学习网址集汇总

最新推荐文章于 2024-12-15 16:52:05 发布
原创 最新推荐文章于 2024-12-15 16:52:05 发布 · 155 阅读 · 0 ·
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本文介绍了Dbutils的官方网站资源及示例，帮助读者快速了解并掌握Dbutils的基本使用方法。
1、dbutils学习官网：
[url]http://commons.apache.org/dbutils/examples.html[/url]
深度学习常见数据集汇总
@bangbang的博客
01-15 9486
深度学习的三大要素：数据、算法、算力。 数据在深度学习中占据着非常重要的地位，一个高质量的数据集往往能够提高模型训练的质量和预测的准确率。本文收集整理了21个国内外经典的开源数据，包含了目标检测、图像分割、图像分类、人脸、自动驾驶、姿态估计、目标跟踪等方向。 数据集下载汇总链接： https://www.cvmart.net/dataSets 一、目标检测 1.COCO2017数据集 COCO2017是2017年发布的COCO数据集的一个版本，主要用于COCO在2017年后持有的物体检测任务、关键点检测任务
35+常用热门机器学习数据集汇总，资源描述有详细清单
09-23
收集整理常用的机器学习&深度学习数据集清单，包含： 1、iris（鸢尾花） 2、乳腺癌数据集 3、MNIST 4、bike+sharing+dataset 5、penguins（企鹅数据集） 6、wine 7、VGG - Face2 数据集（人脸图像数据集） 8、波士顿...
推荐10个堪称神器的学习网站，IT学习网站
weixin_40362806的博客
08-17 8051
挑选了 10 个堪称神器的学习网站，推荐给大家。如果觉得不错的话，文末请点赞。 01、大学资源网 大学资源网是一个完全免费并且功能非常强大的学习网站，它免费提供了丰富并且全面的学习视频教程，并且视频课程一直在更新，非常良心。 我比较看重的是它里面的考研视频教程，有数学、英语、政治、专业课等等；还有英语视频课程，对于一名程序员来说，如果想要变得更优秀，英语是不可或缺的。 另外，我看到它还贴心的支持：小学课程、初中课程、高中课程。挑了几个看了一下，竟然找到了年轻时上课的感觉。 02、北京大学公开课 北京..
机器学习和深度学习所有常用数据集汇总
weixin_74009895的博客
12-15 2557
不同的数据集有不同的应用场景和任务类型。图像数据集（如MNIST、CIFAR、ImageNet）适用于计算机视觉任务；文本数据集（如Sentiment140、SQUAD）适用于自然语言处理任务；结构化数据集（如UCI、Kaggle数据集）适用于传统的机器学习任务（分类、回归等）。选择适当的数据集是进行模型训练和测试的重要一步，数据集的质量和规模直接影响模型的表现。
深度学习常用数据集汇总
weixin_42010722的博客
09-09 1万+
深度学习常用数据集计算机视觉1.MNIST2.ImageNet3.CIFAR4.COCO5.PASCAL VOC6.FDDB自然语言处理数据集1.SQuAD2.MS MARCO3.Question Pairs4.Maluuba Datasets5.Maluuba NewsQA6.20 Newsgroups7.Billion Word Language Model Benchmark数据平台1.数据堂2.搜狗实验室3.自然语言处理与信息检索共享平台语言识别1.TIMIT2.TED-LIUM3.大型音乐分析数据
深度学习关键要素：数据集汇总与分享
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
08-09 1万+
在深度学习的应用中，数据被认为是最重要的因素之一。因此，选择一个好的数据集对于深度学习的成功至关重要。在选择数据集时，不仅需要关注数据量的大小、多样性以及质量，还要考虑数据集是否代表了所研究问题的真实情况。本文整理了当前深度学习领域公开的数据集，供大家训练模型时选择和使用。
深度学习 机器学习 数据集资源汇总
热门推荐
GAN、Transformer、Vue、Django知识学习&&分享者 ZhuBa的博客 zhuba-Ahhh.github.io
04-25 6万+
目前个人认为较好的数据集网站主要有： 数据集网站 1.AI Studio数据集： 开放数据集-百度AI Studio - 人工智能学习与实训社区 2.天池数据集：数据集-阿里系唯一对外开放数据分享平台 3.Papers With Code数据集：Machine Learning Datasets | Papers With Code 4.Kaggle 数据集：Find Open Datasets and Machine Learning Projects | Kaggle 5.Graviti O
机器学习数据集汇总
喜欢打酱油的老鸟
02-21 2270
来源：机器学习算法与Python实战 本文多干货，建议收藏 本文为你汇总机器学习相关数据集。 大学公开数据集 (Stanford)69G大规模无人机(校园)图像数据集【Stanford】 http://cvgl.stanford.edu/projects/uav_data/ 人脸素描数据集【CUHK】 http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/archive/faces...
