請我喝杯咖啡?
*備忘錄：
- 我的帖子解釋了 MNIST、EMNIST、QMNIST、ETLCDB、Kuzushiji 和 Moving MNIST。
- 我的帖子解釋了 Fashion-MNIST、Caltech 101、Caltech 256、CelebA、CIFAR-10 和 CIFAR-100。
- 我的帖子解釋了 Oxford-IIIT Pet、Oxford 102 Flower、Stanford Cars、Places365、Flickr8k 和 Flickr30k。
(1) ImageNet(2009):
- 有 1,331,167 個(gè)對象圖像（1,281,167 個(gè)用于訓(xùn)練，50,000 個(gè)用于驗(yàn)證），每個(gè)圖像都連接到來自 1000 個(gè)類別的標(biāo)簽：
*備注：
- 每個(gè)類都有一個(gè)或多個(gè)代表相同事物的名稱。
- 您可以下載 ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz、ILSVRC2012_img_train.tar 和 ILSVRC2012_img_val.tar。
- 是 PyTorch 中的 ImageNet()。
(2) LSUN（大規(guī)模場景理解）（2015）：
- 有場景圖像，有10個(gè)數(shù)據(jù)集臥室、橋梁、教堂戶外、教室、會議室，餐廳， 廚房、客廳、餐廳和塔樓：
- 臥室 有 3,033,342 張臥室圖像（3,033,042 張用于火車，300 張用于驗(yàn)證）。
- 橋梁 有 818,987 張橋梁圖像（818,687 張用于火車，300 張用于驗(yàn)證）。
- 教堂戶外有126,527張教堂戶外圖像（126,227張用于火車，300張用于驗(yàn)證）。
- 教室有126,527張教室圖像（126,227張用于訓(xùn)練，300張用于驗(yàn)證）。
- 會議室有229,369張會議室圖像（229,069張用于訓(xùn)練，300張用于驗(yàn)證）。
- 餐廳有 657,871 個(gè)餐廳圖像（657,571 個(gè)用于火車，300 個(gè)用于驗(yàn)證）。
- 廚房 有 2,212,577 張廚房圖像（2,212,277 張用于火車，300 張用于驗(yàn)證）。
- 客廳有1,316,102張客廳圖像（1,315,802張用于火車，300張用于驗(yàn)證）。
- 餐廳有626,631張餐廳圖片（626,331張用于火車，300張用于驗(yàn)證）。
- 塔 有 708,564 個(gè)塔圖像（708,264 個(gè)用于訓(xùn)練，300 個(gè)用于驗(yàn)證）。
- 是 PyTorch 中的 LSUN()，但它有錯(cuò)誤。
(3) MS COCO(Microsoft Common Objects in Context)(2014):
- 有帶注釋的對象圖像，并且有 16 個(gè)數(shù)據(jù)集 2014 年訓(xùn)練圖像 和 2014 Val 圖像 以及 2014 年訓(xùn)練/Val 注釋、2014測試圖像與2014年測試圖像信息、2015 測試圖像 與2015 測試圖像信息、2017 訓(xùn)練圖像 和2017 Val 圖像 與2017 Train/Val 注釋, 2017填充訓(xùn)練/Val 注釋 或 2017 全景訓(xùn)練/Val 注釋、2017 測試圖像 以及 2017 測試圖像信息 和 2017 年未標(biāo)記圖像 與 2017 年未標(biāo)記圖像信息：
*備注：
- 2014 年火車圖像 有 82,782 張圖像。
- 2014 Val 圖像 有 40,504 張圖像。
- 2014 Train/Val 注釋 對于 2014 Train 圖像 和 2014 Val 圖像有 123,286 個(gè)注釋（82,782 個(gè)用于訓(xùn)練，40,504 個(gè)用于驗(yàn)證）。
- 2014 年測試圖像 有 40,775 張圖像。
- 2014 年測試圖像信息 有 40,775 個(gè)關(guān)于 2014 年測試圖像的注釋。
- 2015 年測試圖像 有 81,434 張圖像。
- 2015 年測試圖像信息 有 81,434 個(gè)關(guān)于 2015 年測試圖像的注釋。
- 2017 年火車圖像 有 118,287 張圖像。
- 2017 Val 圖片 有 5,000 張圖片。
