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符合DDS標(biāo)準(zhǔn)，以數(shù)據(jù)為中心，提供延遲的數(shù)據(jù)連接、高可靠性以及高可擴(kuò)展的體系架構(gòu)，支持工業(yè)級(jí)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集散，為異構(gòu)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)交換提供數(shù)據(jù)總線服務(wù)。Arkhub針對(duì)工業(yè)場(chǎng)景，提供物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)類型擴(kuò)展、數(shù)據(jù)訪問和修改、可定制API以及特定業(yè)務(wù)流程的數(shù)據(jù)分發(fā)機(jī)制；Arkhub支持復(fù)雜系
構(gòu)建NLP大模型增量預(yù)訓(xùn)練數(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(píng)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(shí)踐
數(shù)據(jù)集成 數(shù)據(jù)集成概述、工具介紹及入湖范圍 數(shù)據(jù)集成前探查 全量數(shù)據(jù)同步 增量數(shù)據(jù)同步 父主題： 實(shí)施步驟
String 數(shù)據(jù)類型 dataset_form String 數(shù)據(jù)集形式 source_dataset_id String 子集的源數(shù)據(jù)集ID latest_version Integer 最新版本 data_source String 數(shù)據(jù)來源 owner String 數(shù)據(jù)集類型 frame_num
tags: language: - zh format: - wav - mp3 category: 數(shù)據(jù)過濾 modal: - AUDIO runtime: cpu-arch: - ARM resources:
Learning | 機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 Machine Learning | (1) Scikit-learn與特征工程 Machine Learning | (2) sklearn數(shù)據(jù)集與機(jī)器學(xué)習(xí)組成 機(jī)器學(xué)習(xí)組成：模型、策略、優(yōu)化 《統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)》中指出：機(jī)器學(xué)習(xí)=模型+策略+
數(shù)據(jù)集成 安全云腦中的日志存儲(chǔ)時(shí)間是多久？
通過使用Python和相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，我們可以輕松加載、預(yù)處理和分析Higgs Boson數(shù)據(jù)集。這些操作不僅使我們了解了數(shù)據(jù)集的特性，還可以為進(jìn)一步的模型建模和預(yù)測(cè)提供參考。 希望這篇博客對(duì)你初步了解Higgs Boson數(shù)據(jù)集有所幫助。如果你對(duì)該數(shù)據(jù)集或機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣，可以嘗試在這
于分析，平臺(tái)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(guó)氣象部門、研究機(jī)構(gòu)以及私人氣象站等多個(gè)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)
數(shù)據(jù)集列表頁(yè)面的操作欄單擊“導(dǎo)入”，導(dǎo)入數(shù)據(jù)。圖2 在數(shù)據(jù)集列表頁(yè)導(dǎo)入數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)集列表頁(yè)面，單擊某個(gè)數(shù)據(jù)集的名稱，進(jìn)入數(shù)據(jù)集詳情頁(yè)中，單擊“導(dǎo)入”，導(dǎo)入數(shù)據(jù)。圖3 在數(shù)據(jù)集詳情頁(yè)中導(dǎo)入數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)集列表頁(yè)面，單擊某個(gè)數(shù)據(jù)集的名稱，進(jìn)入數(shù)據(jù)集詳情頁(yè)中，單擊“同步數(shù)據(jù)源”，同步OBS中
請(qǐng)問此次大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽的的熱身賽數(shù)據(jù)集應(yīng)該如何批量下載到本地呢?
category string 是 算子類別。 單選，可選取值如下： - 數(shù)據(jù)提取 - 數(shù)據(jù)抽樣 - 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 - 數(shù)據(jù)過濾 - 數(shù)據(jù)去重 - 數(shù)據(jù)打標(biāo) - 其他 modal Array of strings 是 算子支持處理的數(shù)據(jù)模態(tài)列表。 多選，可選取值如下： - TEXT（文本） - IMAGE（圖片）
Context的論文。論文中說明了COCO數(shù)據(jù)集以場(chǎng)景理解為目標(biāo)，主要是從復(fù)雜的日常場(chǎng)景中截取，圖像中的目標(biāo)通過精確的分割進(jìn)行位置的標(biāo)定。COCO包括91個(gè)類別目標(biāo)，其中有82個(gè)類別的數(shù)據(jù)量都超過了5000張。除以上這些公開的經(jīng)典數(shù)據(jù)集之外，我們也可以通過數(shù)據(jù)采集和圖像標(biāo)注工具制作數(shù)據(jù)集。常用的圖像標(biāo)注工
PKU-VD該數(shù)據(jù)集包含了兩個(gè)大型車輛數(shù)據(jù)集(VD1和VD2)，它們分別從兩個(gè)城市的真實(shí)世界不受限制的場(chǎng)景拍攝圖像。其中VD1是從高分辨率交通攝像頭獲得的，VD2中的圖像則是從監(jiān)視視頻中獲取的。作者對(duì)原始數(shù)據(jù)執(zhí)行車輛檢測(cè)，以確保每個(gè)圖像僅包含一輛車輛。由于隱私保護(hù)的限制，所有車牌
使用ModelArts通常需要上傳較大的數(shù)據(jù)集到OBS，我們可以選擇OBS客戶端上傳，在沒有OBS客戶端的情況下，則可以選擇使用NoteBook上傳數(shù)據(jù)，來提高數(shù)據(jù)上傳的效率。下面介紹一下如何借助NoteBook上傳數(shù)據(jù)集到OBS。 1、創(chuàng)建一個(gè)notebook，此處建議選擇掛載
? 簡(jiǎn)介： 全球歷史糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)集是農(nóng)業(yè)普查統(tǒng)計(jì)（糧農(nóng)組織報(bào)告的國(guó)家產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)）和衛(wèi)星遙感（遙感反演的作物指數(shù)）的混合數(shù)據(jù)產(chǎn)品，大豆只有“主要（major）”生長(zhǎng)季節(jié)。前言 – 人工智能教程 全球大豆主要產(chǎn)區(qū)包括： 1. 美國(guó)：美
【功能模塊】【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、使用model.train接口, 如何構(gòu)建一個(gè)合適的數(shù)據(jù)集, 數(shù)據(jù)集為data,label, 兩者都為圖像(image)2、【截圖信息】【日志信息】（可選，上傳日志內(nèi)容或者附件）
詳情頁(yè)面中，直接添加數(shù)據(jù)，用于數(shù)據(jù)標(biāo)注。在標(biāo)注作業(yè)詳情頁(yè)面，單擊“未標(biāo)注”頁(yè)簽，然后單擊左上角“添加數(shù)據(jù)”。在彈出的導(dǎo)入對(duì)話框中，選擇數(shù)據(jù)來源、導(dǎo)入方式、導(dǎo)入路徑等參數(shù)，導(dǎo)入數(shù)據(jù)。單擊確定。導(dǎo)入數(shù)據(jù)的詳細(xì)操作介紹請(qǐng)參見數(shù)據(jù)接入簡(jiǎn)介圖2 導(dǎo)入數(shù)據(jù)刪除音頻通過數(shù)據(jù)刪除操作，可將需要丟
預(yù)處理 干旱監(jiān)測(cè) 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(gè)不同的干旱等級(jí)/類別，并以 DM（干旱監(jiān)測(cè)等級(jí)/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
【功能模塊】自定義數(shù)據(jù)集代碼如下class Kinetics: """ Args: root (string): Root directory path. spatial_transform (callable, optional):
