Google Colab中的数据集 - 腾讯云开发者社区

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Google Colab中运行谷歌云盘中的文件

Google Colab中运行谷歌云盘中的文件 Colab在使用过程中，对于本地训练集，每次连接都要重新上传，很麻烦。...我们可以使用谷歌云盘存储代码文件和数据集，Colab会自动加载谷歌云盘，之后我们直接挂载到云盘路径，然后就可以使用云盘中的文件了，比较方便。...先在云盘创建一个单独的文件夹用于存储代码和数据文件 ::: hljs-center 然后在colab笔记本中运行以下代码： from google.colab import drive...drive.mount('/content/drive/') 结果如下：可以看到我们已经可以访问到云盘的文件夹了，不用每次上传数据集，美滋滋~ 参考文章：https:/

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数据集 | Google图书数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据是从Google图书商店获取的。使用Google API来获取数据。数据集中为每本书收集了九种属性。 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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基于 Google Colab 的 Milvus 使用教程

Google Colab 是谷歌开放的一款云服务工具，主要用于机器学习的开发和研究。...使用 Google Colab 运行 Milvus Milvus 官方文档中推荐使用 Docker 启动服务。...但 Google Colab 云环境中目前不支持安装 Docker，且考虑到有人不会使用 Docker，因此本文将介绍源码编译的启动服务方式。环境准备我们将根据 Milvus 源码编译来启动服务。...编译要求的 GCC、CMake 和 Git 在 Colab 中已安装。...另外， GPU 版本编译所需的 CUDA 和 NVIDIA driver 在 Colab GPU 环境中也已默认安装，因此简化了 Milvus 的安装与启动过程。 1.

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试试Google推出的colab

刚开始用Python的时候，总会在安装Python环境中遇到不少问题。比如说，安装之后怎么使用，新的package怎么安装等。今天发现了一款解决这些入门问题的黑科技，Google Colab....Google Colab是谷歌开发的升级版的Jupyter notebook。Jupyter notebook本身已经很好用了，但还是需要在本地安装。...而Colab不需要任何安装，只要在浏览器里输入 https://colab.research.google.com，就可以在浏览器里运行Python 2,3等程序啦。...不过毕竟是一个免费服务，要想用它做大型项目可能没戏，但是用来入门，和做做简单的课程作业应该不成问题。 ?

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Google Colab上的YOLOv3 PyTorch

在本文中，将共享用于处理视频的代码，以获取Google Colab内部每一帧的每个对象的边界框不会讨论 YOLO的概念或体系结构，这里我们只讨论功能代码开始吧 Wahid Khene在Unsplash...虽然fps，width和height根据原始视频使用开始循环播放视频中的每个帧以获得预测。...将图像数据放入设备（GPU或CPU），并将像素从缩放0-255到0-1。...OpenCV视频编写器的输出是Mp4视频，其大小是原始视频的3倍，并且无法以相同的方式显示在Google Colab上，解决方案之一是进行压缩（源）使用以下方式将Mp4视频压缩为h264ffmpeg...尝试自己的视频转至谷歌Colab文件GitHub上 https://colab.research.google.com/github/vindruid/yolov3-in-colab/blob/master

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【猫狗数据集】谷歌colab之使用pytorch读取自己数据集（猫狗数据集）

数据集下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码：2xq4 之前在：https://www.cnblogs.com/xiximayou.../p/12398285.html创建好了数据集，将它上传到谷歌colab ?...在colab上的目录如下： ?...在utils中的rdata.py定义了读取该数据集的代码： from torch.utils.data import DataLoader import torchvision import torchvision.transforms...在test.ipynb中运行rdata.py ? 说明我们创建的数据集是可以用的了。有了数据集，接下来就是网络的搭建以及训练和测试了。

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Google发布Objectron数据集

数据集包括15K带注释的视频剪辑，并补充了从不同地理区域的样本中收集的超过4M带注释的图像（覆盖五大洲的10个国家/地区）。...数据集包括自行车，书籍，瓶子，照相机，谷物盒，椅子，杯子，笔记本电脑和鞋子，并存储在Google Cloud存储上的objectron存储桶中，具有以下资源：视频片段注释标签（实体的3D边框） AR...支持脚本以基于上述指标运行评估支持脚本以将数据加载到Tensorflow，PyTorch和Jax中并可视化数据集，包括“ Hello World”示例有了数据集，我们还将开放数据管道，以在流行的Tensorflow...，PyTorch和Jax框架中解析数据集。...还提供了示例colab笔记本。通过发布此Objectron数据集，我们希望使研究界能够突破三维实体几何理解的极限。我们还希望促进新的研究和应用。例如视图合成，改进的三维表达和无监督学习。

