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獲取源數(shù)據(jù) 常用數(shù)據(jù)集類型 微調(diào)數(shù)據(jù)集為問答數(shù)據(jù)，分成通用數(shù)據(jù)集（語言理解、編程能力、數(shù)學(xué)能力、邏輯推理等）和行業(yè)數(shù)據(jù)集（如法律、醫(yī)療、金融等）。 數(shù)據(jù)獲取方法 數(shù)據(jù)獲取方法 開源數(shù)據(jù)集： 通用數(shù)據(jù)集 中文SmolTalk數(shù)據(jù)集 smoltalk-chinese是一個參照Smol
ets支持從各種數(shù)據(jù)源（例如數(shù)據(jù)庫、日志文件、消息隊列、云存儲等）中提取數(shù)據(jù)。②數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：用戶可以定義數(shù)據(jù)處理和轉(zhuǎn)換規(guī)則，以確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中得到適當(dāng)?shù)母袷交颓逑础＂劭梢暬缑妫篠treamSets提供直觀的可視化界面，使用戶能夠輕松地構(gòu)建和管理數(shù)據(jù)流水線，而無需編寫復(fù)雜的代
String 樣例數(shù)據(jù)大小 sampleType 否 String 樣例數(shù)據(jù)類型 sampleName 否 String 樣例數(shù)據(jù)名稱 fileType 否 String 數(shù)據(jù)文件類型 dataUrl 是 String 數(shù)據(jù)存放地址 dataHash 否 String 數(shù)據(jù)哈希 dataSize
重洗數(shù)據(jù)集 Demo #!/usr/bin/python3 from random import shuffle,randint # 生成100個 0-50之間的隨機(jī)整數(shù) lst = [randint(0,50) for _ in range(100)] # 在lst原基礎(chǔ)上進(jìn)行重新隨機(jī)排列
MindRecord是MindSpore開發(fā)的一種高效數(shù)據(jù)格式，此模塊提供了一些方法幫助用戶將不同數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為MindRecord格式， 也提供了一些操作MindRecord數(shù)據(jù)文件的方法如讀取、寫入、檢索等。 用戶可以使用FileWriter API生成MindRecord格式數(shù)據(jù)集，并使用MindDataset
Hop，是一個開源的數(shù)據(jù)集成工具。它致力于促進(jìn)數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)的編排，使得數(shù)據(jù)專業(yè)人員能夠以可視化的方式進(jìn)行工作，使用元數(shù)據(jù)描述數(shù)據(jù)處理方式。Apache Hop，是一個開源的數(shù)據(jù)集成工具。它致力于促進(jìn)數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)的編排，使得數(shù)據(jù)專業(yè)人員能夠以可視化的方式進(jìn)行工作，使用元數(shù)據(jù)描述數(shù)據(jù)處理方式。以下是Apache
dataset中提供了內(nèi)置的讀入諸如MNIST、Cifar10、COCO數(shù)據(jù)集的類，但是閱讀源代碼發(fā)現(xiàn)它們繼承自MappableDataset類，這個類沒有文檔，也沒有開放出來給用戶使用，請問如果要自定義數(shù)據(jù)集，應(yīng)該怎么做呢？、
data_type 是 String 連接器數(shù)據(jù)類型 1.RDS--云數(shù)據(jù)庫類型 2.MYSQL--MySQL類型 3.DWS--高斯數(shù)據(jù)庫類型 4.MRS--MapReduce數(shù)據(jù)類型 5.ORACLE--ORACLE數(shù)據(jù)類型 6.LOCAL_CSV--本地數(shù)據(jù)類型 ag_dataset_table
定時：指數(shù)據(jù)集成任務(wù)根據(jù)任務(wù)計劃，在指定的時間執(zhí)行任務(wù)，將源端數(shù)據(jù)集成到目標(biāo)端。 實時：指數(shù)據(jù)集成任務(wù)不斷檢測源端數(shù)據(jù)的變更，并實時將新增的數(shù)據(jù)集成到目標(biāo)端。 不同數(shù)據(jù)源所支持的數(shù)據(jù)集成模式有所不同，具體請參考表1。 是否解析 選擇是否透傳數(shù)據(jù)。透傳，即透明傳輸（pass-throu
在左側(cè)導(dǎo)航欄中，選擇“數(shù)據(jù)集 > 全部”。 在數(shù)據(jù)集管理頁面，單擊待復(fù)制數(shù)據(jù)集中的，選擇“復(fù)制到工作空間”。 在彈出的頁面，選擇目標(biāo)工作空間，單擊“確定”。 切換到目標(biāo)工作空間，在“數(shù)據(jù)中心 > 數(shù)據(jù)集 > 全部”頁面中，即可查看到對應(yīng)的數(shù)據(jù)集。 父主題： 數(shù)據(jù)集管理
