保证redis与mysql数据一致 缓存 数据库 数据 hadoop数据不均衡 hdfs数据分布不均匀 一、概述公司使用是自己搭建的hadoop集群,版本2.7.3,最近发现出现了hdfs数据存储不均衡的现象,其中有一个datanode使用了65%,而有一个只使用了20%。hadoop集群使用的时间长了会出现这种数据不均衡的问题,当然hadoop提供了解决方案,就是使用balancer,默认进行的是datanode级别的数据均衡,但是2.X版本还不支持datanode内的磁盘之间数据均衡,hadoo hadoop数据不均衡 hdfs 数据 hadoop python分类变量样本量不均匀 python 分类变量 操作系统1、什么是操作系统 操作系统位于计算机硬件与应用软件之间 是一个协调、管理、控制计算机硬件资源与软件资源的控制程序2、为何要有操作系统? 1、控制硬件 2、把对硬件的复杂的操作封装成优美简单的接口(文件),给用户或者应用程序去使用 注意:一套完整的计算机系统包含三部分 应用程序:qq,暴风影音,快播 操作系统:w python分类变量样本量不均匀 python 变量名 引用计数 光照不均匀 图像处理python 光照不均匀什么意思 目录1. 案例描述2. 方式1: 分块阈值3. 方式2: 顶帽变换和底帽变换光照不均匀图像分割技巧1——分块阈值光照不均匀图像分割技巧2——顶帽变换和底帽变换1. 案例描述在数字图像处理中,图像分割是很关键的一步,当图像质量较好,光照很均匀的时候只需用全局阈值的方法就能很完美地完成图像分割任务,但是有些时候会遇到光照不均匀的现象,这个时候就需要用一些技巧才能达到比较好的分割效果。我们先看一个实例, 光照不均匀 图像处理python 灰度 分块 图像分割 光照不均匀图像的阈值分割python 图像光线不均匀 1. 图像光照不均匀的具体表现1) 图像整体灰度像素值偏低,由于拍摄时现场的光照条件限制或设备自身的原因,导致图像的整体灰度值是偏低的或者图像的对比度偏低,从而使图像的信息难以识别,如红外图像、灰暗条件下拍摄的图像;2)图像的局部灰度像素值低,由于拍摄过程中周围环境的光照不均导致的图像一部分光照充足,一部分光照欠充足。光照充足的部分目标与背景对比度较高,易于辨认,而欠充足部分则灰度偏低且目标与背景 光照不均匀图像的阈值分割python 灰度 分块 直方图 安卓通讯录加索引 这节课将通过下面的技术为你展示怎样根据搜索内容进行匹配部分或全部来获取通讯录列表:根据姓名:通过搜索姓名的部分或全部来获取通讯列表。 Contacts Provider允许有过个相同的名字,所以这种方法额可以返回一个匹配列表。根据具体类型,例如一个电话号码:通过一个具体的数据类型来搜索获取通讯列表,像一个邮件地址。比如,这个方法允许你通过搜索邮件地址来获取所有匹配的通讯录列表。根据任何类型:通过 安卓通讯录加索引 android contacts permission provider 高性能交换机 MPLS M-LAG简介定义M-LAG(Multichassis Link Aggregation Group)即跨设备链路聚合组,是一种实现跨设备链路聚合的机制,如图1所示,将SwitchA和SwitchB通过peer-link链路连接并以同一个状态和Switch进行链路聚合协商,从而把链路可靠性从单板级提高到了设备级。图1 M-LAG示意图 目的M-LAG作为一种跨设备链路聚合的技术 高性能交换机 MPLS 1024程序员节 交换机 网络 链路 机器学习中MAE的评价模型 文章目录1. 如何评价一个模型的好坏2. 与「混淆矩阵」有关的几个评价指标2.1. 查准率/准确率2.2. 查全率/召回率/查出率3. 什么是PR曲线 1. 如何评价一个模型的好坏评价一个机器学习模型的好坏,通常需要一个具体的量化指标。在展开我们后面的内容前,我们先考虑这样一个场景。假设我们有三类预测目标,但是我们做了可能有十种不同的模型,现在怎么评判某个模型优于另外一个模型呢?回答这个问题之前 机器学习中MAE的评价模型 机器学习 混淆矩阵 PR曲线 评价指标 Android wifi STA_PRIMARY代表啥 wlan从入门到精通第四期WLAN常用概念SSID的全称是Service Set Identifier,也就是服务集标识符,用于标识一个服务集,按照大部分人的理解,也就是用来标识一个可用的网路。我们的手机、平板电脑,带无线网卡的笔记本这一系列无线终端(在WLAN中称之为工作站STA,Station),只要连上AP,实际上就构成了一个服务集。在这个服务集内,只要终端和AP关联,终端就能够相互通信(当 网络 标识符 无线网络 字符串 ESP 隧道报文 商业虚拟专用网络技术五IPSec一、IPSec技术1、IPSec虚拟专用网概述2、IPSec体系结构2.1、IPSec体系框架2.2、IPSec工作模式2.3、IPSec安全联盟2.3.1、IPSec工作流程中的专业术语2.3.2、安全联盟建立方式3、AH验证头协议3.1、AH报文格式3.1、AH封装3.1.1、传输模式中的AH封装3.1.2、传输模式中的AH封装4、ESP安全封装载荷4.1、E ESP 隧道报文 安全 华为 网络协议 哈希算法