Dataset之NLP之LLMs：自然语言处理领域—大语言模型LLMs相关开源数据集的简介(三类数据集【预训练数据/微调数据/测试数据】)、下载(国内外开源数据集平台总结)、使用方法之详细攻略目录相关文章综述中的数据集
大家好！今天我向大家推荐一个由我创建的全新开源数据集：China-Balanced-License-Plate-Recognition-Dataset-330k。这是一个高质量、平衡的中国车牌识别数据集，包含了33万张各类中国车牌的图片。数据集经过精心设计，确保了图像质量的优秀和大部分各类车牌类型的平衡分布。这个数据集非常适合用于训练和评估车牌识别模型。地址： GitHub-SunlifeV/CBLPRD-330k:China-Balanced-License-Plate-Recognition-Dataset-330k:Abalanceddatasetof330,000imagesfeatu
关于比赛的基本操作描述，参考简书。学习了比赛中排行第三（rank3）的源码kernal，参考链接，对比起来内容更加详细综合，所以总结如下。1、流程就这个案例来讲，导入数据之后要做的，分为3步走：1、观察数据，了解特征的含义以及与生存率的关系，方便做特征工程2、特征工程&数据清洗，这一步是为了得到一个可以用于训练的好且完整的数据。3、跑模型4、提交2、代码及分析先导入需要使用的库"""导入库"""#数据分析与整理importpandasaspdimportnumpyasnpimportrandomasrnd#可视化importseabornassnsimportmatplotlib.pyplot
数据集描述如下：CIC IoT Dataset 2023是由加拿大网络安全研究所提供的一个数据集，旨在促进物联网（IoT）环境中大规模攻击的安全分析应用程序的开发。该数据集包含33种攻击，分为7类，包括DDoS、DoS、侦察、基于Web的攻击、暴力破解、欺骗和Mirai。TON_IoT数据集是一种新型的物联网（IoT）网络测试平台架构，可以用来评估人工智能（AI）安全应用程序。该平台采用了NSX vCloud NFV来支持软件定义网络（SDN）、网络功能虚拟化（NFV）和服务编排（SO），它包含了从遥测数据集、Windows和Linux基础数据集以及网络流量数据集收集的异构数据源。UNSW-N
我希望创建一个与此类似的空数据集。不是它的外观或任何东西，而是只是了解空数据集的一般概念。我不确定如何执行此操作，并且我一直想在不使用任何cocoapods的情况下将其植入我的应用程序中。这容易做到吗？我是Swift的新手，所以我一直无法弄清楚这一点。我尝试了下面的代码，但有很多错误，我意识到它没有意义。overridefunctableView(tableView:UITableView,numberOfRowsInSectionsection:Int)->Int{ifreturn==0{//Createtheemptydataset}else{returnjsonfile["res
我正在编写一个图形库以在图形中显示数据。由于我所做的大多数项目都倾向于在其中包含大量学习组件，因此我决定创建一个通用类型的结构来管理我的数据集DataSet(注意这里Plottable也是Comparable)。试图符合MutableCollectionType，我遇到了一个错误。我想使用sort()的默认实现,但编译器在尝试使用排序功能时给出以下错误。Ambiguousreferencetomember'sort()'这是一个代码示例:vardata=DataSet(elements:[1,2,3,4])data.sort()//Ambiguousreferencetomember'
前面是做了一轮决策，按照信息论的方式，对各特征做了分析，确定了能够带来最大信息增益（注意是熵减）的特征。但仅这一步是不够的，我们需要继续对叶子节点进行同样的操作，直到完成如下的目标：[if!supportLists]1）[endif]程序遍历完所有划分数据集的属性；[if!supportLists]2）[endif]每个分支下的所有实例都具有相同的分类；如果程序已经遍历完所有划分数据集的属性，叶子节点下的实例仍然不具备相同的分类，那就采用多数表决的方法（有点像KNN）来决定该叶子节点的分类。好，上代码。defmajorityCnt(classList): classCount={}
我正在使用Daniel的IOSChart框架和Xcode7.3.1。我完成了基础教程并尝试设置第一个示例。问题是我无法分配X轴字符串标签我在教程中看到当我们将数据分配给图表时，我们应该使用让chartData=BarChartData(xVals:dataPoints,dataSet:chartDataSet)完成最后一步，但下面是我在这里看到的。“xVals”没有参数，只有“dataset”可用。有人知道吗？结果将只是条形图，没有任何xaxis标签，如下所示 最佳答案 好的，下面是折线图的示例函数:funcsetLineChart
1采集设备方面H36M使用了高精度的多视角摄像机动态捕捉系统获得了非常准确和连贯的3D关节坐标标注。3DPW使用了单目摄像机与IMU的复合传感系统进行采集,存在一定程度的标注噪声。2场景环境方面H36M主要针对室内定向动作,背景单一简洁。3DPW重点是室外复杂环境中人的自然动作,场景复杂多变。3提供的标注H36M给出了3D关节坐标和对应的图片数据。3DPW提供了3D骨骼和2D关键点,但没有对应的图片数据。4标注形式H36M以3D坐标的形式直接提供了关节位置。3DPW给出的是经过注册的3D人体网格,需要自己提取骨骼。Human3.6M数据集原始并没有提供SMPL参数,这里的关键点是:SMPLGT
UTKFace数据集是一个大规模的人脸数据集，具有较长的年龄跨度(从0岁到116岁)。该数据集包括超过20,000张带有年龄、性别和种族注释的人脸图像。图像覆盖了姿势、面部表情、光照、遮挡、分辨率等方面的巨大变化。该数据集可用于多种任务，如人脸检测、年龄估计、年龄进展/回归、地标定位等。一些示例图像如下所示：主要特点：包括20k以上的野外人脸图像(一张图像中只有一张人脸)提供相应的对齐和裁剪的面提供相应的地标(68分)图像按照年龄、性别和种族进行标记样本 标签 每个面部图像的标签都嵌入在文件名中，格式类似于[age]_[sex]_[race]_[date&time].jpg[age]是一个从