机器学习深度学习数据集大汇总
AbnerAI的博客
02-01 4362
本文汇总了NLP 和 CV领域主流的数据集并提供了介绍。
机器学习常用数据集汇总
kang_bk的博客
04-05 3529
Kaggle数据集 Amazon数据集 UCI机器学习资源库 参考： 8款大型机器学习数据集顶级资源
优质道路病害数据集汇总
qq_34717531的博客
05-22 2992
标注信息以XML文件格式存储在Annotations文件夹中，每个文件详细记录了图像中各种病害的位置、类型和其他相关属性，这为使用机器学习和深度学习模型进行道路病害识别提供了必要的地面真相数据。道路病害不仅影响道路的平整性和美观，更重要的是会影响车辆行驶的安全性和舒适性，增加行车风险。随着技术的发展，道路病害检测的方法也在不断进步，从人工视觉检查到使用高分辨率图像、无人机、激光扫描技术等现代技术手段，大大提高了检测的效率和准确性。延迟维修可能导致病害恶化，需要更大规模的修复甚至重建，成本显著增加。
精选资源
深度学习/机器学习/数据集资源汇总.zip
09-18
这个名为“深度学习/机器学习/数据集资源汇总.zip”的压缩包文件，显然包含了丰富的深度学习和机器学习数据集资源，这对于研究人员、开发者以及学生来说是一份宝贵的资料库。 深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的...
精选资源
深度学习数据集资源汇总
01-17
首先，我们来看"超全的 3D 视觉数据集汇总.pdf"，这个文档涵盖了3D视觉领域的重要数据集。3D视觉是计算机视觉的一个分支，涉及如何通过摄像头和其他传感器捕捉并理解三维环境。其中可能包括RGB-D图像、点云数据等。...
精选资源
深度学习计算机视觉数据集汇总
01-19
安全帽、头盔、反光衣、垃圾分类识别等开源数据集汇总 RGB-T 开源数据集资源汇总 超全的 3D 视觉数据集汇总 医学图像开源数据集汇总 21个深度学习开源数据集分类汇总 开源真实场景图像检测数据集汇总 人群计数、行人...
深度学习领域数据集汇总及应用
03-13
内容概要：本文档汇总了大量用于机器学习和深度学习研究的开源数据集，主要侧重于目标检测、人脸识别人、动作识别等领域。数据集涵盖多个领域，包括但不限于航空图像数据集（如AI-TOD航空图像数据集）、交通标志数据...
