开源大模型评测排行榜 https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard 其数据是由其后端lm-evaluation-harness...创建该数据集是为了支持对需要多步骤推理的基本数学问题进行问答的任务。 GSM8K 是一个高质量的英文小学数学问题测试集，包含 7.5K 训练数据和 1K 测试数据。...数据集分为挑战集和简单集，其中前者仅包含由基于检索的算法和单词共现算法错误回答的问题。我们还包括一个包含超过 1400 万个与该任务相关的科学句子的语料库，以及该数据集的三个神经基线模型的实现。...CMMLU 是一个包含了 67 个主题的中文评测数据集，涉及自然科学、社会科学、工程、人文、以及常识等，有效地评估了大模型在中文知识储备和语言理解上的能力。...GAOKAO-Bench https://github.com/OpenLMLab/GAOKAO-Bench Gaokao 是一个中国高考题目的数据集，旨在直观且高效地测评大模型语言理解能力、逻辑推理能力的测评框架
Huggingface排行榜默认数据集 Huggingface开源大模型排行榜: Open LLM Leaderboard - a Hugging Face Space by HuggingFaceH4...本文主要介绍Huggingface开源大模型排行榜上默认使用的数据集 ARC 论文地址：[1803.05457] Think you have Solved Question Answering?...一个由7787个真正的小学水平的科学多项选择题组成的新数据集，arc_easy 只包含基于检索的算法和单词共现算法错误回答的问题。...是一个包含8.5k的小学数学题，主要用于测试大模型的数学和逻辑推理能力。...由于它由完整的文章组成，因此该数据集非常适合需要长时依赖(longterm dependency)自然语言建模的场景。
这些数据集在可作为基准的推荐系统中非常流行。...通过分析多种推荐系统算法在不同数据集上的性能，探讨了如何为新的应用选择推荐系统。...Yelp：https://www.yelp.com/dataset Yelp数据集是用于个人、教育和学术目的的业务、评论和用户数据的子集。...物理学家和计算机科学家对分析数据结构表示了兴趣，并经常要求提供数据集。以前，这是在一个特别的基础上完成的，它依赖于我们记住更新数据文件。...由于隐私问题，数据采集存在偏差，因此该数据集的统计结果会与天猫的实际情况相背离。 下面是上述数据集的一些统计数据.
为了帮助构建对象识别模型，场景识别模型等，编制了最佳图像分类数据集的列表。这些数据集的范围和大小各不相同，可以适应各种用例。此外数据集已分为以下几类：医学成像，农业和场景识别等。...医学图像分类数据集 1. 递归蜂窝图像分类 –此数据来自递归2019挑战。竞赛的目标是利用生物显微镜数据开发可识别复制品的模型。关于比赛的全部信息可以在这里找到。...CoastSat图像分类数据集 –用于开放源代码海岸线测绘工具，该数据集包含从卫星获取的航空图像。数据集还包括与标签有关的元数据。...室内场景图像 –来自麻省理工学院的该数据集包含15,000多个室内位置图像。该数据集最初是为解决室内场景识别问题而构建的。所有图像均为JPEG格式，已分为67类。每个类别的图像数量有所不同。...TensorFlow Sun397图像分类数据集 –来自Tensorflow的另一个数据集，该数据集包含场景理解（SUN）基准中使用的108,000多幅图像。此外图像已分为397类。
如果是一位尚未尝试过数据科学项目的初学者，那么从“没有经验”的起点到称为“专家”的非常理想的目的地的可能过渡只不过是数据集。 使用具有各种主题的免费数据集的所有这些网站具有许多优点。...每个人都知道Reddit是一个受欢迎的社交新闻网站，但也有一节致力于分享有趣的数据集。这种讨论板被称为subreddits，或/ r /数据集 - 一个分享，查找和讨论数据集的地方。...这些数据集包括各种各样的数据集，从流行的数据集，如Iris和泰坦尼克号的生存，到最近的贡献，如空气质量和GPS轨迹。存储库包含350多个数据集，其中包含域名，问题目的（分类/回归）等标签。...因此，这是数据聚合器，主要侧重于从科学论文中共享数据集。它由两部分组成：用户可以搜索数据集的站点，以及使共享数据可扩展且快速的BitTorrent主干。...它具有各种不寻常的（通常是大的）数据集，尽管在不阅读原始论文和/或在相关科学领域拥有一些专业知识的情况下获取特定数据集的上下文有时会很棘手。 数据集的重要性 ? 成为数据科学专家还有很长的路要走。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据来自“温哥华开放数据目录”。它于2017年7月18日提取，包含2003年1月1日至2017年7月13日的530,652条记录。...原始数据集包含UTM区域10中的坐标（X和Y列）。 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。
快要开始写毕业论文了，算法性能测试不可避免，今天要写的这些东西大部分是在年前弄完的，趁热记录一下。...网上是有各种测试VOT的代码的，我找到的大部分是matlab的，比如这个：VOC_TOOL_KIT,不过我一直在做的这个算法是用CPP写的,所以还是想写一个CPP的性能测试框架，结合cpp11的一些调试器...根据list自动读取视频 VOT 每个文件夹里包含图片序列，list里面写的是每个文件夹的名称，是为了读取文件夹下的图片和groundtruth信息用的。...分别是矩形的四个点的坐标，但是值得注意的是，这四个点并没有对应的位置关系（这个问题应该是标注的时候的问题），所以我们就只能根据坐标之间相互的大小关系来得到矩形框的信息，我们希望最后groundtruth.../* 我后来发现标注的点并不是遵循这样的规律，不一定一开始是左上角的点，这取决于当时标注的 人先从哪个点开始点的，所以应该来使用坐标之间的大小关系来确定到底是哪个点 cv::
