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LCQMC数据集，涵盖训练集、验证集和测试集

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简介：
LCQMC数据集是一款专为中文语境设计的机器阅读理解与问答任务的数据集合，包含全面的训练集、验证集及测试集，旨在促进自然语言处理技术的发展。 LCQMC数据集包含训练集、验证集和测试集问题语义匹配数据集，其目标是判断两个问题的语义是否相同。

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  • LCQMC数据集，涵盖训练集、验证集和测试集
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    LCQMC数据集是一款专为中文语境设计的机器阅读理解与问答任务的数据集合，包含全面的训练集、验证集及测试集，旨在促进自然语言处理技术的发展。 LCQMC数据集包含训练集、验证集和测试集问题语义匹配数据集，其目标是判断两个问题的语义是否相同。
     
  • LCQMC中的语义相似度任务数据训练集、验证集和测试集
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    本数据集专为中文语言理解与问答挑战赛（LCQMC）设计，包含用于训练、验证及测试语义相似度任务的三组独立数据集合。 语义相似度任务的数据训练集、验证集和测试集包括了LCQMC数据集。该数据集由哈尔滨工业大学在自然语言处理国际顶会COLING2018上构建，用于判断两个问题的语义是否相同。
     
  • Py-Faster-RCNN数据集划分（训练集、验证集、训练验证集和测试集）
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    简介：本文介绍了如何对Py-Faster-RCNN项目中的数据集进行合理划分，包括训练集、验证集、训练验证集及测试集的分配方法与实践技巧。 将数据集划分为py-faster-rcnn所需的集合（训练集、验证集、训练验证集、测试集），并读取xml文件生成对应的txt文件。
     
  • 将数据集划分为测试集、验证集和训练集
    优质
    本文介绍了如何有效地将数据集划分成测试集、验证集和训练集，为机器学习模型提供科学的数据准备方法。 将数据集划分为测试集、验证集和训练集。
     
  • criteo_small数据集 已划分训练集、测试集及验证集
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    简介：Criteo Small数据集是专为广告点击预测设计的小规模版本，内含预划分好的训练、测试和验证数据集，便于模型快速迭代与评估。 三个文件分别是train.txt、test.txt和val.txt。
     
  • Oxford Flowers17数据集，已随机分割为训练集、验证集和测试集
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    简介：Oxford Flowers17数据集包含多种不同类别花卉的图像，并已被随机划分为训练集、验证集与测试集，便于模型训练及效果评估。 本段落介绍了如何使用Keras进行迁移学习，并以Inception V3模型为例进行了讲解。通过这篇文章的学习，读者可以了解到利用预训练的深度神经网络来处理自己的数据集的方法，从而能够快速地构建出性能良好的图像分类器。该文章是《Keras 入门课6》系列的一部分，适用于希望在计算机视觉任务中应用迁移学习技术的新手和中级开发者。
     
  • Captcha验证码数据集：训练集20000张，测试集10000张
    优质
    本项目提供了一个包含30000张图片的Captcha验证码数据集，其中训练集有20000张，测试集为10000张，适用于验证码识别系统的模型训练与评估。 训练集带label.csv文件位于train文件夹中。图片尺寸为105*35，在使用时可以调整为120*40。此数据集适用于人工智能图片验证码识别的训练需求。
     
  • VOC数据集划分训练、验证和测试集的代码
    优质
    本代码提供了一套高效的方法来将VOC数据集划分为训练集、验证集及测试集，便于机器学习模型的开发与评估。 一个简单的代码可以将VOC数据集按照7:1:2的比例划分为训练集、验证集和测试集，并将其放置在相应的VOC格式文件夹下。只需调整__main__中的三个路径，即可运行该程序来划分VOC数据集为train、val和test集合。
     
  • 102种花卉分类数据集（含训练集、测试集和验证集标签）
    优质
    本数据集包含102种花卉图像，分为训练集、测试集及验证集，并配有详细标注，适用于花卉识别模型的开发与评估。 102类花卉分类是深度学习的一个经典项目，但相关数据较难获取。为此，我们提供了已划分的数据集，并附带了训练集、测试集及验证集的标签txt文件以及完整的PyTorch代码。
     
  • 目标检测数据集的TXT格式划分（训练集、验证集、测试集）
    优质
    本文介绍了如何将目标检测的数据集按照标准的比例划分为训练集、验证集和测试集，并以TXT文件的形式存储各自包含的图片ID，便于模型训练与评估。 目标检测数据集划分可以通过txt格式进行（训练集、验证集、测试集），只需填写绝对路径即可将图片和标签划分为所需部分。注意，标签文件应为txt格式。