该数据集旨在为微调小型但功能强大的模型（如Qwen2 0.5B和SmolLM 135M/360M）提供支持，这些模型在处理JSON格式的结构化数据生成任务时表现不佳。数据集包含`query`、`schema`和`response`三个字段，分别代表用户查询的纯文本、期望的输出JSON模式和符合该模式的LLM响应示例。数据集是通过大型LLM（如Llama 3.1 8B和Claude 3.5 Sonn

Hugging Face2024-08-22 更新2900

maze-dataset

迷宫生成

机器学习

maze-dataset是一个用于生成、处理和可视化迷宫解决任务数据集的综合库，由科罗拉多矿业学院应用数学与统计系开发。该数据集包含32个迷宫，支持多种生成算法和参数调整，以及多种输出格式，适用于卷积神经网络和自回归变换模型。数据集的创建过程允许用户灵活配置生成算法和参数，支持多种迷宫表示形式。该数据集主要用于研究机器学习模型对分布偏移的响应，特别是在解释性和行为研究方面。

arXiv2023-10-25 更新570

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发票生成

JSON数据处理

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RapidAPI2026-02-10 更新210

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迷宫生成

机器学习

该数据集提供迷宫生成、过滤、解决、可视化和处理的工具，用于训练ML系统。包括多种迷宫生成算法，如随机深度优先搜索、Wilson的均匀生成树算法和渗透算法。数据集可以过滤以选择特定长度或复杂度的迷宫，移除重复项，并满足自定义属性。提供多种输出格式以供可视化和训练ML模型。

github2024-05-18 更新2260

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