請(qǐng)我喝杯咖啡?
(1) MNIST（修改后的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所）（1998）：
- 有 70,000 個(gè)手寫數(shù)字[0~9]，每個(gè)數(shù)字為 28x28 像素。 *火車60,000，測(cè)試10,000。
- 是 PyTorch 中的 MNIST()。
(2) EMNIST（擴(kuò)展 MNIST）（2017）：
- 有手寫字符（數(shù)字[0~9]和字母[A~Z][a~z]），每個(gè)28x28像素，分為6個(gè)數(shù)據(jù)集（ByClass, ByMerge 、平衡、字母、 數(shù)字 和 MNIST）：
*備注：
- ByClass 有 814,255 個(gè)字符（數(shù)字[0~9]和字母[A~Z][a~z]）。 *火車697,932，測(cè)試116,323。
- ByMerge 有 814,255 個(gè)字符（數(shù)字[0~9]和字母[A~Z][a, b, d~h, n, q, r, t]）。 *火車697,932，測(cè)試116,323。
- 平衡有131,600個(gè)字符（數(shù)字[0~9]和字母[A~Z][a, b, d~h, n, q, r, t]）。 *火車112,800，測(cè)試18,800。
- 字母有145,600個(gè)字母[a~z]。 *火車124,800，測(cè)試20,800。
- 數(shù)字有280,000個(gè)數(shù)字[0~9]。 *火車240,000，測(cè)試40,000。
- MNIST 有 70,000 個(gè)數(shù)字[0~9]。 *火車60,000，測(cè)試10,000。
- 是 PyTorch 中的 EMNIST()。
(3) QMNIST(2019):
- 有 120,000 個(gè)手寫數(shù)字[0~9]，每個(gè)數(shù)字 28x28 像素。 *火車60,000，測(cè)試60,000。
- 是一個(gè)擴(kuò)展的 MNIST。 *我不知道QMNIST的Q是什么意思。
- 是 PyTorch 中的 QMNIST()。
（4）ETLCDB（提取-轉(zhuǎn)換-加載字符數(shù)據(jù)庫(kù)）（2011）：
- 將手寫或機(jī)器打印的數(shù)字、符號(hào)、字母和日文字符分為 9 個(gè)數(shù)據(jù)集（ETL-1、ETL-2、ETL-3 、ETL-4、 ETL-5、ETL-6、ETL-7、ETL-8 和 ETL-9） : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : :
*備注：
- ETL1 有 141,319 個(gè)字符（數(shù)字[0~9]、字母[A~Z]、符號(hào)[-*/=()?,?'] 和片假名[ア~ン]）。
- ETL2有52,796個(gè)字符（數(shù)字[0~9]、字母[A~Z]、符號(hào)、片假名字母[ア~ン]、平假名字母[あ~ん]和漢字字母）。
- ETL3有9,600個(gè)字符（數(shù)字[0~9]、字母[A~Z]和符號(hào)[￥ -*/=()?,_?]）。
- ETL4 有 6,120 個(gè)字母[あ~ん]。
- ETL5 有 10,608 個(gè)片假名字母[ア~ン]。
- ETL6 有 52,796 個(gè)字符（數(shù)字[0~9]、字母[A~Z][a~z]、符號(hào)和片假名字母[ア~ン]）。
- ETL7（ETL7L 和 ETL7S） 有 16,800 個(gè)字符
- ETL8（ETL8G 和 ETL8B2） 有 152,960 個(gè)字符 ETL9（ETL9G 和 ETL9B）
- 有 607,200 個(gè)字符 它不在 PyTorch 中，所以我們需要從 etlcdb 下載它。
(5)葛紫寺(2018):
日語字符的草書風(fēng)格分為 3 個(gè)數(shù)據(jù)集（
Kuzushiji-MNIST- 、
- Kuzushiji-49 和 Kuzushiji-Kanji）：
*備注：
Kuzushiji-MNIST
- 分辨率為 28x28 像素
- Kuzushiji-49 每個(gè)都有 28x28 像素 Kuzushiji-49
- 。 Kuzushiji-Kanji 具有不平衡的 140,424 個(gè)漢字字符，每個(gè)字符為 64x64 像素。
- KMNIST() 在 PyTorch 中，但它只有
??>
- (6) 移動(dòng) MNIST(2015): 有 10,000 個(gè)視頻，每個(gè)視頻為 64x64 像素。 *每個(gè)視頻有 20 幀，有 2 個(gè)移動(dòng)數(shù)字。
MovingMNIST() 位于 PyTorch 中。
以上是計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集 (1)的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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Python類中的多態(tài)性
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
多態(tài)是Python面向?qū)ο缶幊讨械暮诵母拍睿浮耙环N接口，多種實(shí)現(xiàn)”，允許統(tǒng)一處理不同類型的對(duì)象。1.多態(tài)通過方法重寫實(shí)現(xiàn)，子類可重新定義父類方法，如Animal類的speak()方法在Dog和Cat子類中有不同實(shí)現(xiàn)。2.多態(tài)的實(shí)際用途包括簡(jiǎn)化代碼結(jié)構(gòu)、增強(qiáng)可擴(kuò)展性，例如圖形繪制程序中統(tǒng)一調(diào)用draw()方法，或游戲開發(fā)中處理不同角色的共同行為。3.Python實(shí)現(xiàn)多態(tài)需滿足：父類定義方法，子類重寫該方法，但不要求繼承同一父類，只要對(duì)象實(shí)現(xiàn)相同方法即可，這稱為“鴨子類型”。4.注意事項(xiàng)包括保持方
Python函數(shù)參數(shù)和參數(shù)
