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1.深度学习数据集收集网站http://deeplearning.net/datasets/**收集大量的各深度学习相关的数据集，但并不是所有开源的数据集都能在上面找到相关信息。2、Tiny Images Datasethttp://horatio.cs.nyu.edu/mit/tiny/data/index
HCSO怎么购买？
1.1 定义 1.2 目的 1.3 随机森林 VS bagging 二、集成学习 2.1 定义 2.2 决策树的问题 2.3 袋装法概念与理论 2.4
在训练mask_rcnn时，由于图片尺寸过大以及存在单个图片内目标过多( >1000)，所以不能使用pad_to_max的操作使得在生成数据集时保持每个row的shape是相同的。在官方文档中看到可以设置动态的shape信息(set_dynamic_columns(columns=None)
html</a> <b>二、</b><b>精准推荐</b> 消费行为愈发地快速化，使用机器学习算法，结合消费者的消费历史、喜好、浏览记录、评分等数据，可以快速、精准的向消费者推荐喜欢或倾向购买的物品。 <b>2.1 [文字版] </b> <a href=http://forum
Continuous Speech Corpus【英文】🔴 数据集链接🔵 数据集简介 📕 commonvoice [ 中文]🟧 下载链接🟨 该链接下载界面如下🟦 该链接下还可以关注的数据集如下 📗 中文语音数据 - THCHS-30 : A
单击右下角“创建”，完成视频数据集的创建。 #### 视频标注 针对导入的数据集，需要对视频内的物体进行标注，可参考如下步骤。 1. 在“数据管理>数据集”列表中，选择上述步骤中创建的数据集，单击数据集名称，进入数据集概览页。 2. 单击右上角“开始标注”，进入数据集详情页面。默认展示当前数据集中的所
TER）和大地卫星增强型专题成像仪（ETM+），以及来自地图和航空照片的历史信息。 这个数据集中的每个特征都是分析时的冰川的多边形边界。几个冰川的ID在一段时间内有数百个不同的行。 这个数据集是截至2021年9月14日的冰川边界清单的快照，提供了超过690,000行。 Dataset
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asnumpy()运行时会有以下报错另外，我也尝试过先将两个数据集分别用ds.generatordataset包裹，再用joint_dataset合并成一个数据集，但会在创建iterator时直接报错。求助解决办法。如果不能同时迭代，我只能先迭代一个数据集，保存结果，再迭代另外一个。
transform(x)]我在做迁移时也采用这样的方式，只不过将里面的torch.tensor换成了ms.tensor.但在我尝试进行最基本的自定义数据集的迭代时，却报了这样的错误。是因为mindspore在进行迭代的时候默认将数据转换成numpy的形式，而pytorch中却没有做这样的默认
Temperature Daytime Monthly Median 数据集是 OpenLandMap 项目开发的全球日间地表温度（LST）数据集。该数据集是基于 MODIS 传感器的 MOD11A2 数据集开发的，该数据集提供 11 个波段的全球日间 LST 数据。OpenLandMap
叶磷含量（LPC）的全球地图。该方法结合了MODIS和Landsat数据、气候学数据（Worldclim）、最大的性状数据库（TRY）和机器学习算法。 下图是我们提供性状估计的方法流程图。编号框表示方法的三个主要部分：(1)填补性状数据库的空白；(2)计算具有附近性状观测数据的M
Landsat5_C2_SR_T1数据集是由美国地质调查局（USGS）提供的卫星遥感数据集。它是基于Landsat 5卫星的传感器数据得到的。 该数据集包含了包括全球范围内陆表面的高分辨率图像。图像的分辨率为30米，可以提供较为细致的地表特征信息。 Landsat5_C2_SR_T1数据集还提供了大量
整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含10 个类别的RGB 彩色图片。 每个图片的尺寸为32 × 32 ，每个类别有6000个图像，数据集中一共有50000 张训练图片和10000 张测试图片。 下面是数据集中的类，以及每个类的10张随机图像 参数介绍 这些数据集的参数也是大同小异
比如比赛问题详情页没有提供cars的标签，我们可以自己找到并使用是吧？也不限制使用别的数据集吧？
该API属于ModelArts服务，描述: 从数据集输入位置同步数据至数据集,包含样本及标注信息。文本类数据集不支持此操作。接口URL: "/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/sync-data"
keras.optimizers import Adam import matplotlib.pyplot as plt 2.1 载入数据集 # 载入数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist # 载入数据，数据载入的时候就已经划分好训练集和测试集 # 训练
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