- Data Portals
A Comprehensive List of Open Data Portals from Around the World - 上海市政府数据服务网
- DataHub
相关推荐
公开数据集:CFD裂缝数据集
CFD数据集内含118张裂缝图片及其标签,每张图片分辨率为480x320像素,且为RGB三通道图像。
[萌新]python小程序实现Pic2Icon转换
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、pandas是什么?二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示:这里可以添加本文要记录的大概内容: 例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 一、pandas是什么? 示例:pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码
CrackForest数据集
包含151张道路裂缝图像及其Ground Truth,均为图像格式。
CMU运动捕捉数据处理 MOCAP(一)——数据介绍
MOCAP(一) 研究生期间做了很长时间的运动捕捉数据方向的,由于运动通过运动捕捉采集的数据比较抽象,现将数据格式的介绍和一些预处理记录下。 常用的运动捕捉数据集有: CMU运动捕捉数据库 HDM05数据库 常用的数据格式有: ASF/AMC BVH C3D 其中,ASF/AMC是由骨架数据文件(ASF)和运动数据文件(AMC)组成;BVH有2部分组成,HIERARCHY描述了运动的骨架层...
MIT行人数据集合
麻省理工学院(MIT)行人数据集,最早的行人数据集之一,一共924张图片,其原始图片格式为PPM,此文件为转换后的JPG格式图片。
STM32H7 FOC控制时序优化与PWM中点更新策略
在永磁同步电机(PMSM)的磁场定向控制(FOC)系统中,控制时序精度是决定电流环带宽、观测器收敛性与动态响应能力的基础要素。其核心在于理解PWM生成、ADC采样与控制计算三者之间的硬件级时间耦合关系——尤其在中心对齐模式下,标准更新机制引入的半周期延迟会破坏电压-电流瞬时映射,导致滑模观测器失配与高频相位滞后。通过将PWM更新事件绑定至重复计数器(RCR)清零点,可实现控制指令在开关周期中点生效,使等效电压矢量中心与计算时刻严格对齐。该策略显著提升系统确定性,为20 kHz以上高频电流环提供物理支撑,并广
SR常用dataset 总结
https://blog.youkuaiyun.com/Magic_o/article/details/106804027
奇迹mu服务端DATA文件解析:从基础配置到高级玩法
本文深入解析奇迹MU服务端DATA文件的核心配置与高级玩法,涵盖基础设置、怪物AI系统、技能战斗机制、副本事件管理及物品商城定制。通过详细示例和实用技巧,帮助开发者掌握从经验倍率调整到动态事件触发的全方位配置方法,实现个性化的私服搭建与运营。
SR常用数据集介绍
1.建议浏览SR综述:Deep Learning for Image Sper-resolution : A Survey。
QMI8658姿态传感器实战:从校准到自检的完整避坑指南
本文详细解析了QMI8658姿态传感器的校准与自检流程,提供了从硬件环境搭建到高级功能开发的完整避坑指南。通过真实案例揭示电源设计、接口优化、温度补偿等关键细节,帮助开发者提升传感器精度和可靠性,适用于工业级应用场景。
别再傻傻全盘暴力破解了!Passware Kit Forensic 2019.4.1 已知部分密码的精准爆破实战(附RAR案例)
本文详细介绍了如何利用Passware Kit Forensic的模式匹配功能,实现高效精准的密码破解,避免全盘暴力破解的资源浪费。通过RAR加密破解实战案例,展示了模式匹配技术的核心优势与操作步骤,帮助安全工程师大幅提升破解效率。
Sklearn的datasets模块与自带数据集介绍
sklearn的datasets模块下,有一些自带的经典数据集,可以用load_xxx()形式的函数加载,本文介绍了这些经典数据集的内容、特征,以及加载它们的代码。
STM32_HAL库—PWM产生指定个数
(一)CubeMX设置: 1. 晶振配置(72M) 2. 引脚配置 3. 中断配置 4. 配置及实现方式 由上推出公式: 机器周期: (72MHz / 36) = 2MHz = 0.5us PWM周期: 0.5 * 100 = 50us = 20kHz 5. 主函数调用PWM函数 HAL_TIM_PWM_Start_IT(&htim3, TIM_CHANNEL_2); //此处一句后可直接进入中断 6. PWM溢出回调函数 void HAL_TIM_PWM_PulseFinished
datasets数据集
datasets数据集 分享一些学习到的知识 sklearn的数据集库datasets提供很多不同的数据集,主要包含以下几大类: 玩具数据集 真实世界中的数据集 样本生成器 样本图片 svmlight或libsvm格式的数据 从openml.org下载的数据 从外部加载的数据 用的比较多的就是1和3,这里进行主要介绍,其他的会进行简单介绍,但是不建议使用。 玩具数据集 scikit-learn 内置有一些小型标准数据集,不需要从某个外部网站下载任何文件,用
【ArcGIS风暴】Win10操作系统ArcGIS许可License无法启动的解决方法汇总(绝对成功!)
