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購買衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù) 操作場景 本章節(jié)指導(dǎo)用戶購買衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)。 操作步驟 登錄MapDS控制臺。 在左側(cè)導(dǎo)航欄選中“衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)”，進(jìn)入訂單列表頁面。 單擊右上角“購買衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)”，進(jìn)入購買頁面。 根據(jù)界面提示選擇購買區(qū)域。 在購買區(qū)域上用戶可根據(jù)“行政區(qū)域選擇”或者“自定義SharpFile”。
構(gòu)建NLP大模型微調(diào)數(shù)據(jù)集 獲取源數(shù)據(jù) 預(yù)處理數(shù)據(jù) 導(dǎo)入數(shù)據(jù) 加工數(shù)據(jù)集 評估數(shù)據(jù)集 配比并發(fā)布數(shù)據(jù)集 父主題： 構(gòu)建數(shù)據(jù)集實踐
構(gòu)建數(shù)據(jù)集實踐 構(gòu)建NLP大模型增量預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 構(gòu)建NLP大模型微調(diào)數(shù)據(jù)集
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1XpG6frUS2s_hL-rArs6O0w 提取碼：3ozz 光頭樣例： 非光頭的樣例：
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
和直接。 電影評論數(shù)據(jù)集：除了IMDB和Amazon數(shù)據(jù)集，還有一些其他來源的電影評論數(shù)據(jù)集，如Rotten Tomatoes數(shù)據(jù)集和MovieLens數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集可以提供額外的樣本和不同的評論視角，從而增加了數(shù)據(jù)集的多樣性。 綜上所述，IMDB影評數(shù)據(jù)集雖然有一些局限性，
Notebook編程環(huán)境的操作 了解詳情 最佳實踐 最佳實踐 口罩檢測（使用新版自動學(xué)習(xí)實現(xiàn)物體檢測應(yīng)用） 該案例是使用華為云一站式AI開發(fā)平臺ModelArts的新版“自動學(xué)習(xí)”功能，基于華為云AI開發(fā)者社區(qū)AI Gallery中的數(shù)據(jù)集資產(chǎn)，讓零AI基礎(chǔ)的開發(fā)者完成“物體檢測”的AI模型的訓(xùn)練和部署。
HydroATLAS是通過對來自現(xiàn)有全球數(shù)據(jù)集的廣泛的水文環(huán)境屬性進(jìn)行匯編和重新格式化，以一種一致和有組織的方式創(chuàng)建的。由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)匯編提供了分為七類的屬性：水文；地形；氣候；土地覆蓋和使用；土壤和地質(zhì)；以及人類活動的影響。對于這三個子數(shù)據(jù)集中的每一個，HydroATLAS都包含
html 點擊并拖拽以移動 點擊立即購買就行。 話說實際沒那么便宜。 我點的【按需計費】 點擊并拖拽以移動 需要輸入賬密碼，秘鑰有要求： 直接點立即購買跳到下一步。 不過說真的，比阿里的流程方便多了 點擊提交，直接創(chuàng)建完成、 點擊【返回云數(shù)據(jù)庫RDS列表】 有操作步驟提示的。
(WRC)¶ 野火風(fēng)險數(shù)據(jù)集由美國農(nóng)業(yè)部林務(wù)局創(chuàng)建，旨在提供全國范圍內(nèi)潛在野火風(fēng)險的視圖。該數(shù)據(jù)集包括有關(guān)野火風(fēng)險以下組成部分的空間數(shù)據(jù)：野火可能性、野火強(qiáng)度、敏感性和暴露度。數(shù)據(jù)分辨率為 270 米，覆蓋整個美國。它基于多種來源，包括植被數(shù)據(jù)、燃料模型、歷史火災(zāi)數(shù)據(jù)和人口數(shù)據(jù)。前言 –
