构建新的数据集 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

数据集 | 新冠疫情影响数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) COVID-19 的爆发影响了社会各界的生活，因为人们被要求在家中进行自我隔离以防止病毒传播。...封锁对心理健康产生了严重影响，导致了包括沮丧、压力和抑郁在内的心理问题。该数据集记录了对来自印度德里国家首都地区 (NCR) 各教育机构的 1182 名不同年龄组的人进行调查的信息。 1....数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 Kunal Chaturvedi,Dinesh Kumar Vishwakarma,Nidhi Singh,Biometric Research Laboratory, Department...数据引用 COVID-19 and its impact on education, social life and mental health of students: A Survey

5895 0

数据集的重要性：如何构建AIGC训练集

数据集多样性提升模型鲁棒性单一的数据集容易导致模型生成内容的单一化。多样化的数据可以让AIGC模型更加灵活，适应不同场景需求。二、构建AIGC训练集的关键步骤 1....六、案例分析：构建图文生成模型的训练集以构建一个面向文案生成的图文生成模型为例，数据集构建流程如下：从多个平台爬取图文内容（如电商图片和商品描述）。对爬取的数据进行去噪和格式统一。...七、总结数据集构建是AIGC开发中的核心环节，高质量的数据集可以极大提升模型的生成效果与应用价值。从数据采集、清洗、标注到增强，每一个环节都需要精心设计与执行。...数据集的重要性：如何构建AIGC训练集在人工智能生成内容（AIGC）的领域，数据集是模型性能的基石。无论是图像生成、文本生成，还是多模态生成，数据集的质量直接决定了生成结果的表现力和应用价值。...一、数据集构建的整体框架数据集构建的核心流程数据采集：从多个来源获取数据，如公开数据集、爬虫、自采集等。数据清洗：对原始数据进行筛选和预处理。数据标注：为监督学习任务添加高质量标签。

1381 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

机器学习数据集的获取和测试集的构建方法

2019年第 11 篇文章，总第 35 篇文章机器学习入门系列（2）--如何构建一个完整的机器学习项目第二篇上一篇机器学习入门系列(2)--如何构建一个完整的机器学习项目(一)介绍了开始一个机器学习项目需要明确的问题...第二篇，会介绍下如何获取数据集和构建测试集的方法。前者，对于机器学习来说，数据集的好坏对模型性能有很大的影响。而后者，主要是避免两个偏差--数据透视偏差和采样偏差。 ---- 2....获取数据 2.1 常用数据集在我们学习机器学习的时候，最好使用真实数据，即符合真实场景的数据集，而不是人工数据集，采用这种人工数据集在实际应用中会让系统表现很糟糕，因为人工数据集一般都和真实场景下的数据有较大的差异...幸运的是，现在有非常多的开源数据集，并且涵盖了多个领域，这里介绍几个常用的可以查找数据集的网站以及一些在计算机视觉常用的图像数据集： Kaggle 数据集:每个数据集都是一个小型社区，用户可以在其中讨论数据...大多数数据集都是免费的，但是在使用任何数据集之前，用户需要检查一下许可要求。计算机视觉数据集：Visual Data包含一些可以用来构建计算机视觉(CV)模型的大型数据集。

2.5K4 0

paddle深度学习2 数据集的构建

在深度学习中，无论是做哪项任务，图像、文本或是声音，都涉及到数据的处理，而数据通常包含在数据集中paddle当中有两个重要的类是和数据集相关的：Dataset和DataLoader【Dataset】它位于...paddle.io.Dataset，用于定义数据集这里只介绍它的__getitem__和__len__两个方法1....它定义了获取数据集长度的行为下面的代码使用Dataset定义了一个基础的数据集：import paddleclass MyDataset(paddle.io.Dataset): def __init...labels=[0,1,0,0,1,0]mydata=MyDataset(data,labels)for i in range(len(mydata)): print(mydata[i])在这里，我们构建了一个小型数据集...：它的数据部分为列表data，标签部分为列表labels，各有6个元素我们创建了MyDataset类(继承自paddle.io.Dataset)，并用它创建了一个mydata实例(传入了数据集data,

2191 0

PyTorch 揭秘：构建MNIST数据集

损失函数和优化器 loss_function = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 假设我们有一些训练数据...火种二：动态计算图的强大 PyTorch使用动态计算图（Dynamic Computation Graph），也就是说，图的构建是在代码运行时动态进行的，这允许你进行更为直观的模型构建和调试。...这让PyTorch在处理可变长度的输入，如不同长度的文本序列或时间序列数据时，显得游刃有余。动态图的特性也使得在网络中嵌入复杂的控制流成为可能，比如循环和条件语句，这些都是静态图难以做到的。...火种四：实践举例看一个实际的例子，如何用PyTorch来构建一个卷积神经网络（CNN）来识别手写数字，也就是著名的MNIST数据集： python import torch.optim as optim...小结 PyTorch 以其简洁性、强大的动态计算图和活跃的社区支持让学习和研发都变得轻松。我们还通过构建一个CNN模型来识别MNIST数据集中的手写数字，讲述了整个模型的设计、训练和评估过程。

