YOLO格式的机器学习数据集。
如果需要其他的格式可以自己编写python脚本进行转换。
自己制作的机器学习数据集，包含一共2500多张照片，5260个标记。
共26个种类。
基本囊括了中国素菜的大部分主菜。
数据集文件夹内的data.yaml包含了标签序列，在数组中的序号对应着其标签的序号，格式转换的时候可以参考这个文件。
如果是yolo可以直接使用。
如果需要其他的格式可以自己编写python脚本进行转换。
自己制作的机器学习数据集，包含一共2500多张照片，5260个标记。
共26个种类。
基本囊括了中国素菜的大部分主菜。
数据集文件夹内的data.yaml包含了标签序列，在数组中的序号对应着其标签的序号，格式转换的时候可以参考这个文件。
如果是yolo可以直接使用。
2023/10/29 15:51:04
197.69MB
1
高光谱解混数据集（Samson），具有156个通道的Matlab格式数据，原始数据有952x952像素。
每个像素记录在156个通道上，覆盖401nm至889nm的波长。
光谱分辨率高达3.13nm。
由于原始图像太大，这在计算成本方面非常昂贵，因此使用95×95像素的区域。
它从原始图像中的第（252,332）像素开始。
此数据不会被空白通道或严重噪声通道降级。
具体而言，该图像中有三个目标，分别是“＃1土壤”，“＃2树”和“＃3水”。
每个像素记录在156个通道上，覆盖401nm至889nm的波长。
光谱分辨率高达3.13nm。
由于原始图像太大，这在计算成本方面非常昂贵，因此使用95×95像素的区域。
它从原始图像中的第（252,332）像素开始。
此数据不会被空白通道或严重噪声通道降级。
具体而言，该图像中有三个目标，分别是“＃1土壤”，“＃2树”和“＃3水”。
2023/10/29 12:43:07
3.42MB
1
数据下载自：https://github.com/amplab/datascience-sp14/tree/master/lab7/mldata
2023/10/29 2:41:58
10.82MB
1
语义相似度任务-LCQMC数据集下载。
LCQMC是哈尔滨工业大学在自然语言处理国际顶会COLING2018构建的问题语义匹配数据集，其目标是判断两个问题的语义是否相同
LCQMC是哈尔滨工业大学在自然语言处理国际顶会COLING2018构建的问题语义匹配数据集，其目标是判断两个问题的语义是否相同
2023/10/27 18:30:22
6.33MB
1
包含1000张手持手机，打电话图片。
以及yolo类型的标注txt文件。
用于图像处理中对打电话行为的识别。
经过训练可以识别出图片手机的位置，1000张只能作初步训练，提高准确率需要加大数据集
以及yolo类型的标注txt文件。
用于图像处理中对打电话行为的识别。
经过训练可以识别出图片手机的位置，1000张只能作初步训练，提高准确率需要加大数据集
2023/10/27 13:36:38
91.75MB
1
数字图像处理常用数据集BSD68，68张灰度图，大小不一。
预览：https://blog.csdn.net/iteapoy/article/details/86062640.
预览：https://blog.csdn.net/iteapoy/article/details/86062640.
2023/10/26 23:22:16
6.16MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB