python学习笔记

终端从c盘切换到d盘
直接输入d:

if name == ‘main‘:
name 是当前模块名,当模块被直接运行时模块名为 main 。这句话的意思就是,当模块被直接运行时,以下代码块将被运行,当模块是被导入时,代码块不被运行。

字典

类似map,形成key-value(key可以是字符串,元组等,不能为可变的)

创建方式:

  1. {key1:value1,…,keyn:valuen}
  2. 利用dict函数

字典无序存储

两个列表组成字典:aDict = dict(zip(aList,bList))

del dict[‘Name’]; # 删除键是’Name’的条目
dict.clear(); # 清空词典所有条目
del dict ; # 删除词典

元素的遍历:for keys in dict.keys():

dist.keys()输出所有的key
dist.value()输出所有的值

键查找值:dist.get()

可变长位置参数:一个*(元组)
可变长关键字参数:两个*(字典)


集合
无序的不重复的元素的组合

  • 可变集合(set)
  • 不可变集合(frozenset)
数据集介绍:神经元细胞核检测数据集 一、基础信息 数据集名称:神经元细胞核检测数据集 图片数量: - 训练集:16,353张 - 测试集:963张 分类类别: - Neuron(神经元细胞核):中枢神经系统的基本功能单位,检测其形态特征对神经科学研究具有重要意义。 标注格式: - YOLO格式,包含边界框坐标及类别标签,适用于目标检测任务 - 数据来源于显微镜成像,覆盖多种细胞分布形态和成像条件 二、适用场景 神经科学研究: 支持构建神经元定位分析工具,助力脑科学研究和神经系统疾病机理探索 医学影像分析: 适用于开发自动化细胞核检测系统,辅助病理诊断和细胞计数任务 AI辅助诊断工具开发: 可用于训练检测神经元退行性病变的模型,支持阿尔茨海默症等神经疾病的早期筛查 生物教育及研究: 提供标准化的神经元检测数据,适用于高校生物学实验室和科研机构的教学实验 三、数据集优势 大规模训练样本: 包含超1.6万张训练图像,充分覆盖细胞核的多样分布状态,支持模型深度学习 精准定位标注: 所有标注框均严格贴合细胞核边缘,确保目标检测模型的训练精度 任务适配性强: 原生YOLO格式可直接应用于主流检测框架(YOLOv5/v7/v8等),支持快速模型迭代 生物学特性突出: 专注神经元细胞核的形态特征,包含密集分布、重叠细胞等真实生物场景样本 跨领域应用潜力: 检测结果可延伸应用于细胞计数、病理分析、药物研发等多个生物医学领域
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