2461 0

在Pytorch中构建流数据集

数据格式概述在制作我们的流数据之前，先再次介绍一下数据集，MAFAT数据由多普勒雷达信号的固定长度段组成，表示为128x32 I / Q矩阵；但是，在数据集中，有许多段属于同一磁道，即，雷达信号持续时间较长...上面的图像来自hezi hershkovitz 的文章，并显示了一个完整的跟踪训练数据集时，结合所有的片段。红色的矩形是包含在这条轨迹中的单独的部分。白点是“多普勒脉冲”，代表被跟踪物体的质心。...) return new_segments Pytorch IterableDataset 注：torch.utils.data.IterableDataset 是 PyTorch 1.2中新的数据集类...最后一点对于确保每个批的数据分布合理是至关重要的。生成流数据集正是IterableDataset类的工作。...它与Pytorch中的经典（Map）Dataset类的区别在于，对于IterableDataset，DataLoader调用next（iterable_Dataset），直到它构建了一个完整的批处理，而不是实现一个接收映射到数据集中某个项的索引的方法

1.2K4 0

使用scikit-learn构建数据集

数据是机器学习的必备条件，输入数据的质量高低，是影响机器学习模型效果的决定性因素条件之一。对于机器学习的学习者而言，拥有一个数据集来练手是第一步。...在scikit-learn中，提供了多种构建数据的方法 1....简单数据集在机器学习领域，有很多常用的数据集，在scikit-learn中，内置了这些常用数据集，通过对应的函数可以直接加载，对于回归算法而言，常用数据集的加载函数如下 1. load_boston(...真实数据集这里的真实数据集也是经典的数据集之一，只不过数据量较大，所以没有内置在模块中，采用了从网络上下载的方式，对于回归算法而言，有以下加载函数 1. fetch_california_housing...4) 对于没有数据集练手的初学者而言，这个数据集的构建功能真的是及时雨，可以让我们更加专注于下游数据处理，模型搭建和验证的学习中去。

1K2 0

开源新数据集，助力 Deepfake 检测研究

这些模型已广泛用于各种应用领域，如通过文字转语音让世界变得更加无障碍，以及帮助生成用于医学成像的训练数据。与任何革命性技术相同，深度学习也遇到新的挑战。...超过 150 个研究机构和行业组织在参赛期间下载使用此数据集，此数据集现在已免费提供给公众使用。近日，我们发布了一个由我们与 Jigsaw 共同制作的大型视觉 Deepfake 数据集。...作为 FaceForensics 视频基准的一部分，这个数据集现在免费提供给研究社区使用，研究人员可用于开发合成视频的检测方法。 ? 演员们在各种场景中拍摄。...这个领域的发展十分迅速，随着 Deepfake 技术的推进，我们会不断为这个数据集丰富数据，而且我们会继续与合作伙伴在此领域开展合作。...这个数据集的诞生离不开他们的帮助。如果您想详细了解本文提及的相关内容，请参阅以下文档。

1.3K3 0

在PyTorch中构建高效的自定义数据集

这个简单的更改显示了我们可以从PyTorch的Dataset类获得的各种好处。例如，我们可以生成多个不同的数据集并使用这些值，而不必像在NumPy中那样，考虑编写新的类或创建许多难以理解的矩阵。...观察上面的输出，尽管我们新的__getitem__函数返回了一个巨大的字符串和张量元组，但是DataLoader能够识别数据并进行相应的堆叠。...数据集已经构建好了，看来我们已准备好使用它进行训练…… ……但我们还没有如果我们尝试使用DataLoader来加载batch大小大于1的数据，则会遇到错误： ?...首先，我在构造函数引入一个新的参数，该参数将所有传入名称字符固定为length值。我还将\0字符添加到字符集中，用于填充短的名称。接下来，数据集初始化逻辑已更新。...尽管如此，目前，PyTorch是我将来的深度学习项目的首选。我鼓励以这种方式构建自己的数据集，因为它消除了我以前管理数据时遇到的许多凌乱的编程习惯。在复杂情况下，Dataset 是一个救命稻草。

