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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
Iteration*Batch-Size=Number of samples shuffle = True 打亂順序（洗牌） 一般訓(xùn)練集需要打亂順序，測試集不需要（無意義） 具體構(gòu)建Dataset import torch from torch.utils.data import Dataset
在四維地球網(wǎng)站選擇遙感數(shù)據(jù)： a) 使用四維地球賬號登陸四維地球網(wǎng)站https://siweiearth.com/。 b) 通過訂單功能選擇要購買的遙感數(shù)據(jù)內(nèi)容。 說明： 需要有對應(yīng)遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品的配額才能購買。 c) 購買成功后，等待四維地球?qū)⒛?span id="s5rsg6x" class='cur'>購買的數(shù)據(jù)上傳到四維地球賬號綁
文章目錄 致謝 2 數(shù)據(jù)集的加載2.1 框架數(shù)據(jù)集的加載2.2 自定義數(shù)據(jù)集2.3 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)以進(jìn)行數(shù)據(jù)加載器訓(xùn)練 致謝 Pytorch自帶數(shù)據(jù)集介紹_godblesstao的博客-CSDN博客_pytorch自帶數(shù)據(jù)集 2 數(shù)據(jù)集的加載 與sklear
管理加工算子 系統(tǒng)預(yù)置加工算子介紹 父主題： 加工數(shù)據(jù)集
在微調(diào)數(shù)據(jù)集頁面選擇“我創(chuàng)建的”頁簽。 在數(shù)據(jù)集列表中單擊數(shù)據(jù)集名稱，在微調(diào)數(shù)據(jù)集詳情頁面查看數(shù)據(jù)概況、調(diào)度歷史，并支持對數(shù)據(jù)集進(jìn)行溯源。 修改數(shù)據(jù)集 在微調(diào)數(shù)據(jù)集頁面選擇“我創(chuàng)建的”頁簽。 在數(shù)據(jù)集列表中，單擊操作列的“修改”。 在修改頁面編輯數(shù)據(jù)集描述、修改標(biāo)簽，單擊“保存”。 刪除數(shù)據(jù)集 被標(biāo)注的數(shù)據(jù)集無法刪除。
制作鏡像（數(shù)據(jù)集） Dockerfile示例 環(huán)境變量使用說明 父主題： 鏡像倉庫
于分析，平臺已將NetCDF文件轉(zhuǎn)化為TIF文件。 全球月度氣象數(shù)據(jù)集是指收集和整理全球各地區(qū)月度氣象數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集。它包含了氣溫、降水、濕度、風(fēng)向和風(fēng)速等氣象要素的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是從各國氣象部門、研究機(jī)構(gòu)以及私人氣象站等多個渠道收集而來，通過標(biāo)準(zhǔn)化處理后，被用于氣候變化研究、農(nóng)業(yè)
模型數(shù)據(jù)集支持 目標(biāo)檢測2D 目標(biāo)檢測3D 目標(biāo)追蹤2D 目標(biāo)追蹤3D 語義分割2D 語義分割3D 車道線檢測 分類 父主題： 模型評測
key-value 存儲系統(tǒng)，是跨平臺的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。 Redis 是一個開源的使用 ANSI C 語言編寫、遵守 BSD 協(xié)議、支持網(wǎng)絡(luò)、可基于內(nèi)存、分布式、可選持久性的鍵值對(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫，并提供多種語言的 API。 Redis 通常被稱為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)器，因?yàn)橹担╲alue
預(yù)處理 干旱監(jiān)測 GIS 數(shù)據(jù)以矢量文件的形式提供。為了創(chuàng)建一致的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，從 2000 年開始，以每周為周期，攝取所有年份的形狀文件。這些數(shù)據(jù)有 5 個不同的干旱等級/類別，并以 DM（干旱監(jiān)測等級/類別值）作為柵格屬性轉(zhuǎn)換成柵格。這使得數(shù)據(jù)的收集和分析更加容易。添加了開始
