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北京大学语料库（1,833,177字）含训练及测试数据集

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简介：
本数据集为北京大学提供的大规模中文文本资源，包含1,833,177字的训练与测试材料，旨在支持自然语言处理研究和应用。 北京大学语料库包含1,833,177字的数据，分为训练集和测试集，并以文本格式提供，支持UTF8和GBK两种编码格式。

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  • 北京大学语料库（1,833,177字）含训练及测试数据集
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    本数据集为北京大学提供的大规模中文文本资源，包含1,833,177字的训练与测试材料，旨在支持自然语言处理研究和应用。 北京大学语料库包含1,833,177字的数据，分为训练集和测试集，并以文本格式提供，支持UTF8和GBK两种编码格式。
     
  • 复旦大学新闻文本分类语料库（含测试集与训练集）
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    复旦大学新闻文本分类语料库包含了丰富的新闻数据，分为测试集和训练集两部分，适用于研究和开发新闻自动分类系统。 编码格式为GBK。这是网上流传的测试集和训练集的合并版本。用户获取后需要自行清洗语料。
     
  • 北京大学暑期ACM训练资料.zip
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    这是一份北京大学为学生提供的暑期ACM（国际大学生程序设计竞赛）训练材料，包含历年习题、解题报告和编程技巧等资源，适合计算机科学爱好者深入学习与实践。 北京大学暑假ACM集训资料.zip是一个包含丰富资源的压缩包，专为参与或准备参加国际大学生程序设计竞赛（简称ICPC或ACMICPC）的学生而设。这项全球性的比赛要求参赛队伍在有限时间内解决一系列复杂算法问题，并对参赛者的算法基础、逻辑思维和团队协作能力有很高的要求。 此资料集包含多方面的学习材料，包括但不限于： 1. **算法基础**：讲义或教程介绍基础数据结构（如数组、链表、栈、队列、树、图等）和基本算法（如排序、搜索、动态规划、贪心算法及回溯法）。理解和熟练运用这些内容是解决问题的关键。 2. **高级算法**：资料可能涵盖更复杂的算法，例如最短路径问题的Dijkstra与Floyd-Warshall方法，网络流技术，字符串匹配策略（KMP和Boyer-Moore），图论中的最小生成树及最大流等知识。此外还包含组合数学和数论等相关内容。 3. **编程语言**：资料可能包括C++、Java 和 Python 等竞赛常用语言的使用技巧与优化方法，以及如何利用模板库提高解题效率。 4. **实战题目与策略**：历年ACM竞赛真题及解析，帮助参赛者了解问题分析、算法选择和高效编程的方法。这些经验对于提升思维速度和解决问题能力至关重要。 5. **训练计划与模拟赛**：资料可能提供详细的训练方案指导学习进度，并通过模拟比赛检验成果，助力学生适应真实竞技环境并提高解题效率。 6. **团队协作技巧**：鉴于ACM竞赛是三人一组参赛，因此资料中也会包含如何有效沟通、分工合作以及在紧张比赛中保持冷静的建议。 7. **编程工具与平台使用指南**：教授IDE（如Code::Blocks 和 Visual Studio Code）及在线判题系统（例如Codeforces和LeetCode）的应用技巧，并提供调试方法指导。 8. **时间与空间复杂度分析**：这部分内容将详细讲解如何理解和控制算法的时间和空间复杂度，这对于优化解题方案至关重要。 通过深入学习并实践这些资料中的知识，参赛者可以显著提升自己的编程技能及解决问题的能力，在ACM竞赛中取得优异成绩。同时，掌握这些技巧对于日常软件开发工作也非常有益，能够培养出扎实的编程基础与高效的解决方案设计能力。
     
  • LLM大模型训练与测试语料数据
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    本项目专注于大型语言模型（LLM）的训练和评估，提供丰富的文本数据集用于优化模型性能，涵盖多种应用场景以促进自然语言处理技术的发展。 目前支持两种格式的数据集：alpaca 和 sharegpt。 在所有类型的数据集中，预训练语料库的规模通常是最大的。在预训练阶段，大规模语言模型（LLM）从大量未标记的文本数据中学习广泛的知识，并将其存储在其模型参数中。这使 LLM 具备了一定的语言理解和生成能力。预训练语料库可以包含各种类型的文本数据，如网页、学术资料和书籍等，并且也可以容纳来自不同领域的相关文本，例如法律文件、年度财务报告以及医学教科书和其他特定领域的数据。 根据预训练语料库中涉及的领域，它们可以分为两种类型。第一种是通用的预训练语料库，它由来自不同领域和主题的大规模文本数据混合组成。这些数据通常包括互联网上的各种内容，例如新闻、社交媒体及百科全书等。其目标是为了提供适用于自然语言处理任务的广泛的语言知识和资源。
     
  • 复旦大学文本分类数据集 包含训练集、测试集及全集
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    该数据集为复旦大学提供的中文文本分类资源，涵盖训练、测试和完整三个部分，旨在支持自然语言处理研究与应用。 复旦中文文本分类数据集包括训练集和测试集。在查阅自然语言处理的相关论文时发现，无法直接下载数据堂提供的复旦中文文本分类语料库。不过，在网上找到了该数据集的副本，需要4积分即可获取，价格合理。
     
  • 北京科技大学数据库考试题集.doc
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    《北京科技大学数据库考试题集》汇集了该校历年数据库课程的考试题目与解答，适用于学生备考及教师教学参考。 北京科技大学数据库考试题库.doc
     
  • 北京大学语料库（一月份）
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    北京大学语料库项目致力于收集、整理和研究汉语语言数据，以支持学术研究与教学活动。本简报展示了一月份项目的最新进展和成果。 自然语言处理，命名实体识别语料库，分词测试仅用于研究学习目的，严禁商业使用。
     
  • IMDb数据集（含训练与测试数据）
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    IMDb数据集包含大量电影评论及其情感标签，用于训练和评估文本分类模型，特别是情感分析任务。该数据集分为训练集和测试集两部分。 数据集allmdb包含训练数据和测试数据以及redme文件。
     
  • Kaggle数字数据集 训练数据+测试数据
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    本资源包含Kaggle平台上的数字数据集，内含训练及测试两部分数据，适用于机器学习模型的构建与验证。 Kaggle的数字数据集包含了42000份训练数据和28000份测试数据。
     
  • 猫的数据集（含训练集与测试集）
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    猫的数据集包含大量标注为猫或非猫的图像，用于机器学习模型训练和评估。数据集分为独立的训练集和测试集，便于算法开发及性能验证。 我收集了一个猫的数据集，用于训练基于HOG特征的分类器。详情可以参考我的博客文章。