2016.11.23-2016.11.25回顾

本次分享涵盖了欺诈模块错误修正、收入方式对逾期影响的分析,以及使用多种工具和技术进行决策树建立的过程,包括遇到的问题及解决方案。

三天没有写博客,在忙节奏也不能乱啊,一定要吾日三省吾身,磨刀不费砍柴时。

2016.11.23

- 修正了fraud模块中某个部分的错误

- 分析了收入方式对于逾期的影响,最后发现一石激起千层浪啊,还是不要太激进了,把握好自己的节奏,人生苦短,把精力用在最有用的地方

2016.11.24

- 上周四也是个非常繁忙的一天,上午开会讨论老板的一些问题,还有确定数据源是谁来做?然后培训python sklearn包,下午是做一些分析,反正就是逾期相关的探索性分析

2016.11.25

- 最忙的一天,上午是培训分析讨论,下午就是一直弄决策树,先是安装sklearn失败,windows和linux都失败,然后换到同事电脑上工作,依葫芦画瓢用python写了个,然而生成的是dot需要一个软件来可视化,而且似乎是生成哑变量的方法,我觉得并不好,然后采用了机器学习实战这本书里的源码,可以生成树,但是没有每个叶子节点的数量比例,我最开始还用了weka直接来生成树,奇怪的是对于这种不平衡数据集,他把全部都分成了一类,而且无法生成树结构,我后来用了R包也是如此,用了SPSS还是这样,只有机器学习实战的包可以生成树,最后发现生成这个树,还不如用excel的透视表,树其实就有点像列联表,但是树有个好处就是对于连续变量,每个分支里面阈值可以不同,还有就是树的结构如果很复杂,表就hold不住了,另外一点列联表不能体现优先级,不能把两个值合并在一起,但是我上周的情况的确透视表还简单一些。

