matlab优化微分方程组代码自述文件 这些数据集的目的是将它们用于在Pyhon中使用机器学习库及其派生概念验证（POC）进行测试。 由于PyTorch具有与图形处理单元或GPU一起使用的内置功能，因此我们期望在开始全面移植MRST之前进行演示，基于PyTorch GPU的张量可以显着减少储层模拟期间的计算时间。 评价概念验证 步骤如下： 找到构成MRST求解器代码的偏微分方程（PDE）。 使用Matlab和Octave测试求解器的运行时间。 最新的《使用MATLAB进行储层模拟入门》一书（Knut-Andreas Lie的Octave ）中提供了一些测试代码。 见附录。 正在Matlab和Octave下测试代码的性能。 代码将发布在单独的存储库中。 使用PyTorch for GPU复制Python中的功能。 将Matlab代码转换为PyTorch 测量原始MRST求解器的计算时间。 如果在PyTorch计算时间快10到100，我们将继续将更多的Matlab代码转换为基于PyTorch张量的计算。 数据集 MRST（下载） 固相萃取9 固相萃取10 案例B4 赛格 OPM 固相萃取1

内涵训练集文件train_catvnoncat.h5以及test_catvnoncat.h5文件。

该数据集可参考之前博文关于训练DBNet网络文本检测，包含了几个不同的自然场景下文本数据集，且代码中包含不同数据集的训练

Mining of Massive Datasets, 英文原版，斯坦福CS246课程视频

互联网上收集到的 关于”通过手机摄像头识别血氧饱和度”的样本集以及论文地址和修改后的代码程序。 包含下面三个（代码，数据集，修改后的代码） ○ MTVital https://github.com/MahdiFarvardin/MTVital 包含 62份数据集 ○ Oximetry-phone-cam-data https://github.com/ubicomplab/oximetry-phone-cam-data 包含 6 份数据集 ○ seeing-red https://github.com/ssloxford/seeing-red 包含15份原始手指视频数据集（论文是针对心跳监测）（Each video is a 30 seconds long recording which was taken as the participant kept his index finger on the smartphone camera）

tensorflow 数据集 下载后直接使和，修改load方法的参数，例： mnist_train = tfds.load(name="mnist", split="train",data_dir = "/usr/python/tensorflow_datasets",download=False)

test datasets file for VITON-HD

暂无描述

基于matlab的表情识别代码2D-3D人脸数据集 2D WIDER FACE FACE NIST提供（IJB-B + FRVT（仅测试）） IARPA Janus Benchmark-B面部挑战（IJB-B）定义了八项挑战，应对拥挤图像的验证，识别，检测，聚类和处理。 IJB-B集包含67000个面部图像，7000个面部视频和10000个非面部图像，对此提供了支持。 空军 300瓦（LFPW + AFW + HELEN + IBUG） 马尔夫 FDDB（2009/10） 设计用于研究无约束人脸检测问题的人脸区域数据集。 该数据集包含从“野生”数据集中的“脸部”获取的2845张图像集中的5171个脸部的注释。 可以在下面的技术报告中找到更多详细信息。 VGGFace VGGFace2 数据集包含331万个9131个主题（身份）的图像，每个主题平均362.6个图像。 图片是从Google图片搜索中下载的，并且在姿势，年龄，光照，种族和职业（例如演员，运动员，政治人物）方面存在很大差异。收集数据集时要牢记三个目标：身份，以及每个身份的大量图像； （ii）涵盖各种姿势，年龄和种族； （iii

ODI利兹COVID-19英国数据集聚合器 我们创建了此存储库，以汇总（并跟踪）英国四个国家的重要COVID-19数据集的状态。 由于我们以前依靠的现在正在发生这种情况。 我们已经依赖于此，除非我们自己整理详细信息，否则我们的和“将不再更新。 数据集 笔记 案例数据： 英国 英格兰数据易于使用。 从仪表板链接-这可能会消失。 列标题具有空格，因此作为属性不太容易使用。 苏格兰 CSV在github存储库中，因此更易于引用。 ...但是每个NHS板的数据都在一个宽表中（行/日期，每个板的列）=>加工过程不那么容易。