免费数据集下载

最新推荐文章于 2025-04-25 14:16:49 发布
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文章标签： 人工智能 数据库
原文链接：http://www.cnblogs.com/dataju/p/6441567.html

目前系统整理了一些网上开放的免费科研数据集，以下是分类列表以及下载地址，供高校和科研机构免费下载和使用。

金融

 

交通

 

商业

 

推荐系统

 

医疗健康

 

图像数据

综合图像

场景图像

Web标签图像

人形轮廓图像

视觉文字识别图像

特定一类事物图像

材质纹理图像

物体分类图像

人脸图像

姿势动作图像

指纹识别

其它图像数据




视频数据

综合视频

人类动作视频

行人检测视频

密集人群视频

其它视频

 

音频数据

综合音频

Google Audioset 音频数据【数据太大仅有介绍】

语音识别

 

自然语言处理

 

社会数据

转载于:https://www.cnblogs.com/dataju/p/6441567.html

免费实时数据库
07-22
Apace实时历史数据库ApaceRDB是长沙软动信息科技有限公司自主研发的一套基于分布式事务型的通用实时数据库系统，它可以应用于现代工业企业，包括电力、石油、矿山、化工、钢铁、电信、航空等领域，为这些行业的SIS监控系统、仿真系统等提供数据保障。 Apace实时历史数据库Apace提供对实时时序数据的压缩、计算、存储、告警、分发、查询、统计功能，同时，为上层业务系统开发提供了丰富的应用接口，包括组态设计器以及Excel扩展报表插件。 Apace实时历史数据库系统引入了多种创新的技术和理念，各方面的指标在同类软件中都名列前茅。在实时数据采集方面，Apace可以在一台普通服务器上稳定的承载百万点的数据同步更新；在历史数据处理方面，在对多种压缩算法进行研究改进后，创造了Apace独有的魔方无损压缩算法，1万点1年的历史数据仅需5.8GB的空间。同时，Apace独创的索引技术，可以实现检索的时间无关性，即可以从几十、上百年的历史数据中高效的检索任一时间点的数据；在告警服务里，Apace首度提出了趋势拟合和波动拟合告警，这项技术让Apace的告警能力得到了质的飞跃，可实现更为复杂的告警规则；在计算服务方面，计算规则可以采用C#、VB.NET或JＳｃｒｉｐｔ语言进行编写，支持程序集动态引用技术，算法设计者可以使用自定义的第三方程序集（如VC动态链接库），强化了计算服务的计算能力。 Apace实时历史数据库Apace组态图设计器，可以轻松的设计出仿真式组态图、趋势图、报表等各种所需的组态图，Apace已经为用户提供了20多种基础元件，除了这些基础元件以外，用户还可以根据行业的需要来自定义新的元件；组态图支持客户端脚本编码，可对图中各个元件进行编码控制。在设计过程中，可以随时对组态图进行预览，以查看实际效果，设计完成后通过内置的发布功能，可随时发布到指定的服务器上以供使用。
免费数据集下载（持续更新中...）
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Ramble Over The Cloud~
04-06 8万+
https://zhuanlan.zhihu.com/p/25138563 分门别类整理了一些网上的免费数据集，这是分类下载地址，希望能节约大家找数据的时间。欢迎数据达人加入QQ群 565136792 交流。 金融 美国劳工部统计局官方发布数据 上证A股日线数据，1999.12.09 至 2016.06.08，前复权，1095支股票 深证A股日线数据，
UCF101数据集完整版下载介绍
最新发布
gitblog_06723的博客
04-25 423
UCF101数据集完整版下载介绍 【下载地址】UCF101数据集完整版下载介绍 UCF101数据集是计算机视觉领域的重要资源，包含101种运动类别的视频，广泛应用于动作识别、视频分析等研究。本仓库提供了UCF101数据集的完整版下载，帮助研究人员和开发者快速获取所需数据。通过下载提供的文件，您可以轻松获得数据集的下载链接...
coco2017数据集免费下载
04-25
MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context，起源于微软于2014年出资标注的Microsoft COCO数据集，与ImageNet竞赛一样，被视为是计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一。          COCO数据集是一个大型的、丰富的物体检测，分割和字幕数据集。这个数据集以scene understanding为目标，主要从复杂的日常场景中截取，图像中的目标通过精确的segmentation进行位置的标定。图像包括91类目标，328,000影像和2,500,000个label。目前为止有语义分割的最大数据集，提供的类别有80 类，有超过33 万张图片，其中20 万张有标注，整个数据集中个体的数目超过150 万
常见数据集下载（免费）
boy_zerui的博客
10-12 1万+
常用的数据集免费下载网址，帮助猿友们更好的走进学习深渊，哈哈哈
【免费下载可直接使用】Yeast数据集csv格式，能够直接输入模型
11-20
