常用的开源数据集网站
- Kaggle(https://www.kaggle.com/datasets):Kaggle 是一个著名的数据科学竞赛平台,也提供了大量的开放数据集供用户下载和使用。
- UCI Machine Learning Repository(https://archive.ics.uci.edu/datasets):UCI Machine Learning Repository 是加州大学欧文分校维护的一个机器学习数据集的知名资源库,包含了各种类型的数据集。
- Google Dataset Search(https://datasetsearch.research.google.com/):Google Dataset Search 是谷歌推出的一个搜索引擎,专门用于搜索和获取各种开放数据集。它可以帮助用户找到全球范围内的公开数据集。
- GitHub(https://github.com):GitHub 是一个广泛使用的代码托管平台,上面有很多开源项目,包括数据集。你可以通过搜索关键词加上"data"或者"dataset"来找到相关的数据集项目。
- OpenML(https://www.openml.org/):OpenML 是一个面向机器学习的开源数据平台,提供了大量的机器学习数据集,同时还支持用户上传和共享数据集。
- Data.gov(https://data.gov):Data.gov 是美国政府提供的一个开放数据门户,提供了各个领域的政府数据集,包括经济、人口、气候、教育等等。
- 和鲸(Whale & JONES):https://www.heywhale.com/home/dataset是一个提供高质量数据集和数据工具的数据平台。它为数据科学家、分析师和开发人员提供了一个集中获取、管理和分享数据的平台。和鲸数据集库:和鲸提供了丰富多样的数据集库,包括金融、社交媒体、电子商务、医疗等各个领域的数据集。用户可以通过搜索和筛选找到适合自己需求的数据集。
这些开源数据集网站提供了丰富的数据资源,可以满足各种需求,包括机器学习、数据分析、科研等。请在使用这些数据集时,注意遵守相关的数据使用规定和法律法规,并尊重数据提供者的权益。
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网络模型—BIO、NIO、IO多路复用、信号驱动IO、异步IO
一、用户空间和内核空间 以Linux系统为例,ubuntu和CentOS是Linux的两种比较常见的发行版,任何Linux发行版,其系统内核都是Linux。我们在发行版上操作应用,如Redis、Mysql等其实是无法直接执行访问计算机硬件(如cpu,内存…...