RSC11 Data Set遥感分类图像数据集，由武汉大学采集并整理。有11个分类，但是每个类别只有3副图像。

本文实例讲述了Python简单实现的代理服务器端口映射功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 一 代码 1、模拟服务端代码 import sys import socket import threading #回复消息，原样返回 def replyMessage(conn): while True: data = conn.recv(1024) conn.send(data) if data.decode().lower() == 'bye': break conn.close() def main(): sockScr = socket.so

NeuralAnnot: Neural Annotator for 3D Human Mesh Training Sets中Human3.6M的data

高中位数 您是否知道没有数学方法将的概念扩展到更高维度的独特方法？ 高维中位数存在各种定义，并且此Python软件包提供了这些定义的许多快速实现。 中值因其高的击穿点（高达50％的污染）而非常有用，并且在机器学习，计算机视觉和高维统计中有许多不错的应用。 该软件包当前具有和实现，并支持使用NaN丢失数据。 安装 软件包的最新版本始终在可用，因此可以通过键入以下命令轻松安装： pip3 install hdmedians 类固醇 给定一个有限集 的 维观测向量 ，类 这些观察结果由 medoid的当前实现是在矢量化Python中实现的，可以处理支持的任何数据类型。 如果您希望算法处理编码为nan的缺失值，则可以使用nanmedoid函数。 例子 创建一个6 x 10的随机整数观测值数组。 >>> import numpy as np >>> X = np.random.randin

练习线性回归的数据集 Linear Regression - Sheet1.csv

Python应用数据科学 ## Python 数据科学简介

Geolife GPS 轨迹数据集–用户指南 这一 GPS 轨迹数据集是在 (微软研究亚洲) Geolife 项目中收集的, 178 用户在四年 (2007年4月至 2011年10月) 期间。该数据集的 GPS 轨迹由一个时间戳点序列表示, 每一个都包含纬度、经度和高度信息。该数据集包含17621个轨迹, 总距离为1251654公里, 总持续时间为48203小时。该轨迹数据集可以应用于移动模式挖掘、用户活动识别、基于位置的社交网络、位置隐私和位置推荐等多个研究领域。

本文件是博客中的介绍代码的运行代码。 环境：python3.7+keras2.3.1+tensorflow1.15.0+sklearn0.22.1+matplotlib3.1.1 三方库：mglearn0.1.7

苏打SQL SQL可访问数据的数据测试，监视和分析。 苏打SQL有什么作用？ 苏打SQL可让您 检测到不良数据时停止管道 通过超高效SQL提取指标和列配置文件 通过声明性配置文件完全控制指标和查询 为什么要使用苏打SQL？ 为了防止数据的使用者遭受静默数据问题，最好的方法是分析和测试数据： 当它降落在您的仓库中时， 在每个重要的数据处理步骤之后 就在消费之前。 这样，您可以防止将不良数据传递给下游使用者。 您将花费更少的时间进行消防并获得更好的声誉。 苏打SQL如何工作？ Soda SQL是一个命令行界面（CLI）和Python库，用于使用SQL测量和测试您的数据。 作为输入，Soda SQL使用YAML配置文件，其中包括： SQL连接详细信息 要计算什么指标 对测量进行哪些测试 基于这些配置文件，Soda SQL将执行扫描。 扫描将执行所有测量并运行与一个表关联的所

Python heapq 详解 Python有一个内置的模块，heapq标准的封装了最小堆的算法实现。下面看两个不错的应用。 小顶堆（求TopK大） 话说需求是这样的： 定长的序列，求出TopK大的数据。 import heapq import random class TopkHeap(object): def __init__(self, k): self.k = k self.data = [] def Push(self, elem): if len(self.data) < self.k: heapq.heappush(self.data