小编Meh*_*pta的帖子

我正在阅读YOLOv4论文，该论文经常使用术语“一级和二级目标检测”。我无法理解这两种类型的物体探测器之间有什么区别。我假设

• 一个阶段仅使用一个网络同时进行区域检测和对象分类
• 两个阶段使用 2 个不同的网络执行上述操作

这个假设正确吗？

我正在尝试用熊猫绘制图形。

可以设置其他文本的字体。

但是无法设置 xlabel。ax3 无法使用 axes.set_xlabel() 参数。

我也尝试 ax.set_fontsize() 或 plt.rcParams.update({'font.size': 22})。它不起作用。

    plt.figure()
    ax1 = df_plot.plot(x='wind_direct',y=plot_columns,figsize=(30,18),linewidth=5,kind='line',legend=True, fontsize=16)
    ax1.legend(loc=2,fontsize=20)
    ax1.set_ylabel('kw',fontdict={'fontsize':24})

    ax2 = ax1.twinx()
    ax3 = df_plot.plot(x='wind_direct',y=counts_columns,figsize=(30,18),kind='bar',legend=True, ax=ax2, fontsize=16)
    ax3.set_title(title,pad=20, fontdict={'fontsize':24})
    ax3.set_ylabel('counts',fontdict={'fontsize':24})
    #ax3.set_fontsize(24)
    plt.rcParams.update({'font.size': 22})
    ax3.legend(loc=1,fontsize=20);

是否可以在 map 函数中使用 yield ？

出于 POC 目的，我创建了一个示例代码段。

# Python 3  (Win10)
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import os
def read_sample(sample):
    with open(os.path.join('samples', sample)) as fff:
        for _ in range(10):
            yield str(fff.read())

def main():
    with ThreadPoolExecutor(10) as exc:
        files = os.listdir('samples')
        files = list(exc.map(read_sample, files))
        print(str(len(files)), end="\r")

if __name__=="__main__":
     main()

我在示例文件夹中有 100 个文件。根据片段 100*10=1000 应该打印。但是，它只打印 100。当我检查它时只打印生成器对象。

有什么变化，它将被打印 1000？

我正在尝试使用以下代码片段将我的 Medium 配置文件集成到 Streamlit 应用程序上（通过https://medium-widget.pixelpoint.io/生成）

import streamlit as st
st.markdown('''
<div id="medium-widget"></div>
<script src="https://medium-widget.pixelpoint.io/widget.js"></script>
<script>MediumWidget.Init({renderTo: '#medium-widget', params: {"resource":"https://medium.com/@mehulgupta_7991","postsPerLine":3,"limit":9,"picture":"small","fields":["description","author","claps","publishAt"],"ratio":"landscape"}})</script>''')

但看起来标签被忽略了。知道我哪里出错了吗？

我无法理解两者之间的区别。不过，我开始知道 word_tokenize 使用 Penn-Treebank 进行标记化。但 TweetTokenizer 上没有任何内容可用。对于哪种数据，我应该使用 TweetTokenizer 而不是 word_tokenize？

以下是 athena 表的架构

我希望通过 standard_lab_parameter_name 和单位计算“parameter_value”组的中位数。为此，我遵循了链接： https: //docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_MEDIAN.html 但是在运行查询时

select median(parameter_value) from table_name group by standard_lab_parameter_name, units

它抛出错误

 SYNTAX_ERROR: line 1:8: Function median not registered

有什么帮助吗？或者如果有一些替代查询会很棒

我在 AWS Athena 中有一个具有以下架构的表

DB 中唯一的 standard_lab_parameter_name、单位对的数量约为 3k，并且 DB 约有 8000 万个条目。现在，我希望每个唯一的 standard_lab_parameter_name 单位对获得 1000 个样本（随机），因此接近 3k x 1000 行。我尝试在互联网上搜索任何此类查询，但徒劳无功。有什么帮助吗？

我正在阅读yolov4论文，其中作者提到了 Backbone（CSP DARKNET-53）、Neck（SPP 后跟 PANet）和 Head（YOLOv3）。因此，架构是这样的：

CSP Darknet-53-->SPP-->PANet-->YOLOv3（106层YOLOv3）。

这是否意味着 YOLOv4 包含了整个 YOLOv3？