2024年大数据最新大数据:数据合集,你想要的或许这里都有(1)

(4)网贷天眼:网贷平台、行业数据。

(5)76676互联网金融门户:网贷、P2P、理财等互金数据。

3.公司年报

(1)巨潮资讯:各种股市咨询,公司股票、财务信息。

(2)SEC.gov:美国证券交易数据

(3)HKEx news披露易:年度业绩报告和年报。

4.创投数据

(1)36氪:最新的投资资讯。

(2)投资潮:投资资讯、上市公司信息。

(3)IT桔子:各种创投数据。

5.社交平台

(1)新浪微博:评论、舆情数据,社交关系数据。

(2)Twitter:舆情数据,社交关系数据。

(3)知乎:优质问答、用户数据。

(4)微信公众号:公众号运营数据。

(5)百度贴吧:舆情数据

(6)Tumblr:各种福利图片、视频。

6.就业招聘

(1)拉勾:互联网行业人才需求数据。

(2)中华英才网:招聘信息数据。

(3)智联招聘:招聘信息数据。

(4)猎聘网:高端职位招聘数据。

7.餐饮食品

(1)美团外卖:区域商家、销量、评论数据。

(2)百度外卖:区域商家、销量、评论数据。

(3)饿了么:区域商家、销量、评论数据。

(4)大众点评:点评、舆情数据。

8.交通旅游

(1)12306:铁路运行数据。

(2)携程:景点、路线、机票、酒店等数据。

(3)去哪儿:景点、路线、机票、酒店等数据。

(4)途牛:景点、路线、机票、酒店等数据。

(5)猫途鹰:世界各地旅游景点数据,来自全球旅行者的真实点评。

类似的还有同程、驴妈妈、途家等

9.电商平台

(1)亚马逊:商品、销量、折扣、点评等数据

(2)淘宝:商品、销量、折扣、点评等数据

(3)天猫:商品、销量、折扣、点评等数据

(4)京东:3C产品为主的商品信息、销量、折扣、点评等数据

(5)当当:图书信息、销量、点评数据。

类似的唯品会、聚美优品、1号店等。

10.影音数据

(1)豆瓣电影:国内最受欢迎的电影信息、评分、评论数据。

(2)时光网:最全的影视资料库,评分、影评数据。

(3)猫眼电影专业版:实时票房数据,电影票房排行。

(4)网易云音乐:音乐歌单、歌手信息、音乐评论数据。

11.房屋信息

(1)58同城房产:二手房数据。

(2)安居客:新房和二手房数据。

(3)Q房网:新房信息、销售数据。

(4)房天下:新房、二手房、租房数据。

(5)小猪短租:短租房源数据。

12.购车租车

(1)网易汽车:汽车资讯、汽车数据。

(2)人人车:二手车信息、交易数据。

(3)中国汽车工业协会:汽车制造商产量、销量数据。

13.新媒体数据

新榜:新媒体平台运营数据。

清博大数据:微信公众号运营榜单及舆情数据。

微问数据:一个针对微信的数据网站。

知微传播分析:微博传播数据。

14.分类信息

(1)58同城:丰富的同城分类信息。

(2)赶集网:丰富的同城分类信息。

如果你是小白,想通过爬虫获得有价值的数据,推荐我们的体系课程——Python爬虫:入门+进阶

三、数据交易平台


由于现在数据的需求很大,也催生了很多做数据交易的平台,当然,出去付费购买的数据,在这些平台,也有很多免费的数据可以获取。

优易数据:由国家信息中心发起,拥有国家级信息资源的数据平台,国内领先的数据交易平台。平台有B2B、B2C两种交易模式,包含政务、社会、社交、教育、消费、交通、能源、金融、健康等多个领域的数据资源。

数据堂:专注于互联网综合数据交易,提供数据交易、处理和数据API服务,包含语音识别、医疗健康、交通地理、电子商务、社交网络、图像识别等方面的数据。

四、网络指数


百度指数:指数查询平台,可以根据指数的变化查看某个主题在各个时间段受关注的情况,进行趋势分析、舆情预测有很好的指导作用。除了关注趋势之外,还有需求分析、人群画像等精准分析的工具,对于市场调研来说具有很好的参考意义。同样的另外两个搜索引擎搜狗、360也有类似的产品,都可以作为参考。

阿里指数:国内权威的商品交易分析工具,可以按地域、按行业查看商品搜索和交易数据,基于淘宝、天猫和1688平台的交易数据基本能够看出国内商品交易的概况,对于趋势分析、行业观察意义不小。

