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云浮市住房和城乡建设局行政强制类权责清单信息|行政管理数据集|住房建设数据集
收藏开放广东2025-05-27 更新2024-05-01 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：
该数据包含了云浮市住房和城乡建设局行政强制类权责清单信息，属于主动公开范围的信息。数据包含职权名称、事项编码、事项类型、行使主体、设定依据、责任事项等字段。
提供机构：
云浮市
创建时间：
2024-04-29
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
福建省龙岩市长汀县2002年森林分类经营图
该数据为福建省龙岩市长汀县2002年森林分类经营图，数据为矢量数据，包括行政单元、行政代码、类型、类型代码、标准类型、标准类型代码等属性字段，该数据为森林资源清查、规划设计等提供数据支撑服务。
国家林业和草原科学数据中心 收录
Electrical-Lines-Defect-Detection
该数据集是针对电力线路缺陷检测的，包含了由APEPDCL线路工人使用移动相机捕获的图片，并由Sampath Balaji团队整理。数据集以CC BY 4.0许可证发布，旨在促进开源合作、可重现性和人工智能的实践学习。数据集分为两个模块：目标检测和分类。目标检测模块遵循YOLOv12格式，分类模块由文件夹和CSV文件组成，都提供了训练、验证和测试数据集。
huggingface 收录
OpenML-CC18
我们提倡使用经过整理的、全面的机器学习数据集基准测试套件，以标准化的基于 OpenML 的接口和用 Python、Java 和 R 编写的互补软件工具包为后盾。我们展示了如何使用标准化的基于 OpenML 的基准测试套件轻松执行全面的基准测试研究以及用 Python、Java 和 R 编写的互补软件工具包。 OpenML 基准测试套件的主要显着特点是 (i) 通过标准化数据格式、API 和现有客户端库易于使用； (ii) 关于套件内容的机器可读元信息； (iii) 在线共享结果，实现大规模比较。作为第一个这样的套件，我们提出了 OpenML-CC18，这是一个机器学习基准套件，包含 72 个分类数据集，从 OpenML 上的数千个数据集中精心策划。纳入标准是： * 密集数据集独立观察的分类任务 * 类数 >= 2，每个类至少有 20 个观察和少数类与多数类的比例必须超过 5% * 500 <= 观察数 <= 100000 * one-hot-encoding 后的特征数量 < 5000 * 没有人工数据集 * 没有更大数据集的子集，也没有其他数据集的二值化 * 没有可以通过使用单个特征或使用简单的决策树来完全预测的数据集* 来源或参考可用 如果您使用此基准测试套件，请引用：Bernd Bischl、Giuseppe Casalicchio、Matthias Feurer、Frank Hutter、Michel Lang、Rafael G. Mantovani、Jan N. van Rijn 和 Joaquin Vanschoren。 “OpenML 基准测试套件”arXiv:1708.03731v2 [stats.ML] (2019)。 @article{oml-benchmarking-suites, title={OpenML Benchmarking Suites}, author={Bernd Bischl and Giuseppe Casalicchio and Matthias Feurer and Frank Hutter and Michel Lang and Rafael G. Mantovani and Jan N. van Rijn and Joaquin Vanschoren},年={2019}，日记={arXiv:1708.03731v2 [stat.ML]} }
OpenDataLab 收录
MNIST数据集
数据规模 训练集：60,000 张手写数字图像（28×28 像素灰度图）及对应标签 34。 测试集：10,000 张图像与标签，用于模型评估 68。 数据来源 由美国国家标准与技术研究院（NIST）收集，50% 样本来自高中生手写，50% 来自人口普查局工作人员 48。 经 Yann LeCun 团队标准化处理，成为机器学习基准数据集 1011。
阿里云天池 收录
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集，旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段，涵盖超过70种不同的复杂背景，确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向，通过收集大量真实场景下的手语视频材料，覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域，旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率，促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录