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amalina-k/marketing-mail|营销邮件数据集|数据分析数据集

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hugging_face2023-09-05 更新2024-03-04 收录
营销邮件
数据分析
下载链接:
https://hf-mirror.com/datasets/amalina-k/marketing-mail
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资源简介:
--- dataset_info: features: - name: product dtype: string - name: description dtype: string - name: marketing_email dtype: string splits: - name: train num_bytes: 7993 num_examples: 5 download_size: 16846 dataset_size: 7993 configs: - config_name: default data_files: - split: train path: data/train-* --- # Dataset Card for "marketing-mail" [More Information needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)
提供机构:
amalina-k
原始信息汇总

数据集概述

数据集信息

  • 特征:
    • product: 类型为 string
    • description: 类型为 string
    • marketing_email: 类型为 string

数据分割

  • 训练集:
    • 名称: train
    • 字节数: 7993
    • 样本数: 5

数据集大小

  • 下载大小: 16846 字节
  • 数据集大小: 7993 字节

配置

  • 配置名称: default
  • 数据文件:
    • 分割: train
    • 路径: data/train-*
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WorldClim

WorldClim是一个全球气候数据集,提供了全球范围内的气候数据,包括温度、降水、生物气候变量等。数据集的分辨率从30秒到10分钟不等,适用于各种尺度的气候分析和建模。

www.worldclim.org 收录

RDD2022

RDD2022是一个多国图像数据集,用于自动道路损伤检测,由印度理工学院罗凯里分校交通系统中心等机构创建。该数据集包含来自六个国家的47,420张道路图像,标注了超过55,000个道路损伤实例。数据集通过智能手机和高分辨率相机等设备采集,旨在通过深度学习方法自动检测和分类道路损伤。RDD2022数据集的应用领域包括道路状况的自动监测和计算机视觉算法的性能基准测试,特别关注于解决多国道路损伤检测的问题。

arXiv 收录

RAVDESS

情感语音和歌曲 (RAVDESS) 的Ryerson视听数据库包含7,356个文件 (总大小: 24.8 GB)。该数据库包含24位专业演员 (12位女性,12位男性),以中性的北美口音发声两个词汇匹配的陈述。言语包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶的表情,歌曲则包含平静、快乐、悲伤、愤怒和恐惧的情绪。每个表达都是在两个情绪强度水平 (正常,强烈) 下产生的,另外还有一个中性表达。所有条件都有三种模态格式: 纯音频 (16位,48kHz .wav),音频-视频 (720p H.264,AAC 48kHz,.mp4) 和仅视频 (无声音)。注意,Actor_18没有歌曲文件。

OpenDataLab 收录

YOLO Drone Detection Dataset

为了促进无人机检测模型的开发和评估,我们引入了一个新颖且全面的数据集,专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集,包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象,以实现强大的检测和分类。

github 收录

垃圾分类数据集

华为云垃圾分类训练集:分为训练集和测试集,训练集为原华为云垃圾分类比赛数据集,测试集为另外添加图片。大致分为4类,"0": "其他垃圾/一次性快餐盒", "1": "其他垃圾/污损塑料", "2": "其他垃圾/烟蒂", "3": "其他垃圾/牙签", "4": "其他垃圾/破碎花盆及碟碗", "5": "其他垃圾/竹筷", 1 "6": "厨余垃圾/剩饭剩菜", "7": "厨余垃圾/大骨头", "8": "厨余垃圾/水果果皮", "9": "厨余垃圾/水果果肉", "10": "厨余垃圾/茶叶渣", "11": "厨余垃圾/菜叶菜根", "12": "厨余垃圾/蛋壳", "13": "厨余垃圾/鱼骨", 2 "14": "可回收物/充电宝", "15": "可回收物/包", "16": "可回收物/化妆品瓶", "17": "可回收物/塑料玩具", "18": "可回收物/塑料碗盆", "19": "可回收物/塑料衣架", "20": "可回收物/快递纸袋", "21": "可回收物/插头电线", "22": "可回收物/旧衣服", "23": "可回收物/易拉罐", "24": "可回收物/枕头", "25": "可回收物/毛绒玩具", "26": "可回收物/洗发水瓶", "27": "可回收物/玻璃杯", "28": "可回收物/皮鞋", "29": "可回收物/砧板", "30": "可回收物/纸板箱", "31": "可回收物/调料瓶", "32": "可回收物/酒瓶", "33": "可回收物/金属食品罐", "34": "可回收物/锅", "35": "可回收物/食用油桶", "36": "可回收物/饮料瓶", 3 "37": "有害垃圾/干电池", "38": "有害垃圾/软膏", "39": "有害垃圾/过期药物"

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