Cora数据集(引文网络)由机器学习论文组成，是近年来图深度学习很喜欢使用的数据集。该数据集共2708个样本点，每个样本点都是一篇科学论文，所有样本点被分为8个类别，类别分别是： 1）基于案例；2）遗传算法；3）神经网络；4）概率方法；5）强化学习；6）规则学习；7）理论每篇论文都由一个1433维的词向量表示，所以，每个样本点具有1433个特征。词向量的每个元素都对应一个词，且该元素只有0或1两个
数据集文件格式1. 简介2. HDF52.1 HDF5(.h5)文件结构2.2 API2.2.1 打开或创建h5py文件2.2.2 创建dataset数据集2.2.3 创建group组（类似于文件夹）2.2.4 混合模式3. MAT3.1 MAT文件格式3.2 文件 头3.3 数据单元的格式3.4 Python接口 1. 简介文件格式扩展名HDF5.h5H5文件是层次数据格式第5代的版本, 以k
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2023-08-16 18:56:44
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# 深度学习数据集引用
深度学习是一种通过模拟人脑神经网络来解决复杂问题的机器学习方法。它通常需要大量的数据来进行训练和调整模型参数。数据集是深度学习中至关重要的一部分，它包含了训练和测试模型所需的样本。在研究和实践中，为了保证实验的可重复性和公正性，科学家和工程师们通常会引用已有的数据集。
## 为什么要引用数据集？
在科学研究中，数据集的引用是必要的，它有以下几个重要的作用：
1. *
原创
2023-12-23 08:31:35
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今天刚知道原来参考文献可以自动生成……真丢脸！分享给为论文奋斗的同学 毕业论文不同于一般的小论文，特别是硕士毕业论文或者博士毕业论文。一般的小论文就四五页，而硕士论文动辄五六十页，有的甚至七八十页。所以有些东西如果要人工的去修改，将是一件非常痛苦的事情。痛苦的事情至少有两个：目录自动生成和编号、参考文献引用的上标。本文将从这两个方面说说小技巧，自动生成，非常方便。&nb
# 深度学习数据集
深度学习是一种机器学习的方法，它通过模拟人脑的神经网络结构来处理复杂的模式识别任务。数据集是深度学习的基础，它是用来训练和评估深度学习模型的关键组成部分。本文将介绍深度学习数据集的重要性，并提供一些常用的数据集示例。
## 深度学习数据集的重要性
深度学习模型通常需要大量的数据来进行训练，因为它们的参数数量非常庞大。数据集的质量和规模直接影响了深度学习模型的性能和准确度。
原创
2023-08-27 07:06:38
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深度估计算法调研1.常见的深度估计算法寻找RGB图像与深度图之间存在着的某种映射关系1）几种常见算法：① 基于几何的方法：从一系列二维图像序列中估计三维结构，SfM，稀疏特征的深度由SfM通过图像序列之间的特征对应和几何约束来计算。存在单目尺度模糊的问题，依赖于高精确的图像匹配或高质量的图像序列。 ② 基于传感器的方法：利用深度传感器，可以直接获得相应图像的深度信息，测量范围有限，常见Kinect
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2023-09-24 09:11:36
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一. 常用网络深度学习相关的几个比较著名的网络，AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet。从整体趋势来看，准确度越来越高，同时网络层数也越来越多，可以认为网络结构的复杂性带来效果的提高，而模型参数的数量并非越多越好，合适就好，参数数量太多可能会一定程度上导致过拟合问题。二. 常用数据集常用的数据训练集如下：大家可以根据自己的需要设计网络，也可以考虑在现有成熟网络的基础上做一些修改，
双目深度估计 立体匹配 论文综述及数据集汇总 paper review and datasetPaper0. End-to-End Learning of Geometry and Context for Deep Stereo Regression1. StereoNet: Guided Hierarchical Refinement for Real-Time Edge-Aware Dept
深度估计数据集分为室内和室外，根据当前深度估计方法，1.使用视频帧数据集训练，RGB图片对应depth深度;2.使用双目数据训练，Stereo pair左右RGB图像和disparty（视差图）。室内NYU-V2
1449张处理好的有标签和补全深度的。 Raw: The raw rgb, depth and accelerometer data as provided by the Kinect.
