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標準化劃分：已完成訓練集、驗證集、測試集的劃分，方便直接上手。 應用場景貼近現(xiàn)實：采集于多種光照、天氣與路況條件，增強模型的泛化能力。 數(shù)據(jù)集詳情 數(shù)據(jù)規(guī)模：共計 6000張圖像，涵蓋不同城市與不同時間段采集的道路表面影像。 劃分比例： 訓練集（train）：70%（約4200張） 驗證集（val）：20%（約1200張）
在左側(cè)導航欄中選擇“數(shù)據(jù)工程 > 數(shù)據(jù)管理 > 數(shù)據(jù)集 > 發(fā)布數(shù)據(jù)集”。 數(shù)據(jù)集支持“數(shù)據(jù)集名稱”、“數(shù)據(jù)集模態(tài)”、“數(shù)據(jù)集屬性名稱”等屬性類型進行搜索、過濾。 單擊數(shù)據(jù)集名稱查看發(fā)布數(shù)據(jù)集的基本信息、數(shù)據(jù)預覽、數(shù)據(jù)血緣以及操作記錄。 在“基本信息”頁簽，可以查看數(shù)據(jù)詳情、數(shù)據(jù)來源以及擴
text2.json #該文本文件的所有標注信息 標注數(shù)據(jù).json文件說明 數(shù)據(jù)集中必含“.json”文件，用于集合該文本文件的所有標注數(shù)據(jù)信息，包括該文本所在的項目id、數(shù)據(jù)包id、文本上所有標注信息等。上傳數(shù)據(jù)集前請保證“.json”文件內(nèi)容正確。“.json”文件編寫的參考樣例如下：
人臉表情[七種表情]數(shù)據(jù)集（15500張圖片已劃分、已標注）｜適用于YOLO系列深度學習分類檢測任務【數(shù)據(jù)集分享】 該數(shù)據(jù)集已按照訓練集（train）和測試集（test）劃分，共計 15,500 張人臉圖像，覆蓋 七種典型表情類別，并附帶相應的標注文件，可直接用于模型訓練與評估。
fw.close() WiderPerson行人檢測數(shù)據(jù)集 簡介 WiderPerson 是關(guān)于戶外行人檢測的基準數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集圖像場景多樣，不再局限于交通場景。該數(shù)據(jù)集包含 13,382 張圖像，40 萬個遮擋物的標注，其中 8,000 張圖像用于訓練，1
加工文本類數(shù)據(jù)集 加工文本類數(shù)據(jù)集 合成文本類數(shù)據(jù)集 標注文本類數(shù)據(jù)集 配比文本類數(shù)據(jù)集 父主題： 加工數(shù)據(jù)集
數(shù)據(jù)集配置 操作步驟 采用組件庫中圖表組件來展示數(shù)據(jù)集。 參考綁定設(shè)備實例數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)類型新增數(shù)據(jù)集，然后根據(jù)數(shù)據(jù)集歷史查詢接口，配置數(shù)據(jù)集類型，數(shù)據(jù)集ID，起止時間等字段。 當前圖表組件數(shù)據(jù)來源有兩種，分別是靜態(tài)數(shù)據(jù)和系統(tǒng)集成，因此增加數(shù)據(jù)集類型數(shù)據(jù)，整理如下： 靜態(tài)數(shù)據(jù)； 系統(tǒng)集成（需配置產(chǎn)品，設(shè)備實例）；
發(fā)布文本類數(shù)據(jù)集 評估文本類數(shù)據(jù)集 發(fā)布文本類數(shù)據(jù)集 父主題： 發(fā)布數(shù)據(jù)集
發(fā)布視頻類數(shù)據(jù)集 評估視頻類數(shù)據(jù)集 發(fā)布視頻類數(shù)據(jù)集 父主題： 發(fā)布數(shù)據(jù)集
加工預測類數(shù)據(jù)集 加工預測類數(shù)據(jù)集 配比預測類數(shù)據(jù)集 父主題： 加工數(shù)據(jù)集
發(fā)布數(shù)據(jù)集 企業(yè)A將自己的需要預測的csv數(shù)據(jù)文件上傳到自己的計算節(jié)點上，通過“數(shù)據(jù)管理”模塊創(chuàng)建用于預測的數(shù)據(jù)集。 企業(yè)A預測數(shù)據(jù)集如下： 大數(shù)據(jù)廠商B仍使用訓練時的提供的全量數(shù)據(jù)作為預測數(shù)據(jù)集，沒有發(fā)布新的數(shù)據(jù)集。 父主題： 使用TICS聯(lián)邦預測進行新數(shù)據(jù)離線預測
print('succeed in processing all gt files') 如果只是想生成VOC格式的數(shù)據(jù)集，到這一步就可以了。 第三步 將VOC格式的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)為Labelme標注的數(shù)據(jù)集。 方便查看數(shù)據(jù)標注狀態(tài)，對一些不滿意的標注做修改。 新建代碼voc2labelme.py,插入代碼： 1
