天池--零基础入门语音识别之食物声音识别--task01

本文介绍了Python中的Tqdm模块,用于创建进度条,便于在处理大量数据时提供反馈。glob模块则用于搜索符合特定模式的文件路径,支持通配符操作。此外,还讲解了librosa库的安装,该库用于音频处理。通过这些工具,开发者可以更高效地管理和处理数据及音频文件。

一,Python的Tqdm模块——进度条配置

tqdm官网地址:https://pypi.org/project/tqdm/

Tqdm模块是一个快速,可扩展的Python进度条,可以在Python长循环中添加一个进度提示信息,用户只需要封装任意的迭代器tqdm(iterator)即可完成进度条。相比ProgressBar来说Tqdm的开销非常低,同时Tqdm可以在任何环境中不需要任何依赖运行。

1,Tqdm安装

pip install tqdm

或者安装了Anaconda,使用conda来安装

conda install -c conda-forge tqdm

2,Tqdm的用法–基于可迭代

from tqdm import tqdm

text = ""
for char in tqdm(["a", "b", "c", "d"]):
    text = text + char

在这里插入图片描述

pbar = tqdm(["a", "b", "c", "d"])
for char in pbar:
    pbar.set_description("Processing %s" % char)

在这里插入图片描述

二,python中glob的用途

glob是python自带的一个操作文件的相关模块,用它可以查找符合特定规则的文件路径名。使用该模块查找文件,只需要用到: “*”, “?”, “[]”这三个匹配符;
*代表0个或多个字符,?代表一个字符,[]匹配指定范围内的字符,如[0-9]匹配数字
它的主要方法就是glob,该方法返回所有匹配的文件路径列表,该方法需要一个参数用来指定匹配的路径字符串(本字符串可以为绝对路径也可以为相对路径),其返回的文件名只包括当前目录里的文件名,不包括子文件夹里的文件

glob.glob(r'c:\*.txt')
# 获得C盘下的所有txt文件

glob.glob(r'E:\pic\*\*.jpg')
#获得指定目录下的所有jpg文件

glob.glob(r'../*.py')
# 使用相对路径

三,音频处理库—librosa的安装

pip install librosa

或者安装了Anaconda,通过conda命令安装

conda install -c conda-forge librosa

参考文献:

torch中文网:https://ptorch.com/news/170.html

天池事的零基础入门语义分割-地表建筑物识别任务是一个面向初学者的语义分割竞。任务的目标是利用机器学习和计算机视觉技术,对卫星图像中的地表建筑物进行标记和识别。 在这个任务中,参者需要使用给定的训练数据集进行模型的训练和优化。训练数据集包含了一系列卫星图像和相应的像素级标注,标注了地表建筑物的位置。参者需要通过分析训练数据集中的图像和标注信息,来构建一个能够准确地识别出地表建筑物的模型。 参者需要注意的是,语义分割是指将图像中的每个像素进行分类,使得同一类别的像素具有相同的标签。因此,在地表建筑物识别任务中,参者需要将地表建筑物区域与其他区域进行区分,并正确地进行标记。这对于初学者来说可能是一个挑战,因此需要掌握基本的图像处理和机器学习知识。 参者可以根据自己的理解,选择合适的算法和模型来完成这个任务。常见的方法包括卷积神经网络(CNN),通过设计适当的网络结构和训练方式,提高模型的准确性和泛化能力。同时,数据预处理和数据增强技术也是提高模型性能的关键。参者可以通过对数据进行增强和扩充,提高模型的鲁棒性和识别能力。 最后,参者需要使用训练好的模型对测试数据集进行预测,并生成预测结果。这些预测结果将用于评估参者模型的性能和准确度。评估指标通常包括像素级准确度(Pixel Accuracy)和平均交并比(Mean Intersection over Union),参者需要根据这些指标来评估和改进自己的模型。 总之,通过参加这个任务,初学者可以通过实践和挑战来提高自己的图像处理和机器学习技能,并掌握语义分割的基本概念和方法。
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