- whl的包,仍然是用pip install XXX.whl安装,但是我上周五没能成功,没明白问题出在哪

差不多以上



安全帽与口罩检测数据集 一、基础信息 数据集名称:安全帽与口罩检测数据集 图片数量: - 训练集:1690张图片 - 验证集:212张图片 - 测试集:211张图片 - 总计:2113张实际场景图片 分类类别: - HelmetHelmet:戴安全帽的人员,用于安全防护场景的检测。 - personwithmask:戴口罩的人员,适用于公共卫生监测。 - personwith_outmask:未戴口罩的人员,用于识别未遵守口罩佩戴规定的情况。 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于实际监控和场景采集,细节清晰。 二、适用场景 工业安全监控系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建自动检测人员是否佩戴安全帽的AI模型,适用于建筑工地、工厂等环境,提升安全管理效率。 公共卫生管理应用: 集成至公共场所监控系统,实时监测口罩佩戴情况,为疫情防控提供自动化支持,辅助合规检查。 智能安防与合规检查: 用于企业和机构的自动化安全审计,减少人工干预,提高检查准确性和响应速度。 学术研究与AI创新: 支持计算机视觉目标检测领域的研究,适用于安全与健康相关的AI模型开发和论文发表。 三、数据集优势 精准标注与实用性: 每张图片均经过标注,边界框定位准确,类别定义清晰,确保模型训练的高效性和可靠性。 场景多样性与覆盖性: 包含安全帽和口罩相关类别,覆盖工业、公共场所以及多种实际环境,样本丰富,提升模型的泛化能力和适应性。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于目标检测任务,便于快速集成和部署。 实际应用价值突出: 专注于工业安全和公共健康领域,为自动化监控、合规管理以及疫情防护提供可靠数据支撑,具有较高的社会和经济价值。
内容概要:本文围绕FOC电机控制代码实现与调试技巧在计算机竞赛中的应用,系统阐述了从基础理论到多场景优化的完整技术链条。文章深入解析了磁链观测器、前馈控制、代码可移植性等关键概念,并结合FreeRTOS多任务调度、滑动窗口滤波、数据校验与热仿真等核心技巧,展示了高实时性与稳定性的电机控制系统设计方法。通过服务机器人、工业机械臂、新能源赛车等典型应用场景,论证了FOC在复杂系统协同中的关键技术价值。配套的千行级代码案例聚焦分层架构与任务同步机制,强化工程实践能力。最后展望数字孪生、低代码平台与边缘AI等未来趋势,体现技术前瞻性。; 适合人群:具备嵌入式开发基础、熟悉C语言与实时操作系统(如FreeRTOS)的高校学生或参赛开发者,尤其适合参与智能车、机器人等综合性竞赛的研发人员(经验1-3年为佳)。; 使用场景及目标:① 掌握FOC在多任务环境下的实时控制实现;② 学习抗干扰滤波、无传感器控制、跨平台调试等竞赛实用技术;③ 提升复杂机电系统的问题分析与优化能力; 阅读建议:此资源强调实战导向,建议结合STM32等开发平台边学边练,重点关注任务优先级设置、滤波算法性能权衡与观测器稳定性优化,并利用Tracealyzer等工具进行可视化调试,深入理解代码与系统动态行为的关系。
【场景削减】拉丁超立方抽样方法场景削减(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)方法的场景削减技术,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法主要用于处理不确定性问题,特别是在电力系统、可再生能源等领域中,通过对大量可能场景进行高效抽样并削减冗余场景,从而降低计算复杂度,提高优化调度等分析工作的效率。文中强调了拉丁超立方抽样在保持样本代表性的同时提升抽样精度的优势,并结合实际科研背景阐述了其应用场景与价值。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab仿真案例和资源下载链接,涵盖风电、光伏、电动汽车、微电网优化等多个领域,突出其实用性和可复现性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、可再生能源、优化调度等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于含高比例可再生能源的电力系统不确定性建模;②用于风电、光伏出力等随机变量的场景生成与削减;③支撑优化调度、风险评估、低碳运行等研究中的数据预处理环节;④帮助科研人员快速实现LHS抽样与场景削减算法,提升仿真效率与模型准确性。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,理解拉丁超立方抽样的原理与实现步骤,并参考附带的其他科研案例拓展应用思路;同时注意区分场景生成与场景削减两个阶段,确保在实际项目中正确应用该方法。
道路坑洞目标检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:道路坑洞目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:708张图片 验证集:158张图片 总计:866张图片 • 训练集:708张图片 • 验证集:158张图片 • 总计:866张图片 • 分类类别: CirEllPothole CrackPothole IrrPothole • CirEllPothole • CrackPothole • IrrPothole • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图片为常见格式(如JPEG/PNG),来源于相关数据采集。 二、适用场景 • 智能交通监控系统开发:用于自动检测道路坑洞,实现实时预警和维护响应,提升道路安全。 • 自动驾驶与辅助驾驶系统:帮助车辆识别道路缺陷,避免潜在事故,增强行驶稳定性。 • 城市基础设施管理:用于道路状况评估和定期检查,优化维护资源分配和规划。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在公共安全和交通领域的应用,推动算法优化和模型开发。 三、数据集优势 • 精准标注与类别覆盖:标注高质量,包含三种常见坑洞类型(CirEllPothole、CrackPothole、IrrPothole),覆盖不同形态道路缺陷。 • 数据多样性:数据集涵盖多种场景,提升模型在复杂环境下的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于目标检测任务,支持快速模型迭代。 • 实际应用价值:专注于道路安全与维护,为智能交通和城市管理提供可靠数据支撑,促进效率提升。
