KTH-TIPS 是一个纹理图像数据集，在不同的光照、角度和尺度下拍摄的不同材质表面纹理图片。

本教程将介绍如何使用Python进行数据集的处理和分析，包括数据集的读取、清洗、转换、分析和可视化等。我们将以Titanic号乘客生存情况数据集为例，通过一系列的实战案例，逐步学习数据集的处理和分析。 1. 确定数据集 2. 数据集读取 3. 数据集清洗 4. 数据集转换 5. 数据集分析 6. 数据集可视化

烟火检测数据集包含的场景类型: 大火-小火，建筑起火、草原起火、森林起火、车辆(汽车、卡车、摩托车、电动车)起火、白天-黑夜起火、室内-室外起火； 烟雾同火场景一致！ 数据集详细情况说明 烟火检测数据集(按照Pascal VOC格式排列): --VOC2020 --Annotations (xml_num: 2059) --ImageSets(Main) --JPEGImages (image_num: 2059) --label_name: fire 解压压缩文件命令 tar -xzvf ***.tar (win or linux: Git Bash) or 7zip (win: 7zip; 360zip 需要解压2次) 将VOC格式转成yolo格式: 调用yolov4 -> scripts -> voc_label.py

包括LIP、CIHP与ATR三个数据集，其中ATR包括ICCV15_fashion_dataset(ATR)，有JPEGImages和SementationClassAug两个部分；LIP包括Testing_images.zip、Train_parsing_reversed_labels.zip、TrainVal_images.zip、TrainVal_parsing_annotations.zip和TrainVal_pose_annotations.zip五个数据包；CIHP包括instance-level_human_parsing，有testing、training和Validations三个部分的数据集和human_colormap.mat。

医学博士 这是以下论文的代码： 刘文革，唐建恒，秦静慧，林旭，李振，梁晓丹； Arxiv 要求 pip install allenlp==0.9 用法 对于主题预测任务（例如，运行LSTM基准）： cd topic_predict allennlp train ../config/topic_predict/lstm_baseline.json --include-package basline -s tmp/lstm1 对于响应生成的任务（例如，运行seq2seq基线）： cd generation allennlp train ../config/generation/seq2seqattn.json --include-package seq2seq -s tmp/seq2seq1 数据集（仅火车集）

UCI Heart Disease 数据集原始数据

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