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用戶可以自行選擇數據集版本。除可以查看單個數據集的特征統(tǒng)計外，ModelArts還支持對比功能，如數據集不同版本之間的對比、訓練集與驗證集之間的對比等。數據集特征分析是數據分析診斷的有效工具。如果訓練集和驗證集之間分布差異較大，說明訓練數據集上訓練的模型在驗證集上效果可能較差。通
單擊“保存”。 圖1 新建數據集 數據集名稱：新建數據集的名稱，用于標識該數據集。長度為1~60個字符，可包括中文、字母、數字及下劃線。 數據類型：選擇“關系型數據庫”。 數據源：選擇關系型數據庫數據源中，創(chuàng)建的數據源。 目錄：設置數據集的存放目錄，配置為（可選）新建目錄中新建的
數據集成任務管理 查看數據集成任務 導入導出數據集成任務 附錄：QuartZ Cron表達式配置說明 父主題： 數據集成指導
請問哪里有標注好的生活垃圾的數據集，之前看到華為有一次比賽用的標注好了的垃圾分類數據集，但是找不到了
數據集是為了解決中文高質量安全數據集稀缺的問題而開放的。該數據集基于CCI數據集的基礎上，擴展了數據源，采用了更嚴格的數據加工方法，并完成了CCI 3.0數據集的建設。數據集由高質量、可靠的互聯網數據組成，經過嚴格的數據加工和去重處理，并針對內容質量和安全性進行了針對性的檢測和過濾。CCI 3.0語料庫的大小約為1000GB。
從AI市場上訂閱的此數據集，在Modelarts上創(chuàng)建數據集時都是未標注狀態(tài)。數據集里是有圖片和標注文件的啊，怎么回事？請華為專家?guī)椭獯鹨幌?。AI市場數據集在這里：https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/datasets/detail/
labelme_path = "LabelmeData/" # 原始labelme標注數據路徑 saved_path = "VOC2007/" # 保存路徑 isUseTest=True#是否創(chuàng)建test集 # 2.創(chuàng)建要求文件夾 if not os.path.exists(saved_path
addLayer(dataset, visualization, 'FRG'); 使用條款 LANDFIRE 數據是沒有使用限制的公共領域數據，但如果創(chuàng)建了產品的修改或衍生產品，請在數據集中添加一些描述性修飾符以避免混淆。 Citations: The suggested way to
le、PostgreSQL/openGauss、SQL Server、GaussDB(for MySQL)數據源支持清空目標表，其他數據源不支持清空表操作。 父主題： 數據集成普通任務
樣例數據集dagm_2007_01.zip（見附件），樣例數據集使用工業(yè)質檢競賽數據集，具體參加https://resources.mpi-inf.mpg.de/conference/dagm/2007/prizes.html，目前該市場算法僅支持raw的數據格式，manifes
指從源端獲取到的JSON格式數據中，要集成到目標端的每一個底層key-value型數據元素。 別名：對元數據的自定義名稱。 類型：元數據的數據類型，需要與源端數據中對應字段的數據類型一致。 解析路徑：元數據的完整路徑中，不包含數據根字段的路徑部分，具體請參見元數據解析路徑配置說明。 元數據解析路徑配置說明：
# 高級數據集管理 ``` Ascend` `GPU` `CPU` `進階` `數據準備 ``` MindSpore可以加載常見的數據集或自定義的數據集，這部分功能在初級教程中進行了部分介紹。加載自定義數據集有兩種途徑： - 通過`GeneratorDataset`對象加載，使用
應用與數據集成平臺 ROMAConnect—資源與學習 應用與數據集成平臺 ROMAConnect—資源與學習 源自華為10年+數字化轉型實踐，新一代云原生低代碼iPaaS。無縫聯接應用、消息、數據、API、設備，幫助企業(yè)快速、簡單的打通并管理遺留系統(tǒng)與云原生應用，聯接多云，消除
標注或開發(fā)者自行定義標注的場景。如果您的數據集需存在多種格式數據，或者您的數據格式不符合其他類型數據集時，可選擇自由格式的數據集。
選擇是否更新已有數據。 如果系統(tǒng)中已有的表英文名稱和模板中的表英文名稱相同，系統(tǒng)則認為是數據重復。 不更新：當數據重復時，不會替換系統(tǒng)中原有的數據。 更新：當數據重復時 系統(tǒng)中的原有數據為草稿狀態(tài)，則會覆蓋生成新的草稿數據。 系統(tǒng)中的原有數據為發(fā)布狀態(tài)，則會生成下展數據。 單擊“添加文件”，選擇編輯完成的導入模板。
預處理數據 根據3.2.1-獲取源數據中描述的方法，您可以獲得通用和行業(yè)的微調數據集，與業(yè)界的微調數據格式相同，您需要將文本處理為JSONL格式，其中的每一行文本為一個JSON字符串，至少包含兩個JSON鍵分別表示問題和回答，對應的鍵為context和target，system字段支持自定義人設，為可選。
想請教一下，數據集是怎么使用的，他和競賽有什么關系？
【功能模塊】自己創(chuàng)建一個數據集時報錯【操作步驟&問題現象】我想要創(chuàng)建一個做超分辨率的數據集，這個數據集有兩列，data和target，data為低分辨率圖像，target為高分辨率圖像。我的想法是先創(chuàng)建一個data和target圖像一樣的數據集，然后再對data中的圖像進行縮小，
由于數據均為人工手動標注，無法保證每一張圖片都標注準確無誤。本帖的目的是收集參賽選手發(fā)現的AI挑戰(zhàn)賽賽題數據集標注錯誤，請在下方發(fā)帖反饋：反饋格式：圖片名，錯誤描述__________________________________________________________
創(chuàng)建了一個空的數據集，然后導入已經標注好的一份圖像分類數據集（已提前上傳到OBS），發(fā)現導入的過程非常慢，再打開OBS進行查看，發(fā)現重新復制了一份數據，如下圖紅框處所示：我的數據集比較大，有18萬張圖，上傳到OBS花了很長的時間，結果導入數據集時，數據集又被復制了一遍，又得等它復