ShieldSquare Captcha 整個數(shù)據(jù)集可以在這里下載： FABDEM V1-0 - Datasets - data.bris 免責(zé)聲明：該數(shù)據(jù)集的部分或全部描述借用了作者提供的現(xiàn)有描述。 源數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)為Geotiff格式，每個文件被分為1x1度的瓦片。文件
數(shù)據(jù)集版本管理 查詢數(shù)據(jù)集版本列表 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集版本 查詢數(shù)據(jù)集版本詳情 刪除數(shù)據(jù)集版本 父主題： 數(shù)據(jù)管理
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針對工業(yè)場景，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
/ Corpus Mozilla迄今為止最大的公開語音數(shù)據(jù)集Common Voice——重點 Mozilla最大的公開語音數(shù)據(jù)集Common Voice 其他語音數(shù)據(jù)集推薦 Mozilla還為大家提供了其他的語音數(shù)據(jù)集，有需要的同學(xué)請自取。 有聲讀物英文語料庫LibriSpeech：
G）配置為4。 表每行數(shù)據(jù)大小為1MB以下的可以多并發(fā)抽取，超過1MB的建議單線程抽取數(shù)據(jù)。 是否寫入臟數(shù)據(jù)：建議配置為“是”，然后參考圖10配置相關(guān)參數(shù)。臟數(shù)據(jù)是指與目的端字段不匹的數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)可以被記錄到指定的OBS桶中。用戶配置臟數(shù)據(jù)歸檔后，正常數(shù)據(jù)可以寫入目的端，遷移作業(yè)不會因臟數(shù)據(jù)中斷。
使用限制 支持轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)集類型 自定義數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)：支持圖片后綴（jpg、jpeg、png、bmp、tif、tiff） 假設(shè)自定義數(shù)據(jù)集文件名稱為：test_自定義數(shù)據(jù)集 +---test_自定義數(shù)據(jù)集 | +--- 圖片001 # python算子目錄 | +--- 圖片002 #
創(chuàng)建數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)預(yù)處理概述 建立DataArts Insight與數(shù)據(jù)源的連接之后，需要創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，并對數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理。 數(shù)據(jù)集作為數(shù)據(jù)源和可視化展示的中間環(huán)節(jié)，承接數(shù)據(jù)源的輸入，并為可視化展示提供輸入。在創(chuàng)建數(shù)據(jù)源之后，您可以基于當(dāng)前數(shù)據(jù)源創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，并對已添加的數(shù)
授權(quán)數(shù)據(jù)集 功能介紹 授權(quán)數(shù)據(jù)集 調(diào)試 您可以在API Explorer中調(diào)試該接口，支持自動認(rèn)證鑒權(quán)。API Explorer可以自動生成SDK代碼示例，并提供SDK代碼示例調(diào)試功能。 URI POST /v1/datashare/dataset/authorize-dataset
3.1.2森林覆蓋類型數(shù)據(jù)集由Jock A.Blackard、Denis J.Dean博士、Charles W.Anderson博士和科羅拉多州大學(xué)捐贈的森林覆蓋類型數(shù)據(jù)集包含581 012個實例和從海拔到土壤類型等54個類別變量，能夠預(yù)測七種森林覆蓋類型（所以是個多類問題）。為
配置列級權(quán)限 在數(shù)據(jù)集中通過列級權(quán)限功能設(shè)置對某用戶/用戶組禁止查看某字段的數(shù)據(jù)，設(shè)置后用戶僅可以查看規(guī)則范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，從而保證數(shù)據(jù)的安全。設(shè)置需要脫敏的字段，系統(tǒng)將該字段中的敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊化處理，使得該字段以脫敏的形式展示，從而保護(hù)數(shù)據(jù)安全。 前提條件 已創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，請參見通過可視化方式創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。