Yeast数据集来源于慕尼黑蛋白质序列信息中心（MIPS）的微阵列数据集。其中，每个实例代表一个yeast基因，每个基因有103个特征。共有14个基因功能群标签。数据集总大小为2417*117维，后14列为分类标签列，样本共分为...
【免费，无需积分】yolo垃圾分类数据集（2743张图片，txt格式的标注文件）
05-09
标题中的“yolo垃圾分类数据集”是一个用于训练深度学习模型，特别是目标检测模型的数据集。YOLO，全称为"You Only Look Once"，是一种高效的实时目标检测算法，它能够在一张图像中快速识别出多个物体的位置和类别。...
CIFAR10数据集免费下载
02-20
CIFAR10数据集是计算机视觉领域一个广泛使用的数据集，特别适合于深度学习模型的训练和测试。...通过下载、解压并使用这个数据集，可以实践和理解图像分类的基本流程，同时也能为更高级的研究和开发打下坚实的基础。
大量免费数据库
11-16
一些可以获得免费资源的数据库，里面有很多有用的资源
数据集下载地址+作者个人网站.txt
08-01
非侵入式负荷分解（NILM）的两大数据集（REDD）（UK-DALE）获取 非侵入式负荷分解（NILM）的两大数据集（REDD）（UK-DALE）获取 非侵入式负荷分解（NILM）的两大数据集（REDD）（UK-DALE）获取
手部关键点(手部姿势估计)数据集(含下载链接).txt
10-17
手部关键点检测1：手部关键点(手部姿势估计)数据集(含下载链接)https://blog.youkuaiyun.com/guyuealian/article/details/133277630 手部关键点检测2：YOLOv5实现手部检测(含训练代码和数据集)...
林子雨Hive数据集下载
11-25
林子雨Hive数据集下载
一个可以免费下载数据集的网站
weixin_43797452的博客
03-20 7635
https://www.kaggle.com/datasets?search=Lending+Club
免费数据集网站
u011559552的博客
11-07 7万+
免费数据集下载网站|找免费数据集下载网站|公开数据集网站|开源数据集网站|常用数据集网站|高质量数据集网站
机器学习免费数据集
scot的博客
01-07 1289
翻译自：https://gengo.ai/datasets/the-50-best-free-datasets-for-machine-learning-zh/ 用于机器学习的开放数据集有哪些呢？Gengo 团队为高质量的数据集创建了一份最终备忘单。这些高质量的数据集或者涵盖范围广泛（比如 Kaggle），或者非常细化（比如自动驾驶汽车的数据）。 首先，在搜索数据集时要记住几点。Dataque...
机器学习常见数据集下载（免费）
qq_55342245的博客
09-30 2万+
机器学习常见数据集下载数据集下载从sklearn库中获取数据集 机器学习用到数据集都在UCI上面，做个笔记方便自己找。 UCI官网（老版本）：https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php UCI官网（新版本）：https://archive-beta.ics.uci.edu/ 数据集下载 下面这些数据的下载地址都是老官网。 鸢尾花数据集：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris 红酒数据集：https://archive.i
免费数据集下载网站
03-08
### 可供使用的免费数据集下载网站 存在多种平台提供免费的数据集用于研究、学习以及项目开发。例如，一个汇总了网上各类免费数据集的站点能够帮助节省查找资料的时间[^1]。另一个推荐的选择是 Socrata OpenData 平台 (https://opendata.socrata.com/) ，这里不仅提供了大量经过处理可以立即应用的数据集合，并且这些资源大多源自美国政府机构，在线即可预览并支持本地下载操作以便进一步分析利用[^2]。 对于希望获取更多种类或者特定领域内的公开数据的研究人员来说，访问上述提到的链接将会是非常有益处的事情。通过探索这类开放型数据库，用户可以获得广泛主题范围内的高质量信息源来满足不同需求下的数据分析任务。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_datasets(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') datasets = [] for link in soup.find_all('a'): href = link.get('href') if '/datasets/' in str(href): # Assuming this pattern matches dataset pages. datasets.append(f"https://example.com{href}") return datasets[:5] # Example usage with a hypothetical URL structure similar to Socrata's print(fetch_datasets("https://opendata.socrata.com")) ``` 此段代码展示了如何编写简单的 Python 脚本来抓取指定网页上列出的部分数据集链接作为示例用途；实际部署时需根据目标页面的具体情况进行调整优化。
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