19、Python字符串操作全解析

Python字符串操作全解析

1. Python 3.0 字符串类型变化

在 Python 3.0 中,字符串类型会有一些变化。当前的 str 字符串类型在 3.0 中始终是 Unicode 编码,并且会新增一个 “bytes” 类型,它是一个可变的小整数序列,可用于表示短字符串。一些文件读取操作可能会返回 bytes 而不是 str (例如读取二进制文件)。这部分内容仍在规划中,具体细节可查阅 3.0 版本的发布说明。

2. 字符串基本操作

2.1 基本运算

字符串可以使用 + 运算符进行拼接,使用 * 运算符进行重复:

>>> len('abc')
# Length: number of items
3
>>> 'abc' + 'def'
# Concatenation: a new string
'abcdef'
>>> 'Ni!' * 4
 # Repetition: like "Ni!" + "Ni!" + ...
'Ni!Ni!Ni!Ni!'

正式来说,两个字符串对象相加会创建一个新的字符串对象,其内容是操作数的连接。重复操作类似于将一个字符串自身相加多次。在这两种情况下,Python 允许创建任意大小的字符串,无需预先声明数据结构的大小。 len 内置函数用于返回字符串(或任何有长度的对象)

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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