纽约理工计算机科学怎么样,纽约大学计算机科学在什么学院?_托普仕留学

纽约大学计算机科学在什么学院?纽约理工学院为全美第二古老的工学院,拥有如计算机科学、金融工程、技术管理、电气工程、网络安全、无线通信等专业。

纽约大学在世界大学学术排名27名。商科研究生院2018年排名第13。世界大学学术排名专业排名中,金融第1名。研究生分科排名中,美术是全美第1名;新闻学、法语列前3名;而运筹学、财务金融学、市场学、会计学、俄语、工商管理都在前10名之列;工业心理学、计算机科学、英语、经济,临床心理学、语言学、社会学、古典文学、德语、物理学、生物化学、心理学、人类学都是排在30名前后。

学历要求:要求申请者本科毕业,拥有计算机科学、数学、科学或工程学等专业背景,且有较好的GPA。特别情况下,其它专业背景亦可申请。通常,申请者都掌握有较好的数学和微积分知识。此外,要求申请者学习过1年以上的大学科学课程,熟练掌握计算机编程语言,如C++;了解计算机基础知识,包括计算机组织与操作、数据结构和计算机架构等,还需有较好的英语写作和口语表达能力。

GRE成绩:必须提交,但是没有最低分要求

语言成绩要求:托福最低分要求是90分,雅思最低分要求是7.0

2018年纽约大学计算机科学硕士申请材料:

完成网上申请

申请费:$75

目的陈述:一到两页,解释你攻读该项目的原因。这是你自我介绍的机会,并向部门介绍你的目标、兴趣和与学习目标有关的职业计划。

简历:最近的简历副本必须上传到网上,不需要邮寄。

官方成绩单和学位授予

GRE成绩

托福/雅思成绩

两封推荐信:建议应由教授、雇主、主管或其他能对你的学术成就、研究潜力和你的职业目标发表评论的人(除了朋友或亲戚)提供。

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<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何下载CMU-MOSI数据集的问题。首先,用户提到他们参考了站内的两个引用,其中包含了一些代码示例注意事项。我需要先仔细看看这些引用内容,确保正确理解下载步骤。 根据引用[1],用户使用了mmsdk库中的mmdatasdk模块来下载数据集,具体是通过调用mmdataset函数,并传入了cmu_mosi.highlevel作为参数。代码示例显示他们可能尝试直接下载高级特征数据。引用[2]则提到下载时需要注意SDK不会自动检测是否已下载数据集,因此需要使用try-except块来避免重复下载导致的错误。此外,用户还指出数据集分为highlevel、rawlabels三个部分,但当前主要关注如何成功下载。 接下来,我需要整理出一个清晰的步骤指南。首先,安装必要的库,这里可能需要确认mmsdk的安装方法,通常是通过pip。然后,处理数据集下载时的异常情况,确保用户不会因为重复下载而遇到问题。代码示例中引用了try-except结构,这一点很重要,必须包含进去。 另外,用户可能遇到的问题包括路径设置数据集部分的指定。需要提醒用户创建合适的目录,比如"cmumosi/"作为存储路径,并确保有写入权限。同时,明确下载的是highlevel部分,但如果有需要的话,用户也可以下载其他部分如raw或labels,只需替换参数即可。 在注意事项部分,应该提到网络连接的重要性,因为下载数据集可能需要较长时间稳定的连接。同时,数据集的用途,如多模态情感分析,可以给用户一个上下文,帮助他们理解下载后的应用场景。 最后,生成的相关问题需要围绕用户可能的后续步骤展开,比如处理数据、加载标签、解决下载错误等。这些问题应该帮助用户进一步使用数据集,而不仅仅是下载。 总结下来,回答的结构应该是:安装库、编写下载代码(包含异常处理)、注意事项,然后相关问题。确保每一步都清晰,代码示例正确,并引用提供的资料作为支持。同时,使用中文回答,避免任何Markdown格式,符合用户的要求。</think>### 如何下载CMU-MOSI数据集? #### 分步指南 1. **安装依赖库** 使用`mmsdk`库进行数据下载,需先通过以下命令安装: ```bash pip install mmsdk ``` 2. **编写下载代码** 通过`try-except`结构避免重复下载报错,并指定存储路径(如`cmumosi/`): ```python from mmsdk import mmdatasdk import os # 创建存储目录(若不存在) DATA_PATH = "cmumosi/" os.makedirs(DATA_PATH, exist_ok=True) try: # 下载highlevel特征(已预处理) mmdatasdk.mmdataset(mmdatasdk.cmu_mosi.highlevel, DATA_PATH) except: print("数据集已下载或路径冲突") # [^2] ``` 3. **可选:下载其他部分** - **原始特征(raw)**:替换为`mmdatasdk.cmu_mosi.raw` - **标签(labels)**:替换为`mmdatasdk.cmu_mosi.labels` ```python try: mmdatasdk.mmdataset(mmdatasdk.cmu_mosi.raw, DATA_PATH) except RuntimeError: print("重复下载跳过") # ``` #### 注意事项 - **网络要求**:数据集较大(约数GB),需稳定网络连接[^1] - **数据用途**:该数据集包含视频、音频、文本特征,适用于多模态情感分析任务[^1] #### 相关问题 1. 如何处理CMU-MOSI数据集中的多模态对齐问题? 2. 如何加载CMU-MOSI的标签数据进行模型训练? 3. 下载时报错`RuntimeError: Invalid hash`该如何解决? : 引用自CMU-MOSI官方SDK文档示例代码 : 参考自开发者社区中关于`mmsdk`异常处理的实践经验
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