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
參數(shù)（parameters）是定義函數(shù)時(shí)的占位符，而傳參（arguments）是調(diào)用時(shí)傳入的具體值。1.位置參數(shù)需按順序傳遞，順序錯(cuò)誤會(huì)導(dǎo)致結(jié)果錯(cuò)誤；2.關(guān)鍵字參數(shù)通過參數(shù)名指定，可改變順序且提高可讀性；3.默認(rèn)參數(shù)值在定義時(shí)賦值，避免重復(fù)代碼，但應(yīng)避免使用可變對(duì)象作為默認(rèn)值；4.args和*kwargs可處理不定數(shù)量的參數(shù)，適用于通用接口或裝飾器，但應(yīng)謹(jǐn)慎使用以保持可讀性。
解釋Python發(fā)電機(jī)和迭代器。
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
迭代器是實(shí)現(xiàn)__iter__()和__next__()方法的對(duì)象，生成器是簡(jiǎn)化版的迭代器，通過yield關(guān)鍵字自動(dòng)實(shí)現(xiàn)這些方法。1.迭代器每次調(diào)用next()返回一個(gè)元素，無更多元素時(shí)拋出StopIteration異常。2.生成器通過函數(shù)定義，使用yield按需生成數(shù)據(jù)，節(jié)省內(nèi)存且支持無限序列。3.處理已有集合時(shí)用迭代器，動(dòng)態(tài)生成大數(shù)據(jù)或需惰性求值時(shí)用生成器，如讀取大文件時(shí)逐行加載。注意：列表等可迭代對(duì)象不是迭代器，迭代器到盡頭后需重新創(chuàng)建，生成器只能遍歷一次。
python`@classmethod'裝飾師解釋了
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
類方法是Python中通過@classmethod裝飾器定義的方法，其第一個(gè)參數(shù)為類本身(cls)，用于訪問或修改類狀態(tài)。它可通過類或?qū)嵗{(diào)用，影響的是整個(gè)類而非特定實(shí)例；例如在Person類中，show_count()方法統(tǒng)計(jì)創(chuàng)建的對(duì)象數(shù)量；定義類方法時(shí)需使用@classmethod裝飾器并將首參命名為cls，如change_var(new_value)方法可修改類變量；類方法與實(shí)例方法(self參數(shù))、靜態(tài)方法(無自動(dòng)參數(shù))不同，適用于工廠方法、替代構(gòu)造函數(shù)及管理類變量等場(chǎng)景；常見用途包括從
如何處理Python中的API身份驗(yàn)證
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
處理API認(rèn)證的關(guān)鍵在于理解并正確使用認(rèn)證方式。1.APIKey是最簡(jiǎn)單的認(rèn)證方式，通常放在請(qǐng)求頭或URL參數(shù)中；2.BasicAuth使用用戶名和密碼進(jìn)行Base64編碼傳輸，適合內(nèi)部系統(tǒng)；3.OAuth2需先通過client_id和client_secret獲取Token，再在請(qǐng)求頭中帶上BearerToken；4.為應(yīng)對(duì)Token過期，可封裝Token管理類自動(dòng)刷新Token；總之，根據(jù)文檔選擇合適方式，并安全存儲(chǔ)密鑰信息是關(guān)鍵。
什么是python魔法方法或dunder方法？
Jul 04, 2025 am 03:20 AM
Python的magicmethods（或稱dunder方法）是用于定義對(duì)象行為的特殊方法，它們以雙下劃線開頭和結(jié)尾。1.它們使對(duì)象能夠響應(yīng)內(nèi)置操作，如加法、比較、字符串表示等；2.常見用例包括對(duì)象初始化與表示（__init__、__repr__、__str__）、算術(shù)運(yùn)算（__add__、__sub__、__mul__）及比較運(yùn)算（__eq__、__lt__）；3.使用時(shí)應(yīng)確保其行為符合預(yù)期，例如__repr__應(yīng)返回可重構(gòu)對(duì)象的表達(dá)式，算術(shù)方法應(yīng)返回新實(shí)例；4.應(yīng)避免過度使用或以令人困惑的方
Python內(nèi)存管理如何工作？
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
Pythonmanagesmemoryautomaticallyusingreferencecountingandagarbagecollector.Referencecountingtrackshowmanyvariablesrefertoanobject,andwhenthecountreacheszero,thememoryisfreed.However,itcannothandlecircularreferences,wheretwoobjectsrefertoeachotherbuta
python`@property`裝飾師
Jul 04, 2025 am 03:28 AM
@property是Python中用于將方法偽裝成屬性的裝飾器，允許在訪問屬性時(shí)執(zhí)行邏輯判斷或動(dòng)態(tài)計(jì)算值。1.它通過@property裝飾器定義getter方法，使外部像訪問屬性一樣調(diào)用方法；2.搭配.setter可控制賦值行為，如校驗(yàn)值合法性，不定義.setter則為只讀屬性；3.適用于屬性賦值校驗(yàn)、動(dòng)態(tài)生成屬性值、隱藏內(nèi)部實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)等場(chǎng)景；4.使用時(shí)注意屬性名與私有變量名不同名，避免死循環(huán)，適合輕量級(jí)操作；5.示例中Circle類限制radius非負(fù)，Person類動(dòng)態(tài)生成full_name屬
