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和直接。 电影评论数据集：除了IMDB和Amazon数据集，还有一些其他来源的电影评论数据集，如Rotten Tomatoes数据集和MovieLens数据集。这些数据集可以提供额外的样本和不同的评论视角，从而增加了数据集的多样性。 综上所述，IMDB影评数据集虽然有一些局限性，
个不同的子数据集。BasinATLAS、RiverATLAS和LakeATLAS，分别代表子流域的划分（多边形）、河网（线）和湖岸线（多边形）。HydroATLAS总共包含100万个子流域、850万条河流和140万个湖泊。 HydroATLAS是通过对来自现有全球数据集的广泛的水
前言 – 人工智能教程 社区野火风险数据集可用于评估社区级别的野火风险并制定野火缓解计划。它还可用于确定最需要援助的社区。社区野火风险数据集由美国农业部林务局创建，旨在帮助评估家庭、企业和其他有价值资源的风险。该数据集包含全国一致的信息，用于比较全国或州或县内社区之间的相对野火风险。使用大型火灾模拟系统
Higgs Boson数据集入门 介绍 Higgs Boson数据集是一个由欧洲核子研究中心（CERN）收集的一个开放数据集。该数据集包含了一系列粒子碰撞实验中的观测结果。科学家们借助这个数据集来研究赛德费尔德粒子（Higgs Boson）的产生和衰变过程。 在本篇博客中
**maskSet4k** 数据集； 六：可有偿发布该数据集（因为成果已经沉淀下去，该数据集属个人之前阶段学习兴趣总结所得，研究方向已换，后续价值有限） 基础分享如下： 小的目标检测数据集下载链接： 目标检测coco128官方下载链接 当前最好的开源口罩数据集： 武汉大学
这里显示的数据是通过在800m²的网格单元内汇总当前USDA-NCSS的土壤调查数据（在没有SSURGO的地方用STATSGO回填）获得的。这种数据汇总技术导致地图可能与任何特定点的原始数据不一致，其目的是在全州范围内描述土壤属性的区域趋势。 这个应用程
2022-09-16 GEE数据集：全球土壤盐度数据集（1986-2016） GEE数据集：SDA-NCSS的土壤调查数据 GEE数据集：美国大陆(CONUS)30米土壤属性概率图数据库 GEE数据集：SDA-NCSS的土壤调查数据 GEE数据集：全球土壤网格数据集
别和位置、图像语义分割、强化学习。针对不同用途的预置算法，其对数据集的要求不同。在使用预置算法创建训练作业之前，建议您根据此预置算法对数据集的要求，准备相应的数据集。图像分类用于训练的数据集需存储在OBS桶中，数据集对应的OBS文件夹及文件路径结构如下所示：|-- data_url
简介： 全球历史粮食产量数据集是农业普查统计（粮农组织报告的国家产量统计数据）和卫星遥感（遥感反演的作物指数）的混合数据产品，大豆只有“主要（major）”生长季节。前言 – 人工智能教程 全球大豆主要产区包括： 1. 美国：美
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061）通过Smoother算法计算得到的平滑后ET产品，解决了影像云雾覆盖、像元异常值等问题。对处理后的覆盖中国区域的影像结果镶嵌，生成了分辨率为500米的月度合成产品。 数据集ID: MDO/MODIS_MONTH_ET_CHINA 时间范围: 2001年-2021年 范围: 全国
GLOBathy（全球湖泊测深数据集） 前言 – 床长人工智能教程我们开发了一个新颖的GLObal水深测量（GLOBathy）数据集，包括140多万个水体，与完善的全球数据集HydroLAKES保持一致。GLOBathy使用一个基于GIS的框架，根据水体的最大深度估
一、数据集介绍 Maple-IDS数据集是一个网络入侵检测评估数据集，旨在增强异常基础入侵检测系统（IDS）和入侵预防系统（IPS）的性能和可靠性。随着网络空间安全领域攻击的日益复杂化，拥有一个可靠和最新的数据集对于测试和验证IDS和IPS解决方案至关重要。 数据集由东北林业大学
GUI-对话框================================================简介： JDialog类创建的对话框必须要依赖于某个窗口。 对话框分为无模式和有模式两种。 有模式的对话框：当这个对话框处于
setAttribute()函数设置对话框关闭时，自动销毁对话框。 2.2 标准对话框 所谓标准对话框，是 Qt 内置的一系列对话框，用于简化开发。事实上，有很多对话框都是通用的，比如打开文件、设置颜色、打印设置等。这些对话框在所有程序中几乎相同，因此没有必要在每一个程序中都自己实现这么一个对话框。 Qt
$ionicPopup ionic 对话框服务允许程序创建、显示弹出窗口。 $ionicPopup 提供了3个方法：alert(), prompt(),以及 confirm() 。 实例 HTML 代码 <body class="padding" ng-controller="PopupCtrl">
构建简单的CNN模型识别cifar数据集。 经过几天的简单学习，尝试写了一个简单的CNN模型通过cifar数据集进行训练。效果一般，测试集上的的表现并不好，说明模型的构建不怎么样。 # -*- coding = utf-8 -*- # @Time : 2020/10/16 16:19
常见的语义分割算法属于有监督学习，因此标注好的数据集必不可少。公开的语义分割数据集有很多，目前学术界主要有三个benchmark（数据集）用于模型训练和测试。第一个常用的数据集是Pascal VOC系列。这个系列中目前较流行的是VOC2012，Pascal Context等类似的数据集也有用到。第二个常用的数据集是Microsoft
ttl.bz2 简介： 本知识库内全领域实体的优质三元组数据集；对应原url的数据集 AllFieldTriples 数据量：数据缺失，据介绍有5000w+ 数据格式： ttl文件，需二次处理 十四、病人事件图谱数据集 数据源链接：http://openkg.cn/dataset/peg
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