頁面數(shù)據(jù)集 操作場景 通過頁面數(shù)據(jù)集，實現(xiàn)多個組件對接同一個數(shù)據(jù)輸入，減少重復的請求和配置。同時，在新建頁面數(shù)據(jù)集時，還支持配置多數(shù)據(jù)輸入（最多10個），來實現(xiàn)組件同時對接多個數(shù)據(jù)流。 本章節(jié)以將兩個靜態(tài)數(shù)據(jù)集（多數(shù)據(jù)流1、多數(shù)據(jù)流2）中的數(shù)據(jù)匯合后，作為組件的數(shù)據(jù)來源為例，向您介紹如何創(chuàng)建并使用頁面數(shù)據(jù)集。
b.com/zq2599/blog_demos 本篇概覽 在學習和開發(fā)flink的過程中，經(jīng)常需要準備數(shù)據(jù)集用來驗證我們的程序，阿里云天池公開數(shù)據(jù)集中有一份淘寶用戶行為數(shù)據(jù)集，稍作處理后即可用于flink學習； 下載 下載地址： https://tianchi.aliyun
象進而過濾數(shù)據(jù)集。 業(yè)務對象 各個主題域中管理的對象，選擇業(yè)務對象，篩選與對應業(yè)務對象相關(guān)的數(shù)據(jù)集。 容器 容器在應用元模型中與數(shù)據(jù)集相關(guān)聯(lián)，選擇容器，篩選與對應容器相關(guān)的數(shù)據(jù)集。 數(shù)據(jù)平臺實例 數(shù)據(jù)平臺實例在應用元模型中與數(shù)據(jù)集相關(guān)聯(lián)，選擇數(shù)據(jù)平臺實例，篩選與對應數(shù)據(jù)平臺實例相關(guān)的數(shù)據(jù)集。
發(fā)布數(shù)據(jù)集 企業(yè)A和大數(shù)據(jù)廠商B分別將自己的csv數(shù)據(jù)文件上傳到自己的計算節(jié)點上，通過“數(shù)據(jù)管理”模塊創(chuàng)建各自的數(shù)據(jù)集。 企業(yè)A的數(shù)據(jù)集如下： 大數(shù)據(jù)廠商B的數(shù)據(jù)集如下： 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集后單擊“發(fā)布”按鈕即可將數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)信息發(fā)布到tics空間側(cè)，供其他合作方參考。 父主題： 使用TICS多方安全計算進行聯(lián)合樣本分布統(tǒng)計
發(fā)布數(shù)據(jù)集 企業(yè)A和大數(shù)據(jù)廠商B分別將自己的csv數(shù)據(jù)文件上傳到自己的計算節(jié)點上，通過“數(shù)據(jù)管理”模塊創(chuàng)建各自的數(shù)據(jù)集。 企業(yè)A的數(shù)據(jù)集如下： 大數(shù)據(jù)廠商B的數(shù)據(jù)集如下： 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集后單擊“發(fā)布”按鈕即可將數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)信息發(fā)布到tics空間側(cè)，供其他合作方參考。 父主題： 使用TICS可信聯(lián)邦學習進行聯(lián)邦建模
視頻類數(shù)據(jù)集格式要求 ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺支持創(chuàng)建視頻類數(shù)據(jù)集，創(chuàng)建時可導入多種形式的數(shù)據(jù)，具體格式要求詳見表1。 表1 視頻類數(shù)據(jù)集格式要求 文件內(nèi)容 文件格式 文件要求 視頻 mp4或avi 支持mp4、avi視頻格式上傳，所有視頻可以放在多個文件夾
音頻類數(shù)據(jù)集格式要求 ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺支持創(chuàng)建音頻類數(shù)據(jù)集，創(chuàng)建時可導入多種形式的數(shù)據(jù)，具體格式要求詳見表1 表1 音頻類數(shù)據(jù)集格式要求 文件內(nèi)容 文件格式 文件要求 音頻 音頻+jsonl（可選） 音頻格式支持：mp3、flac、wav、opus、
文本類數(shù)據(jù)集格式要求 ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺支持創(chuàng)建文本類數(shù)據(jù)集，創(chuàng)建時可導入多種形式的數(shù)據(jù)，具體格式要求詳見表1。 表1 文本類數(shù)據(jù)集格式要求 文件內(nèi)容 文件格式 文件要求 文檔 txt、mobi、epub、docx、pdf 從OBS導入：單個文件大小不超過1GB，文件數(shù)量不限制。
