简要描述计算机内各数据流的走向

计算机内部的数据流可以分为三类：指令流、数据流和控制流。

指令流：指令流是指计算机中的指令序列，它是CPU从内存中读取的一系列指令，指令流的走向是由CPU控制的。CPU从内存中读取指令，并且按照指令序列进行操作。

数据流：数据流是指计算机中的数据序列，它是CPU对数据进行处理的过程。数据流的走向是由CPU控制的，CPU从内存中读取数据，并且按照指令对数据进行处理。

控制流：控制流是指计算机中程序的执行流程，它是由程序代码中的条件语句、循环语句等控制结构所决定的。控制流的走向是由程序代码中的逻辑判断所决定的，程序会根据条件语句或循环语句的判断结果来控制程序的执行流程。

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简要描述coco数据集val2017验证集

COCO数据集是一个广泛使用的计算机视觉数据集，其中包含了各种各样的图像和对应的标注信息。val2017是COCO数据集中的验证集，用于评估模型在未见过的数据上的性能。

val2017验证集包含了2017年的图像数据，总共包含了约5,000张图像。这些图像来自于各种不同的场景和物体类别，涵盖了人类活动、动物、交通工具、自然风景等多个领域。每张图像都有对应的标注信息，包括物体边界框、物体类别、关键点等。

通过使用val2017验证集，研究人员和开发者可以测试他们的计算机视觉模型在真实场景中的表现。他们可以使用这个数据集来评估模型的准确性、泛化能力和鲁棒性。同时，val2017验证集也被广泛应用于目标检测、图像分割、姿态估计等计算机视觉任务的研究和评估中。

请简要描述常用的数据清洗技术

常用的数据清洗技术包括以下几个方面：

1. 缺失值处理：处理数据中的缺失值，常见的方法有删除缺失值、插值填充、使用默认值等。

2. 异常值处理：检测和处理数据中的异常值，可以使用统计学方法、可视化分析等技术来识别和处理异常值。

3. 重复值处理：去除数据中的重复记录，可以通过比较各个字段的数值或文本内容来判断是否存在重复值。

4. 数据类型转换：将不正确或不一致的数据类型进行转换，例如将字符串类型转换为数值类型、日期类型转换等。

5. 文本清洗：清理文本数据中的特殊字符、标点符号、停用词等，以便后续的文本分析和挖掘。

6. 数据格式化：将数据按照一定的格式进行整理和调整，以满足分析和建模的需求。

7. 数据一致性处理：对于同一类别的数据，确保其命名、单位、标准等保持一致，便于后续的数据分析和比较。

以上是常用的数据清洗技术，根据具体的数据情况和需求，可能需要综合运用多种技术来完成数据清洗工作。