水道和沿海地區(qū)觀測。 2 級數(shù)據(jù)可在 COPERNICUS/S2_SR 數(shù)據(jù)集中找到。1B 級數(shù)據(jù)可在 COPERNICUS/S2 數(shù)據(jù)集中找到。這些數(shù)據(jù)集中的資產(chǎn)還提供其他元數(shù)據(jù)。 Sentinel-2: Cloud Probability 數(shù)據(jù)集是歐洲航天局 (ESA) 的 Sentinel-2
String 綁定的數(shù)據(jù)源名稱。 ds_type String 綁定的數(shù)據(jù)源類型： MYSQL：MySQL對應(yīng)的數(shù)據(jù)源類型。 POSTGRESQL：PostgreSQL對應(yīng)的數(shù)據(jù)源類型。 DWS：DWS對應(yīng)的數(shù)據(jù)源類型。 OPENGAUSS：OpenGauss對應(yīng)的數(shù)據(jù)源類型。 DLI：DLI對應(yīng)的數(shù)據(jù)源類型。
數(shù)據(jù)集成（CDM作業(yè)） 數(shù)據(jù)集成概述 約束與限制 支持的數(shù)據(jù)源 創(chuàng)建并管理CDM集群 在CDM集群中創(chuàng)建連接 在CDM集群中創(chuàng)建作業(yè) 時間宏變量使用解析 優(yōu)化遷移性能 關(guān)鍵操作指導(dǎo) 使用教程 常見錯誤碼參考
payload String 刪除數(shù)據(jù) meta_info MetaInfo object 元數(shù)據(jù) 表4 MetaInfo 參數(shù) 參數(shù)類型 描述 current_time String 請求時間，UTC時間格式，時間為UTC標(biāo)準(zhǔn)時間 請求示例 刪除數(shù)據(jù)集版本 DELETE https://{endpoint}/v1
點(diǎn)數(shù)據(jù)集和邊數(shù)據(jù)集應(yīng)符合GES圖數(shù)據(jù)格式要求。圖數(shù)據(jù)格式要求簡要介紹如下，詳情可參見一般圖數(shù)據(jù)格式。 點(diǎn)數(shù)據(jù)集羅列了各個點(diǎn)的數(shù)據(jù)信息。一行為一個點(diǎn)的數(shù)據(jù)。格式如下所示，id是點(diǎn)數(shù)據(jù)的唯一標(biāo)識。 邊數(shù)據(jù)集羅列了
獲取數(shù)據(jù)集版本詳情 功能介紹 獲取數(shù)據(jù)集版本詳情 URI GET /v1.0/{project_id}/common/datasets/{dataset_id}/versions/{version_id} 表1 路徑參數(shù) 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類型 描述 project_id 是 String
完成自定義算子的創(chuàng)建。 圖2 創(chuàng)建自定義算子 創(chuàng)建成功的自定義算子可在加工文本類數(shù)據(jù)集、加工圖片類數(shù)據(jù)集、加工視頻類數(shù)據(jù)集、加工音頻類數(shù)據(jù)集、加工氣象類數(shù)據(jù)集、加工預(yù)測類數(shù)據(jù)集、加工其他類數(shù)據(jù)集時選擇使用。 查看自定義加工算子列表 登錄ModelArts Studio平臺，在“我的空間”模塊，單擊進(jìn)入所需空間。
數(shù)據(jù)集成平臺KyHub幫助企業(yè)快速搭建各類系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)管道，實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)同步，打通數(shù)據(jù)孤島，提供一站式的數(shù)據(jù)集成服務(wù)。 數(shù)據(jù)集成管理平臺KyHub幫助企業(yè)快速搭建各類系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)管道，打通數(shù)據(jù)孤島，提供高效的異構(gòu)數(shù)據(jù)集成服務(wù)，滿足不同數(shù)據(jù)使用者的需求，讓客戶專注于數(shù)據(jù)價值的釋放。一、豐富的數(shù)據(jù)鏈路
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) 文本相對容易收集和存
