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？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
Capture probe sequences
收藏DataONE2018-07-23 更新2024-06-08 收录
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https://search.dataone.org/view/null
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List of all 40,000 capture sequencing probes used in this study. Note that the probe IDs refer to previous L. saxatilis assemblies and are not meaningful with respect to position in the current assembly.
创建时间：
2018-07-23
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
ERIC (Education Resources Information Center)
ERIC (Education Resources Information Center) 是一个广泛的教育文献数据库，包含超过130万条记录，涵盖从1966年至今的教育研究、政策和实践。数据集内容包括教育相关的期刊文章、书籍、研究报告、会议论文、技术报告、政策文件等。
eric.ed.gov 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）
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国家青藏高原科学数据中心 收录
MVIP
MVIP是一个面向应用的多视角和多模态工业零件识别数据集，由弗劳恩霍夫IPK研究所创建。该数据集包含了校准过的RGBD多视角图像以及对象的物理属性、自然语言描述和超类别等信息。数据集共包含约570,000张图像，分为训练集、验证集和测试集，适用于工业零件识别相关的研究，旨在解决小样本学习、视觉相似零件识别等问题。
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Food101
Food101是一个包含101种食物类别的数据集，共有101,000张图片。每个类别提供250张手动审查的测试图像和750张训练图像。训练图像未经清理，因此仍包含一定量的噪声。所有图像都被缩放到最大边长为512像素。图像包括光照、视角和背景的变化，使其成为一个具有挑战性的数据集。
github 收录
电商购物用户行为分析数据
电商购物用户行为分析数据 这份数据集是一个顾客购物信息的集合，记录了不同顾客在不同时间的购物行为。每一行代表一个单独的购物发票记录，数据集中包含了以下属性： 数据属性： 1. invoice_no: 发票号码，是每次交易的唯一标识符。 2. customer_id: 顾客的ID，用于标识不同的顾客。 3. gender: 顾客的性别，分为"Male"（男性）和"Female"（女性）。 4. age: 顾客的年龄。 5. category: 顾客购买的商品类别，如"Clothing"（服装）、"Shoes"（鞋子）、"Books"（书籍）、"Cosmetics"（化妆品）、"Toys"（玩具）、"Food & Beverage"（食品和饮料）、"Technology"（科技产品）、"Souvenir"（纪念品）等。 6. quantity: 顾客购买的商品数量。 7. price: 顾客为这次购物支付的总金额。 8. payment_method: 顾客使用的支付方式，包括"Alipay"（支付宝）、"WeChat Pay"（微信支付）、"Card"（银行卡）。 9. invoice_date: 发票日期，记录了交易发生的日期。
阿里云天池 收录