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共享：復(fù)制、分發(fā)和使用數(shù)據(jù)庫。創(chuàng)作：根據(jù)數(shù)據(jù)庫制作作品。改編：改編數(shù)據(jù)庫：修改、改造和利用數(shù)據(jù)庫。條件 署名：您必須按照 ODbL 規(guī)定的方式為數(shù)據(jù)庫的任何公開使用或由數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生的作品標(biāo)明出處。對于數(shù)據(jù)庫或由數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生的作品的任何使用或再分發(fā)，您必須向他人明確說明數(shù)據(jù)庫的許可，并保留原
mindspore加載自定義數(shù)據(jù)集報錯， img should be PIL image. Got <class 'numpy.ndarray'>. Use Decode() for encoded data or ToPIL() for decoded data.請問這是怎么回
cifar10-tutorial-py 數(shù)據(jù)集簡介 CIFAR10數(shù)據(jù)集總共包含10個類別，每張圖片為3通道的RGB圖片，大小為32x32像素。 數(shù)據(jù)集下載與預(yù)處理 使用torchvision.datasets可以下載經(jīng)典數(shù)據(jù)集，設(shè)置下載路徑root和download=
使用數(shù)據(jù)集創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)版本from modelarts.session import Session from modelarts.estimator import Estimator session = Session() estimator = Estimator(
全球大壩地理參考數(shù)據(jù)庫（GOODD）全球大壩地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)庫是一個包含38,000多個地理坐標(biāo)的大壩及其相關(guān)流域的全球數(shù)據(jù)集。源文件介紹了一個小型團隊通過對全球范圍內(nèi)的衛(wèi)星圖像進行系統(tǒng)化數(shù)字化而開發(fā)的全球數(shù)據(jù)庫，并強調(diào)了估計偏差和驗證數(shù)據(jù)的各種方法。提供了以下數(shù)據(jù)集：（a）大壩墻體
每日 YOLO與SSD 2.1 目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集 學(xué)習(xí)目標(biāo) 目標(biāo) 了解常用目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集 了解數(shù)據(jù)集構(gòu)成 應(yīng)用 無 2.1.1 常用目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集 pascal Visual Object Classes VOC數(shù)據(jù)集是目標(biāo)檢測經(jīng)常用的一個數(shù)據(jù)集,從05年到12年都會舉辦比賽（比賽有task：
d84b2歷史數(shù)據(jù)下載：https://data.epmap.org/product/warning數(shù)據(jù)起止時間：2022-01起到最新更新頻度：每10分鐘數(shù)據(jù)量：每月3萬條左右地區(qū)覆蓋度： 全國數(shù)據(jù)交付時間：T+0數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)來源：國家突發(fā)事件預(yù)警信息發(fā)布網(wǎng)數(shù)據(jù)集內(nèi)容：突發(fā)事件：
假定數(shù)據(jù)集D中包含m個樣本，若令k=m，則得到了交叉驗證法的一個特例：留一法(Leave-One-Out,簡稱LOO)．顯然，留一法不受隨機樣本劃分方式的影響，因為 m 個樣本只有唯一的方式劃分為 m 個子集—－每個子集包含一個樣本；留一法使用的訓(xùn)練集與初始數(shù)據(jù)集相比只少了一個樣
org/product/hydrology 數(shù)據(jù)起止時間：2021-07-06起到最新更新頻度：每天8:00,14:00數(shù)據(jù)量：1996個河流及水庫監(jiān)測點位地區(qū)覆蓋度： 全國省份數(shù)據(jù)交付時間：T+0數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)來源：水利部全國水雨情信息網(wǎng)站 http://xxfb.mwr.cn/index.html數(shù)據(jù)集內(nèi)容：基礎(chǔ)
