(转载)公开的海量数据集 Public Research-Quality Datasets

转载自:http://rensanning.iteye.com/blog/1601663 海量数据数据集海量数据(又称大数据)已经成为各大互联网企业面临的最大问题,如何处理海量数据,提供更好的解决方案,是目前相当热门的一个话题.类似MapReduce. Hadoop等架构的普遍推广,大家都在构建自己的大数据处理,大数据分析平台. 相应之下,目前对于海量数据处理人才的需求也在不断增多,此类人才可谓炙手可热!越来越多的开发者把目光转移到海量数据的处理上.但是不是所有人都能真正接触到,或者有机会去处…

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载 ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力.他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何…

海量数据集利用Minhash寻找相似的集合【推荐优化】

MinHash 首先它是一种基于 Jaccard Index 相似度的算法,也是一种 LSH 的降维的方法,应用于大数据集的相似度检索.推荐系统.下边按我的理解介绍下MinHash 问题背景给出N个集合,找到相似的集合对,如何实现呢?直观的方法是比较任意两个集合.当N比较小时,比如K级,Jaccard算法可以在接受的时间范围内完成,比B级,甚至P级,那么需要的时间是不能够被接受的,举例:对于Indeeed美国的网站用户来说(五千万的访问量),在Mahout中的用户间相似度是通过在O(n2)复杂…

Caffe2 模型与数据集（Models and Datasets）[3]

Models and Datasets 这一节没什么有用的信息为了保证教程完整性,这里仍然保留这一节. 这一节唯一提到的一点就是: Caffe2的模型文件后缀是:.pb2 结语: 转载请注明出处:http://www.jianshu.com/c/cf07b31bb5f2…

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/datasets/preprocess_imagenet_validation_data.py 改编版

#!/usr/bin/env python # Copyright 2016 Google Inc. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License…

全球最大的3D数据集公开了！标记好的10800张全景图

Middlebury数据集 http://vision.middlebury.edu/stereo/data/ KITTI数据集简介与使用 https://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/70173223 http://www.dataguru.cn/article-12197-1.html 摘要: 一路走来,Matterport见证了3D数据集在深度学习多领域的巨大力量.我们在这个领域研究了很久,希望将一部分数据分享给研究者使用.令人兴奋的是…

通过kaggle api下载数据集

Kaggle API使用教程 https://www.kaggle.com 的官方 API ,可使用 Python 3 中实现的命令行工具访问. Beta 版 - Kaggle 保留修改当前提供的 API 功能的权利. 重要提示:使用 1.5.0 之前的 API 版本提交的比赛可能无法正常工作.如果您在提交竞赛时遇到困难,请使用来检查您的版本kaggle --version.如果低于 1.5.0,请更新pip install kaggle --upgrade. 一.安装Kaggle环境并配置…

JfreeChart使用（转载）

http://www.cnblogs.com/xingyun/ http://www.huosen.net/archives/156.html(此篇除了struts2外,还介绍了servlet下JfreeChart的使用) JFreeChart的使用前提:导入需要的2个jar文件,jcommon-版本号.jar,jfreechart-版本号.jar.可以去官网下载:http://sourceforge.net/projects/jfreechart/files/ 注意:下载的Jfreech…

访问权限系列一(public/private/protected/default):成员变量

通过两个程序包对自身或互相之间的访问,得到结果.(先编译Test_01,得到class文件,通过Test的集中访问情况) 如下Test.java中内容: package com.java; /* * 关于成员变量多种情况下的访问权限: * ------------------------------------------------------------------------------ * public private protected default * 1 同一个包,同一个类可以…

Java文件中为什么只能有一个public修饰的类, 并且类名还必须与文件名相同

当编写一个java源代码文件时,此文件通常被称为编译单元(有时也被称为转译单元).每个编译单元都必须有一个后缀名.java,而在编译单元内则可以有一个public类,该类的名称必须与文件的名称相同(包括大小写,但不包括文件的后缀名.java).每个编译单元只能有一个public类,否则编译器就不会接受(即只能有0-1个public类).如果在该编译单元之中还有额外的类的话(即其他非public类),那么在包之外的世界是无法看见这些类的,这是因为它们不是public类,而且它们主要用来为主publ…

Announcing Microsoft Research Open Data – Datasets by Microsoft Research now available in the cloud

The Microsoft Research Outreach team has worked extensively with the external research community to enable adoption of cloud-based research infrastructure over the past few years. Through this process, we experienced the ubiquity of Jim Gray’s fourth…

DeepLab 使用 Cityscapes 数据集训练模型

原文地址:DeepLab 使用 Cityscapes 数据集训练模型 0x00 操作环境 OS: Ubuntu 16.04 LTS CPU: Intel® Core™ i7-4790K GPU: GeForce GTX 1080/PCIe/SSE2 Nvidia Driver Version: 384.130 RAM: 32 GB Anaconda: 4.6.11 CUDA: 9.0 cuDNN: 7.3.1 python: 3.6.8 tensorflow-gpu: 1.13.1 本文操作路径…

NLP-Progress记录NLP最新数据集、论文和代码: 助你紧跟NLP前沿

Github https://github.com/sebastianruder/NLP-progress 官方网址 https://nlpprogress.com/ NLP-Progress 同时涵盖了传统的NLP任务,如依赖解析和词性标注,和一些新的任务,如阅读理解和自然语言推理.它的不仅为读者提供这些任务的 baseline 和标准数据集,还记录了这些问题的state-of-the-art. 下面小编简单列举了几个NLP-Progress 记录的任务: Coreference resol…