友盟指数:友盟在移动互联网应用数据统计和分析具有较为全面的统计和分析,对于研究移动端产品、做市场调研、用户行为分析很有帮助。除了友盟指数,友盟的互联网报告同样是了解互联网趋势的优秀读物。

爱奇艺指数:爱奇艺指数是专门针对视频的播放行为、趋势的分析平台,对于互联网视频的播放有着全面的统计和分析,涉及到播放趋势、播放设备、用户画像、地域分布、等多个方面。由于爱奇艺庞大的用户基数,该指数基本可以说明实际情况。

微指数:微指数是新浪微博的数据分析工具,微指数通过关键词的热议度,以及行业/类别的平均影响力,来反映微博舆情或账号的发展走势。分为热词指数和影响力指数两大模块,此外,还可以查看热议人群及各类账号的地域分布情况。

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<think>首先,用户的问题是:“请问YoloV11蘑菇数据集训练教程模型配置”,翻译成英文是:“PleaseaskaboutYoloV11mushroomdatasettrainingtutorialmodelconfiguration.”我需要提供关于使用YOLOv11训练蘑菇数据集的教程和模型配置。从用户的消息看,系统指令要求我参考站内引用,并优先使用用户上一次的问题和我的回答。引用包括:-引用[1]:讨论使用YOLO模型(可能是YOLOv5)处理8857张21类毒蘑菇数据集,提供代码示例加载和处理数据。-引用[2]:讨论构建YOLOv5的自定义数据集,包括安装依赖、设置环境、修改数据文件。-引用[3]:讨论YOLOv5-v8的训练命令,包括使用YOLOv5、v6、v7和v8的示例。-引用[4]:讨论使用YOLOv5训练自定义数据集(蘑菇检测),包括修改classes.txt和使用工具。用户提到的YOLOv11可能是个错误。实际上,YOLOv11可能不是官方的;最常用的是YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8。YOLOv11可能指的是一个特定版本或误称。我检查上下文:引用[3]中提到“yolov5-v8”,意思是从v5到v8,但没有v11。引用[1]中提到YOLO模型,但指定了代码示例基于YOLOv5。用户上一次的问题似乎是关于YOLOv11,但从引用中没有具体信息。我可能需要基于现有引用调整。系统指令说:“上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求,请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。”但在这个对话中,没有用户上一次的问题和我的回答历史;这是一个新的线程。用户消息开头是:“参考站内引用:引用[1]:...”并列出引用,然后说:“上述引用仅供参考...我想寻找关于使用YoloV11进行蘑菇数据集训练的相关信息或教程...YoloV11蘑菇数据集训练教程模型配置”。所以,用户指定了YOLOv11,但我从引用中知道:-引用[1]是关于YOLO模型训练蘑菇数据集(似乎是YOLOv5)。-引用[3]提到YOLOv5、v6、v7、v8的训练命令。-YOLOv11可能不存在;或许用户意指YOLOv8或其他版本?或者是个打字错误。我需要谨慎处理。在回复中,我应该基于可用信息提供教程和配置,参考这些引用。用户要求“模型配置”,意思是模型配置,如训练参数、数据设置等。步骤:1.**理解用户需求**:用户想要一个教程来使用YOLOv11训练蘑菇数据集。既然YOLOv11可能不正确,我应该先澄清或基于类似YOLO版本(如YOLOv8)提供指导,因为引用中提到了YOLOv5到v8。2.**使用引用**:-从引用[1],有关于蘑菇数据集的细节:8857张21类毒蘑菇数据集,需要修改数据路径、类名列表等。-引用[2]是关于YOLOv5的设置环境、修改data.yaml文件。-引用[3]提供不同YOLO版本的训练命令。-引用[4]讨论使用YOLOv5训练自定义蘑菇数据集。所以,这些引用都围绕YOLOv5或类似。我可以基于YOLOv5或延伸到其他版本。3.**假设YOLOv11**:既然用户指定了YOLOv11,我需要假设或解释YOLOv11可能指的是当前版本。实际上,YOLO模型的最新流行版本是YOLOv8或YOLOv9(2023末发布)。我应该建议使用YOLOv8,因为它更常见,且从引用[3]中有命令。4.**结构化回答**:系统指令要求结构清晰、逐步解决问题,使用中文回答。回答应包括:-环境设置-数据准备-模型配置(如YAML文件)-训练命令和参数调整-代码示例(如果可能)5.**生成相关问题**:指令6要求生成相关问题,并在末尾添加引用标识。6.**遵守LaTeX格式**:系统指令1-3要求行内数学用$...$,独立公式用$$...$$,但在这个主题中,可能不需要数学公式。蘑菇数据集训练更多是代码和配置,所以可能不必强制添加数学。只在必要时使用。7.**回答真实可靠**:基于引用提供准确信息。如果YOLOv11不存在,解释并推荐YOLOv8或其他。**计划回答结构**:1.**引言**:回应用户查询,澄清YOLOv11可能性。2.**环境设置**:基于引用[2],如何设置环境(安装依赖)。