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https://huggingface.co/ 注： 主要元素为：数据集名称，链接，领域类型，语言，简介，主要文件，数据量，数据格式。 数据结构基本为 文档-问题-答案。 部分数据数量为个人统计，部分为数据源简介介绍； CMRC2018：（中文）MRC数据集 数据源链接：https://ymcui.com/cmrc2018/
该API属于MaStudio服务，描述: 基于对话问答功能,用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。接口URL: "/v1/{project_id}/deployments/{deployment_id}/chat/completions"
该API属于PanguLargeModels服务，描述: 基于对话问答功能,用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。接口URL: "/v2/{project_id}/pools/{pool_id}/deployments/{deployment_id}/chat/completions"
一、数据标注员是做什么的？首先谈谈什么是数据标注。数据标注有许多类型，如分类、画框、注释、标记等等，我们会在下面详谈。要理解数据标注，得先理解AI其实是部分替代人的认知功能。回想一下我们是如何学习的，例如我们学习认识苹果，那么就需要有人拿着一个苹果到你面前告诉你，这是一个苹果。然
1、coco 数据集类型2、json里的中文是 自动转换成了unicode3、因为推理需要utf8读取 classname.txt（中文）来映射super-category。所以coco classname，里的中文手动转换 填写为utf-8字符串貌似第3步错了？
原文链接：https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/122030308 火灾数据集： fire-smoke - 飞桨AI Studio 转自：https://www.csdn.net/tags/MtTaEgysNTM2NTA2LWJsb2cO0O0O
在做KNN+LDA对MNIST数据集分类时遇到了不少坑，本篇文章主要是记录一下解决这些坑的方案，完整的代码和实验报告等作业结束提交后再进行上传。 MNIST数据集 MNIST数据集简介 MNIST数据集，是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的7000
dialogbot：开箱即用的对话机器人解决方案，涵盖问答型对话、任务型对话和聊天型对话等多种场景，为您提供全方位的对话交互体验。 人机对话系统一直是AI的重要方向，图灵测试以对话检测机器是否拥有高度的智能。如何构建人机对话系统或者对话机器人呢？ 对话系统经过三代的演变： 规则对话系统：垂直
求求大佬们教教我，PCB的数据集咋弄阿。感觉我的模型没问题的。
数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是指一种由数据所组成的集合。Data set，dataset是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称
id=214dcb6c-9d58-40e2-b7f6-9091d22c8d36)提供了criteo部分数据集和ali-ccp部分数据集。 本教程介绍如何生成自定义推荐数据集。包括标签，连续特征，离散特征，多值离散特征。 # Copyright 2022 ModelArts Authors
), ) 点击并拖拽以移动 点击并拖拽以移动编辑 阅读完整的数据集STAC集合包括一个数据资产，它链接到parquet数据集的根。这可以用来读取所有跨时间的数据。我们将使用Dask来读入数据集。 eclipse = catalog.get_collection("eclipse")
岭国家实验室（ORNL）合作，通过商业上可用的卫星图像提取轮廓。你可以在这里下载这些数据集，或者使用这个链接来探索它们 数据集的属性建筑物占用类型¶。截至2021年12月，美国结构数据集包括所有结构的占用类型（如住宅、商业、工业）和主要占用类型（如单户住宅、餐馆、医院）
Dataset：数据集集合(NLP方向数据集)——常见的自然语言处理数据集大集合(建议收藏，持续更新) 目录 NLP数据集特点 常见的NLP数据集 1、生物数据集以及自然语言处理数据集 常见的使用案例 NLP数据集特点 文本相对容易收集和存
像和标注数据。与Facades数据集相比，Cityscapes数据集更适用于研究城市场景的语义分割。 ADE20K数据集：ADE20K数据集是一个包含超过15000张图像和分割标注的大型场景理解数据集。与Facades数据集相比，ADE20K数据集涵盖了更广泛的场景和类别，并提供了更多样的分割标签。
机器学习中可以将数据集分为两个子集，即训练集、测试集。更好的方式是将数据集分为三个子集，即训练集、验证集、测试集。 一、划分为训练集、测试集 数据集划分为两个子集的概念： 训练集—用于训练模型； 测试集—用于测试训练后模型 比如，将数据集划分为一个训练集、一个测试集：
数据标注完成后，您可以发布成多个版本对数据集进行管理。针对已发布生产的数据集版本，您可以通过查看数据集演进过程、设置当前版本、删除版本等操作，对数据集进行管理。 #### 查看数据集演进过程 1. 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据管理>数据集”，进入“数据集”管理页面。 2.
repeat_size=1, num_parallel_workers=1): # 定义数据集 mnist_ds = ds.MnistDataset(data_path) resize_height, resize_width
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