- 2017 Train/Val 注釋 有 123,287 個(gè)注釋（118,287 個(gè)用于訓(xùn)練，5,000 個(gè)用于驗(yàn)證），用于 2017 Train 圖像 和 2017 Val 圖像。
- 2017 Stuff Train/Val 注釋 有 123,287 個(gè)注釋（118,287 個(gè)用于訓(xùn)練，5,000 個(gè)用于驗(yàn)證），用于 2017 Train 圖像 和 2017 Val 圖像。
- 2017 Panoptic Train/Val 注釋 有 123,287 個(gè)注釋（118,287 個(gè)用于訓(xùn)練，5,000 個(gè)用于驗(yàn)證），用于 2017 Train 圖像 和 2017 Val 圖像。
- 2017 年測試圖像 有 40,670 張圖像。
- 2017 年測試圖像信息 有 40,670 個(gè)關(guān)于 2017 年測試圖像的注釋。
- 2017 年未標(biāo)記圖像 有 123,403 張圖像。
- 2017 年未標(biāo)記圖像信息 有 123,403 個(gè)關(guān)于 2017 年未標(biāo)記圖像的注釋。
- 也稱為COCO。
- 是 CocoDetection() 或 CocoCaptions()
以上是計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集 (4)的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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Python Web應(yīng)用程序中有哪些常見的安全漏洞（例如XSS，SQL注入）以及如何緩解它們？
Jun 10, 2025 am 12:13 AM
Web應(yīng)用安全需重視，Python網(wǎng)站常見漏洞包括XSS、SQL注入、CSRF及文件上傳風(fēng)險(xiǎn)。針對XSS，應(yīng)使用模板引擎自動轉(zhuǎn)義、過濾富文本HTML并設(shè)置CSP策略；防范SQL注入應(yīng)采用參數(shù)化查詢或ORM框架，并驗(yàn)證用戶輸入；防御CSRF需啟用CSRFToken機(jī)制并對敏感操作二次確認(rèn)；文件上傳漏洞則要限制類型、重命名文件并禁止執(zhí)行權(quán)限。遵循規(guī)范與使用成熟工具可有效降低風(fēng)險(xiǎn)，安全需持續(xù)關(guān)注與測試。
Python的UNITDEST或PYTEST框架如何促進(jìn)自動測試？
Jun 19, 2025 am 01:10 AM
Python的unittest和pytest是兩種廣泛使用的測試框架，它們都簡化了自動化測試的編寫、組織和運(yùn)行。1.二者均支持自動發(fā)現(xiàn)測試用例并提供清晰的測試結(jié)構(gòu)：unittest通過繼承TestCase類并以test\_開頭的方法定義測試；pytest則更為簡潔，只需以test\_開頭的函數(shù)即可。2.它們都內(nèi)置斷言支持：unittest提供assertEqual、assertTrue等方法，而pytest使用增強(qiáng)版的assert語句，能自動顯示失敗詳情。3.均具備處理測試準(zhǔn)備與清理的機(jī)制：un
Python如何處理函數(shù)中的可變默認(rèn)參數(shù)，為什么這會出現(xiàn)問題？
Jun 14, 2025 am 12:27 AM
Python的函數(shù)默認(rèn)參數(shù)在定義時(shí)只被初始化一次，若使用可變對象（如列表或字典）作為默認(rèn)參數(shù)，可能導(dǎo)致意外行為。例如，使用空列表作為默認(rèn)參數(shù)時(shí)，多次調(diào)用函數(shù)會重復(fù)使用同一個(gè)列表，而非每次生成新列表。此行為引發(fā)的問題包括：1.函數(shù)調(diào)用間數(shù)據(jù)意外共享；2.后續(xù)調(diào)用結(jié)果受之前調(diào)用影響，增加調(diào)試難度；3.造成邏輯錯(cuò)誤且難以察覺；4.對新手和有經(jīng)驗(yàn)開發(fā)者均易產(chǎn)生困惑。為避免問題，最佳實(shí)踐是將默認(rèn)值設(shè)為None，并在函數(shù)內(nèi)部創(chuàng)建新對象，例如使用my_list=None代替my_list=[]，并在函數(shù)中初始
