FLICKR-25K.mat下载

FLICKR-25K.mat文件可以从以下网址下载：https://www.kaggle.com/dataset/e593768f204b802f95db5af3f7258e64ad2fe696d2e6d09258eb03509292ece0。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [MIR-Flickr25K数据集预处理](https://blog.csdn.net/HackerTom/article/details/98477506)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

相关问题

scannet_frames_25k.zip

scannet_frames_25k.zip是一个包含25,000个扫描数据帧的数据集。这些扫描数据帧是从中等大小的居住区域，商业区和公共建筑的场景中捕获而来的。这个数据集是一个从扫描数据中生成的RGB图像序列，这些图像序列可以被用于场景识别，目标检测和3D重建等任务。

这个数据集使用了三维扫描仪捕获现实场景的深度信息。深度图像被用于生成3D模型，并从中提取2D RGB图像。这些2D RGB图像存储在scannet_frames_25k.zip中。

该数据集是一个用于计算机视觉领域的重要数据集。它可以被用于训练深度学习模型和测试算法性能的基准数据集。这个数据集还可以被用于学术研究和开源项目，如逆向工程和3D重建软件。

总的来说，scannet_frames_25k.zip是一个有用的数据集，它提供了真实场景的RGB图像序列，可以被用于多种计算机视觉任务。使用这个数据集，研究人员可以开发新的算法和技术，以提高计算机视觉应用的性能。

"15k-25k经验不限 / 本科","15k-30k经验3-5年 / 本科"使用python正则表达式提取"k"后" /"前的字

您好！要使用Python正则表达式提取"k"后" /"前的字，您可以使用`re`模块来实现。以下是一个示例代码：

import re

texts = ["15k-25k经验不限 / 本科", "15k-30k经验3-5年 / 本科"]
pattern = r'(\w+)\s*/'  # 匹配"k"后的字

for text in texts:
    match = re.search(pattern, text)
    if match:
        extracted_text = match.group(1)
        print(extracted_text)

在上述代码中，我们使用正则表达式`(\w+)\s*/`来匹配"k"后的字。`\w+`表示匹配一个或多个字母、数字或下划线字符，`\s*`表示匹配零个或多个空白字符，`/`表示匹配斜杠字符。通过`re.search()`方法找到第一个匹配结果，然后使用`match.group(1)`提取匹配到的字，并打印输出。

在上述示例中，提取结果为：
- 对于"15k-25k经验不限 / 本科"，提取结果为"不限"
- 对于"15k-30k经验3-5年 / 本科"，提取结果为"3-5年"

请注意，根据实际情况，您可能需要对正则表达式进行进一步的调整。希望对您有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。