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開考勤打卡”等。 回復(fù)方式 目前支持鏈接跳轉(zhuǎn)，圖文回復(fù)（富文本），純文本回復(fù)三類。 鏈接跳轉(zhuǎn)即命中該問答直接跳轉(zhuǎn)到鏈接對應(yīng)的界面，支持選擇應(yīng)用一鍵傳入鏈接。 圖文回復(fù)支持帶格式的文本以及圖片。 純文本回復(fù)則為不帶格式的文本回復(fù)。 單擊“保存”則將該條記錄保存到本地，不會立即生效。
635.pdf）中，將 OpenDialKG 中的主要思想用于了適用于中文的 KdConv 數(shù)據(jù)集。還有一些工作研究如何將外部知識納入端到端的對話系統(tǒng)。如果背景知識被表示為文本三元組或表單元（或者即使是純文本），Lin 等人（https://www.aclweb.org/anthology/2020
), ) 點擊并拖拽以移動 點擊并拖拽以移動?編輯 閱讀完整的數(shù)據(jù)集STAC集合包括一個數(shù)據(jù)資產(chǎn)，它鏈接到parquet數(shù)據(jù)集的根。這可以用來讀取所有跨時間的數(shù)據(jù)。我們將使用Dask來讀入數(shù)據(jù)集。 eclipse = catalog.get_collection("eclipse")
id=214dcb6c-9d58-40e2-b7f6-9091d22c8d36)提供了criteo部分數(shù)據(jù)集和ali-ccp部分數(shù)據(jù)集。 本教程介紹如何生成自定義推薦數(shù)據(jù)集。包括標簽，連續(xù)特征，離散特征，多值離散特征。 # Copyright 2022 ModelArts Authors
在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“數(shù)據(jù)工程 > 數(shù)據(jù)發(fā)布 > 發(fā)布任務(wù)”，單擊界面右上角“創(chuàng)建發(fā)布任務(wù)”。 在“創(chuàng)建發(fā)布任務(wù)”頁面，篩選數(shù)據(jù)集模態(tài)，如“視頻”類型的數(shù)據(jù)集。 圖2 篩選數(shù)據(jù)集模態(tài) 選擇數(shù)據(jù)集，單擊“下一步”。 在“基本配置”中選擇數(shù)據(jù)用途、數(shù)據(jù)集可見性。當前視頻類數(shù)據(jù)集僅支持發(fā)布標準格式。
htBox地塊數(shù)據(jù)和一種建模方法。 通用唯一標識符（UUID）除了居住類型和幾何形狀，每個多邊形包括一個通用唯一標識符（UUID），這是整個數(shù)據(jù)集中每個結(jié)構(gòu)的唯一標識。這允許將單個結(jié)構(gòu)連接到獨特的數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)模式很靈活，可以增加新的數(shù)據(jù)字段和屬性。 免責聲明：數(shù)據(jù)集的全部或部分描
數(shù)據(jù)集 表1 數(shù)據(jù)集權(quán)限 權(quán)限 對應(yīng)API接口 授權(quán)項（Action） IAM項目 (Project) 企業(yè)項目 (Enterprise Project) 獲取數(shù)據(jù)集列表 GET /v1.0/{project_id}/common/datasets octopus:dataset:list
通過數(shù)據(jù)集服務(wù)平臺，進行數(shù)據(jù)集的發(fā)布、授權(quán)，用戶可以瀏覽、查閱、訂閱和下載數(shù)據(jù)集，用于不同場景的模型訓練。
發(fā)布數(shù)據(jù)集 數(shù)據(jù)集發(fā)布場景介紹 發(fā)布文本類數(shù)據(jù)集 發(fā)布圖片類數(shù)據(jù)集 發(fā)布視頻類數(shù)據(jù)集 發(fā)布音頻類數(shù)據(jù)集 發(fā)布氣象類數(shù)據(jù)集 發(fā)布預(yù)測類數(shù)據(jù)集 發(fā)布多模態(tài)類數(shù)據(jù)集 發(fā)布其他類數(shù)據(jù)集 管理發(fā)布后的數(shù)據(jù)集 父主題： 使用數(shù)據(jù)工程構(gòu)建數(shù)據(jù)集
Cityscapes數(shù)據(jù)集：Cityscapes數(shù)據(jù)集是一個大規(guī)模的城市場景分割數(shù)據(jù)集，包含5000張高分辨率圖像和標注數(shù)據(jù)。與Facades數(shù)據(jù)集相比，Cityscapes數(shù)據(jù)集更適用于研究城市場景的語義分割。 ADE20K數(shù)據(jù)集：ADE20K數(shù)據(jù)集是一個包含超過15000張圖像和分割標注的
加工數(shù)據(jù)集 數(shù)據(jù)集加工場景介紹 加工文本類數(shù)據(jù)集 加工圖片類數(shù)據(jù)集 加工視頻類數(shù)據(jù)集 加工音頻類數(shù)據(jù)集 加工氣象類數(shù)據(jù)集 加工預(yù)測類數(shù)據(jù)集 加工多模態(tài)類數(shù)據(jù)集 加工其他類數(shù)據(jù)集 管理加工算子 自定義數(shù)據(jù)集加工算子 使用日志查看數(shù)據(jù)集加工進度 管理加工后的數(shù)據(jù)集 管理加工任務(wù)資源 使用加工模板