3.6K2 0

前端新的构建范式

从而给了我们新的思考：是否可以直接产出浏览器可以识别的 ESMoudle？未来的构建范式？...两个方向：构建产出 ESModule 模块直接将 npm 仓库上的包转化成支持 ESModule 的版本（ESM 包的分发）构建出 ESModule 模块典型的示例：Snowpack、Vite...开发过程中，Snowpack 为你的应用程序提供 unbundled server。每个文件只需要构建一次，就可以永久缓存。文件更改时，Snowpack 会重新构建该单个文件。...在重新构建每次变更时没有任何的时间浪费，只需要在浏览器中进行 HMR 更新。...使用 ESM 构建的核心特点： node_modules 完全不需要参与到构建过程，构建效率提升明显构建复杂度非常低，修改任何内容都只需做单文件编译（不需要重新构建和重新打包应用程序的整个bundle

7772 0

前端新的构建范式

从而给了我们新的思考：是否可以直接产出浏览器可以识别的 ESMoudle？未来的构建范式？...两个方向：构建产出 ESModule 模块直接将 npm 仓库上的包转化成支持 ESModule 的版本（ESM 包的分发）构建出 ESModule 模块典型的示例：Snowpack、Vite...开发过程中，Snowpack 为你的应用程序提供 unbundled server。每个文件只需要构建一次，就可以永久缓存。文件更改时，Snowpack 会重新构建该单个文件。...在重新构建每次变更时没有任何的时间浪费，只需要在浏览器中进行 HMR 更新。...使用 ESM 构建的核心特点： node_modules 完全不需要参与到构建过程，构建效率提升明显构建复杂度非常低，修改任何内容都只需做单文件编译（不需要重新构建和重新打包应用程序的整个bundle

6362 0

如何为Tensorflow构建自定义数据集

几个周末之后，已经建立了足够的勇气来承担一个小的编码挑战 - 为PCAP网络捕获文件实施新的Tensorflow数据集。...Tensorflow IO和源代码构建 https://github.com/tensorflow/io#developing 2.查看源树中的相邻数据集，并选择一个最接近pcap的数据集。...张量的例子它有助于理解 TF数据集的好处以及开箱即用的所有便利功能，如批处理，映射，重排，重复。这些功能使得使用有限数据量和计算能力构建和训练TF模型变得更加容易和高效。...TF IO pcap数据集的源代码目录结构 Tensorflow使用Bazel作为构建系统，Google于2015年开源。以下是PcapDataset BUILD文件。...tests/test_pcap_eager.py 希望这可以帮助构建自己的自定义数据集。

1.9K3 0

POWER BI系统使用之数据集构建器

1：数据集构建器:是系统的核心部件，为了满足多变的数据分析需求，它具备强大的功能，这里包括数据分析时用到的各区域，分别包汇总区域、行维度区域、列维度区域、排序区与筛选区域。下面会详细说明。...3：报表的属性内容，主要包括面板的属性和各个图表对象各自的属性。 4：报表展现区域：相关的图表对象将会在这显示。这里主要讲讲数据集构建器结果集：原来叫视图。...你所需要的数据就来源于在结果集中选中的表 ? 数据集：每新建一个图表就会产生一个数据集。显示的名字就是你当前选中的图表名 ?...汇总：顾名思义就是数据整合，例如勾选收入，它就会将收入进行汇总。注意前面的小图标T表示text型数据，Z是表示是数值型的数据，只有选中前面为Z的才可以进行数据的汇总。 ?...同期：这里会添加新的字段，这个字段是与其他某个时期进行对比，例如选中年和-1，表示数据与对应的去年进行对比，月和-1就是和上个月比较。负数表之前，正数表之后。 ?

9552 0

数据集 | 温哥华的犯罪数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据来自“温哥华开放数据目录”。它于2017年7月18日提取，包含2003年1月1日至2017年7月13日的530,652条记录。...原始数据集包含UTM区域10中的坐标（X和Y列）。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源来源于Kaggle。

8131 1

数据从哪里找？手把手教你构建数据集

导读：了解如何以及在何处查找要使用的数据集是很好的。在AI的广阔领域和它可以应用到的大量问题中，这两者都是非常主观的，但是存在一些通用的真理和建议。...请记住，在某种程度上，可能需要一些额外的或不同格式的信息才能产生预期的结果。一个预构建的数据集是一个很好的起点，但是它绝不应该被免除审查：即使在短期内需要做大量的工作，也要修改或替换不合适的数据集。...03 构建数据集要从头创建数据集，你必须从某个地方获取原始数据。这些工作通常分为三个主要的维度：记录数据、整理数据和收集数据。免责声明每个国家都有自己关于数据集收集、存储和维护的法律法规。...本节中描述的一些方法在一个地区可能是合法的，但在下一个地区则是非法的。在没有首先检查数据集合法性的情况下，你决不能采取任何行动来获取数据集。...数据整理数据整理是将多个信息源组合起来，以创建要分析的新数据的实践过程。可以通过从报告中提取数据、从不同的在线来源合并数据或查询API等方法来构建。

