主要功能和技术说明如下： （1）Flume数据采集，HDFS数据储存 （2）hive数据仓库分层设计，包含ODS、DWD、ADS层 （3）sqoop数据迁移，完成HIve与MySQL数据库中的数据交互 （4）Echarts搭建动态可视化大屏 （5）SpringBoot搭建可视化后台系统，完成前端与后台的数据传递与交互。 （6）基于Cenots7 搭建虚拟机，配置Hadoop、HDFS、Hive、sqoop、flume、mysql等大数据组件。

垃圾分类数据集和tf代码+8G数据集

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。

深度学习图像分类数据集 脑PET图像分析和疾病预测挑战赛%2F脑PET图像分析和疾病预测初赛数据 可以用来训练自己的模型

水果分类数据集，包括apple、banana、grape、orange、pear五个类别，并含有分类标签

中文微博情感数据库（2分类数据集） 带情感标注的微博语料数量: 10000(train.txt)+500(test.txt) 数据格式： 文档的每一行代表一条语料 每条语料的第一个数据为微博对应的mid,是每条微博的唯一标签,可以通过"https://m.weibo.cn/status/" + mid 访问到该条微博的网页(部分微博可能已被博主删除) 第二个数据为情感标签, 0表示负面, 1表示正面 其余后面部分都是微博文本 微博表情都被转义成[xx]的格式, 如: avatar被标记为[doge] avatar被标记为[允悲] 微博话题/地理定位/视频、文本超链接等都转义成了{%xxxx%}的格式，使用正则可以很方便地将其清洗

一百零二类花分类数据集

该数据集由17509张图像组成，包含7种不同类别的杂草图像和1个负类图像，使用csv对每一图像的类别进行标注。数据集中的每幅图像统一被缩放为256*256像素大小，该数据集主要应用于基于深度学习或机器学术的杂草分类、检测等方面的研究。

Pytorch实现102类鲜花分类——102 Category Flower Dataset 数据集介绍：102 Category Flower Dataset 数据集由102类产自英国的花卉组成，每类由40-258张图片组成，文件夹种分为训练集train和验证集valid，符合torchvision数据集存放要求 适用范围：【花卉图像识别与分类】适用于图像识别分类任务初学者，通过使用经典模型（如VGG和ResNet模型）进行图像分类任务的常用数据集；也使用于计算机视觉、自然语言处理等人工智能领域初学者，进一步利用深度学习和神经网络进行图像分类，包括图像的裁剪、旋转、通道转换操作、图像数据增强等系列图片处理操作 获取方式：【0积分免费获取】

深度学习+Alex图像分类数据集+猫狗分类： 一共有两类：猫、狗： 数量的话分别在12500张 关于模型训练详细教程可以看我的博客：https://editor.csdn.net/md?not_checkout=1&articleId=129293973