底层数据结构的选择 第一次插入数据结构的选择 在使用ZDD 命令添加第一个元素到空key时，程序通过检查输入的第一个元素来决定该创建什么编码的有序集。...在总结Hash对象的时候我们已经讲到了。ziplist 是一个紧挨着的存储空间，并且是没有预留空间的，随意对于ziplist优势在于节省空间，但是在容量大到一定成度扩容就是影响他的性能的主要原因之一。...kv 之间使用指针串起来形成了双向链表结构，它们是 有序 排列的，从小到大。不同的 kv 层高可能不一样，层数越高的 kv 越少。同一层的 kv 会使用指针串起来。...插入删除操作需要定位到相应的位置节点 (定位到 最后一个比「我」小的元素，也就是第一个比「我」大的元素的前一个)，定位的效率肯定比 较差，复杂度将会是 O(n)，因为需要挨个遍历。...还有我们大概看了下redis的skip底层数据结构 上面文章也有说道红黑树，博主也有看到很多面试题是这样问的： redis的有序集为什么使用skiplist 而不使用红黑树来实现呢？
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据集包含有关为孕妇提供服装的在线商店的点击流的信息。...数据来自2008年的五个月，其中包括产品类别，页面上照片的位置，IP地址的原产国和以美元表示的产品价格。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 Mariusz ÅapczyÅ„ski, Cracow University of Economics, Poland, lapczynm '@' uek.krakow.pl 5....数据引用 Łapczyński M, Białowąs S.
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 在 Netflix、Prime Video、Hulu 和 Disney+ 上找到的一系列电影 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。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包含有关为孕妇提供服装的在线商店的点击流信息。...数据来自 2008 年的五个月，其中包括产品类别、页面上照片的位置、IP 地址的原产国和产品价格（以美元计）。 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。
为什么要划分数据集为训练集、验证集和测试集？ 做科研，就要提出问题，找到解决方法，并证明其有效性。这里的工作有3个部分，一个是提出问题，一个是找到解决方法，另一个是证明有效性。...前人给出训练集、验证集和测试集 对于这种情况，那么只能跟随前人的数据划分进行，一般的比赛也是如此。...前人没有明确给出数据集的划分 这时候可以采取第一种划分方法，对于样本数较小的数据集，同样可以采取交叉验证的方法。...只需要把数据集划分为训练集和测试集即可，然后选取5次试验的平均值作为最终的性能评价。 验证集和测试集的区别 那么,训练集、校验集和测试集之间又有什么区别呢?...测试集是用于在完成神经网络训练过程后,为了客观评价模型在其未见过(未曾影响普通参数和超参数选择)的数据上的性能,因此测试与验证集和训练集之间也是独立不重叠的,而且测试集不能提出对参数或者超参数的修改意见
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 这是 glassdoor 中数据科学职位的数据集。 1. 字段描述 2. 数据预览 3....数据来源 来源于Kaggle。
本文介绍用于智能驾驶场景的语义分割数据集Cityscapes。 1....Cityscapes数据集简介 在几个月的时间里，在 50 个城市的春季、夏季和秋季，主要是在德国，但也在邻近国家/地区，从移动车辆中获取了数十万帧。它们不是故意在恶劣的天气条件下记录的。...对于剩余的 23 个城市，每 20 秒或 20 米的行驶距离（以先到者为准）选择一张图像进行粗略标注，总共产生20,000 张图像。 密集标注的图像被分成单独的训练、验证和测试集。...粗略注释的图像仅作为额外的训练数据。 数据集中包含 19 种常用的类别（详细类别34类）用于分割精度的评估。...两行命令下载Cityscapes数据集 为了使用 City Scapes 数据集，您需要在他们的网站 (https://www.cityscapes-dataset.com/) 上创建一个帐户，然后登录才能下载数据
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 这项研究针对中国台湾客户的违约支付情况，并比较了六种数据挖掘方法中的违约概率的预测准确性。 1. 字段描述 2....数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 Name: I-Cheng Yeh, email addresses: (1) icyeh '@' chu.edu.tw (2) 140910 '@' mail.tku.edu.tw, institutions...数据引用 Yeh I C, Lien C.
