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String 數(shù)據(jù)集ID。 caption 是 String 數(shù)據(jù)集語義化名稱。 status 否 String 數(shù)據(jù)集狀態(tài)：0，1。 description 否 String 數(shù)據(jù)集描述。 ds_id 是 String 數(shù)據(jù)源ID。 ds_name 否 String 數(shù)據(jù)源名稱。 ds_type
數(shù)據(jù)集版本 獲取數(shù)據(jù)集版本列表 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集版本 獲取數(shù)據(jù)集版本詳情 刪除數(shù)據(jù)集版本 發(fā)布數(shù)據(jù)集版本 父主題： API
數(shù)據(jù)集管理 獲取字段隱私詳情 數(shù)據(jù)集列表 父主題： 計(jì)算節(jié)點(diǎn)API
數(shù)據(jù)集版本 表1 數(shù)據(jù)集版本權(quán)限 權(quán)限 對(duì)應(yīng)API接口 授權(quán)項(xiàng)（Action） IAM項(xiàng)目 (Project) 企業(yè)項(xiàng)目 (Enterprise Project) 獲取數(shù)據(jù)集版本列表 GET /v1.0/{project_id}/common/datasets/{dataset_id}/versions
數(shù)據(jù)集管理 發(fā)布數(shù)據(jù)集 刪除數(shù)據(jù)集 關(guān)閉數(shù)據(jù)集 查詢指定數(shù)據(jù)集 查詢數(shù)據(jù)集列表 主動(dòng)分享數(shù)據(jù)集 獲取數(shù)據(jù)解密后的明文 提取文件中的暗水印 查詢指定的數(shù)據(jù)集分享流程 查詢指定流程創(chuàng)建者的所有流程 父主題： 可信數(shù)據(jù)交換（公測）
創(chuàng)建數(shù)據(jù)集版本 為數(shù)據(jù)集創(chuàng)建新的版本。 dataset.create_version(name=None, version_format=None, label_task_type=None, label_task_id=None, **kwargs) 示例代碼 示例一：為數(shù)據(jù)集創(chuàng)建新的版本
數(shù)據(jù)集管理 查詢空間已注冊(cè)數(shù)據(jù)集列表 父主題： 空間API
Dataset：數(shù)據(jù)集集合(NLP方向數(shù)據(jù)集)——常見的自然語言處理數(shù)據(jù)集大集合(建議收藏，持續(xù)更新) 目錄 NLP數(shù)據(jù)集特點(diǎn) 常見的NLP數(shù)據(jù)集 1、生物數(shù)據(jù)集以及自然語言處理數(shù)據(jù)集 常見的使用案例 NLP數(shù)據(jù)集特點(diǎn) 文本相對(duì)容易收集和存
配比并發(fā)布數(shù)據(jù)集 數(shù)據(jù)配比介紹 不同數(shù)據(jù)源與大語言模型某些特定能力的學(xué)習(xí)具有緊密的聯(lián)系，根據(jù)來源不同，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)主要分為兩種類型： 通用文本數(shù)據(jù)和行業(yè)文本數(shù)據(jù)。通用文本數(shù)據(jù)涵蓋了網(wǎng)頁、書籍和對(duì)話文本等，主要是為了保留模型的通用能力，避免在下游任務(wù)上過擬合。 行業(yè)文本數(shù)據(jù)主要為了提
在本篇博客中，我們將會(huì)學(xué)習(xí)如何使用Python和一些常見的機(jī)器學(xué)習(xí)庫來加載和處理Higgs Boson數(shù)據(jù)集，以及一些簡單的數(shù)據(jù)分析。 步驟 1. 下載數(shù)據(jù)集 首先，我們需要下載Higgs Boson數(shù)據(jù)集。你可以在 ??UCI Machine Learning Repository?? 上找到該數(shù)據(jù)集的下載鏈接。
自定義數(shù)據(jù)集加工算子 除了預(yù)置的加工算子外，ModelArts Studio平臺(tái)還支持用戶創(chuàng)建自定義加工算子，以滿足特定的數(shù)據(jù)處理需求和業(yè)務(wù)場景，用戶可以根據(jù)實(shí)際情況靈活定義處理邏輯，進(jìn)一步提升模型訓(xùn)練的效果和適應(yīng)性。 約束限制 該功能僅對(duì)包年/包月訂購用戶開放。 圖1 訂購服務(wù)
數(shù)據(jù)集列表頁面的操作欄單擊“導(dǎo)入”，導(dǎo)入數(shù)據(jù)。圖2 在數(shù)據(jù)集列表頁導(dǎo)入數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)集列表頁面，單擊某個(gè)數(shù)據(jù)集的名稱，進(jìn)入數(shù)據(jù)集詳情頁中，單擊“導(dǎo)入”，導(dǎo)入數(shù)據(jù)。圖3 在數(shù)據(jù)集詳情頁中導(dǎo)入數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)集列表頁面，單擊某個(gè)數(shù)據(jù)集的名稱，進(jìn)入數(shù)據(jù)集詳情頁中，單擊“同步數(shù)據(jù)源”，同步OBS中
請(qǐng)問此次大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽的的熱身賽數(shù)據(jù)集應(yīng)該如何批量下載到本地呢?
