《趣题学算法》Chapter 2 数据集合与信息查找

2.1 集合及其字典操作

2.2 文本串的查找

2.3 全序集序列的排序

2.4 集合的并、交、差运算

计算机的处理对象是数据。要描述现实世界中的一个事物,往往需要众多的数据。即使可以用单一数值表述一个简单事物,问题仍可能涉及多个这样的简单事物。也就是说,在计算机里处理的往往是一组数据。在数学中,把一组相关的数据看成一个整体,称为集合。因此,用计算机解决现实问题,就需要在计算机里表示集合,并且设法方便地使用集合。本章就来探讨这一基础话题。

信息技术中最基本的操作就是在数据集合中查找特定的信息。很多应用问题中,在指定集合中查找具有特定值的元素往往是需要做出进一步操作的前提,下面就是这样的一个应用问题。

图片 4

问题描述

开放资源研讨会在一所著名高校举行,各开源项目负责人将项目报名签单贴在墙上,项目的名称以大写形式位于签单的顶部,作为项目的标识。

要加入一个项目的学生用自己的用户标识在该项目名下签到。用户标识是以小写字母开头后跟小写字母或数字的字符串。

然后组织者将所有的签单从

胚胎实例分割数据集 一、基础信息数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医生物研究:在生殖医、遗传等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 创新研究:支持计算机视觉生物医的交叉科研究,推动AI在胚胎中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育实践培训:用于高校或研究机构的实验教,帮助生和从业者掌握实例分割技术及胚胎知识。 三、数据集优势 • 精准专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度习框架中,简化模型开发部署流程。 • 科价值突出:为胚胎发育研究、生命科创新提供关键数据资源,促进AI在生物中的实际应用。
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