27页-免改造安全技术实现数据监管合规与有序流通（2023）(1).pdf
11-26
27页-免改造安全技术实现数据监管合规与有序流通（2023）(1)
金融监管银保监会监管数据安全管理办法：数据采集存储使用全流程风险防控体系构建
11-26
内容概要：《中国银保监会监管数据安全管理办法（试行）》旨在规范监管数据的安全管理，提升数据保护能力，防范安全风险。办法明确了监管数据的定义、范围及其在采集、存储、处理、使用、委托服务及销毁等全生命周期中的安全管理要求。强调数据应依法合规采集，通过专用网络传输，存储于安全环境，并实施分级分类防护措施。对数据使用限定了用途和设备范围，要求脱敏处理和可追溯管理，并严格管控对外提供和跨境共享。针对委托服务机构设定了准入条件和协议管理机制，明确安全责任。同时建立自查、评估、检查和应急报告机制，确保数据安全事件及时处置和上报。; 适合人群：银保监会及其派出机构工作人员、受托提供监管数据服务的企事业单位、金融机构信息技术与数据管理人员。; 使用场景及目标：①指导监管数据全生命周期的安全管理实践；②规范受托机构的服务准入与安全管理；③建立健全数据安全风险防控与应急响应机制；④支持监管数据在合规前提下的有效利用与共享。; 阅读建议：本办法具有较强的政策性和操作性，建议结合实际工作流程对照执行，重点关注数据分类、权限控制、技术防护和应急管理等方面要求，并定期开展合规自查与培训。
2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）
最新发布
11-26
2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了基于Simulink的2机5节点电力系统潮流仿真模型的构建与实现，重点在于通过仿真手段分析电力系统中各节点的电压、功率分布及系统稳定性，帮助理解潮流计算的基本原理与工程应用。文中可能涉及牛顿-拉夫逊法或PQ分解法等经典潮流算法的仿真验证，并利用Simulink强大的模块化建模能力实现系统动态与稳态行为的可视化模拟，为电力系统规划与运行提供技术支持。; 适合人群：电气工程及相关专业的高校学生、研究生，以及从事电力系统仿真、自动化控制、能源系统分析的科研人员和工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握电力系统潮流计算的基本理论与仿真方法；②学习如何在Simulink中构建多节点电力系统模型；③通过仿真分析系统参数变化对潮流分布的影响，服务于教学实验、科研项目或实际工程设计。; 阅读建议：建议读者结合电力系统分析基础知识，边操作Simulink模型边理解算法流程，重点关注模型搭建、参数设置与仿真结果分析环节，有条件者可对比MATLAB编程实现与Simulink仿真的差异，深化对数值计算与系统建模的理解。
软件工程基于多语言技术栈的电商平台后端设计：高并发与可维护性优化方案研究
11-26
内容概要：本文系统性地介绍了编程语言进阶的学习路径与实战项目实践，涵盖主流技术栈（Python、Java、Go、Rust）的优劣势分析，针对高并发性能优化、业务逻辑可维护性、数据处理效率等行业痛点提供具体解决方案，并结合设计模式与代码示例深入讲解。文章重点通过构建一个基于FastAPI的简易电商平台后端，演示了从技术选型、核心编码到项目优化的完整流程，强调性能调优、架构设计与实际工程问题的应对策略。最后提出进阶建议，倡导深入底层原理、掌握云原生技术、参与开源项目以持续提升技术能力。; 适合人群：具备一定编程经验，希望提升系统设计能力和工程实战水平的1-3年开发者，以及准备向中高级工程师进阶的技术人员。; 使用场景及目标：①帮助开发者在不同技术路线间做出合理选型决策；②掌握高并发、分布式、缓存等关键技术的实际应用；③通过完整项目实践理解Web后端开发全流程并积累可迁移经验；④提升对框架底层原理和系统性能优化的理解。; 阅读建议：建议边读边动手实现文中的代码示例与项目模块，结合调试与性能测试加深理解，同时延伸学习文中提到的底层机制（如GIL、goroutine、ORM原理）和工具链（Docker、Redis、JWT），以构建完整的知识体系。
全面汇总各类深度学习数据集资源
深度学习数据集资源的汇总和分类对于研究人员和开发者来说是极为重要的，它不仅可以加快研究进度，还可以提高模型的训练质量和预测准确性。通过了解不同数据集的特点和应用场景，以及掌握正确的数据集使用方法，可以...
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