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ImageNet数据集分类及编号查询表

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简介:《ImageNet数据集分类及编号查询表》提供了一个详细的指南,列出并编码了ImageNet数据库中的各类图像信息,方便用户快速定位和检索所需图片及其标签。 ImageNet数据集类别与编号查询表可以帮助快速查找所需的图片压缩包编号。

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    简介:《ImageNet数据集分类及编号查询表》提供了一个详细的指南,列出并编码了ImageNet数据库中的各类图像信息,方便用户快速定位和检索所需图片及其标签。 ImageNet数据集类别与编号查询表可以帮助快速查找所需的图片压缩包编号。
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    ImageNet数据集分类是基于大规模图像数据库ImageNet进行图像识别与分类的研究领域,涵盖数千个类别,促进了计算机视觉技术的发展。 ImageNet数据集是一个大规模的图像数据库,包含数百万张图片及其标签,广泛用于计算机视觉领域的研究与开发。该数据集为研究人员提供了丰富的资源来训练、验证和测试各种机器学习模型,尤其是在深度学习领域发挥了重要作用。
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    ImageNet 21K是一个包含超过21,000个类别的大规模图像数据集,涵盖了极其广泛的视觉概念,为深度学习模型提供了丰富的训练资源。 ImageNet 21K类别数据集是一个包含大量图像分类的数据集合。
  • ImageNet
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    ImageNet数据集是一个包含数百万张图片的大型视觉数据库,用于对象识别软件的研究与开发。它按照WordNet层级结构分类,并提供了丰富的图像标注信息。 ImageNet 数据集由斯坦福大学提供。下载文件名为 imagenet_ILSVRC2017_datasets.zip。
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    本文章介绍了在Oracle数据库环境中如何有效地从分表(如按月或年份分区的大量数据表)中提取所需信息的方法与技巧。 一个简单的Oracle数据库环境下的存储过程示例介绍了如何从按年月划分的分表中提取数据。
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    Imagenet-Clean项目致力于通过自动化手段净化ImageNet 1K与ImageNetV2数据集,剔除不准确、低质量或标注错误的图像,提升数据集的整体质量和可靠性。 ImageNet清洁 该存储库包含Bash脚本用于清理ImageNet 1k数据集以及采用不同配置的预训练Pytorch模型。 可以下载这些Bash脚本并使用它们来处理ImageNet数据集。 还需要从相应的来源获取Pytorch预训练模型以配合使用。 要求 - 下载ImageNet 1k()和或ImagenetV2()数据集。 - 运行清理脚本。 - 使用ImageMagick进行分类修复。 - 利用Pytorch及Pytorch图像模型,采用预先训练的模型。 对于清理ImageNet 1k验证集: 将脚本下载并解压缩到相应的目录中。然后在数据集的验证子目录(val)内复制imagenet_val_1_image_fixes.sh和imagenet_val_2_image_removal.sh等脚本,并按顺序执行,首先根据自信学习修复图像标签,其次删除错误的问题图像。
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    本课程深入讲解Oracle数据库中多表查询技巧与复杂的数据修改操作,帮助学员掌握高效处理大规模数据的技术方法。 本学习笔记旨在帮助大家掌握Oracle数据库中的多表查询及数据修改操作,重点讲解如何进行三个或四个表的连接查询,并熟练运用delete、update与insert语句。
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    本指南详细介绍了如何使用SQL命令查询Oracle数据库中的基本信息,包括数据库版本、表空间大小以及具体表的结构和数据情况。适合初学者快速掌握Oracle数据库管理技巧。 ### 查看Oracle数据库及表信息 在Oracle数据库管理与维护过程中,了解数据库中的各种相关信息至关重要。本段落将详细介绍如何使用SQL语句查询Oracle数据库中包括表、列、序列以及表空间在内的各类数据。 #### 1. 查询当前用户下的所有表名: ```sql SELECT table_name FROM user_tables; ``` 这条SQL命令会列出当前用户的全部表格名称,其中`user_tables`是一个系统视图,包含有关当前用户下所有数据库对象的信息。 #### 2. 查询整个数据库中的所有表信息(需有相应权限): ```sql SELECT user, table_name FROM all_tables; ``` 与查询单个用户不同的是,通过使用`all_tables`视图可以查看到数据库中每个用户的表格。这通常用于DBA级别的操作。 #### 3. 查询当前用户下所有表的列信息: ```sql SELECT table_name, column_name FROM user_tab_columns; ``` 这条SQL语句会列出当前用户下的所有表及其对应的各个字段名称,`user_tab_columns`视图包含了有关这些对象的具体细节如数据类型等。 #### 4. 查询整个数据库中所有用户的表格列信息: ```sql SELECT user, table_name, column_name FROM all_tab_columns; ``` 通过使用`all_tab_columns`视图可以查询到整库范围内每个用户表的所有字段详情,包括了名称、数据类型等属性。 #### 5. 