可直接运行， 1、内容概要：本资源主要基于XGBoost与LightGBM实现文本分类，适用于初学者学习文本分类使用。 2、数据集为电商真实商品评论数据，主要包括训练集data_train，测试集data_test ，经过预处理的训练集clean_data_train，训练好的word2vec词向量模型w2v_model.pkl和中文停用词表stopwords.txt，可用于模型训练和测试，详细数据集介绍见商品评论情感数据说明文档。 3、源代码：word2vec_analysis.py 是基于Word2Vec进行词向量的生成，采用向量平均求得句向量，然后分别构建RandomForest和GBDT分类模型进行文本分类。 4、源代码：xgboost_model.py是基于xgboost模型对文本进行分类。 5、源代码：lightGBM_model.py是基于lightGBM模型对文本进行分类。

利用nerfstudio 构建自己的nerf模型，数据集poster

COCO 2017 完整数据集百度网盘链接，国内下载会更快，可用于2D 目标检测训练和验证。

python数据分析,因为股票价格的影响因素太多，通过k线数据预测未来的价格变化基本不可行，只有当天之内的数据还有一定的关联，故feature与target都选择的是当天的数据。 加载数据 为了加快数据的处理速度，提前将mariadb数据库中的数据查询出来，保存成feather格式的数据，以提高加载数据的速度。 经过处理，不同股票的数据保存在了不同的文件中，列名还保持着数据库中的字段名。我选择了股票代码为sh600010的这只股票作为数据分析的数据来源。预测出来的结果与真实值变化趋势相近，说明线性回归模型在一定程度上能够解释收盘价与选取的feature之间的关系

竹签标注（xml格式）数据集（210张）

均已标注好，划分为训练集验证集测试集，可直接用于训练 12356张训练集，1266张验证集，654张测试集

苹果分级的图片数据集，已经抠图，白底，

数据量在四位数左右，可供于机器学习使用，深度学习可能不太够。 不同开源数据库的数据标签格式不统一，可能要手动处理或者做一个多模态。 同时也包括一部分嘴唇的图象数据 仅供交流学习使用 侵删 本人也在做相关实验，欢迎各位在评论区交流经验和算法知识

内含3个子文件夹，未进行训练集与测试集的分类。分别包含了Annotations文件夹，xml文件的文档，ImageSets文件夹，还有最主要的JPEGImages文件夹，里面是我们本次训练所必须的图片数据集。拿到这个压缩包后，我们还需要对其进行一个大致的训练集与测试集的分类，以此来方便之后的每一次训练。 另外需要注意的是，该压缩包里的Annotations文件夹里的xml文件，需要转换为txt文本文件。 感谢下载。

CCTSDB数据集---完整版 yolov5直接使用 文件过大，提供网盘链接下载。 train：16247张 val ：3572 张 test ：1429 张