3.**数据准备**:基于引用[1],修改数据文件如data.yaml。4.**模型配置**:解释如何选择模型大小(如yolov5s,yolov5m),以及训练参数。5.**训练教程**:提供训练命令,参考引用[3]。6.**代码示例**:如果需要,简化代码展示。7.**结束语和问题**:生成相关问题。由于引用基于YOLOv5,我将以它为基准,但提及最新版本。使用引用标识:[^1],[^2],等。</think> 以下回答基于您查询的“YoloV11 蘑菇数据集 训练教程 模型配置”,以及提供的站内引用(主要围绕 YOLO 模型训练,特别是 YOLOv5 到 YOLOv8)。首先,我需要澄清:**YOLOv11 不是一个官方或主流版本**。YOLO 系列的最新稳定版本包括 YOLOv5、YOLOv7 和 YOLOv8(YOLOv9 于 2024 发布但尚未广泛使用)。从引用看,您提供的资料主要使用 YOLOv5(如引用[1]和[2]),并扩展到 YOLOv8(引用[3])。因此,我将以 YOLOv8 为核心提供教程和配置指导(因为 YOLOv8 性能优越且兼容 YOLOv5 格式),但所有步骤可推广到其他 YOLO 版本。以下内容基于引用数据调整,确保真实可靠。 我将逐步解析训练教程和模型配置,包括环境设置、数据准备、模型选择、训练命令和代码示例。所有代码均基于 PyTorch 实现,参考 YOLOv8 官方文档和相关引用。 ### 1. 环境设置 (基于引用[2]) 在开始训练前,确保系统环境正确安装。使用 Anaconda 创建虚拟环境(避免依赖冲突),并安装必要依赖。 ```bash # 创建并激活虚拟环境(引用[2]) conda create -n yolov8 python==3.9 conda activate yolov8 # 安装 YOLOv8 依赖(需先克隆官方仓库) git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics cd ultralytics pip install -r requirements.txt # 安装 PyTorch(可选,如果 requirements.txt 未涵盖) pip install torch torchvision torchaudio ``` **关键点**:确保 Python 版本为 3.8 或更高(引用[2]强调兼容性)。安装后验证环境:运行 `python -c "import torch; print(torch.__version__)"`,输出应为 PyTorch 版本号如 "2.1.0"。 ### 2. 数据准备 (基于引用[1]和[2]) 您提到“蘑菇数据集”,引用[1]详细描述了 8857 张图像、21 类毒蘑菇数据集的准备。YOLO 模型使用 YOLO 格式数据(图像 + 标注文本文件)。以下是步骤: #### a. 数据集结构 数据集目录应包含: - `images/train/`:训练图像(例如 .jpg 文件) - `images/val/`:验证图像 - `labels/train/`:对应标注文件(.txt 格式,每行代表一个对象,格式为 `class_id x_center y_center width height`,坐标归一化为 0-1) - `labels/val/`:验证集标注文件 **示例结构**: ``` mushroom_dataset/ ├── images/ │ ├── train/ (约 70% 图像) │ └── val/ (约 30% 图像) └── labels/ ├── train/ (同名的 .txt 文件) └── val/ ``` #### b. 创建 `data.yaml` 配置文件 这是核心模型配置部分。基于引用[2],需修改 `data.yaml` 文件指定数据集路径和类名。 - **文件位置**:建议放在 YOLO 项目根目录下的 `data/` 文件夹(如 `ultralytics/data/mushroom.yaml`)。 - **内容示例**: ```yaml # 示例:mushroom.yaml (参考引用[1]和[2]数据路径) path: ./mushroom_dataset # 数据集根目录绝对路径(引用[3]建议用绝对路径避免错误) train: images/train # 训练图像相对路径 val: images/val # 验证图像相对路径 test: # 可选,测试集路径 # 类别数量和名称(基于蘑菇类)引用[1]提到21类,需替换为实际名称 nc: 21 # number of classes names: ['Amanita', 'Boletus', 'Cantharellus', ...] # 确保与标注文件一致(引用[2]强调) ``` **自定义说明**: - 替换 `path` 为您的数据集路径(如 `/home/user/mushroom_dataset`)。 - 类名列表 `names` 必须与标注文件中的类别完全匹配(引用[1]提到修改 `class_names`)。 - 如果使用引用[1]的毒蘑菇数据集,直接复制其类名。 #### c. 数据集预处理 参考引用[4],蘑菇数据集可能需要清洗和标注调整: - 使用工具如 `LabelImg` 或 `CVAT` 标注图像(未标注时)。 - 对已有标注,确保格式正确(引用[4]讨论硬编码路径问题)。 ### 3. 模型配置与选择 (基于引用[1]和[3]) YOLOv8 提供预训练模型(如 yolov8s.pt、yolov8m.pt),您可选择不同大小以权衡速度与精度。 - **模型大小选项**(参考引用[1]): - `yolov8n`:小型模型(快速,精度较低) - `yolov8s`:基础模型(推荐训练起始点) - `yolov8m`:中型模型(平衡) - `yolov8l`:大型模型(高精度) - `yolov8x`:超大型模型(最高精度) 模型配置通常通过训练命令参数调整,无需手动编辑模型定义文件(除非自定义架构)。YOLOv8 使用 `.pt` 权重文件,初始化时自动下载预训练模型。 ### 4. 训练教程与命令 (基于引用[3]) 训练阶段包括参数设置和执行命令。以下是完整代码示例,结合引用[3]的 YOLOv8 训练命令。 #### a. 训练代码示例 ```python # 示例:train_mushroom.py import torch from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型(yolov8s 为默认起点) model = YOLO('yolov8s.pt') # 自动下载或指定本地 .pt 文件 # 训练参数配置(关键超参数)引用[3]强调调整参数重要性 results = model.train( data='data/mushroom.yaml', # data.yaml 路径(绝对路径更可靠) epochs=200, # 训练轮次(参考引用[1]和[3]) batch=16, # 批大小(根据 GPU 调整) imgsz=640, # 图像尺寸(引用[3]建议 640) device='0', # 使用 GPU('0' 为第一块 GPU,CPU 使用 'cpu') patience=50, # 早停机制(验证精度无提升停止) lr0=0.01, # 初始学习率(优化器参数) weight_decay=0.0005, # 权重衰减(正则化) save_period=10, # 每多少轮保存一次模型 project='mushroom_detect', # 输出目录名 name='exp1' # 实验名称 ) # 打印训练结果 print(f'Training completed. Results saved in {results.save_dir}') ``` **运行说明**: - 在虚拟环境中执行:`python train_mushroom.py` - 如果需要后台运行(如服务器),使用 `nohup`(参考引用[3]): ```bash nohup python train_mushroom.py > logs/train.log 2>&1 & ``` #### b. 参数调整指南 - **超参数优化**(引用[1]强调): - `epochs`: 起始建议 100-300(蘑菇数据集约 200,根据验证精度调整)。 - `batch`: GPU 内存不足时减少(例如 8 或 16)。 - `imgsz`: 常用 416、640、1280。引用[3]使用 640。 - `lr0`: 学习率太大导致发散时降低(e.g., 0.001)。 - **硬件需求**:至少 8GB GPU RAM(NVIDIA GPU 推荐)。CPU 训练慢,不推荐大数据集。 ### 5. 性能监控与评估 - **日志查看**:训练时输出保存在 `runs/train/exp1/logs/`,实时监控损失和 mAP。 - **验证测试**:训练完成后运行: ```bash # 验证模型性能 model = YOLO('mushroom_detect/exp1/weights/best.pt') metrics = model.val() # 打印 mAP、recall 等指标(引用[1]目标检测任务) ``` - **推理示例**(用于测试图像): ```python results = model.predict(source='test_images/', conf=0.5) # conf 为置信度阈值 results.show() # 可视化检测结果 ``` ### 总结建议 本教程基于引用指导,提供了 YOLOv8 训练蘑菇数据集的端到端流程(环境设置→数据准备→模型训练)。如果您的数据集是引用[1]的毒蘑菇数据,直接用其路径和类名。YOLOv11 可能是不存在版本,建议以 YOLOv8 为起点(兼容性好,性能优秀)。最终训练输出包括模型权重(`.pt` 文件)和日志,可用于部署。 **常见问题解决**(参考引用[4]): - 路径错误:确保 data.yaml 用绝对路径(引用[3]提醒)。 - 类名不匹配:检查 names 与标注文件(引用[2])。 - 依赖冲突:严格使用虚拟环境(引用[2])。
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