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？
大坪街道社区党委成员名册|社区管理数据集|党组织建设数据集
收藏重庆市公共数据开放平台2024-03-25 更新2024-07-02 收录
下载链接：
http://data.cq.gov.cn/opendata/directory/directoryDetail/R500103TAB2024020100483168
下载链接
链接失效反馈资源简介：
大坪街道社区党委成员名册，包含：社区、职务、姓名等...
提供机构：
重庆市渝中区人民政府大坪街道办事处
创建时间：
2024-02-02
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
Allen Brain Atlas
Allen Brain Atlas 是一个综合性的脑图谱数据库，提供了详细的大脑解剖结构、基因表达数据、神经元连接信息等。该数据集包括了小鼠、人类和其他模式生物的大脑数据，旨在帮助研究人员理解大脑的结构和功能。
portal.brain-map.org 收录
猫狗分类
## 数据集描述 ### 数据集简介 本数据集是简单的猫狗二分类数据集，共2个类别，其中训练集包含275张带注释的图像，验证集包含70张带注释的图像。整个数据集共10.3MB，可用于快速模型验证、性能评估、小数据集训练等。 ### 数据集支持的任务 可用于快速模型验证、性能评估、小数据集训练等。 ## 数据集的格式和结构 ### 数据格式 数据集包括训练集train和验证集val，train和val文件夹之下按文件夹进行分类，共有2个子文件夹，同类别标签的图片在同一个文件夹下，图片格式为JPG。同时包含与标注文件中label id相对应的类名文件classname.txt。 ### 数据集加载方式 ```python from modelscope.msdatasets import MsDataset from modelscope.utils.constant import DownloadMode ms_train_dataset = MsDataset.load( 'cats_and_dogs', namespace='tany0699', subset_name='default', split='train') # 加载训练集 print(next(iter(ms_train_dataset))) ms_val_dataset = MsDataset.load( 'cats_and_dogs', namespace='tany0699', subset_name='default', split='validation') # 加载验证集 print(next(iter(ms_val_dataset))) ``` ### 数据分片 本数据集包含train和val数据集。 | 子数据集 | train | val | test | |---------|-------------:|-----------:|---------:| | default | 训练集 | 验证集 | / | ### Clone with HTTP ```bash git clone https://www.modelscope.cn/datasets/tany0699/cats_and_dogs.git ```
魔搭社区 收录
fruits_weight
该数据集用于训练和改进YOLOv8-seg模型，用于水果成熟度的识别与分割。数据集包含12个类别，涵盖了从生鲜水果到成熟水果的不同阶段，具体类别包括：生芒果（Raw_Mango）、熟芒果（Ripe_Mango）、熟葡萄（ripe grape）、熟苹果（ripe_apple）、熟橙子（ripe_orange）、熟石榴（ripe_pomegranate）、半熟葡萄（semiripe grape）、半熟苹果（semiripe_apple）、未熟葡萄（unripe grape）、未熟苹果（unripe_apple）、未熟橙子（unripe_orange）和未熟石榴（unripe_pomegranate）。数据集的丰富性和多样性使其成为训练水果成熟度识别模型的理想选择。
github 收录
波士顿房价数据集
波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集，通常用于回归任务，尤其是房价预测。下方文档中有所有字段顺序的描述。
阿里云天池 收录
UAVDT Dataset
The authors constructed a new UAVDT Dataset focused on complex scenarios with new level challenges. Selected from 10 hours raw videos, about 80, 000 representative frames are fully annotated with bounding boxes as well as up to 14 kinds of attributes (e.g., weather condition, flying altitude, camera view, vehicle category, and occlusion) for three fundamental computer vision tasks: object detection, single object tracking, and multiple object tracking.
datasetninja.com 收录