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数据集管理 查询数据集列表 创建数据集 查询数据集详情 更新数据集 删除数据集 父主题： 数据管理
(CPR)）的垂直云剖面组成。 数据集概览 A-Train云分割数据集旨在训练深度学习模型，从多角度卫星图像中体积分割云层。该数据集包含丰富的云层信息，适用于云检测研究。 资源获取 数据集由NASA开放，用户可以从其开放数据门户下载相关数据，进行云检测和深度学习算法的训练。 应用场景
应用与数据集成平台 ROMAConnect—产品入门 应用与数据集成平台 ROMAConnect—产品入门 源自华为10年+数字化转型实践，新一代云原生低代码iPaaS。无缝联接应用、消息、数据、API、设备，帮助企业快速、简单的打通并管理遗留系统与云原生应用，联接多云，消除数字鸿沟，构建业务敏捷性，驱动数字化转型
右侧上方 查询数据集 ：通过输入数据集的名称或描述，查询数据集。 ：通过选择筛选条件，查询数据集。 新增数据集：发布数据集的入口。 右侧中下方 数据集展示在数据集服务首页正下方，默认以列表的形式展示所有的数据集并且是按数据集的名称排序，还可以切换为卡片形式展示数据集。支持展示数据集的目录。
重洗数据集 Demo #!/usr/bin/python3 from random import shuffle,randint # 生成100个 0-50之间的随机整数 lst = [randint(0,50) for _ in range(100)] # 在lst原基础上进行重新随机排列
167 216 从上面两张表可以看出： （1）训练轮数对于联邦学习模型的性能影响不大，这主要是由于乳腺癌数据集的分类相对简单，且数据集经过了扩充导致的； （2）增大每个参与方本地模型训练的迭代次数，可以显著提升最终联邦学习模型的性能。 参与方数据量不同时，独立训练对比横向联邦训练的准确率
发布数据集 企业B分别自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集，并点击“发布”。 企业B的数据集如下： 创建数据集后点击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics联盟侧，供其他合作方参考。
发布数据集 企业A和大数据厂商B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集。 企业A的数据集如下： 大数据厂商B的数据集如下： 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics联盟侧，供其他合作方参考
订购数据集服务 功能介绍 外部用户在NAIE平台上订购数据集服务。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/v1.0/external/datacatalog/order 参数说明 无。 请求 请求样例 POST https://ipaddr:por
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
【功能模块】在“ModelArts”管理控制台，单击进入左侧导航栏的“数据管理”->“数据集”，点击“创建数据集”。这之前的过程都还好，除了复制数据的时候有一些问题。但是在创建数据集的时候出现问题。【操作步骤&问题现象】1、服务授权问题，没法授权。2、获取key信息，在统一身份认
发布数据集 企业A和企业B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集，并单击“发布”。 以企业A为例，数据集信息如下： 隐私求交场景需要将求交的字段设置为“非敏感”的唯一标识。
发布数据集 企业A将自己的需要预测的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建用于预测的数据集。 企业A预测数据集如下： 大数据厂商B仍使用训练时的提供的全量数据作为预测数据集，没有发布新的数据集。
Imagenet数据集是目前深度学习图像领域应用得非常多的一个领域，关于图像分类、定位、检测等研究工作大多基于此数据集展开。Imagenet数据集文档详细，有专门的团队维护，使用非常方便，在计算机视觉领域研究论文中应用非常广，几乎成为了目前深度学习图像领域算法性能检验的“标准”数据集。
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
修改数据集（新） 修改数据集的信息 修改数据集的图片 修改数据集的权限 父主题： 管理数据集
Imagenet数据集是目前深度学习图像领域应用得非常多的一个领域，关于图像分类、定位、检测等研究工作大多基于此数据集展开。Imagenet数据集文档详细，有专门的团队维护，使用非常方便，在计算机视觉领域研究论文中应用非常广，几乎成为了目前深度学习图像领域算法性能检验的“标准”数据集。
高级数据集管理MindSpore可以加载常见的数据集或自定义的数据集，这部分功能在初级教程中进行了部分介绍。加载自定义数据集有两种途径：通过GeneratorDataset对象加载将数据集转换为MindRecord，即MindSpore数据格式，通过读取MindRecord文件进
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