在信息时代，数据集是开展各种科学研究和商业分析的基础。MINDsmall_train是其中一个具有特定标识的数据集，它代表的是一种小型化的新闻推荐系统训练集，专门用于机器学习和人工智能领域的模型训练和算法验证。MINDsmall_train作为MIND数据集的一个分支，旨在提供给研究者一个规模较小、易于处理的样本，以便进行快速的原型设计和测试。 从该数据集的内容来看，MINDsmall_train很可能包含了用户的行为日志、新闻内容数据、以及可能的用户特征信息和新闻特征信息。这些信息对于分析用户偏好、设计推荐算法、评估模型效果至关重要。由于数据集的大小被限制在一个较小的范围内，因此它更适合那些资源有限或对训练时间要求较高的研究者，或是用作教学和演示目的。 标签“数据集 MIND”表明，MINDsmall_train是MIND（Microsoft News Recommendation Dataset）数据集的一部分或变体。MIND数据集由微软研究院提供，其特点是以真实用户在微软新闻平台上的浏览数据为基础构建的大型新闻推荐数据集。MIND数据集不仅包含了用户的浏览历史，还包含新闻的详细信息，如标题、正文内容、关键词和类别标签等，这些信息有助于更深入地研究新闻推荐系统中的多维交互问题。 MINDsmall_train数据集的出现，适应了当前机器学习领域中对小型化数据集的需求。小型化数据集易于管理，对于研究者而言，可以更快地迭代算法，加速学习和实验过程。同时，小型化数据集同样可以用来进行概念验证，帮助研究者在不牺牲太多性能的情况下，测试新的想法或模型的可行性。此外，它还可以作为教育工具，辅助教学和学生学习，让学生们有机会在实际项目中应用所学的机器学习和数据科学知识。 MINDsmall_train数据集为新闻推荐系统的学习和研究提供了一个高质量的小规模平台。它不仅有助于资源受限的个人或团队进行实验，而且对于教育和教学也有着重要的意义。通过对该数据集的研究，开发者和研究人员可以深入理解新闻推荐系统的工作原理，并在此基础上开发出更高效的推荐算法，最终提升用户体验和满意度。

多变量时间序列UEA数据，每个数据集文件夹下仅包含xxx_TRAIN.arff和xxx_TEST.arff两个文件，同时将文件中的%注释语句删除，使其能够直接通过scipy.io中的arff.loadarff方法读取数据。文件结构如下： New_Multivariate_arff： - ArticularyWordRecognition - ArticularyWordRecognition_TEST.arff - ArticularyWordRecognition_TRAIN.arff - AtrialFibrillation - AtrialFibrillation_TEST.arff - AtrialFibrillation_TRAIN.arff - BasicMotions - BasicMotions_TEST.arff - BasicMotions_TRAIN.arff ...

carvana-image-masking-challenge：train 数据（数据分为train和mask，全部数据太大，单独上传，mask再另一个下载链接里） 数据介绍：2017 年 7 月，美国二手汽车零售平台 Carvana 在知名机器学习竞赛平台 kaggle 上发布了名为 Carvana 图像掩模大挑战赛（Carvana Image Masking Challenge）的比赛项目，吸引了许多计算机视觉等相关领域的研究者参与。

来源：复旦大学计算机信息与技术系国际数据库中心自然语言处理小组；由复旦大学李荣陆提供；test_corpus.rar为测试语料，train_corpus.rar为训练语料，传的时候没注意（传错了也不知道咋删），完整版我重新另外上传了

在当前的大数据时代，数据集作为一种重要的资源，对于推动机器学习、人工智能和计算机视觉等领域的发展起着至关重要的作用。本部分数据集名为“carvana-image-masking-challenge部分数据集”，包含了“train-hq”和“train-masks”两个子集。在计算机视觉领域，图像分割是一种常见的任务，它将图像划分为多个部分或对象。在本数据集中，“train-hq”子集可能包含了高质量、高分辨率的汽车图片，而“train-masks”子集则可能包含了与之对应的汽车区域的像素级掩码（masking），这些掩码通常用于指示图像中的特定区域，比如在本例中用于区分汽车与背景。 图像掩码（image masking）是一种图像处理技术，它用于精确选择图像的特定部分。在汽车图像分割的上下文中，掩码通常用于提取图像中汽车的轮廓，这是自动驾驶系统、车辆检测和跟踪、以及在线零售平台（如Carvana）中车辆图像处理的关键步骤。通过精确的图像掩码，计算机视觉算法可以更准确地识别车辆的位置、形状和大小。 数据集被标记为“仅供学习研究”，这意味着用户可以使用这些数据集来开发和测试图像处理和计算机视觉算法，但不得用于任何商业目的。这样的限制确保了数据集的使用不会侵犯原始内容提供者的版权，同时也鼓励研究人员遵循合法和伦理的使用原则。此外，声明中还提到，如果用户认为自己的权益受到侵犯，可以通过指定的方式联系发布者，以便及时解决问题。 本数据集的来源是互联网，这表明数据可能是通过网络爬虫技术或者是由社区贡献者收集的。由于数据集的发布声明中未提及具体的来源机构，这可能是由个人或小型研究团队创建的，旨在为更广泛的开发者社区提供一个资源平台。互联网上的数据集通常非常便于获取，这降低了研究者开始新项目和测试新方法的门槛。 通过本数据集的学习和研究，开发者和研究人员可以更好地理解如何构建和训练用于图像分割的深度学习模型，以及如何处理和分析汽车图像数据。这对于推动自动驾驶技术、智能交通系统和相关领域的研究具有重要的意义。此外，图像处理技术也可以应用于零售、广告和内容创建等其他领域，因此本数据集可能对多个行业的专业人士都具有实际应用价值。 这部分数据集提供了高质量的汽车图像及其对应的图像掩码，为研究图像分割和计算机视觉算法提供了宝贵的资源。它的存在不仅促进了学术界的深入研究，也为相关行业的技术进步和产品创新奠定了基础。同时，数据集的使用声明强调了尊重知识产权和遵循合法使用的重要性，为数据的合理使用提供了指导。

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三个CSV文件

进行语音识别的时候会用到timit语音资料库进行训练，但是该资料又很难寻找，于是我将其上传至csdn，希望可以帮助到更多的人。由于csdn上传文件大小限制，我将全部文件拆成三部分，这个是第3部分,其内包含TRAIN文件夹的后半部分，也就是后四个英语方言地区的语音数据。

随机划分数据集train、test、val，保存数据路径文件txt，并分别保存数据到train、test、val文件夹

train-images.idx3-ubyte