islamrokon/Test
收藏数据集概述
配置
- 默认配置:
- 训练数据:
- 路径:
data/train-*
- 路径:
- 测试数据:
- 路径:
data/test-*
- 路径:
- 训练数据:
数据特征
- 问题:
- 数据类型:字符串
- 答案:
- 数据类型:字符串
- 输入ID:
- 数据类型:整数序列(int32)
- 注意力掩码:
- 数据类型:整数序列(int32)
- 标签:
- 数据类型:整数序列(int64)
数据分割
- 训练集:
- 字节数:17012.625
- 样本数:14
- 测试集:
- 字节数:2430.375
- 样本数:2
数据大小
- 下载大小:17101字节
- 数据集大小:19443.0字节
Figshare
Figshare是一个在线数据共享平台,允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果,包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
figshare.com 收录
恩施州智慧停车数据集
恩施数产智慧停车平台通过统一的数据整合,为城市动态交通、道路规划、停车场规划等,提供更加科学精准的数据支撑,建立了高效、合理、动态发展的城市停车管理机制,使城市停车管理工作更加高效、科学、现代化。
长江大数据交易中心 收录
OpenSonarDatasets
OpenSonarDatasets是一个致力于整合开放源代码声纳数据集的仓库,旨在为水下研究和开发提供便利。该仓库鼓励研究人员扩展当前的数据集集合,以增加开放源代码声纳数据集的可见性,并提供一个更容易查找和比较数据集的方式。
github 收录
中国交通事故深度调查(CIDAS)数据集
交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息,以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例,单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征,探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源,为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、
北方大数据交易中心 收录
LFW (Labeled Faces in the Wild)
Labeled Faces in the Wild,是一个人脸照片数据库,旨在研究无约束的人脸识别问题。该数据集包含从网络收集的超过 13,000 张人脸图像。每张脸都标有图中人物的名字。照片中的 1680 人在数据集中有两张或更多张不同的照片。这些人脸的唯一限制是它们是由 Viola-Jones 人脸检测器检测到的。更多细节可以在下面的技术报告中找到。
OpenDataLab 收录
