Advertisement

IAM-数据集是一个集成的 AWS IAM 数据集。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该项目包含一系列工具，旨在构建涵盖从软件开发包（SDK）调用到身份访问管理（IAM）操作，以及托管策略评估的全面映射，并以 `map.json` 文件进行组织。当前，这些工具主要服务于以下目的： 映射工具的托管版本为：[版本号]。`map.json` 语法定义了变量替换机制，包括： PropertyName 属性的变量替换、对象或地图中属性值的数组处理（使用 `%urlencode%` 进行 URL 编码）、对 PropertyName 属性执行 URL 编码、以及针对任意长度的 PropertyName、PropertyName2 和 PropertyName3 属性的处理。此外，还支持模板匹配条件 `%%iftemplatematch%${ArnProperty}%%`，该条件仅在模板与资源类型匹配时触发。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • IAM-Dataset：一个集成的AWS IAM数据集合
    优质
    IAM-Dataset是一个全面整合的AWS Identity and Access Management（IAM）资源库，提供广泛的用户、角色及策略数据集，助力安全与权限分析。 IAM 数据集（目前有点乱）包含一系列工具，用于开发从 SDK 调用到 IAM 操作以及托管策略评估的综合映射 (map.json)。它当前主要用于支持以下功能：映射工具托管版本: map.json 语法定义 ${PropertyName} - PropertyName 属性的变量替换. - 对象/地图中的属性 [] - 数组中每个值 %%urlencode%${PropertyName}%% - 对 PropertyName 属性执行 URL 编码 %%many%${PropertyName}%${PropertyName2}%${PropertyName3}%% - 每个(PropertyName、PropertyName2 和 PropertyName3) 属性（任意长度）的处理。 %%iftemplatematch%${ArnProperty}%% - 仅当模板与资源类型匹配时生效。
     
  • IAM 手写数据库
    优质
    IAM手写数据库是一款集成了大量高质量手写文字样本的数据集合，旨在支持手写识别、字符生成等研究领域的需求，促进自然人机交互技术的发展。 Total-Text-Dataset 项目包含了一个数据集，旨在为文本检测任务提供支持。该数据集可以用于训练和评估各种场景下的文字识别算法。
     
  • Wikitext-2数据集是Torchtext中的一个自然语言建模数据集
    优质
    Wikitext-2是Torchtext中用于自然语言建模的数据集，包含大量来自维基百科的文章片段，旨在促进文本生成和预测任务的研究。 wikitext-2数据集是torchtext中用于自然语言建模的数据集之一，它从Wikipedia的优质文章和标杆文章中提取而来。由于网络原因无法自动下载，可以将压缩包解压并放置到torchtext的root目录或工程目录下以进行运行。
     
  • 医疗费用个人数据集 - 数据集
    优质
    医疗费用个人数据集包含大量个人医疗消费记录，涵盖患者信息、治疗详情及费用明细，旨在支持医疗成本分析与健康经济研究。 在数据分析与机器学习领域，数据集起着至关重要的作用。“Medical Cost Personal Datasets”是专门用于预测个人医疗费用的数据集合。该数据集中包含了丰富的健康相关信息，可用于训练模型来估计个体的医疗保险支出。 首先了解这个数据集的基本构成：“insurance.csv”文件包含多列信息，每一行代表一个个体的数据记录。这些变量包括年龄（Age）、性别（Sex）、是否有吸烟史（Smoker）、体重指数（BMI）、是否拥有儿童（Children）以及居住地区（Region）。通过分析这些特征，我们可以深入理解影响医疗费用的因素。 线性回归是一种常用的统计方法，用于建立因变量与自变量之间的关系模型。在这个数据集中，我们将使用个人的健康信息作为自变量来预测他们的年医疗支出。应用线性回归之前需要对数据进行预处理工作，包括清洗、缺失值和异常值的处理等步骤。 对于分类特征如性别（0代表女性，1代表男性）及是否有吸烟史（非吸烟者为0，吸烟者为1），我们需要将其转换成数值形式以便于模型使用。接下来将数据集分为训练与测试两部分：通常采用70%的数据用于训练模型，30%的数据则用来评估模型的泛化能力。 在构建线性回归模型时可以利用Python中的scikit-learn库实现这一过程。通过调用`LinearRegression()`函数并设置相关参数后使用训练数据来拟合模型；然后借助测试集进行预测，并计算预测值与实际值之间的误差，例如均方误差（MSE）或决定系数（R^2）。此外还可以考虑其他回归方法如岭回归、套索回归等以寻找最佳的预测性能。 最后通过比较不同模型的表现选择最优方案用于部署。总体而言，“Medical Cost Personal Datasets”提供了一个研究个人特征如何影响医疗费用的重要平台，有助于保险公司更准确地进行风险评估和定价分析。
     
  • Common_Voice_1数据集一
    优质
    Common_Voice_1数据集一是mozilla基金会发起的一个开源项目中的首批语音数据集合，旨在促进语音识别技术的发展和普及。该数据集包含多样化的语料库，涵盖不同口音与语言背景的发音样本，为研究人员及开发者提供了宝贵的资源来训练并评估语音识别模型。 解压打开文件后可以看到两个文件夹，一个包含音频文件，另一个包含标签文件。可以根据自己的需要对数据集进行任意操作。
     
  • CityScapes数据集（一）
    优质
    CityScapes数据集是一系列用于训练和评估自动驾驶汽车及计算机视觉算法理解城市街景图像能力的数据集合。本文为对该数据集介绍的第一部分。 Cityscapes数据集整体较大，总大小为12GB。由于文件过大，我们将分批传输。
     
  • 55个数据集合集（用于数据挖掘）
    优质
    本数据合集包含55个精心挑选的数据集，旨在支持数据挖掘领域的研究与教育。这些多样化的数据资源涵盖不同主题和格式，为算法开发、模型训练及学术探讨提供坚实基础。 使用Weka软件可以对数据集进行挖掘和分析，并从中得出所需的结论。