db.zips.aggregate([{"$match":{"population":{"$gt":100000}}},"$group"{"_id":null,"count":{"$sum":1}}])
时间: 2023-11-11 08:04:08 浏览: 28
这是一个MongoDB的聚合查询语句,它的作用是返回人口超过10万的所有城市的数量。具体来说,这个查询首先使用$match操作符来筛选出人口超过10万的城市,然后使用$group操作符将它们分组,最后使用$sum操作符计算每个组中城市的数量。在这个查询中,$group操作符的_id字段设置为null,表示将所有城市看作一个组。因此,最终的结果只有一个文档,其中包含了所有人口超过10万的城市的数量。
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#!/bin/bash # COCO 2017 dataset http://cocodataset.org # Download command: bash ./scripts/get_coco.sh # Download/unzip labels d='./' # unzip directory url=https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/ f='coco2017labels-segments.zip' # or 'coco2017labels.zip', 68 MB echo 'Downloading' $url$f ' ...' curl -L $url$f -o $f && unzip -q $f -d $d && rm $f & # download, unzip, remove in background # Download/unzip images d='./coco/images' # unzip directory url=http://images.cocodataset.org/zips/ f1='train2017.zip' # 19G, 118k images f2='val2017.zip' # 1G, 5k images f3='test2017.zip' # 7G, 41k images (optional) for f in $f1 $f2 $f3; do echo 'Downloading' $url$f '...' curl -L $url$f -o $f && unzip -q $f -d $d && rm $f & # download, unzip, remove in background done wait # finish background tasks这段代码怎么将下载好的数据集解压
这段代码使用了bash脚本来下载和解压COCO 2017数据集。让我为您逐行解释这段代码:
1. ```d='./'```:设置解压目录为当前目录。
2. ```url=https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/```:设置下载链接的URL。
3. ```f='coco2017labels-segments.zip'```:设置要下载的标签文件的名称。
4. ```echo 'Downloading' $url$f ' ...'```:打印正在下载的文件名。
5. ```curl -L $url$f -o $f```:使用curl命令下载文件。
6. ```unzip -q $f -d $d```:使用unzip命令将下载好的文件解压到指定目录。
7. ```rm $f```:删除已下载的zip文件。
8. ```&```:在后台运行上述命令。
9. 重复步骤5-8,以下载和解压不同的图像文件。其中,```f1='train2017.zip'```表示训练集文件,```f2='val2017.zip'```表示验证集文件,```f3='test2017.zip'```表示测试集文件。
10. ```for f in $f1 $f2 $f3; do ... done```:遍历每个图像文件。
11. ```echo 'Downloading' $url$f '...'```:打印正在下载的文件名。
12. ```curl -L $url$f -o $f```:使用curl命令下载文件。
13. ```unzip -q $f -d $d```:使用unzip命令将下载好的文件解压到指定目录。
14. ```rm $f```:删除已下载的zip文件。
15. ```wait```:等待后台任务完成。
这样,当运行该脚本时,它将下载COCO 2017数据集的标签和图像文件,并将它们解压到指定的目录中。
module 'tensorflow.keras.datasets' has no attribute 'coco'
这个错误可能是因为 TensorFlow 版本更新后,`tensorflow.keras.datasets` 模块中已经没有 `coco` 数据集了。
你可以尝试使用其他数据集或者自己下载 COCO 数据集并手动加载。可以使用以下代码下载 COCO 数据集:
```python
!wget http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip
!unzip annotations_trainval2017.zip -d annotations
!rm annotations_trainval2017.zip
!wget http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip
!unzip train2017.zip -d train2017
!rm train2017.zip
!wget http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip
!unzip val2017.zip -d val2017
!rm val2017.zip
```
然后你可以使用 `tfds.load()` 函数加载数据集:
```python
import tensorflow_datasets as tfds
dataset, info = tfds.load('coco/2017', with_info=True)
```
记得要安装 TensorFlow Datasets 库,如果你还没有安装的话。