世界土壤数据库(HWSD)土壤数据集

简介: HWSD(Harmonized World Soil Database)是联合国粮食及农业组织(FAO)和国际土壤参考与信息中心(ISRIC)共同开发的世界土壤数据集。该数据集是一份高分辨率(1 km),全球范围的土壤数据库,包括有关土壤类型、土壤属性、土壤质地、土层深度和土壤水分等方面的信息。HWSD数据集是基于大量地面测量和遥感数据,以及土壤分类系统和统一名称体系,进行整合和标准化而成。前言...

GEE数据集——2019、2020、2021、2022和2023年全球固定宽带和移动(蜂窝)网络性能Shapefile 格式数据集

延迟是通过适用于 Android 和 iOS 的 Ookla 应用程序的 Speedtest 收集的,并对每个图块进行平均。测量结果将被过滤为包含 GPS 质量定位精度的结果。前言 – 人工智能教程 数据集的可用年份:2019、2020、2021、2022和2023 引文¶ Speedtest® by Ookla® Global Fixed and Mobile Network Performance ...

更新一下数据集

UCI Machine Learning Repository UCI的数据集还是挺老牌的,最近换了地址,我就再记录一下。 左边是比较常见的数据集,比如Iris很经典,Heart Disease这也是,包括Wine,通常对于初学者学习比较好,不过这些数据集距离大数据比较远,正因为数据集的数量有限,所以相对来说学习的难度更大。 登录进去,对于某一项来说,还有前人用不同的算法学习的精确度和准确度比较,比如I...

GEE数据集——原住民土地(原住民土地地图)数据集

想法或我们的发展方向,请查看博客。您还可以查看路线图。还有一些需要记住的事情 故乡并不意味着要在学术资源的层面上进行审查Native Land 旨在让定居者以有趣、互动和微妙的方式让他们了解原住民历史数据集始终在变化,可以使用其 API下载最新的数据集 建议引用¶ (数据集)原住民领土地图。(2021)。本土CA。Native-Land.ca | Our home on native land。访问时间...

使用 DCGAN 生成动漫面孔-附训练数据集下载

介绍 在这个项目中,我们的目标是使用深度卷积生成对抗网络(DCGAN)算法生成高质量的动漫面孔。该项目使用的数据集包含 63,632 个动漫面孔,经过精心策划,以确保质量和吸引力。这个项目背后的动机是实现一个简单的梦想,即生成完美的 waifus,可爱的女性动漫面孔,捕捉动漫艺术风格的精髓。DCGAN 算法提供了一种有吸引力的方法来生成逼真且具有视觉吸引力的动漫面孔。通过在对抗性学习过程中训练生成器和鉴...

造车先做三蹦子-之三:自制数据集(6x6数据集)230103

6*6的数据集制造、与识别: #6*6的数据集的制作、与识别、测试、输出等 import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optim # 定义模型class NeuralNet(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes): super(Ne...

自行制作3x3的数据集合231001

'T[i]={target}\n') print("完成!") if __name__ == "__main__": print(Check2()) # 添加此行以测试Check2函数 main() 数据集的例子如下: 011110011T[i]=c101011111T[i]=]100001111T[i]=>101110111T[i]=C011100101T[i]=...

北美干旱监测 (NADM)数据集

北美干旱监测 (NADM) 栅格数据集由国家环境信息中心 (NCEI) 和国家海洋和大气管理局 (NOAA) 国家综合干旱信息系统 (NIDIS) 生成。该数据集是加拿大、墨西哥和美国作者制作的北美干旱监测 (NADM) 的网格版本,其中对于每个 2.5 公里网格单元,该值由该地区当前的 NADM 干旱分类给出: 干旱类别在图像中编码为以下值: NoData 值 = -1 = 无干旱或潮湿0=异常干燥1...

造车先做三蹦子-之二:自制数据集(5x5数据集)230102

#Jupyter Notebook231001 import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optim # 定义模型class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(25, 50) self.fc2 ...

scannet v2 数据集下载2

scannet数据集: 一共1513个采集场景数据(每个场景中点云数量都不一样,如果要用到端到端可能需要采样,使每一个场景的点都相同),共21个类别的对象,其中,1201个场景用于训练,312个场景用于测试,有四个评测任务:3D语义分割、3D实例分割、2D语义分割和2D实例分割。 本文末尾会放网盘链接。 如果去官网下载,要填一个TOS协议,然后发邮件过去,会得到python脚本。 类似下面这样,脚本放...
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