目录介绍图像处理相关数据集自然语言处理相关数据集语音处理相关数据集Supplement介绍通常来说，深度学习的关键在于实践。从图像处理到语音识别，每一个细分领域都有着独特的细微差别和解决方法。然而，你可以从哪里获得这些数据呢？现在大家所看到的大部分研究论文都用的是专有数据集，这些专有数据集又通常不会公开。那么，想实践那些最新的理论方法往往就成了难题。如果你也遇到了这样的问题，接下来我们会提供了一系
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2023-10-23 22:03:25
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深度学习算法的效果离不开高质量数据集，因此在此对项目中用到的经典数据集进行梳理，本帖长期更新。0、重要数据集0.1 imagenet神一样的数据集，伴随着本轮深度学习的爆发而不断充实。在深度学习与计算机视觉(PB-13)—ImageNet数据集准备一文中，作者对imagenet数据集进行了非常详细的介绍。 在至关重要的数据集部分，在本文进行介绍： imagenet的数据集部分共计有图片143116
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2023-12-13 19:34:51
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数据集集合（一） 上面是其他数据集的讲解。。KITTI数据集 #3D目标检测用KITTI（卡尔斯鲁厄技术研究所和丰田技术研究所）是移动机器人和自动驾驶领域最受欢迎的数据集之一。它包括用各种传感器模式记录的数小时交通场景，包括高分辨率RGB、灰度立体相机和3D激光扫描仪。尽管数据集很受欢迎，但它本身并不包含语义分割的基本事实。然而，不同的研究人员已经对数据集的部分进行了手动注释，以满足他们的需求。阿
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2023-10-19 09:07:15
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目录一、背景二、数据集整理1. the UC Merced Land Use Dataset（约110M）2. DOTA：A Large-scale Dataset for Object Detection in Aerial Images（约35G）3. NWPU VHR-10（约73M）4. UCAS-AOD: Dataset of Object Detection in Aerial Ima
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2023-10-28 14:52:50
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深度与广度 总结1.深度优先搜索(回溯法) [算法思路] 深度优先搜索(DFS,Depth-First Search)是搜索的手段之一.它从某个状态开始,不断地转移状态直到无法转移,然后回退到前一步状态,继续转移到其他状态,如此不断重复,直到找到最终的解.根据深度优先搜索的特点,采用递归函数(隐式地利用了栈进行计算)实现比较简单. [算法描述] void d
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2024-02-27 11:46:29
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深度学习数据集Author：louwillFrom：深度学习笔记很多朋友在学习了神经网络和深
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2022-08-21 00:02:22
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随着深度学习的发展，使用深度学习解决相关通信领域问题的研究也越来越多。作为一名通信专业的研究生，如果实验室没有相关方向的代码积累，入门并深入一个新的方向会十分艰难。同时，大部分通信领域的论文不会提供开源代码，reproducible research比较困难。 基于深度学习的通信论文这几年飞速增加，明显能感觉这
原创
2023-06-23 10:40:55
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基于深度学习的通信论文这几年飞速增加，明显能感觉这些论文的作者更具开源精神。本项目专注于整理在通信中应用深度学习，并公开了相关源代码的论文。
原创
2022-12-01 09:27:55
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文章目录0 前言1 课题背景2 使用CNN进行猫狗分类3 数据集处理4 神经网络的编写5 Tensorflow计算图的构建6 模型的训练和测试7 预测效果8 最后 0 前言? Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！? 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，
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2024-05-20 10:36:08
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目录一、Zotero简述二、和Word建立超链接，实现点击引用跳转2.1、问题描述2.2、解决思路2.3、解决方案最后
一、Zotero简述Zotero是一款开源的文献管理工具，它可以帮助用户方便地收集、组织、引用和共享文献。 Zotero具有强大的论文管理功能，用户可以轻松添加、编辑和删除文献条目，并将它们分门别类地整理到文件夹中。Zotero的一大亮点是它的引用解析能力。它能自动识别
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2024-08-14 16:23:55
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数据是深度学习的输入，很重要而又容易被人忽视，而且缺乏系统性的介绍资料，从这个板块开始，我们来给大家系统性的介绍深度学习中的数据集。
从最常用的数据集开始到各个子任务领域中使用的数据集，对于轻视数据的朋友，请关注大佬们早期都在做什么。
今天说5个最常用的，他们对于深度学习网络的发展，通用的分类/分割/检测任务的评测具有其他数据集不可比拟的作用。
01 mnist【1】
数据集链接：http:
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2019-06-02 09:20:04
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