一個用于學(xué)習(xí)參數(shù)。另一個作為驗證集，用于估計訓(xùn)練中或訓(xùn)練后的泛化誤差，更新超參數(shù)。用于學(xué)習(xí)參數(shù)的數(shù)據(jù)子集通常仍被稱為訓(xùn)練集，盡管這會和整個訓(xùn)練過程用到的更大的數(shù)據(jù)集相混。用于挑選超參數(shù)的數(shù)據(jù)子集被稱為驗證集。通常，80% 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練，20% 用于驗證。由于驗證集是用來 ‘‘訓(xùn)練’’
感知。圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理（why？）簡化數(shù)據(jù)： 將圖像數(shù)據(jù)的形狀、通道進行簡化和統(tǒng)一。首先為了減少計算量，例如灰度化，灰度化后的圖片仍然具有圖片特征，但是卻大大減少了計算成本。然后，統(tǒng)一規(guī)格后的數(shù)據(jù)更加方便進行計算。這也會減少因為過大或者過小圖片兒產(chǎn)生的誤差問題。數(shù)據(jù)增強：
ctor & classifier、訓(xùn)練與測試流程）。數(shù)據(jù)處理模塊包含目標(biāo)數(shù)據(jù)集標(biāo)記、數(shù)據(jù)集格式轉(zhuǎn)換（TFRecords文件、VOC2007數(shù)據(jù)集）、slim庫和API使用。項目實現(xiàn)涉及項目結(jié)構(gòu)設(shè)計、數(shù)據(jù)模塊接口、預(yù)處理和數(shù)據(jù)增強技術(shù)。模型訓(xùn)練包括預(yù)訓(xùn)練模型、SSD模型定義、default
深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)集，但是現(xiàn)實是只有零星的數(shù)據(jù)，大家有什么收集數(shù)據(jù)的經(jīng)驗和經(jīng)歷，還有什么收集數(shù)據(jù)的好辦法
愛達荷大學(xué)網(wǎng)格化地表氣象數(shù)據(jù)集 格雷德地表氣象數(shù)據(jù)集提供了1979年以來美國毗連地區(qū)的溫度、降水、風(fēng)、濕度和輻射的高空間分辨率（約4公里）的每日地表場。該數(shù)據(jù)集將來自PRISM的高分辨率空間數(shù)據(jù)與來自國家土地數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)（NLDAS）的高時間分辨率數(shù)據(jù)相融合，以產(chǎn)生空間和時間上的連續(xù)場，用于額外的陸地表面建模。
紹了不確定性情況下的決策算法，雖然尚未正式出版，但電子版已經(jīng)開放下載（并將永遠(yuǎn)開放）。2021/02/03 15:13原文鏈接理論Papers With Code新增數(shù)據(jù)集檢索功能：3000+經(jīng)典數(shù)據(jù)集，具備多種過濾功能搜羅數(shù)據(jù)集好去處。2021/02/03 15:09原文鏈接A
ldquo;數(shù)據(jù)管理> 數(shù)據(jù)集”，進入“數(shù)據(jù)集”管理頁面。 單擊“創(chuàng)建數(shù)據(jù)集”，進入“創(chuàng)建數(shù)據(jù)集”頁面，根據(jù)數(shù)據(jù)類型以及數(shù)據(jù)標(biāo)注要求，選擇創(chuàng)建不同類型的數(shù)據(jù)集。 填寫數(shù)據(jù)集基本信息，數(shù)據(jù)
Reflectance Tier是Landsat數(shù)據(jù)集中的一種處理級別，表示經(jīng)過大氣校正后的地表反射率數(shù)據(jù)。 Landsat 5_C2_ST數(shù)據(jù)集包含了Landsat 5衛(wèi)星在其運行期間所捕捉的圖像，這些圖像經(jīng)過了一系列的校正和處理，以提供高質(zhì)量的地表反射率數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以被用于多種應(yīng)用，如土地利
我想把節(jié)假日特征按0，1分類添加進去，在部署服務(wù)的時候出現(xiàn)如下問題同時，我在baseline推理代碼里修改如下部分：想請問是否可以手動添加特征？如果可以，又該怎么辦呢？
id為：Lw2x1GrHbZkTfmV3fCh
土壤參考與信息中心（ISRIC）共同開發(fā)的世界土壤數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集是一份高分辨率（1 km），全球范圍的土壤數(shù)據(jù)庫，包括有關(guān)土壤類型、土壤屬性、土壤質(zhì)地、土層深度和土壤水分等方面的信息。HWSD數(shù)據(jù)集是基于大量地面測量和遙感數(shù)據(jù)，以及土壤分類系統(tǒng)和統(tǒng)一名稱體系，進行整合和標(biāo)準(zhǔn)化而成。前言
