数据集

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第十九篇｜东京世界日本语学校的结构数据建模：制度函数、能力矩阵与升学图谱系列延续：500所日本语言学校结构数据工程关键词：东京世界日本语学校、新宿百人町、出勤制度建模、JLPT能力矩阵、升学路径网络

SciKit-Learn 全面分析 digits 手写数据集digits 手写数字数据集，1797个样本，8x8像素灰度图像（64个特征），10个类别（0-9）作为多分类任务的玩具数据，需要使用分类方法进行分析

深度学习lover

＜数据集＞yolo梨幼果识别数据集＜目标检测＞数据集下载链接https://download.csdn.net/download/qq_53332949/91916034数据集格式：VOC+YOLO格式

却道天凉_好个秋

深度学习（四）：数据集划分在深度学习模型的开发过程中，数据的质量与划分方式直接影响模型的性能和泛化能力。一个优秀的模型不仅要在训练数据上表现良好，还需要在从未见过的样本上保持较高的准确率和稳定性。为了实现这一目标，通常需要将原始数据集进行合理划分。常见的数据集划分方式包括：训练集（Training Set）、验证集（Validation Set）、测试集（Test Set）。

爱补鱼的猫猫

快速构建数据集-假数据（生成&划分）HuggingFace Datasets，快速生成假数据集的方法好问题 👍 如果你已经在用 🤗 HuggingFace Datasets，生成“假数据集”其实非常方便，可以直接从字典 / DataFrame / 列表构建。下面我整理几种常见方法：

飞翔的佩奇

【完整源码+数据集+部署教程】骰子点数识别图像实例分割系统源码和数据集：改进yolo11-DCNV2研究背景与意义在计算机视觉领域，图像实例分割技术的快速发展为物体识别和分类提供了新的可能性。骰子作为一种常见的游戏工具，其点数识别在游戏自动化、智能桌游和机器人交互等应用中具有重要意义。传统的骰子点数识别方法多依赖于图像处理技术，然而，这些方法在复杂背景、光照变化和不同骰子样式下的表现往往不尽如人意。因此，基于深度学习的图像实例分割技术应运而生，能够有效提高骰子点数识别的准确性和鲁棒性。

【完整源码+数据集+部署教程】硬币分类与识别系统源码和数据集：改进yolo11-SWC随着经济的发展和数字支付的普及，传统硬币的使用逐渐减少，但在某些地区和特定场合，硬币仍然是重要的支付手段。因此，硬币的分类与识别在自动化支付、智能零售和物联网等领域具有重要的应用价值。尤其是在银行、商超和自助售货机等场景中，快速、准确地识别和分类硬币不仅可以提高交易效率，还能降低人工成本，提升用户体验。

【完整源码+数据集+部署教程】脑部CT图像分割系统源码和数据集：改进yolo11-CSwinTransformer研究背景与意义脑部CT图像的分割在医学影像分析中扮演着至关重要的角色，尤其是在脑部疾病的诊断和治疗中。随着影像学技术的不断进步，CT扫描已成为评估脑部病变的重要工具。然而，传统的手动分割方法不仅耗时，而且容易受到人为因素的影响，导致分割结果的不一致性。因此，开发高效、准确的自动化分割系统显得尤为重要。

什么是AI+？什么是人工智能+？过去十年，人工智能（AI）的发展从概念走向落地，从实验室走向产业，成为推动数字经济与智能社会的重要引擎。在此过程中，“AI+” 与 “人工智能+” 的概念逐渐进入公众视野，成为业界热议的关键词。那么，这两个词到底意味着什么？它们的区别与联系又是什么？本文将为你系统梳理。

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【完整源码+数据集+部署教程】遥感森林砍伐检测系统源码和数据集：改进yolo11-SWC研究背景与意义随着全球对森林资源的依赖日益加深，森林砍伐问题愈发凸显，成为生态环境保护和可持续发展面临的重要挑战之一。森林不仅是地球生态系统的重要组成部分，还是生物多样性保护的关键所在。森林的消失不仅导致了栖息地的破坏，还加剧了气候变化，影响了水循环和土壤质量。因此，及时、准确地监测森林砍伐情况，对于制定有效的环境保护政策和管理措施至关重要。

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【完整源码+数据集+部署教程】表盘指针检测系统源码和数据集：改进yolo11-CA-HSFPN研究背景与意义随着智能设备的普及和自动化技术的快速发展，表盘指针的检测与识别在工业自动化、智能家居和车载系统等领域中变得愈发重要。表盘指针作为信息传递的一种重要方式，其准确检测直接关系到设备的性能和用户体验。传统的指针检测方法多依赖于图像处理技术，然而这些方法在复杂环境下的鲁棒性和准确性往往不足。因此，基于深度学习的目标检测技术，尤其是YOLO（You Only Look Once）系列模型，因其高效性和实时性，成为了研究的热点。