整合其他一些沒有 labels 的口罩數(shù)據(jù)集； 我所做的主要工作（數(shù)據(jù)打標(biāo)+精選）如下： 一：使用pytorch 版本 yolov5 進(jìn)行二分類 mask 檢測，首次模型訓(xùn)練15天，對數(shù)據(jù)打標(biāo)； 二：數(shù)據(jù)+標(biāo)簽，人工篩選 三：打標(biāo)數(shù)據(jù)更新數(shù)據(jù)集再次訓(xùn)練，提升模型精度 四：二三步驟反復(fù)迭代
? 這里顯示的數(shù)據(jù)是通過在800m²的網(wǎng)格單元內(nèi)匯總當(dāng)前USDA-NCSS的土壤調(diào)查數(shù)據(jù)（在沒有SSURGO的地方用STATSGO回填）獲得的。這種數(shù)據(jù)匯總技術(shù)導(dǎo)致地圖可能與任何特定點的原始數(shù)據(jù)不一致，其目的是在全州范圍內(nèi)描述土壤屬性的區(qū)域趨勢。 這個應(yīng)用程
端的一個數(shù)據(jù)表中。 前提條件 已完成源端數(shù)據(jù)源和目標(biāo)端數(shù)據(jù)源的接入，具體操作請參考接入數(shù)據(jù)源。 在源端數(shù)據(jù)源接入配置中，“數(shù)據(jù)庫名”的大小寫應(yīng)與實際數(shù)據(jù)庫名保持一致，否則會導(dǎo)致數(shù)據(jù)同步失敗。 源端數(shù)據(jù)源已開啟CDC功能，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)源類型和CDC實現(xiàn)模式，具體操作請參考： 配置Oracle
任務(wù)監(jiān)控管理 查詢?nèi)蝿?wù)監(jiān)控信息列表 查詢單個任務(wù)的日志詳情 查詢單次調(diào)度日志詳情 查詢指定任務(wù)的調(diào)度信息總覽 父主題： 數(shù)據(jù)集成API
b、c、d對應(yīng)為第1、2、 3、4個節(jié)點。 數(shù)據(jù)集下載和轉(zhuǎn)換 (1) 數(shù)據(jù)集介紹 常用的圖數(shù)據(jù)集包含Cora、Citeseer、PubMed等 原始數(shù)據(jù)集可以從ucsc網(wǎng)站進(jìn)行下載， github提供的預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集，GCN等公開使用 Cora數(shù)據(jù)集主體部分(cora.content)
2022-09-16 ??GEE數(shù)據(jù)集：全球土壤鹽度數(shù)據(jù)集（1986-2016） GEE數(shù)據(jù)集：SDA-NCSS的土壤調(diào)查數(shù)據(jù) GEE數(shù)據(jù)集：美國大陸(CONUS)30米土壤屬性概率圖數(shù)據(jù)庫 GEE數(shù)據(jù)集：SDA-NCSS的土壤調(diào)查數(shù)據(jù) GEE數(shù)據(jù)集：全球土壤網(wǎng)格數(shù)據(jù)集
提示報錯 請問如何解決呢？/home/li/PycharmProjects/TEXT1/venv/bin/python /home/li/PycharmProjects/TEXT3/Visual_model_prediction.py Traceback (most recent
上傳的是一份csv格式的文件，但是提交報4200錯誤
導(dǎo)出ModelArts數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)為新數(shù)據(jù)集 針對數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)，用戶可以選中部分數(shù)據(jù)或者通過條件篩選出需要的數(shù)據(jù)，導(dǎo)出成新的數(shù)據(jù)集。用戶可以通過任務(wù)歷史查看數(shù)據(jù)導(dǎo)出的歷史記錄。本章主要介紹將ModelArts數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)為新數(shù)據(jù)集的方式，新導(dǎo)出的數(shù)據(jù)集可直接在ModelArts控制臺數(shù)據(jù)集列表中顯示。
?GLOBathy（全球湖泊測深數(shù)據(jù)集） 前言 – 床長人工智能教程我們開發(fā)了一個新穎的GLObal水深測量（GLOBathy）數(shù)據(jù)集，包括140多萬個水體，與完善的全球數(shù)據(jù)集HydroLAKES保持一致。GLOBathy使用一個基于GIS的框架，根據(jù)水體的最大深度估
