数据集内包含训练集、测试集、验证集和每个商品对应的一张商品图像
2022-10-19 21:05:34 817.8MB 深度学习 pytorch tensorflow 推荐系统
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数据集内包含训练集、测试集、验证集和每个商品对应的一张商品图像
2022-10-19 12:05:24 178.79MB 数据集 pytorch tensorflow
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文本预处理文章的链接数据集,亚马逊商品评论数据,可以用于训练评论的正负向情感 This dataset consists of reviews of fine foods from amazon. The data span a period of more than 10 years, including all ~500,000 reviews up to October 2012. Reviews include product and user information, ratings, and a plain text review. It also includes reviews from all other Amazon categories.
2021-08-29 11:35:48 286.97MB 文本预处理 亚马逊数据集 商品评论
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主要介绍了Python实现爬取亚马逊数据并打印出Excel文件操作,结合实例形式分析了Python针对亚马逊图书数据的爬取操作,以及数据打印输出Excel相关实现技巧,需要的朋友可以参考下
2021-06-14 18:56:18 329KB Python 爬取 亚马逊数据 打印
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每分钟,世界就会失去一片面积达48个足球场的森林。亚马逊流域的森林砍伐占最大比例,导致生物多样性减少,生境丧失,气候变化和其他破坏性影响。但是,有关森林砍伐和人类入侵森林的位置的更好数据可以帮助政府和地方利益相关者更快,更有效地做出响应。 世界最大的地球成像卫星星座的设计者和制造者Planet即将以3-5米的分辨率收集整个地球陆地表面的每日图像。尽管已经进行了大量的研究来跟踪森林的变化,但它通常取决于Landsat(30米像素)或MODIS(250米像素)的粗分辨率图像。这限制了它在小规模森林砍伐或森林退化占主导地位的地区的效力。 此外,这些现有方法通常无法区分人为造成森林损失和自然原因。高分辨率图像已被证明在这方面格外出色,但是尚未为行星图像开发出可靠的方法。 在这次竞赛中,Planet及其巴西合作伙伴SCCON向Kagglers挑战以大气条件和各种土地覆盖/土地用途标记卫星图像芯片。由此产生的算法将帮助全球社区更好地了解全世界范围内森林砍伐的地点,方式和原因,以及最终如何应对。 Planet Understanding the Amazon from Space_datasets.txt
2021-03-12 18:06:21 385B 数据集
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2019-12-21 20:43:50 45.09MB 亚马逊数据
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