**Keras 数据集详解** Keras 是一个高度模块化、用户友好的深度学习库，它在 Python 中运行，可以作为 TensorFlow、Theano 和 CNTK 的后端。Keras 提供了许多内置的数据集，便于研究人员和开发者快速进行实验。本篇文章将主要探讨两个在 Keras 中常用的数据集：MNIST 和 IMDB。 **MNIST 数据集** MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）是手写数字识别的经典数据集，广泛用于训练和测试机器学习模型，特别是图像分类任务。该数据集包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是28x28像素的灰度图像，对应于0到9的十个数字。在 Keras 中，可以使用 `keras.datasets.mnist.load_data()` 函数来加载 MNIST 数据集。这个函数会返回一个元组，包含训练和测试数据的图像和对应的标签。 ```python from keras.datasets import mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() ``` 数据加载后，通常需要对图像进行预处理，例如归一化（将像素值从0-255缩放到0-1之间）和展平（将二维图像转换为一维向量）。 **IMDB 数据集** IMDB 数据集是另一个 Keras 内置的数据集，用于情感分析任务，即判断电影评论是否正面。该数据集包含了50,000条电影评论，其中25,000条用于训练，25,000条用于测试。每条评论都被标记为正面（positive，1）或负面（negative，0）。数据集中的文本已经进行了预处理，包括去除HTML标签、停用词和标点符号，以及将词汇表中的单词编号。在 Keras 中，可以使用 `keras.datasets.imdb.load_data()` 函数获取 IMDB 数据集。 ```python from keras.datasets import imdb (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data() ``` 这里的 `x` 是评论的词序列，而 `y` 是相应的标签。由于模型处理的是固定长度的输入，通常需要对评论进行截断或填充以达到相同的长度。 **数据加载的注意事项** 在实际使用中，`mnist.npz` 和 `imdb.npz` 文件可能是为了节省存储空间和加快加载速度而压缩的版本。在解压后，可以通过 NumPy 的 `load()` 函数读取这些 `.npz` 文件，它们包含了多个数组数据。 ```python import numpy as np data = np.load('mnist.npz') # 或者 data = np.load('imdb.npz') ``` 解压后的 `MNIST.rar` 文件可能包含原始的 MNIST 图像文件，这些文件通常以 `.gz` 格式压缩。`.gz` 文件需要先解压再处理。 Keras 提供的 MNIST 和 IMDB 数据集是深度学习入门和实验的重要资源。它们覆盖了图像识别和自然语言处理两大领域，帮助开发者快速构建和评估模型，推动AI技术的发展。

图神经网络GNN数据集，计算机视觉领域数据集，共有221张图，八分类，平均节点数为40，平均边数为97

图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是深度学习领域中的一个重要分支，它专注于处理非欧几里得数据，如图结构数据。在本数据集“PTC-FM”中，我们聚焦于小分子的图表示和二分类任务。这个数据集包含349个图，每个图代表一个化学分子，其结构信息被抽象成节点和边的形式。平均每个图有14个节点，这通常对应于分子中的原子，而平均14条边则代表原子间的化学键。 图神经网络的工作原理是通过不断迭代地传播和聚合邻居节点的信息，从而对每个节点进行特征学习。在每一轮迭代（也称为消息传递层）中，每个节点的特征向量会与相邻节点的特征向量进行交互，然后更新自身的状态。这个过程可以理解为在图中传播信息，直到达到一个稳定状态或达到预设的迭代次数。通过对图中所有节点特征的汇总，可以得到整个图的全局表示，用于执行分类或其他下游任务。 对于小分子分析，GNN特别适合，因为它能捕获分子的拓扑结构和化学键信息。在PTC-FM数据集中，GNN模型可以学习识别分子结构与特定属性（例如，是否有毒性）之间的关系。二分类任务意味着模型需要区分两类不同的分子，比如有毒和无毒。 为了构建这样的模型，首先需要将分子结构数据转化为图的形式，其中节点代表原子，边代表化学键。然后，每个节点可以有初始特征，如原子类型，而边可能也有附加信息，如键的类型。在训练过程中，GNN模型会学习这些特征并利用它们进行分类。 在实际应用中，GNN模型的构建通常涉及以下步骤： 1. **数据预处理**：将分子结构数据转换为图表示，包括节点和边的初始化。 2. **定义GNN层**：设计消息传递函数和节点/图聚合函数。 3. **模型架构**：搭建多层GNN网络，并可能结合其他深度学习组件如全连接层。 4. **训练与优化**：通过反向传播算法更新模型参数，以最小化损失函数。 5. **评估与验证**：使用交叉验证或者独立测试集评估模型性能。 在这个数据集上，你可以尝试多种GNN变体，如Graph Convolutional Network (GCN)、Graph Attention Network (GAT) 或 Message Passing Neural Network (MPNN)，并比较它们的性能。此外，可以考虑集成其他技术，如节点嵌入、图池化或图自编码器，以增强模型的表达能力和泛化能力。 PTC-FM数据集为研究和开发图神经网络提供了宝贵的资源，有助于推进化学信息学、药物发现和机器学习在物质科学领域的应用。通过深入理解和应用GNN，我们可以更好地理解和预测分子的性质，这对于新药研发、材料科学等领域具有重大意义。

Amzone广告分析数据集

BevFormer+数据集 cocodataset数据集 Marmousi1 mmdetection数据集COCO VIT算法数据集+cifar-10 VOCdevkit+Unet数据集 YOLO5+NEU-DET数据集 small数据集 datasets+DeepLabV3Plus数据集+datasets+EfficientDet数据集,zip ILSVRC2012 img_ val.tar SFC-using-CNN-Parihaka-3D-main.zip unet++数据集医学细胞数据集,zip VOC07+12+test.zip 有地震数据集含有断层数据二维segy文件和三维segy文件

内含常用时间序列预测数据集如：ETT（电力变压器温度）、Traffic（交通数据集）、Electricity（电力消耗数据集）、Exchage_rate（汇率数据集）、Weather（天气数据集）、PEMS、Solar等数据集

现有csv格式的数据集，它的属性：date_time id shop_name title sku_name price sold discount brand parameter 分别对应： date_time：月份(例如:2020年11月） id：商品id shop_ name：店铺名称 title：商品标题 sku_name：sku标题 price：商商品单价(定价、原价） sold：商品销量 discount：商品折扣(空值表示未享受折扣） brand：商品品牌 paraneter商品考数(包含生产个业和商品品牌等信息） 1.对店铺进行分析,一共包含多少家店铺,各店铺的销售额占比如何?给出销售额占比最高的店铺,并分析该店铺的销售情况。 2.对所有药品进行分析,一共包含多少个药品,各药品的销售额占比如何?给出销售额占比最高的10个药品,并绘制这10个药品每月销售额曲线图。 3.对所有药品品牌进行分析,一共包含多少个品牌,各品牌的销售额占比如何?给出销售额占比最高的10个品牌,并分析这10个品牌销售较好的原因?

nrf52832 读取mpu6050 dmp数据，完整的工程上传，及 移植说明； 可直接测试使用

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独立的 GUI 绘制并生成四位和五位 NACA 箔的数据点。 数据点可以提取为文本、DAT 或 AUTO-CAD 脚本文件，以方便 2D 机翼截面的 CAD 建模。 该程序的特点包括能够指定数据点的余弦或线性间距、指定对翼型的反射以及选择打开或关闭的后缘。