7191 0

CIFAR10数据集实战-ResNet网络构建（下）

这样势必会导致x的维度会越来越大。因此为实现让长和宽能进行减小后，再运算。我们在卷积层中加入了stride设置。...self.extra = nn.Sequential( nn.Conv2d(ch_in, ch_out, kernel_size=1, stride=stride), 这时运行的输出为...torch.Size([2, 128, 16, 16]) 这时为检测整个数据是否match，我们对x进行定义 x = torch.randn(2, 3, 32, 32) model = ResNet(...print('after conv:', x.shape) x = self.outlayer(x) 该段输出 after conv: torch.Size([2, 1024, 32, 32]) 首先为减小数据量...将没用的输出信息注释掉，继续完善代码回到main.py文件中去引入工具包处改为 # from LeNet5 import LeNet5 from resnet import ResNet 并将 model

9671 0

CIFAR10数据集实战-ResNet网络构建（上）

先引入相关包 import torch import torch.nn as nn 准备构建resnet单元 class ResBlk(nn.Module): # 与上节一样，同样resnet的...，先不急着写右侧，先写左侧的forward代码先引入工具包 import torch.nn.functional as F 书写代码 def forward(self, x): # 这里输入的是...同时要考虑，若两元素中的ch_in和ch_out不匹配，则运行时会报错。...ch_in和ch_out原先就相匹配的情况，则需要先进行定义。...self.extra = nn.Sequential() 最后在定义后，返回结果out 至此resnet block模块构建完毕现代码为 import torch import torch.nn as

1.1K2 0

CIFAR10数据集实战-ResNet网络构建（中）

, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(64) ) # 紧跟着要进行四次这样的单元...# 构建辅助函数，使[b, 64, h, w] => [b, 128, h, w] self.blk1 = ResBlk(64, 128) # 构建辅助函数...1024, h, w] self.blk4 = ResBlk(512, 1024) 接下来构建ResNet-18的forward函数 def forward(self, x):...由于我们要进行10分类问题，要将添加代码 self.outlayer = nn.Linear(1024, 10) 和 x = self.outlayer(x) return x 为确定具体维度大小，我们先构建假数据...# 构建辅助函数，使[b, 64, h, w] => [b, 128, h, w] self.blk1 = ResBlk(64, 128) # 构建辅助函数

6711 0

CVPR2021提出的一些新数据集汇总

作者：Shwetank Panwar 编译：CV技术指南一些新发布的数据集可以提供一个窗口，通过这些数据集可以了解试图解决的问题的复杂程度。...下载地址：https://registry.opendata.aws/spacenet/ 新的 SpaceNet 数据集包含每个月拍摄的建筑区域的卫星图像。...今年的会议重点讨论了 3D 图像处理及其相应的方法。因此，这个名为 Sensat Urban 的数据集也不足为奇，只是这个摄影测量 3D 点云数据集比迄今为止可用的任何开源数据集都要大。...该数据集构建了一个包含 50 万个描述各种不同事件的短视频音频描述的语料库。...预测行人将采取什么样的轨迹来响应接近的车辆对于构建全自动自动驾驶汽车至关重要。虽然有很多关于完全自主的自动驾驶系统的讨论，但事实仍然是，它是一个非常困难的问题，需要同时实时解决多个问题。

6193 0

想研究新冠CT找不到数据集？UCSD、Petuum开源COVID-CT 数据集

在本文中，来自加州大学圣地亚哥分校、Petuum 的研究者构建了一个开源的 COVID-CT 数据集，其中包含 275 个 COVID-19 检测呈阳性的 CT 图像，有助于使用深度学习方法分析病人的...为了解决这个问题，他们构建了一个 COVID-CT 数据集，其中包含 275 个新冠肺炎检测呈阳性的 CT 图像，并向公众开放，以帮助基于 CT 图像的新冠肺炎检测的研发。...结果表明，CT 扫描有望用于筛选和检测新冠肺炎，然而还需要更先进的方法来进一步提高准确性。创建数据集本节描述如何构建 COVID-CT 数据集。...尽管他们所使用的关于新冠肺炎的 CT 图像数据集是目前最大的公开可使用的新冠 CT 数据集，然而它依旧较难达到训练模型所需的数据量。...其中，他们根据病人将其分为训练集、验证集和测试集。表 1 总结了每个数据集中新冠阳性和新冠阴性图像的数量。每个 CT 图像的大小都调整为 224*224。在验证集上对超参数进行调优。

7362 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