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当面临实验找不到数据集的困扰时，本文推荐了4个数据集搜索平台：paperwithcode、kaggle、google datasetsearch和huggingface datasets。这些平台涵盖机器学习、深度学习、数据科学和自然语言处理等领域，提供丰富的数据集资源，帮助研究者和开发者解决数据集获取难题。
做实验找不到数据集咋办？这是很多研究者和开发者都会遇到的问题。数据集是实验的基础，没有合适的数据集，就无法验证模型的性能和效果。那么，有没有什么方法可以快速地找到我们需要的数据集呢？本文将介绍4个常用的数据集搜索平台，希望能够帮助大家解决这个难题。下面以室内定位的数据集搜索为例子。
- paperwithcode
https://huggingface.co/datasets
paperwithcode 是一个非常棒的网站，它收集了各种机器学习和深度学习的论文和代码，以及对应的数据集和评测指标。你可以根据你感兴趣的领域或任务，浏览最新的论文和代码，看看别人是怎么做实验的，以及使用了什么数据集。你也可以直接在搜索框输入你想要找的数据集的名称或关键词，它会给你返回相关的论文和代码链接，以及数据集的下载地址。paperwithcode 是一个非常实用的资源库，可以让你快速地了解最新的研究进展和数据集情况。
- kaggle
https://www.kaggle.com/datasets
kaggle 是一个著名的数据科学竞赛平台，它提供了很多高质量的数据集和挑战赛题，让你可以用
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