使用deeplabv3+训练自己数据集（迁移学习）

概述在前边一篇文章,我们讲了如何复现论文代码,使用pascal voc 2012数据集进行训练和验证,具体内容可以参考<deeplab v3+在pascal_voc 2012数据集上进行训练>,在本篇文章,我们主要讲述,如何对deeplab v3+进行迁移学习,也即如何使用deeplab v3+算法来训练个人的数据集. 1. 数据集准备首先在开始之前我们先对数据集做一个简单的说明,由于deeplabv3+使用的TensorFlow框架,并且为了提高训练的速度,因此在训练开始前,需要转换成t…

使用EdgyGeo Cesium工具查询下载数据集

Cesium中文网:http://cesiumcn.org/ | 国内快速访问:http://cesium.coinidea.com/ EdgyGeo, Inc. 带来了一件非常棒的工作支撑架构.工程和构建(AEC)工业.这次让我们来看它们的下载工具,它允许架构师.工程师.开发者和城市规划者快速地获取指定区域的海量数据集. 一个场景中的三维建筑物和路线.数据集来自Los Angeles. 有了Cesium-based viewer,EdgyGeo允许用户探索整个城市.他们数据的亮点是高分辨率的…

什么是机器学习的特征工程？【数据集特征抽取（字典，文本TF-Idf）、特征预处理（标准化，归一化）、特征降维（低方差，相关系数，PCA）】

2.特征工程 2.1 数据集 2.1.1 可用数据集 Kaggle网址:https://www.kaggle.com/datasets UCI数据集网址: http://archive.ics.uci.edu/ml/ scikit-learn网址:http://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html#datasets 2.1.2 安装scikit-learn工具 pip3 install Scikit-learn==0.19.1 安装好之后可以通过…

Scikit-Learn模块学习笔记——数据集模块datasets

scikit-learn 的 datasets 模块包含测试数据相关函数,主要包括三类: datasets.load_*():获取小规模数据集.数据包含在 datasets 里 datasets.fetch_*():获取大规模数据集.需要从网络上下载,函数的第一个参数是 data_home,表示数据集下载的目录,默认是 ~/scikit_learn_data/.要修改默认目录,可以修改环境变量SCIKIT_LEARN_DATA.数据集目录可以通过datasets.get_data_home()获…

机器学习——logistic回归，鸢尾花数据集预测，数据可视化

0.鸢尾花数据集鸢尾花数据集作为入门经典数据集.Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理.Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集.数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性.可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类. 在三个类别中,其中有一个类别和其他两个类别是线性可分的.另外.在sklearn中已内置了此数据集…

numpy数据集练习

#1. 安装scipy,numpy,sklearn包 import numpy as np #2. 从sklearn包自带的数据集中读出鸢尾花数据集data from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() #3.查看data类型,包含哪些数据 print(type(iris)) #4.取出鸢尾花特征和鸢尾花类别数据,查看其形状及数据类型 print(iris.keys()) print(iris['data']) #5.取出所有…

第六次作业———numpy数据集练习

1. 安装scipy,numpy,sklearn包 2. 从sklearn包自带的数据集中读出鸢尾花数据集data 3.查看data类型,包含哪些数据 4.取出鸢尾花特征和鸢尾花类别数据,查看其形状及数据类型 5.取出所有花的花萼长度(cm)的数据 6.取出所有花的花瓣长度(cm)+花瓣宽度(cm)的数据 7.取出某朵花的四个特征及其类别. 8.将所有花的特征和类别分成三组,每组50个 9.生成新的数组,每个元素包含四个特征+类别 10.计算鸢尾花花瓣长度的最大值,平均值,中值,均方差. 11.…

【学习笔记】sklearn数据集与估计器

数据集划分机器学习一般的数据集会划分为两个部分: 训练数据:用于训练,构建模型测试数据:在模型检验时使用,用于评估模型是否有效训练数据和测试数据常用的比例一般为:70%: 30%, 80%: 20%, 75%: 25% sklearn数据集划分API: sklearn.model_selection.train_test_split 常用参数: 特征值和目标值 test_size:测试数据的大小,默认为0.25 返回值:训练数据特征值,测试数据特征值,训练数据目标值,测试数据目标值的元组…

莫烦scikit-learn学习自修第四天【内置训练数据集】

1. 代码实战 #!/usr/bin/env python #!_*_ coding:UTF-8 _*_ from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt # 从内置训练数据集中加载房价数据 loaded_data = datasets.load_boston() data_X = loaded_data.data data_…

sklearn提供的自带的数据集

sklearn 的数据集有好多个种自带的小数据集(packaged dataset):sklearn.datasets.load_<name> 可在线下载的数据集(Downloaded Dataset):sklearn.datasets.fetch_<name> 计算机生成的数据集(Generated Dataset):sklearn.datasets.make_<name> svmlight/libsvm格式的数据集:sklearn.datasets.load_sv…

图文解析Spark2.0核心技术(转载)

导语 Spark2.0于2016-07-27正式发布,伴随着更简单.更快速.更智慧的新特性,spark 已经逐步替代 hadoop 在大数据中的地位,成为大数据处理的主流标准.本文主要以代码和绘图的方式结合,对运行架构.RDD 的实现.spark 作业原理.Sort-Based Shuffle 的存储原理. Standalone 模式 HA 机制进行解析. 1.运行架构 Spark支持多种运行模式.单机部署下,既可以用本地(Local)模式运行,也可以使用伪分布式模式来运行:当以分布式集群部署的…