导入测试数据集 这里使用scikit-learn自带的鸢尾花数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import...，发现lable是按照从小到大进行排序的，所以取训练集不能直接取前n个为训练集，后n个为测试集，这样得到的模型肯定是不准确的。...20200328004157.png 这个时候可以使用permutation方法，获取到随机打乱的一组索引，之后自定义训练集和测试集的比例，这里设置测试集的比例为0.2，使用numpy的fancy indexing...就可以切割得到完全随机的训练集和测试集。...scikit-learn中为我们封装好了分割数据集的方法，我们可以直接调用 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包括了学生的一些信息和考试中获得的分数。 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。
摘要先前看 Objects365可用作更好的特征学习数据集，用于对位置敏感的任务，例如目标检测和分割。...从DPM这样的传统方法到R-CNN和FPN等基于深度学习的方法，以上两个数据集用作“黄金”基准，以评估算法并推动研究的进行。...将数据集与现有的目标检测基准进行了比较，并在下表中给出了完整的注释。对于检测界来说，它可以作为一个更具挑战性的基准。 ?...新的Objects365数据集直接解决了上述两个问题，并为特性学习提供了更好的选择。...在已有的ImageNet和COCO等数据集的激励下，以及*中对可扩展多类注释的讨论，我们按照以下三个步骤设计了我们的注释流程。
为了提高模型准确率，有些学者已经开始着手研究这些数据集中的错误，但他们的研究主要集中在训练集，没有人系统研究过机器学习测试集的误差。 众所周知，测试集是我们拿来衡量机器学习模型性能的基准。...如果测试集错误百出，我们得到的性能数据也会存在很大偏差。...项目地址：https://github.com/cgnorthcutt/cleanlab 参与调查的十大数据集 下表一显示了研究者本次调查的十个数据集以及它们的测试集错误率。...如果测试集错误太多，大模型未必好用 在估计了各个测试集的错误率之后，研究者利用 ImageNet 和 CIFAR-10 作为案例研究了测试集标签错误对基准稳定性造成的影响。...该研究表明，如果着手纠正测试集中的标签错误或在数据集噪声较多时使用较小 / 较简单的模型，ML 从业者可能会从中受益。当然，你首先要确定你的数据集噪声是不是真的有那么大，判断方法可以在论文中找到。
为了提高模型准确率，有些学者已经开始着手研究这些数据集中的错误，但他们的研究主要集中在训练集，没有人系统研究过机器学习测试集的误差。 众所周知，测试集是我们拿来衡量机器学习模型性能的基准。...如果测试集错误百出，我们得到的性能数据也会存在很大偏差。 在一篇新论文中，麻省理工 CSAIL 和亚马逊的研究者对 10 个主流机器学习数据集的测试集展开了研究，发现它们的平均错误率竟高达 3.4%。...项目地址：https://github.com/cgnorthcutt/cleanlab 参与调查的十大数据集 下表一显示了研究者本次调查的十个数据集以及它们的测试集错误率。 ?...如果测试集错误太多，大模型未必好用 在估计了各个测试集的错误率之后，研究者利用 ImageNet 和 CIFAR-10 作为案例研究了测试集标签错误对基准稳定性造成的影响。...该研究表明，如果着手纠正测试集中的标签错误或在数据集噪声较多时使用较小 / 较简单的模型，ML 从业者可能会从中受益。当然，你首先要确定你的数据集噪声是不是真的有那么大，判断方法可以在论文中找到。
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