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在点云上进行深度学习：在Google Colab中实现PointNet

图片来自：arxiv 2.实施在本节中，将重新实现分类模式从原来的论文在谷歌Colab使用PyTorch。...pip install path.py;from path import Path 可以将数据集直接下载到Google Colab运行时： !...旋转点云增加了噪声 2.4.模型好的已经完成了数据集和预处理。考虑一下模型架构。记得结果应该对输入点排列和几何变换（如刚性变换）是不变的。 ?...只能使用经典的PyTorch训练循环。同样，可以在此链接后找到带有训练循环的完整Google Colab笔记本。...即使在这里实现了分类模型，分段，正态估计或其他任务也只需要在模型和数据集类中进行较小的更改。

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Google Earth Engine（GEE） ——河流中管理不善的塑料垃圾数据集

河流中管理不善的塑料垃圾数据集该数据集显示了2015年全球河流受管理不善的塑料废物（MPW）影响的情况，以及根据三种情况预测的2060年的影响。...前言 – 床长人工智能教程有四个全球数据集，包括 2015年和2060年三种情况下的MPW、河流类型（例如，蜿蜒或辫状）。过去36年中河流的迁移情况以及人类对河流的影响。...数据集在《总体环境科学》上发表的论文中作了进一步的详细描述https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969723004369，在Zenodo...数据存储库或使用这里的互动地图。...Legacy of MPW in Rivers 管理不善的塑料垃圾数据集 Band 'MPW2015' = MPW input in 2015 Band 'MPW2060A' = MPW input in

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悄无声息，Google已禁止Colab上的Deepfake项目

有消息显示，Google已于近日悄悄禁止了其在 Colaboratory（Colab）服务上的深度伪造（Deepfake）项目，这代表以Deepfake为目的大规模利用平台资源的时代或已画上句号。...正由于GPU的多核特性，Colab是类似Deepfake模型机器学习项目或执行数据分析理想选择。...在实际运用中缺乏伦理限制一直是这项技术存在争议的根源。...Deepfake遭禁根据互联网资料馆网站archive.org的历史数据，这项禁令出台于本月的早些时候，Google Research部门悄悄将Deepfake列入了禁止项目的名单中。...即使对于那些没有编码背景的人来说，Colab也可以让项目过程变得很平滑，这也就是为何那么多教程都建议用户运用Google的“免费资源”平台来启动自己的Deepfake项目。

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StaleElementReferenceException 不再是问题：Google Colab 上的 Selenium 技巧

背景介绍在现代网页数据抓取领域，Selenium 是一款强大的工具，它使得自动化浏览和数据提取变得异常简单。...今天，我们将在 Google Colab 环境中，结合代理 IP 技术，深入探讨如何有效解决这一问题，并以澎湃新闻的热点新闻页面为示例，进行实际操作。...以下是详细的实现代码，演示如何在 Google Colab 上使用 Selenium 和代理 IP 技术，并抓取澎湃新闻的热点新闻：from selenium import webdriverfrom...结论通过在 Google Colab 上结合使用 Selenium 和代理 IP 技术，我们成功地解决了 StaleElementReferenceException 异常的问题。...这不仅提高了爬虫的稳定性，还增强了数据抓取的效率。希望这篇文章能够为你在处理动态页面抓取时提供实用的参考和帮助。

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使用Google的Quickdraw创建MNIST样式数据集！

数字如下所示：它经久不衰的主要原因是缺乏替代品。在这篇文章中，我想介绍另一种方法，就是Google的QuickDraw数据集。...2017年QuickDraw数据集应用于Google的绘图游戏Quick，Draw。该数据集由5000万幅图形组成。...图纸如下所示：构建您自己的QuickDraw数据集我想了解您如何使用这些图纸并创建自己的MNIST数据集。...Google使每个图纸变为可用的28x28灰度位图文件，这些可以作为MNIST 28x28灰度位图图像的替代品。并且Google已经将数据集公开。...在Keras 教程中，使用Python中的自动编码器进行一些工作。下图显示了顶部的原始图像，并使用自动编码器在底部显示重建的图像。接下来我使用了一个R语言的变分自编码器的数据集。