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【完整源码+数据集+部署教程】二维码与查找模式检测系统源码和数据集：改进yolo11-CSwinTransformer研究背景与意义随着信息技术的迅猛发展，二维码作为一种高效的信息载体，已广泛应用于商业、物流、医疗等多个领域。二维码的快速识别与解码能力，使其在数据传输、商品追踪及身份验证等方面发挥了重要作用。然而，二维码的有效识别不仅依赖于其清晰度和完整性，还受到环境因素、图像质量以及背景复杂度等多种因素的影响。因此，提升二维码的检测与识别精度，尤其是在复杂场景下的表现，成为了当前计算机视觉领域的重要研究课题。

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【完整源码+数据集+部署教程】食品分类与实例分割系统源码和数据集：改进yolo11-AggregatedAttention研究背景与意义随着全球食品产业的快速发展，食品安全和质量控制日益成为社会关注的焦点。食品分类与实例分割技术的应用，能够有效提升食品识别的准确性和效率，为食品监管、营养分析以及智能餐饮等领域提供重要支持。传统的食品识别方法多依赖于人工经验，存在主观性强、效率低下等问题，而基于深度学习的计算机视觉技术则为解决这些问题提供了新的思路。

【完整源码+数据集+部署教程】孔洞检测系统源码和数据集：改进yolo11-RetBlock研究背景与意义随着工业自动化和智能制造的快速发展，孔洞检测作为关键的质量控制环节，受到了广泛关注。孔洞的存在可能会影响产品的强度、密封性和整体性能，因此，准确、快速地检测孔洞对于保障产品质量至关重要。传统的孔洞检测方法多依赖于人工检查或简单的图像处理技术，这些方法不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果的不一致性和不可靠性。因此，开发一种基于先进计算机视觉技术的自动化孔洞检测系统显得尤为重要。

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第六十六篇：AI模型的“口才”教练：Prompt构造策略与自动化实践在《训练链路与采集系统》的旅程中，我们已经学会了如何采集原始数据，并将其精加工成AI模型可消化的“食材”（如标注图像、抽帧视频、提取字幕）。

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【完整源码+数据集+部署教程】武器目标检测系统源码和数据集：改进yolo11-AggregatedAtt研究背景与意义随着科技的迅猛发展，武器系统的检测与识别在军事和安全领域中变得愈发重要。传统的武器目标检测方法往往依赖于人工识别和经验判断，效率低下且容易受到人为因素的影响。因此，基于深度学习的自动化检测系统应运而生，成为提升武器目标识别精度和效率的关键技术之一。YOLO（You Only Look Once）系列模型以其快速和高效的特性，成为目标检测领域的热门选择。特别是YOLOv11的改进版本，凭借其在实时检测中的卓越表现，展现出在复杂环境中识别武器目标的潜力。

【完整源码+数据集+部署教程】植物生长阶段检测系统源码和数据集：改进yolo11-rmt在全球人口持续增长与耕地资源日益紧张的双重压力下，保障粮食安全、提升农业生产效率已成为农业领域的关键任务。传统农业模式下，农民主要依靠经验判断植物生长阶段，进而决定灌溉、施肥、病虫害防治等农事操作。然而，这种经验式判断存在主观性强、准确性低的问题，难以满足现代农业精细化、智能化管理的要求。植物生长阶段检测系统能够实时、准确地监测植物生长状态，为精准农业提供科学依据，有助于优化资源配置、减少资源浪费、提高农作物产量和质量，推动农业向现代化、智能化方向转型升级。

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【完整源码+数据集+部署教程】海上场景水上交通物体检测图像分割系统源码和数据集：改进yolo11-HGNetV2研究背景与意义随着全球水上交通的快速发展，海洋运输和水上活动的安全性与效率愈发受到重视。水上交通中涉及的多种物体，如商船、渔船、标志浮标以及其他障碍物，常常对航行安全构成威胁。因此，开发高效的物体检测与图像分割系统，能够实时识别和分类这些物体，成为了提升水上交通安全的重要手段。基于改进YOLOv11的海上场景水上交通物体检测图像分割系统，旨在利用深度学习技术，针对复杂的海洋环境，提供一种高效、准确的解决方案。

FEVER数据集：事实验证任务的大规模基准与评估框架FEVER（Fact Extraction and VERification）由谢菲尔德大学与亚马逊剑桥研究院于2018年联合发布，是自然语言处理领域首个大规模事实验证基准数据集。其目标是为自动化事实核查系统提供标准化评估框架，解决互联网信息爆炸背景下的虚假新闻检测难题。数据集包含 185,445个人工标注的声明（claims），每个声明均基于维基百科页面生成，并标注其真实性标签及支持证据。

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面向向量检索的教育QA建模：九段日本文化研究所日本语学院的Prompt策略分析（6 / 500）系列说明 500 所日本语言学校结构化建模实战，第 6 篇。每篇拆解 1 所学校在 Prompt-QA 系统中的建模策略，分享工程经验，本项目持续在 Hugging Face 上同步更新，欢迎AI工程师们关注。