預(yù)處理數(shù)據(jù) 根據(jù)不同場景，寫出上傳數(shù)據(jù)到平臺前，數(shù)據(jù)涉及到的預(yù)處理操作步驟。如： 根據(jù)獲取源數(shù)據(jù)中描述的方法，您可以獲得數(shù)據(jù)、代碼、對話等類型的文本，與業(yè)界的預(yù)訓練數(shù)據(jù)格式相同，您需要將文本處理為JSONL格式，其中的每一行文本為一個JSON字符串，且每個JSON字符串只包含 "text"
除數(shù)據(jù)集。 創(chuàng)建高碼定制數(shù)據(jù)集。 在“數(shù)據(jù)集”頁面，單擊“創(chuàng)建高碼定制數(shù)據(jù)集”。 輸入數(shù)據(jù)集名稱，勾選需展示數(shù)據(jù)的事件模板。 高碼定制數(shù)據(jù)集：支持選擇多個事件模板。 單擊“確定”，數(shù)據(jù)集創(chuàng)建完成。 您可以單擊數(shù)據(jù)集名稱再次編輯，單擊“操作”列“刪除”可以刪除數(shù)據(jù)集。 單擊“操作”
其他類數(shù)據(jù)集格式要求 除文本、圖片、視頻、音頻、多模態(tài)、氣象、預(yù)測類數(shù)據(jù)集外，平臺還支持導(dǎo)入其他類數(shù)據(jù)集，即用戶訓練模型時使用的自定義數(shù)據(jù)集。 其他類數(shù)據(jù)集支持加工其他類數(shù)據(jù)集與發(fā)布其他類數(shù)據(jù)集操作。 從OBS導(dǎo)入：單個文件大小不超過50GB，文件數(shù)量不限制。 本地上傳：單個文件
1：物體檢測 3：圖像分割 100：文本分類 101：命名實體 102：文本三元組 200：聲音分類 201：語音內(nèi)容 202：語音分割 400：表格數(shù)據(jù)集 600：視頻標注 900：自由格式 label_task_id 否 String 基于標注任務(wù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)集版本，標注任務(wù)ID。 description
目工作項的字段）。 管理數(shù)據(jù)集 相關(guān)任務(wù)和對應(yīng)的操作如表3所示。 表3 管理數(shù)據(jù)集 操作任務(wù) 操作步驟 搜索數(shù)據(jù)集 在搜索框中輸入數(shù)據(jù)集關(guān)鍵字，頁面中顯示搜索結(jié)果。 查看數(shù)據(jù)集詳情 在數(shù)據(jù)集頁面，單擊數(shù)據(jù)集名稱。 頁面右側(cè)彈出數(shù)據(jù)集詳情，詳情中包含數(shù)據(jù)集基本信息，列信息，指標信息，設(shè)置的緩存時間。
rue） 適用場景：除了以下三類場景，推薦使用該模式。 輸入數(shù)據(jù)集為多模態(tài)數(shù)據(jù)集場景：例如圖片+文本，視頻+文本等由兩種及以上模態(tài)組合的數(shù)據(jù)集。 輸出數(shù)據(jù)集模態(tài)不在以下范圍內(nèi)：文本、圖片、視頻、音頻。 需要將整個數(shù)據(jù)集作為輸入的場景：例如去重類算。 process.py開發(fā)規(guī)范如下所示，process
數(shù)據(jù)集概述 數(shù)據(jù)集作為數(shù)據(jù)源和可視化展示的中間環(huán)節(jié)，承接數(shù)據(jù)源的輸入，并為可視化展示提供輸入。在創(chuàng)建數(shù)據(jù)源之后，您可以基于當前數(shù)據(jù)源創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，并對已添加的數(shù)據(jù)集做編輯、刪除、關(guān)聯(lián)、二次數(shù)據(jù)處理分析等操作。本文介紹如何創(chuàng)建數(shù)據(jù)集、編輯數(shù)據(jù)集，以及其他相關(guān)操作的指導(dǎo)。 數(shù)據(jù)準備流程
機器學習中可以將數(shù)據(jù)集分為兩個子集，即訓練集、測試集。更好的方式是將數(shù)據(jù)集分為三個子集，即訓練集、驗證集、測試集。 一、劃分為訓練集、測試集 數(shù)據(jù)集劃分為兩個子集的概念： 訓練集—用于訓練模型； 測試集—用于測試訓練后模型 比如，將數(shù)據(jù)集劃分為一個訓練集、一個測試集：
緩存加速”，可緩存數(shù)據(jù)集至“數(shù)據(jù)緩存”模塊。 數(shù)據(jù)集詳情 在“數(shù)據(jù)集”列表，單擊數(shù)據(jù)集名稱，進入數(shù)據(jù)集詳情界面。 查看數(shù)據(jù)詳情。 數(shù)據(jù)詳情頁簽展示了數(shù)據(jù)集ID、名稱、描述、數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)集類型等信息。 同時包含“待發(fā)布區(qū)”、“版本管理”和“子集管理”三個模塊。 查看數(shù)據(jù)預(yù)覽。 數(shù)據(jù)預(yù)覽頁簽