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keras中的数据集

数据在深度学习中的重要性怎么说都不为过，无论是训练模型，还是性能调优，都离不开大量的数据。有人曾经断言中美在人工智能领域的竞赛，中国将胜出，其依据就是中国拥有更多的数据。...像Google、amazon、腾讯、阿里巴巴之类的巨头，其产品属性天然拥有大量的数据，那对于个人和小型创业公司，数据从哪儿来呢？...不过由于这些数据集由不同的组织创建，其格式也各不相同，往往需要针对不同的数据集编写解析代码。 keras作为一个高层次的深度学习框架，提供了友好的用户接口，其内置了一些公共数据集的支持。...通过这些数据集接口，开发者不需要考虑数据集格式上的不同，全部由keras统一处理，下面就来看看keras中集成的数据集。...出于方便起见，单词根据数据集中的总体词频进行索引，这样整数“3”就是数据中第3个最频繁的单词的编码。

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Google Earth Engine —— MODIS影像数据集分析

本文将MODIS系列和使用图像所需的相关质量信息。 This chapter provides an overview of the MODIS collections and products.

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数据集 | 学生在考试中的表现数据集

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。

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自定义数据集上训练StyleGAN | 基于Python+OpenCV+colab实现

重磅干货，第一时间送达概要分享我的知识，使用带有示例代码片段的迁移学习逐步在Google colab中的自定义数据集上训练StyleGAN 如何使用预训练的权重从自定义数据集中生成图像使用不同的种子值生成新图像...我已使用以下预先训练的权重来训练我的自定义数据集（有关更多详细信息，请参见Tensorflow Github官方链接） https://drive.google.com/uc?...id=1MEGjdvVpUsu1jB4zrXZN7Y4kBBOzizDQ 使用迁移学习在Google Colab中的自定义数据集上训练style GAN 打开colab并打开一个新的botebook。...将自定义数据集从G驱动器提取到你选择的colab服务器文件夹中 !...结论在此博客中，我分享了我在Google colab服务器中进行 stylegan / stylegan2 实验时获得的知识。

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Google Earth Engine——WRIGFWFORMAraw_output_firms数据集

WRI的注意：WRI决定停止更新FORMA警报。其目的是简化全球森林观测的用户体验，减少冗余。我们发现，Terra-i和GLAD的使用频率更高。...此外，以GLAD为标准，发现Terra-i在全球的表现优于FORMA。 FORMA警报是使用两个MODIS产品的组合来检测的。NDVI（归一化植被指数）和FIRMS（资源管理系统的火灾信息）。...为每个生态组单独开发模型，将这两个输入与清理区域联系起来，使用汉森年度树木覆盖损失数据来训练模型。有资格成为警报的最低阈值是25%的像素被清除，尽管阈值因生态组而异，以尽量减少假阳性。...下面是一个快速介绍FORMA数据集的脚本示例。...收集数据的时间段以N天为单位，其中N是警报_日期和最后一次MODIS NDVI更新之间的天数。

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Google Earth Engine(GEE)——LandScan人口数据集

2016年，最初的LandScan USA模型被重新设计，以纳入地理空间技术的进步、机器学习方法和新的输入数据源。从那时起，我们每年都对基础模型进行改进，并每年发布一个新版本的数据集。...在LandScan USA首次启动的时候，ORNL也在机器学习和计算机视觉方面进行了开拓性的工作，特别是为了识别高空图像中明显的人为信号。...这项工作最终实现了从高分辨率图像中快速、大规模地检测人类住区，并成为早期开发美国以外地区改进的分辨率人口分布的努力的基础，被称为Landscan HD。...LandScan HD模型采用了多模式数据融合、空间数据科学、大数据资源和卫星图像利用的混合物。第一个国家尺度的LandScan HD数据集创建于2014年，此后不断有新的国家尺度数据集被开发出来。...免责声明：数据集的全部或部分描述是由作者或其作品提供的。论文引用： Sims, K., Reith, A., Bright, E., McKee, J., & Rose, A. (2022).

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Google Earth Engine ——LANDSAT8_SR数据集

这个数据集是Landsat 8 OLI/TIRS传感器的大气校正表面反射率。...数据提供者说明。虽然表面反射率只能从陆地成像仪(OLI)波段中处理，但SR需要OLI/热红外传感器(TIRS)产品(LC8)的综合输入，以生成相应的云层掩码。...因此，只有OLI（LO8）和只有TIRS（LT8）的数据产品不能计算到SR。对于太阳天顶角大于76°的场景，SR不会被运行。提醒用户避免对在高纬度地区（>65°）获取的数据使用SR。...Landsat数据集是联邦创建的数据，因此属于公共领域，可以在没有版权限制的情况下使用、转让或复制。对美国地质调查局作为数据来源的确认或信用，应通过包括一行文字引用来提供，如下面的例子。...(产品、图像、照片或数据集名称）由美国地质调查局提供。例子。

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Google Earth Engine——WRIGFWFORMAraw_output_ndvi数据集

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