查询当前用户下的序列详细信息: ```sql SELECT * FROM user_sequences; ``` 此SQL语句会列出当前用户的全部序列及其相关设置如增量值等。`user_sequences`视图包含了这些信息。 #### 6. 查看所有数据库对象(包括表、存储过程等)的信息: ```sql SELECT * FROM user_objects; ``` 使用这条命令可以获取到用户下所有的数据库对象的详细列表,其中包括了表、视图及其它类型的数据结构和程序单元。 #### 7. 查询当前用户的表格注释信息: ```sql SELECT table_name, comments FROM user_tab_comments; ``` `user_tab_comments`视图用于查看每个表格的相关描述性文本。而查询列的注释则使用以下语句: ```sql SELECT table_name, column_name, comments FROM user_col_comments; ``` #### 8. 给表和字段添加注释: ```sql COMMENT ON TABLE aa10 IS 系统参数表; COMMENT ON COLUMN aa10.aaa100 IS 参数类别; ``` 这两条语句分别用于给特定的表格和列增加描述性文本。 #### 9. 查看具体表格中的所有字段属性: 使用`DESCRIBE`命令可以快速查看某张表的所有字段信息,包括数据类型、长度等。 ```sql DESC aa10; ``` 或通过以下SQL语句获取更详细的字段细节: ```sql SELECT table_name, COLUMN_ID, column_name, data_type, data_length, DATA_PRECISION, NULLABLE FROM user_tab_columns ORDER BY table_name, COLUMN_ID; ``` #### 10. 查询所有表空间的大小及未使用的空间: 查看数据库中所有表空间总容量: ```sql SELECT tablespace_name, SUM(bytes)/1024/1024 AS total_size_mb FROM dba_data_files GROUP BY tablespace_name; ``` 查询每个表空间中的空闲(未使用)存储量: ```sql SELECT tablespace_name, SUM(bytes)/1024/1024 AS free_space_mb FROM dba_free_space GROUP BY tablespace_name; ``` #### 11. 获取所有表格的记录数量: 创建一个临时表来存放每张表的数据行数信息: ```sql CREATE TABLE table_count (table_name VARCHAR2(50), columns NUMBER(20)); ``` 然后通过以下查询语句获取并插入每个表格的实际数据量到上述创建的`table_count`中: ```sql SELECT INSERT INTO table_count VALUES ( || table_name || , || (select count(*) from || table_name || ) || ); FROM user_tab_comments; ``` 最后查询这个临时表以查看所有表格的数据行数: ```sql SELECT * FROM table_count; ``` 通过以上SQL语句,可以有效地管理和监控Oracle数据库中的各种信息,这对于日常维护和性能优化非常重要。
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    《F分布数值表》是一款便于统计学研究者和学生快速查找各种F分布值的实用工具书。它涵盖了广泛的显著性水平与自由度组合,为假设检验、方差分析等提供了方便的数据参考。 F分布是数理统计中的一个重要概念,用于描述两个独立样本方差比的分布情况。在统计学研究中,当我们需要比较两组独立数据集的方差是否存在显著差异时,通常会使用F分布来进行假设检验。 根据GB4086.4-83标准——中华人民共和国关于F分布数值表的标准文件规定,该标准提供了一套常用的F分布数值表格。这些表格包含了不同自由度组合和多种置信水平下的临界值数据,下侧概率范围从0.5至0.9995不等。研究者与学生可以通过查阅此表格快速准确地获取假设检验所需的F分布临界值。 具体而言,该标准文件中的数值表提供了各种分子自由度(即样本方差的分母)和分母自由度组合下的F分布临界值数据。例如,“F分布分位数表b=0.5(0.05)0.95”中提到的“b”可能表示表格给出的不同置信水平,括号内的数值代表不同的下侧概率(如0.05),这些对应的数值是在进行假设检验时用于确定临界值的关键数据。 文件还提供了详细的F分布临界值列表。例如,在分子自由度设定为2的情况下,分母自由度从1到240的变化范围内不同置信水平下的F临界值被详尽列出,并且以小数形式表示,精度达到四位或五位数字。尽管表格提供的数值非常精确,但在实际应用中我们可能只需要取几位有效数字进行计算。 在特定情况下如果标准的F分布数值表不能满足特殊需求时,则可以参考附录中的处理方法。该标准由国家标准局于1983年发布,并自1984年起开始实施,这表明了其权威性和重要性,在统计学领域具有不可或缺的作用和地位。 需要注意的是,由于OCR扫描技术的限制,文件中可能存在个别字词识别错误或缺失的情况,因此在使用时需要仔细核对数据以确保分析结果准确无误。尽管如此,GB4086.4-83标准提供的F分布数值表仍然是进行假设检验和数据分析的重要工具之一。
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    本数据集为ImageNet子集,精选了十个类别,每个类别包含一百张高质量图片,适用于图像识别和分类模型训练与测试。 源数据为ImageNet LSVRC-2010,包含1000个类别,共有约120万张训练图片、5万张测试图片以及15万张验证图片。 另外的数据集是从mini-imagenet中随机选取的:从该数据库中选择出10类,并且每类随机选择了100张图像,总共形成了一个包含1000张图象的新数据集。 关于AlexNet结构及其实现在ImageNet识别上的应用,可以参考相关文献。实现框架包括PyTorch、TensorFlow、Keras和Paddle等几种主流深度学习平台。