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数据 | 公共交通数据

下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据为公共交通数据,包含6个字段。包括公交车的类型、制造年份、公交车名、国家等字段。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源Kaggle

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数据 | 州际交通数据

下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) MN DoT ATR站301的每小时94号州际公路西行交通量,大约在明尼阿波利斯和明尼苏达州圣保罗之间。 包括每小时天气特征和节假日,以影响交通量,包含9个属性,48204条数据。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 John Hogue, john.d.hogue '@' live.com, Social Data Science & General Mills

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    数据 | 交通量预测数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据包含 48120 条每小时在四个不同路口的车辆数量观察。数据是由传感器在每个路口的不同时间收集的。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。

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    数据 | 北京公共交通数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 本数据包含北京市1978-2017年的运营线路条数、运营线路长度、客运量的统计数据,可用于时序数据可视化。 (注:自2006年5月1日起,公共电汽车、轨道交通售票采取刷卡方式,并陆续进行了票制票价改革,客运量统计口径方法相应调整,因此与历史数据不可比。) 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 数据来源 https://data.beijing.gov.cn/zyml/ajg/stjj/12889.htm

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    数据 | 北京交通摄像头数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 本数据包含北京3万多个交通摄像头的地理位置、朝向、邻近道路,可用于地理信息可视化。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 数据来源 https://data.beijing.gov.cn/zyml/ajg/sgaj/19156.htm

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    基于交通数据的端到端分类

    抓住11月的尾巴,这里写上昨天做的一个DL的作业吧,作业很简单,基于交通灯的图像分类,但这确是让你从0构建深度学习系统的好例子,很多已有的数据都封装好了,直接调用,这篇文章将以pytorch这个深度学习框架一步步搭建分类系统 1.数据简介 数据有10个类别,分别是红灯的圆球,向左,向右,向上和负例以及绿灯的圆球,向左,向右,向上和负例,如下图所示: [1.png] 数据的可通过如下链接进行下载:baiduyun,google 2.2 dataset.py 第二步我们要构建数据类,pytorch封装了一个torch.utils.data.Dataset的类,我们可以重载__len__和__getitem__方法,来得到自己的数据管道 ,__len__方法是返回数据的长度,__getitem__是支持从0到len(self)互斥范围内的整数索引,返回的是索引对应的数据和标签。 shape)) 2.3 util.py 在上面的dataset.py中,class初始化时,传入了dataset_names,所以utils.py文件中就通过get_train_val_names函数得到训练数据和验证数据

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    Mapillary发布世界最大交通标志数据,用于自动驾驶研究

    相信对于Mapillary大家并不陌生,该公司一直致力于推动自动驾驶的研究,发布了专门面向自动驾驶的覆盖全球多个地区的街景数据Mapillary Vistas Dataset。 ? 几天前,该公司又发布了目前世界最大也最具多样性的交通标志数据Mapillary Traffic Sign Dataset,可用于自动驾驶中交通标志的自动检测与分类的研究。 特点: 10万幅高分辨率图像,其中5.2万幅图像所有交通标志全标注,4.8万幅图像部分标注; 300个交通标志类别,32万+个包围框; 覆盖全球6大洲多个地理位置; 含有天气、季节、时刻、相机和视角等的多样性变化 相信该数据也必将成为该领域影响深远的工作。 不过CV君看了下,该库在中国采集的图片数量和密度明显要少于其他地区(欧、美、日、澳、非)。 ? 数据申请地址: https://www.mapillary.com/dataset/trafficsign

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    数据 | 图书数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 由电商平台爬取的图书信息,包括书名、出版信息、当前价格等。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 当当网搜索页面爬取。

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    数据 | 鲍鱼数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 通过物理测量预测鲍鱼的年龄。 从原始数据中删除了缺失值的样本,并且对连续值的范围进行了缩放。数据共4177个样本,8个字段 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 Warwick J Nash, Tracy L Sellers, Simon R Talbot, Andrew J Cawthorn and Wes B Ford (1994) "The Population 数据引用 Nash W J, Sellers T L, Talbot S R, et al.

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    数据 | 订购数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据记录了一家全球超市4年的订购数据,包含订单的订单号、下单时间、发货时间、运输模式、顾客名称和地区等信息。 1. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。

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    数据 | 行星数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 其记录了2014年之前天文学家在恒星(除了太阳)周围发现的行星的信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 数据来源 来源于UCI机器学习库。

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    数据 | 小费数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 小费数据 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源

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    数据 | 广告数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据由 Jose Portilla 和 Pierian Data 为他的 Udemy 课程(Python 数据科学和机器学习训练营) 创建,适合用于数据分析与逻辑回归预测。 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。

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    数据 | 苹果股价数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 这个数据涵盖了过去6年苹果公司的股价。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。

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    数据 | 超市购物数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 人口稠密的城市中超市数量在快速增加,市场竞争也很激烈。 该数据记录了几家超市在3个不同分店中3个月的历史销售额,包含顾客性别、商品单价、销售数量、销售日期、总收入和顾客评价等信息。预测数据分析方法很容易应用于此数据。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。

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    数据 | 中风预测数据

    数据下载请登录爱数科(www.idatascience.cn) 根据世界卫生组织(WHO)的数据,中风是全球第二大死亡原因,约占总死亡人数的11%。 该数据用于根据输入参数(例如性别,年龄,各种疾病和吸烟状况)预测患者是否可能中风。数据中的每一行都提供有关患者的相关信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息

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    数据 | Udemy课程数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据包含来自Udemy的4个科目(商业金融、平面设计、乐器和网页设计)的3.682条课程记录。 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。 5. 数据引用

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    数据 | 婚姻情况数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 某社会实验内容为男人和女人签约嫁给一个他们以前从未见过的完全陌生的人。专家根据测试和面试对夫妇进行配对。 该数据记录了十次该社会实验的数据。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。

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