將Python應(yīng)用程序部署到生產(chǎn)環(huán)境中的考慮因素是什么？
Jun 10, 2025 am 12:14 AM
部署Python應(yīng)用到生產(chǎn)環(huán)境需關(guān)注穩(wěn)定、安全和可維護(hù)。首先，使用Gunicorn或uWSGI替代開發(fā)服務(wù)器以支持并發(fā)處理；其次，配合Nginx做反向代理以提升性能；第三，按CPU核心數(shù)配置進(jìn)程數(shù)量以優(yōu)化資源；第四，使用虛擬環(huán)境隔離依賴并凍結(jié)版本確保一致性；第五，啟用詳細(xì)日志、集成監(jiān)控系統(tǒng)并設(shè)置報(bào)警機(jī)制便于運(yùn)維；第六，避免root權(quán)限運(yùn)行應(yīng)用、關(guān)閉調(diào)試信息并配置HTTPS保障安全；最后，通過CI/CD工具實(shí)現(xiàn)自動化部署減少人為錯(cuò)誤。
如何將Python用于數(shù)據(jù)分析和與Numpy和Pandas等文庫進(jìn)行操作？
Jun 19, 2025 am 01:04 AM
pythonisidealfordataanalysisionduetonumpyandpandas.1）numpyExccelSatnumericalComputationswithFast，多dimensionalArraysAndRaysAndOrsAndOrsAndOffectorizedOperationsLikenp.sqrt（）
如何將Python與微服務(wù)體系結(jié)構(gòu)中的其他語言或系統(tǒng)集成？
Jun 14, 2025 am 12:25 AM
Python可以很好地與其他語言和系統(tǒng)在微服務(wù)架構(gòu)中協(xié)同工作，關(guān)鍵在于各服務(wù)如何獨(dú)立運(yùn)行并有效通信。1.使用標(biāo)準(zhǔn)API和通信協(xié)議（如HTTP、REST、gRPC），Python通過Flask、FastAPI等框架構(gòu)建API，并利用requests或httpx調(diào)用其他語言服務(wù)；2.借助消息代理（如Kafka、RabbitMQ、Redis）實(shí)現(xiàn)異步通信，Python服務(wù)可發(fā)布消息供其他語言消費(fèi)者處理，提升系統(tǒng)解耦、可擴(kuò)展性和容錯(cuò)性；3.通過C/C 擴(kuò)展或嵌入其他語言運(yùn)行時(shí)（如Jython），實(shí)現(xiàn)性
如何使用__ITER__和__NEXT __在Python中實(shí)現(xiàn)自定義迭代器？
Jun 19, 2025 am 01:12 AM
要實(shí)現(xiàn)自定義迭代器，需在類中定義__iter__和__next__方法。①__iter__方法返回迭代器對象自身，通常為self，以兼容for循環(huán)等迭代環(huán)境；②__next__方法控制每次迭代的值，返回序列中的下一個(gè)元素，當(dāng)無更多項(xiàng)時(shí)應(yīng)拋出StopIteration異常；③需正確跟蹤狀態(tài)并設(shè)置終止條件，避免無限循環(huán)；④可封裝復(fù)雜邏輯如文件行過濾，同時(shí)注意資源清理與內(nèi)存管理；⑤對簡單邏輯可考慮使用生成器函數(shù)yield替代，但需結(jié)合具體場景選擇合適方式。
列表，字典和集合綜合如何改善Python中的代碼可讀性和簡潔性？
Jun 14, 2025 am 12:31 AM
Python的列表、字典和集合推導(dǎo)式通過簡潔語法提升代碼可讀性和編寫效率。它們適用于簡化迭代與轉(zhuǎn)換操作，例如用單行代碼替代多行循環(huán)實(shí)現(xiàn)元素變換或過濾。1.列表推導(dǎo)式如[x2forxinrange(10)]能直接生成平方數(shù)列；2.字典推導(dǎo)式如{x:x2forxinrange(5)}清晰表達(dá)鍵值映射；3.條件篩選如[xforxinnumbersifx%2==0]使過濾邏輯更直觀；4.復(fù)雜條件亦可嵌入，如結(jié)合多條件過濾或三元表達(dá)式；但需避免過度嵌套或副作用操作，以免降低可維護(hù)性。合理使用推導(dǎo)式能在減少
