2个Dataset或者2个DataTable比较是否存在不同

Office是视觉迁移学习中的主流基准数据集，包括 31 个类别 4,652 张 图片，来自真实对象领域： Amazon（在线电商图片）、 Webcam（网络摄像头拍摄的低解析度图片）、 DSLR（单反相机拍摄的高解析度图片）

英文| [简体中文]（ ） 表面缺陷检测：数据集和论文 :horse: :chart_increasing:在表面缺陷研究领域不断总结开源数据集非常重要。收集并汇编了2017年以来的重要重要论文，可以在 文件夹。 :whale: 数据集下载： | 介绍 目前，基于机器视觉的表面缺陷设备已在3C，汽车，家用电器，机械制造，半导体和电子，化学，制药，航空航天，轻工等多个行业的各个领域中广泛取代了人工视觉检查。基于机器视觉的传统表面缺陷检测方法通常使用常规图像处理算法或人为设计的特征以及分类器。一般而言，成像方案通常是通过使用被检查表面或缺陷的不同属性来设计的。合理的成像方案有助于获得照明均匀的图像，并清晰地反映物体的表面缺陷。近年来，许多基于深度学习的缺陷检测方法也已广泛用于各种工业场景中。 与计算机视觉中清晰的分类，检测和分割任务相比，缺陷检测的要求非常普遍。实际上，它的要求可以分为三个不同的级别：“缺陷是什么”（分类），“缺陷在哪里”（

标记的数据集，用于训练Haar级联 目的-快速搜索图像中的鸟类。 在RPi3上，在640x480分辨率下高达20 fps。 例子： 视频 多重识别 使用 下载经过培训的级联的。 用它初始化CascadeClassifier。 cascade = cv2 . CascadeClassifier ( 'cascade_226.xml' ) 级联创建 1.抽样 opencv_createsamples -vec traning.vec -info positive\desc.txt -bg neg_desc.txt -w 24 -h 24 2.培训 opencv_traincascade -data cascade -vec traning.vec -bg negative/desc.txt -numPos 180 -numNeg 60 -numStages 30 -fea

电力变压器数据集（ETDataset） 在此Github存储库中，我们提供了一些可用于长序列时间序列问题的数据集。 所有数据集均已进行预处理，并存储为.csv文件。 该数据集的范围从2016/07至2018/07，我们将尽快更新至2019年。 数据集列表（更新中） ETT-small ：2个站点的2个电力变压器的数据，包括负载，油温。 ETT-large ：39个站点的39个电力变压器的数据，包括负载，油温。 ETT-full ：在39个站点的69个变电站的数据，包括负载，油温，位置，气候，需求。 如果使用此数据集，请引用Informer @ AAAI2021 Best Paper Award ： @inproceedings{haoyietal-informer-2021, author = {Haoyi Zhou and Sha

机器学习，数据挖掘经典的数据集,欢迎大家下载

DeepMind Q&A Dataset: CNN/Daily Mail Stories 文本摘要数据集 百度云 https://cs.nyu.edu/~kcho/DMQA/

MMSA 多模态情感分析中代码的 Pytorch 实现。 注意：我们强烈建议您首先浏览我们代码的整体结构。 如果您有任何疑问，请随时与我们联系。 支持模型 在这个框架中，我们支持以下方法： 类型 型号名称 从 单任务 单任务 —— 单任务 单任务 单任务 单任务 单任务 （无 CTC） 单任务 米萨 米萨 多任务 MLF_DNN MMSA 多任务 MTFN MMSA 多任务 MLMF MMSA 多任务 自我_MM 自我MM 结果 详细结果见results/result-stat.md 用法 克隆代码 克隆这个 repo 并安装需求。 git clone https://github.com/thuiar/MMSA cd MMSA pip install -r requirements.txt 数据集和预训练的 berts 从以下链接下载数据集特征和

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