文章目录1. 关闭Windows Defender2. 关闭系统防火墙3. 删除迈克菲(McAfee)杀毒软件4. 在系统服务中启动 在安装ArcGIS软件时,最重要的一步是许可服务的正常启动,通常,由于各种各样的原因,ArcGIS许可管理器License Manager十有八九会无法启动,点N多次都没反应,如果许可服务不能如愿启动的话,即使Desktop安装成功,也是无法打开的。本文汇总了Win10操作系统之上ArcGIS安装过程中可能会导致服务无法启动的原因及解决办法。 ArcGIS安装参考教程:
静态时序分析—set_sense
set_sense 常见用法
sklearn.datasets自带数据集介绍
sklearn 的数据集有好多个种(数据集官网链接https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/#dataset-examples) 自带的小数据集(packaged dataset):sklearn.datasets.load_<name> 可在线下载的数据集(Downloaded Dataset):sklearn.datas...
Agentic AI应用架构师如何提升AI应用的灵活性
可扩展性(Scalability):快速添加新功能或扩展任务范围(如Agent从“客服”扩展到“供应链管理”);可修改性(Modifiability):调整Agent的决策逻辑或动作策略,无需重构整个系统;鲁棒性(Robustness):在环境异常或数据噪声下保持性能稳定;自适应(Self-Adaptation):自主学习新场景,无需人工干预。状态空间(S):Agent能感知的所有内部/外部状态(如用户需求、环境数据);动作空间(A):Agent能执行的所有动作(如调用工具、发送消息);
【Python】sklearn.datasets使用(数据集、常用函数、示例代码)
sklearn.datasets 中包含了多种多样的数据集,这些数据集主要可以分为以下几大类:玩具数据集(Toy datasets)、真实世界中的数据集(Real-world datasets)、样本生成器(Sample generators)、样本图片(Sample images)、SVMLight或LibSVM格式的数据、从OpenML下载的数据。 sklearn.datasets 模块提供了多个函数来加载和生成数据集,包括:加载数据集、生成数据集、图像数据集。
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作
datasets 笔记:加载数据集(基本操作)
参考了huggingface的教程。
efm32 入门.pdf
本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。
数据集库之datasets库
,主要用于机器学习领域的数据集加载、预处理和管理。包通常指由Hugging Face维护的。包配合使用,构建完整的机器学习工作流。在Python生态中,
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制
Sklearn.datasets数据集介绍
这个数据集包含了506处波士顿不同地理位置的房产的房价数据(因变量),和与之对应的包含房屋以及房屋周围的详细信息(自变量),其中包含城镇犯罪率、一氧化氮浓度、住宅平均房间数、到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等13个维度的数据,因此,波士顿房价数据集能够应用到回归问题上,这里使用load_boston(return_X_y=False)方法来导出数据,其中参数return_X_y控制输出数据的结构,若选为True,则将因变量和自变量独立导出。n_features(int):样本点的维度。
实战 Transformers 模型微调之数据集处理库 Hugging Face Datasets
Hugging Face Datasets 是一个开源 Python 库,旨在简化自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和音频任务的数据集处理。通过这个库,您可以轻松加载、处理和共享数据集,仅需一行代码即可完成大部分数据集的加载工作。它与 Hugging Face Hub 深度集成,使得数据集的管理和共享变得更加便捷。
datasets笔记:两种数据集对象
和。
huggingface之datasets将数据集下载到本地
但是我想放在本地,下载一次不用下载了.虽然他自己可以缓存,但是感觉每次还是重新下载,好像有bug似的.下载数据集使用代理会下载快一点.
【sklearn实战】datasets数据集简介
scikit-learn 内置的一些小型标准数据集,不需要从某个外部网站下载任何文件,用datasets.load_xx()加载。函数从网络上下载,它们是近年来真实收集的数据,适用于更复杂的机器学习任务。例如,新闻组(20 Newsgroups)数据集,这是一个用于文本分类的大型数据集。在实际应用中,可能需要使用更大规模、更复杂的数据集来训练模型。库可能会更新和添加新的数据集,因此建议查阅最新的官方文档以获取最准确的信息。这些函数可以根据用户指定的参数生成用于分类、回归等任务的数据集。
1518



被折叠的 条评论
为什么被折叠?