PKU-VD該數(shù)據(jù)集包含了兩個(gè)大型車輛數(shù)據(jù)集(VD1和VD2)，它們分別從兩個(gè)城市的真實(shí)世界不受限制的場景拍攝圖像。其中VD1是從高分辨率交通攝像頭獲得的，VD2中的圖像則是從監(jiān)視視頻中獲取的。作者對(duì)原始數(shù)據(jù)執(zhí)行車輛檢測，以確保每個(gè)圖像僅包含一輛車輛。由于隱私保護(hù)的限制，所有車牌
使用ModelArts通常需要上傳較大的數(shù)據(jù)集到OBS，我們可以選擇OBS客戶端上傳，在沒有OBS客戶端的情況下，則可以選擇使用NoteBook上傳數(shù)據(jù)，來提高數(shù)據(jù)上傳的效率。下面介紹一下如何借助NoteBook上傳數(shù)據(jù)集到OBS。 1、創(chuàng)建一個(gè)notebook，此處建議選擇掛載
? 簡介： 全球歷史糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)集是農(nóng)業(yè)普查統(tǒng)計(jì)（糧農(nóng)組織報(bào)告的國家產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)）和衛(wèi)星遙感（遙感反演的作物指數(shù)）的混合數(shù)據(jù)產(chǎn)品，大豆只有“主要（major）”生長季節(jié)。前言 – 人工智能教程 全球大豆主要產(chǎn)區(qū)包括： 1. 美國：美
數(shù)據(jù)集格式要求 文本類數(shù)據(jù)集格式要求 圖片類數(shù)據(jù)集格式要求 視頻類數(shù)據(jù)集格式要求 音頻類數(shù)據(jù)集格式要求 多模態(tài)類數(shù)據(jù)集格式要求 預(yù)測類數(shù)據(jù)集格式要求 氣象類數(shù)據(jù)集格式要求 其他類數(shù)據(jù)集格式要求 父主題： 使用數(shù)據(jù)工程構(gòu)建數(shù)據(jù)集
【功能模塊】【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、使用model.train接口, 如何構(gòu)建一個(gè)合適的數(shù)據(jù)集, 數(shù)據(jù)集為data,label, 兩者都為圖像(image)2、【截圖信息】【日志信息】（可選，上傳日志內(nèi)容或者附件）
詳情頁面中，直接添加數(shù)據(jù)，用于數(shù)據(jù)標(biāo)注。在標(biāo)注作業(yè)詳情頁面，單擊“未標(biāo)注”頁簽，然后單擊左上角“添加數(shù)據(jù)”。在彈出的導(dǎo)入對(duì)話框中，選擇數(shù)據(jù)來源、導(dǎo)入方式、導(dǎo)入路徑等參數(shù)，導(dǎo)入數(shù)據(jù)。單擊確定。導(dǎo)入數(shù)據(jù)的詳細(xì)操作介紹請(qǐng)參見數(shù)據(jù)接入簡介圖2 導(dǎo)入數(shù)據(jù)刪除音頻通過數(shù)據(jù)刪除操作，可將需要丟
沃爾沃發(fā)布Cirrus：用于自動(dòng)駕駛的遠(yuǎn)程雙模式LiDAR數(shù)據(jù)集這是一種新的遠(yuǎn)程雙模式LiDAR公共數(shù)據(jù)集，用于自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)，例如3D對(duì)象檢測，對(duì)高速公路駕駛和及時(shí)決策至關(guān)重要。平臺(tái)配備了高分辨率攝像機(jī)和一對(duì)有效距離為250米的LiDAR傳感器，比現(xiàn)有的公共數(shù)據(jù)集長得多。使用高斯和均勻掃描模式同時(shí)記錄
