有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
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这个数据集如何下载？
汕尾市城区内地居民离婚登记评价信息|婚姻登记数据集|数据分析数据集
收藏开放广东2024-03-23 更新2024-04-26 收录
下载链接：
https://gddata.gd.gov.cn/opdata/base/collect?chooseValue=collectForm
下载链接
链接失效反馈资源简介：
该数据包含了2023年至今汕尾市城区内地居民离婚登记评价信息，包含业务系统、申办流水号、办件编号等办件评价相关信息，指对汕尾市城区内地居民离婚登记评价信息变动情况进行跟踪、采集、分析、预测、公布的活动。
提供机构：
汕尾市
创建时间：
2024-03-23
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
SuMeyYao/ysmpubmedclt
该数据集的许可证为apache-2.0，主要用于表格问答任务，数据集语言为英语，大小介于1亿到10亿之间。
hugging_face 收录
Natural Scene Braille Character Recognition Dataset
There are a total of 1157 Braille segment images in this dataset, including 925 in the training set and 232 in the testing set. There are two folders in the directory of this dataset: character_label and segment_label. The character_rabel file contains three formats of Braille segment images: (1) Braille segment images and label files stored in ICDAR-2015 format, each. jpg file corresponds to a. txt file, where each line stores the position and recognition label of a braille character rectangle box. The data corresponds to the coordinates of the four points in the rectangle box and the recognized numerical label; (2) The original format of the data is stored in the folder org. Each .jpg file in this folder corresponds to a .json file which marked by labelme software; (3) VOC format, stored in voc-data folder. This folder stores images and corresponding .xml files in VOC format, and marks the position of each braille character rectangle box and its corresponding numerical label information in the .xml file. In addition, the original Braille images of natural scenes and the corresponding Braille segment markings .json files are stored in the folder segment_label.
DataCite Commons 收录
THUCNews
THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，包含74万篇新闻文档（2.19 GB），均为UTF-8纯文本格式。本次比赛数据集在原始新浪新闻分类体系的基础上，重新整合划分出14个候选分类类别：财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏、娱乐。提供训练数据共832471条。
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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。
github 收录
LIDC-IDRI
LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。
OpenDataLab 收录