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較強的城市，超高強輻射指數(shù)的增長速度往往較快。 由于數(shù)據(jù)類型（地表溫度或氣溫）、數(shù)據(jù)采集時間（Terra 或 Aqua）、天氣條件（晴空或全天空）和處理方法的不同，該數(shù)據(jù)集進一步突出了 UHII 估計值的差異。 這一全面的數(shù)據(jù)集和相應的分析為未來的城市氣候研究提供了寶貴的見解，可在
功能，用于導入數(shù)據(jù)集。 --format 'gaia_imagenet': 指定數(shù)據(jù)集的格式為 gaia_imagenet，這是一種特定的數(shù)據(jù)集格式。 --input-path 'obs://ifantong/goodfood/datasetin/': 指定輸入數(shù)據(jù)集的路徑，位于OBS的
Landsat7_C2_SR數(shù)據(jù)集是經(jīng)大氣校正后的地表反射率數(shù)據(jù)，屬于Collection2的二級數(shù)據(jù)產品，空間分辨率為30米，基于Landsat生態(tài)系統(tǒng)擾動自適應處理系統(tǒng)（LEDAPS）（版本3.4.0）生成。水汽、臭氧、大氣高度、氣溶膠光學厚度、數(shù)字高程與Landsat數(shù)據(jù)一起輸入到太陽光
ModelArts數(shù)據(jù)集無法顯示圖片，如下
自己的數(shù)據(jù)集全都沒了，自己創(chuàng)建的notebook好像丟了前幾天創(chuàng)建過的兩個，只剩一個昨天建的
頁面的數(shù)據(jù)1、CPU使用率Top5：對應數(shù)據(jù)集：彈性云服務器性能分析，指標：CPU使用率，數(shù)據(jù)獲取維度：一級VDC 2、內存使用率Top5：對應數(shù)據(jù)集：彈性云服務器性能分析，指標：內存使用率，數(shù)據(jù)獲取維度：一級VDC3、云硬盤使用率Top5：對應數(shù)據(jù)集：彈性云服務器性能分析，指標：云硬盤使用率
我的數(shù)據(jù)集有20多G，而我看磁盤貌似只有15G空余，一解壓就顯示磁盤已滿，我看好像還有許多其它磁盤有空間，能解壓到其它磁盤嗎，該怎么解決這個問題，求指點
年，涵蓋七個一級和九個二級土地覆被等級。我們的訓練數(shù)據(jù)收集方法利用了 GEE 和機器學習算法，以確保數(shù)據(jù)質量和生物地理代表性。我們從大地遙感衛(wèi)星圖像的光譜-時間特征空間采樣，以便在全球各生態(tài)區(qū)域有效分配訓練數(shù)據(jù)，并將公開可用的數(shù)據(jù)集和合作者提供的數(shù)據(jù)集納入我們的數(shù)據(jù)庫。為了反映基本的區(qū)域類別分布和
該指數(shù)是一種有效的干旱監(jiān)測工具，可以提供重要的參考信息，幫助人們更好地了解和應對干旱的風險。 數(shù)據(jù)集描述¶ 分類值 價值 解釋 -9999 無數(shù)據(jù)值 0 沒有數(shù)據(jù) 1 除旱 2 干旱有所改善 3 干旱發(fā)展 4 干旱持續(xù)存在 5 干旱加劇
該API屬于DataArtsInsight服務，描述: 獲取數(shù)據(jù)集詳情接口URL: "/v1/{project_id}/datasets/{dataset_id}/metadata"
f-a262-eff9aa8d640c3、使用方法a、下載本數(shù)據(jù)集至您的OBS桶中b、在ModelArts“數(shù)據(jù)管理-數(shù)據(jù)集”創(chuàng)建文本分類數(shù)據(jù)集（注意：數(shù)據(jù)集輸入位置、數(shù)據(jù)集輸出位置選擇2個空的OBS路徑）c、在數(shù)據(jù)集詳細頁面右上角“導入”，導入方式選擇“對象存儲服務（OBS）目
– 人工智能教程該數(shù)據(jù)產品利用土地信息系統(tǒng)(LIS)第7版中的Noah Model 3.6模擬而成，包含2000年1月至今的36個地表字段。GLDAS-2.1 數(shù)據(jù)以NetCDF格式存檔和分發(fā),取代了相應的 GLDAS-1 產品。 小時氣象數(shù)據(jù)包含了大量的氣象要素，如溫度、濕度、風速、降水等，其作用是：
procedures -- a new dataset and baselines》介紹了一個基于追蹤實體的新數(shù)據(jù)集，其闡述如下：我們引入了TechTrack，一個用于在技術過程中跟蹤實體的新數(shù)據(jù)集。這個數(shù)據(jù)集是通過注釋WikiHow上的開放領域文章來準備的，由1351個過程組成，例如，“如何連接打
請問在進行模型訓練的時候，如果使用的是已導入modelarts的數(shù)據(jù)集，data_url要如何設置。使用的是mindspore代碼倉中的yolov4試了一下數(shù)據(jù)集的保存位置報錯
【問題現(xiàn)象】 在mind studio上對coco2014驗證集推理時失?。?nbsp; 查看log是由于文件太大?！驹颉?nbsp; Mind Studio是先將數(shù)據(jù)集壓縮然后傳到單板上，數(shù)據(jù)集導致傳輸失敗【問題解決】 手動將數(shù)據(jù)集傳到單板上，然后運行run.sh文件① 將數(shù)據(jù)集傳到當前項目的data文件夾下② 運行bash
在使用ModelArts之前，您需要做如下工作：注冊華為云賬號、完成ModelArts全局配置、以及熟悉OBS相關操作。 下載“鋼筋檢測數(shù)據(jù)集”訓練數(shù)據(jù) 創(chuàng)建項目 模型訓練 部署上線 測試樣例圖片 查看在線服務 關閉在線服務 實驗完成后，為了防止繼續(xù)扣費，點擊
com/exdb/mnist/上可下載公開的手寫體數(shù)字數(shù)據(jù)集 該數(shù)據(jù)集包括有60,000個樣本的訓練集和10,000個樣本的測試集 但解壓后的文件格式為idx-utype，主流的圖片瀏覽器不能處理 我希望找出一個方法，將idx-utype文件里的數(shù)據(jù)分割并轉為主流圖片格式，如jpg、png、
使用MindSpore定義數(shù)據(jù)集的時候，有時候因為定義數(shù)據(jù)集過于復雜，導致出現(xiàn)了一個errorValueError: The data pipeline is not a tree (i.e. one node has 2 consumers)打開腳本一看，果然數(shù)據(jù)處理pipeline
? 北美干旱監(jiān)測 (NADM) 柵格數(shù)據(jù)集由國家環(huán)境信息中心 (NCEI) 和國家海洋和大氣管理局 (NOAA) 國家綜合干旱信息系統(tǒng) (NIDIS) 生成。該數(shù)據(jù)集是加拿大、墨西哥和美國作者制作的北美干旱監(jiān)測 (NADM) 的網(wǎng)格版本，其中對于每個 2.5 公里網(wǎng)格單元，該值由該地區(qū)當前的
= 4317總框數(shù)：6297使用標注工具：labelImg標注規(guī)則：對類別進行畫矩形框重要說明：暫無特別聲明：本數(shù)據(jù)集不對訓練的模型或者權重文件精度作任何保證，數(shù)據(jù)集只提供準確且合理標注 圖片示例： 標注示例： 下載地址：https://download.csdn.net/d
