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大约5万多张图片，包含中文省份，字母A-Z，数字0-9，全部。

基于python和CNN算法实现微博情感分类，分4类： 0：喜悦 1：愤怒 2：厌恶 3：低落。 大致思路是利用CNN对已有的的词汇数据进行训练，然后利用模型在测试集上验证效果。环境配置： windows10企业版(x64)+python3.6.8(x64) nltk == 3.4.5 pandas == 0.25.3 numpy ==  1.16.4 scikit-learn = 0.20.4 keras == 2.2.2 tensorflow == 1.9.0 jieba == 0.42.1

PPASR中文语音识别（入门级）模型（free_st_chinese_mandarin_corpus数据集训练的） 源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/PPASR/tree/%E5%85%A5%E9%97%A8%E7%BA%A7

网上很多复旦大学的文本分类数据集，但是训练和测试大多是分开的。 我收集下载重新打包，以方便大家使用。 仅需5个积分，是最便宜的了。

bp分类 包含数据集，训练数据测试数据matlab，用于bp神经网络分类问题

今天小编就为大家分享一篇Pytorch自己加载单通道图片用作数据集训练的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Tensorflow内置了许多数据集，但是实际自己应用的时候还是需要使用自己的数据集，这里TensorFlow 官网也给介绍文档，官方文档。这里对整个流程做一个总结（以手势识别的数据集为例）。 1、 收集手势图片 数据集下载 方法多种多样了。我通过摄像头自己采集了一些手势图片。保存成如下形式， 以同样的形式在建立一个测试集，当然也可以不弄，在程序里处理。 2、构建数据集 导入相关的包 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets, layers, opti

PaddlePaddle-DeepSpeech中文语音识别模型（thchs_30数据集训练的） 项目地址：https://github.com/yeyupiaoling/PaddlePaddle-DeepSpeech/tree/release/1.0

a) 传感器高频数据：该数据来自于模温机及模具传感器采集的数据，文件夹内每一个模次对应一个csv文件，单个模次时长为40~43s，采样频率根据阶段有20Hz和50Hz两种，含有24个传感器采集的数据； b) 成型机状态数据（data_spc）：该数据来自成型机机台，均为表征成型过程中的一些状态数据，每一行对应一个模次，数据维度为86维； c) 机台工艺设定参数（data_set）：文件夹中含有注塑成型的81种工艺设定参数； d) 产品测量尺寸(size)：文件夹内含有每个模次产品的3维尺寸；