总共6000张图像,每类12张,怎么划分训练集测试集验证集
时间: 2023-05-22 22:04:01 浏览: 41
可以使用快速排序的算法来实现对输入字符串的排序,然后再对排序后的字符串进行遍历,过滤出ASCII码值不能被3整除的字符。以下是示例代码:
```python
def quick_sort(s):
if len(s) <= 1:
return s
pivot = s[0]
left = []
right = []
for i in s[1:]:
if i < pivot:
left.append(i)
else:
right.append(i)
return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)
input_str = input("请输入字符串:")
sorted_str = quick_sort(input_str)
result_str = ""
for char in sorted_str:
if ord(char) % 3 != 0:
result_str += char
print("排序后去除能被3整除的字符后的结果为:", result_str)
```
请注意,上面的代码只适用于Python语言,如果要在其它语言中实现可能需要做一些相应的语言特定的改动。
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1. 将每类500张图像随机分为4份,每份125张。
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3. 从每类中的剩余一份图像中,再分别取出一半,得到每类的验证集和测试集,共计125张图像。
4. 将所有类别的训练集、验证集、测试集合并,即可得到划分好的训练集、验证集、测试集,它们的比例分别为7:2:1。
需要注意的是,最好将每类图像进行随机打乱,以确保数据的分布均匀。同时也可以使用交叉验证等方法来验证模型的性能。