陕西省2013-2017年100万森林植被类型分布图|森林植被数据集|地理信息系统数据集
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人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像,每张图像均给出对应的人名,共有5749人,且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250,绝大部分为彩色图像,但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
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猫狗图像数据集
该数据集包含猫和狗的图像,每类各12500张。训练集和测试集分别包含10000张和2500张图像,用于模型的训练和评估。
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光伏电站发电量预估数据
1、准确预测一个地区分布式光伏场站的整体输出功率,可以提高电网的稳定性,增加电网消纳光电能量的能力,在降低能源消耗成本的同时促进低碳能源发展,实现动态供需状态预测的方法,为绿色电力源网荷储的应用落地提供支持。 2、准确预估光伏电站发电量,可以自动发现一些有故障的设备或者低效电站,提升发电效能。1、逆变器及电站数据采集,将逆变器中计算累计发电量数据,告警数据同步到Maxcompute大数据平台 2、天气数据采集, 通过API获取ERA5气象数据包括光照辐射、云量、温度、湿度等 3、数据特征构建, 在大数据处理平台进行数据预处理,用累计发电量矫正小时平均发电功率,剔除异常数据、归一化。告警次数等指标计算 4、异常数据处理, 天气、设备数据根据经纬度信息进行融合, 并对融合后的数据进行二次预处理操作,剔除辐照度和发电异常的一些数据 5、算法模型训练,基于XGBoost算法模型对历史数据进行训练, 生成训练集并保存至OSS 6、算法模型预测,基于XGBoost算法模型接入OSS训练集对增量数据进行预测, 并评估预测准确率等效果数据,其中误差率=(发电量-预估发电量)/发电量,当误差率低于一定阈值时,该数据预测为准确。预测准确率=预测准确数量/预测数据总量。
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FER2013
FER2013数据集是一个广泛用于面部表情识别领域的数据集,包含28,709个训练样本和7,178个测试样本。图像属性为48x48像素,标签包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性。
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Oxford 102 Flowers
牛津102花卉数据集是一个主要用于图像分类的花卉集合数据集,分为102个类别,共102种花卉,其中每个类别包含40到258幅图像。 该数据集由牛津大学工程科学系2008年在相关论文 “大量类别上的自动花分类” 中发布
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