这是实现UFLDL第二单元“矢量化编程”中用MNIST数据集训练稀疏自编码器主程序，调用了上传的其它几个函数。我的机器上运行10000个样本集的训练大约需要45分钟
2022-03-24 09:57:56
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word2vec-gensim-wiki-中文
使用Wiki英语数据集训练您自己的word2vec嵌入
您可能需要预先训练的word2vec向量，并且此可能对您来说是个好主意。 但是，棘手的是使用Wiki-english数据集没有预先训练的向量。 更棘手的是，尽管给定的用法代码虽然适用于text8数据集，但无法在wiki-english-20171001数据集上训练矢量。
我们已经对其进行了多次测试，最可能的原因是wiki-english-20171001的数据结构与其余数据略有不同。 它包含许多部分，而不仅仅是标记化的句子。
为了得到它的工作，我们指的是IterableWrapper本提供，并将其应用在维基英文数据集。
用法
要查看进度如何，最好像这样配置日志记录
import logging
logging . basicConfig ( format = '%(asctime)s
2022-03-20 21:50:16
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中国交通 标志 C CTSDB数据集训练集2-2，里面 有800个 选项 一半 是txt，文件 中存一半数据图片
2022-03-16 11:20:43
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Kaggle digita l数据集 包含了42000份训练数据和28000份测试数据
2022-03-15 10:38:22
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pytorch 在torchvision包里面有很多的的打包好的数据集，例如minist,Imagenet-12,CIFAR10 和CIFAR100。在torchvision的dataset包里面，用的时候直接调用就行了。具体的调用格式可以去看文档（目前好像只有英文的）。网上也有很多源代码。
不过，当我们想利用自己制作的数据集来训练网络模型时，就要有自己的方法了。pytorch在torchvision.dataset包里面封装过一个函数ImageFolder（）。这个函数功能很强大，只要你直接将数据集路径保存为例如“train/1/1.jpg ,rain/1/2.jpg …… ”就可以根据根目
2022-03-05 22:22:24
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MNIST手写数字数据集，包括训练集和测试集两部分，训练集和测试集的标签分别在train_lables.txt和test_lables.txt两个文件中，序号与手写数字图片相对应，导入后可以转化为相应矩阵。该文档可用来练习制作自己的数据集过程。
2022-02-14 11:05:58
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1. 资源内容：大数据数据分析机器学习-搜狗新闻行业分类-数据集-训练集-验证集-机器学习数据分析师必备
2. 使用目标：数据分析，机器学习学习用数据集
3. 应用场景：数据分析，机器学习学习
4. 特点：学习
5. 适用人群：学生，算法工程师，研究生
6. 使用说明：压缩包，里面有6个文件，分别是训练集测试集和验证集。分别有文本文件格式和Excel格式。两种格式内容一样。可以根据自己的需求重新划分。
2022-02-08 14:11:37
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Visdrone数据集YOLOv5训练权重：
1、包括训练好的YOLOv5s-visdrone.pt 和yolov5m-visdrone.pt两个模型
2、包含各种训练曲线
3、包含相关场景测试视频
4、附上了yolov5-5.0的代码
2022-01-20 11:09:13
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图像识别
使用CNN进行图像识别。 接受过FashionMNIST数据集的培训。
2022-01-16 19:50:53
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MASR中文语音识别模型（大数据集训练的），源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/MASR
2022-01-10 16:11:05
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