鞋子数据集，由500,025张目录图片组成，这些图片被分为4大类——鞋子、凉鞋、拖鞋和靴子——其次是功能性类型和个人品牌。鞋子的中心是白色背景和图片在同一方向，方便分析，
鞋子数据集，由500,025张目录图片组成，这些图片被分为4大类——鞋子、凉鞋、拖鞋和靴子——其次是功能性类型和个人品牌。鞋子的中心是白色背景和图片在同一方向，方便分析，
2022-12-24 16:26:20
852.53MB
OSError: libcusparse.so.11: cannot open shared object file: No such file or directory
2022-12-24 16:26:19
224.9MB
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摘要2 设计内容1 引言项目背景钢铁生产巨头Severstal在高效的钢铁开采和生产方面处于领先地位，他们现在正在寻求机器学习，以提高自动化程度，提高效率并保持
2022-12-24 15:50:55
431KB
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数据集官网：https://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/
数据集的训练集和测试集各有25000个样本，且正负样本个数相同，均为12500个。
该数据集和官网提供的相比，去除了一些不必要的文件，其他均未改动。
2022-12-24 11:35:34
41.88MB
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用于深度估计和语义分割的城市景观处理数据集，该数据集包含128 x 256大小的图像，它们的19类语义分割标签和反向深度标签。该数据集是城市景观数据集的预处理数据集，用于两个任务深度估计和语义分割。每类数据有3000多个
用于深度估计和语义分割的城市景观处理数据集，该数据集包含128 x 256大小的图像，它们的19类语义分割标签和反向深度标签。该数据集是城市景观数据集的预处理数据集，用于两个任务深度估计和语义分割。每类数据有3000多个
2022-12-23 15:28:08
641.88MB