废物分类实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:废物分类实例分割数据集 图片数量: - 训练集:2,658张图片 - 验证集:316张图片 - 测试集:105张图片 - 总计:2,974张图片(训练集 + 验证集) 分类类别: - 电子产品(electronics) - 玻璃瓶(gbottle) - 口罩(mask) - 金属(metal) - 塑料袋(pbag) - 塑料瓶(pbottle) - 废物(waste) 标注格式:YOLO格式,包含多边形点坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:JPEG图片,来源于实际场景,涵盖多种废物物品。 二、适用场景 智能废物分类系统开发: 数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割废物物品的AI模型,辅助垃圾分类和回收管理。 环境监测与环保应用: 集成至智能垃圾桶或监控系统,提供实时废物识别功能,促进环保和资源回收。 学术研究与技术创新: 支持计算机视觉与环境保护交叉领域的研究,助力开发高效的废物处理AI解决方案。 教育与培训: 数据集可用于高校或培训机构,作为学习实例分割技术和AI在环境应用中实践的重要资源。 三、数据集优势 类别多样性与覆盖广: 包含7个常见废物和可回收物品类别,如电子产品、玻璃瓶、口罩、金属、塑料袋、塑料瓶和废物,涵盖日常生活中的多种物品,提升模型的泛化能力。 精准标注与高质量: 每张图片均使用YOLO格式进行多边形点标注,确保分割边界精确,适用于实例分割任务。 任务导向性强: 标注兼容主流深度学习框架,可直接用于实例分割模型的训练和评估。 实用价值突出: 专注于废物分类和回收管理,为智能环保系统提供关键数据支撑,推动可持续发展。
<think>好的,我需要帮助用户找到如何使用NumPy处理rml2016.10a数据集的示例或方法。首先,我得先理解这个数据集的结构。根据用户提供的引用[3],这个数据集的每个样本是形状为(2, 128)的数组,包含I/Q两路数据,总共有220,000条样本,信噪比从-20dB到18dB,间隔2dB,共有11种调制方式。 用户的问题集中在NumPy的使用上,所以需要展示如何用NumPy进行数据加载、预处理、分割和特征提取。我需要先回顾NumPy处理这类数据的一般步骤,然后结合数据集的特性来具体说明。 首先,数据加载。数据集的原始格式可能是.mat文件,因为引用[3]提到读取数据集,而通常RML数据集是MATLAB格式的。使用NumPy的话,可能需要使用scipy.io.loadmat来加载,但用户可能希望主要用NumPy处理,所以虽然scipy不是NumPy,但加载数据是必要的一步,之后的数据处理可以集中在NumPy操作上。 接下来是数据预处理。可能需要归一化处理,比如对I/Q两路分别进行标准化。这里可以用NumPy的均值和标准差计算,然后进行缩放。例如,使用np.mean和np.std,然后进行减法除法操作。 然后是数据集分割,用户可能需要将数据分为训练集、验证集和测试集。可以用NumPy的索引或者随机排列来实现。比如,使用np.random.permutation来打乱数据,再按比例分割。 特征提取方面,可能需要计算幅度和相位,或者进行傅里叶变换得到频域特征。这可以通过NumPy的数组操作实现,比如np.abs计算幅度,np.arctan2计算相位,或者使用np.fft.fft进行快速傅里叶变换。 在示例代码部分,需要展示这些步骤的具体实现。例如,加载数据后,提取I/Q数据,进行归一化,分割数据集,然后计算幅度和相位。同时,要注意保持代码的简洁和可读性,使用NumPy的函数来提高效率。 另外,引用[2]中提到了使用ResNet处理类似的数据集,可能涉及到将数据转换为适合神经网络的输入形状,比如调整维度,这也可以作为预处理的一部分,用NumPy的reshape或transpose来实现。 需要确保所有步骤都使用NumPy库的功能,避免使用其他库如Pandas,除非必要。同时,引用的部分要正确标注,比如数据集的描述来自引用[3],而可能的可视化部分可以参考引用[1]中的时间域图绘制,但用户的问题集中在NumPy处理,所以可视化可能不是重点,但可以作为扩展提到。 最后,生成相关问题时要围绕数据处理的其他方面,比如可视化、深度学习结合、数据增强等,帮助用户进一步探索。</think>### 使用NumPy处理rml2016.10a数据集的示例 #### 1. 数据加载与结构解析 根据引用[3],该数据集包含220,000个形状为$(2,128)$的复数样本,每个样本对应I/Q两路信号。使用NumPy加载数据的核心步骤如下: ```python import numpy as np from scipy.io import loadmat # 用于读取MATLAB格式文件 # 加载数据集 data = loadmat('rml2016.10a.mat') complex_data = data['data'] # 获取复数信号数据 labels = data['labels'] # 获取调制类型标签 snr = data['snr'] # 获取信噪比信息 # 查看数据结构 print("样本形状:", complex_data.shape) # 输出 (220000, 2, 128) print("标签类型:", np.unique(labels)) # 输出11种调制方式[^3] ``` #### 2. 数据预处理 **归一化处理**:对I/Q两路分别进行标准化 ```python # 提取I/Q数据并转换为float32类型 i_data = complex_data[:,0,:].astype(np.float32) q_data = complex_data[:,1,:].astype(np.float32) # 计算均值和标准差 i_mean, i_std = np.mean(i_data), np.std(i_data) q_mean, q_std = np.mean(q_data), np.std(q_data) # 标准化处理 i_normalized = (i_data - i_mean) / i_std q_normalized = (q_data - q_mean) / q_std ``` #### 3. 数据集划分 ```python # 生成随机索引 indices = np.random.permutation(len(complex_data)) # 按7:2:1划分数据集 train_idx = indices[:154000] # 70% val_idx = indices[154000:198000] # 20% test_idx = indices[198000:] # 10% # 创建数据子集 train_data = np.stack([i_normalized[train_idx], q_normalized[train_idx]], axis=1) ``` #### 4. 特征工程 **计算幅度和相位**: ```python # 幅度计算:sqrt(I^2 + Q^2) amplitude = np.sqrt(i_normalized**2 + q_normalized**2) # 相位计算:arctan(Q/I) phase = np.arctan2(q_normalized, i_normalized) ``` **频域转换**(参考引用[1]的时间域图原理): ```python # 快速傅里叶变换 fft_i = np.fft.fft(i_normalized, axis=1) fft_q = np.fft.fft(q_normalized, axis=1) # 取对数幅度谱 log_spectrum = np.log(np.abs(fft_i) + 1e-8) ``` #### 5. 数据增强示例 **添加高斯噪声**: ```python def add_noise(signal, snr_db): signal_power = np.mean(signal**2) noise_power = signal_power / (10 ** (snr_db / 10)) noise = np.random.normal(0, np.sqrt(noise_power), signal.shape) return signal + noise # 为0dB信噪比添加噪声 noisy_i = add_noise(i_normalized, snr=0) ```
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