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10月25日云栖精选夜读 | 机器学习高质量数据集大合辑

在机器学习中,寻找数据集也是非常重要的一步。质量高或者相关性高的数据集对模型的训练是非常有帮助的。 那么用于机器学习的开放数据集有哪些呢?文摘菌给大家推荐一份高质量的数据集,这些数据集或者涵盖范围广泛(比如 Kaggle),或者非常细化(比如自动驾驶汽车的数据)。 热点热议 资源 | 机器学习高质量数据集大合辑 作者:技术小能手 发表在:磐创AI 阿里巴巴集团开源软件梳理 作者:技术小能手发表在:云栖学习小组 阿里云专家穆轩的《杭州九年程序员之“修炼”手册》 作者:技术小能手发表在:云栖人物志 知识整理 django rest jwt vue 跨域问题 作者:技术小能手发表在:开源中国 Spring 基于Java配置 作者:技术小能手发表在:Java杂记 实战|基于TensorFlow+Python的文本分类全程详解 作者:技术小能手发表在:数据分析 MySQL中的concat、concat_ws、group_concat、reapeat函数 作者:技术小能手发表在:开源中国 一文看懂 Redis5 搭建集群 作者:技术小能手发表在:开源中国 美文回顾 手把手 | 教你用几行Pytho...

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围棋少年 Python中的迭代协议 迭代协议有两个概念: 可迭代类型(Iterable) 迭代器(Iterator) 迭代器:迭代器是访问集合内元素的一种方式, 一般用来遍历数据。 迭代器和以下标的访问方式不一样, 迭代器是不能返回的, 迭代器提供了一种惰性方式数据的方式。 可迭代对象(Iterable) 和 迭代器(Iterator) 是不同的。 可迭代对象: 实现__iter__这个魔法函数 迭代器: 实现__next__这个魔法函数 实现__iter__这个魔法函数 from collections.abc import Iterable, Iterator a = [1, 2] print(isinstance(a, Iterable)) print(isinstance(a, Iterator)) 打印结果: True False 上边代码,因为a是一个list,而list是一个可迭代对象并不是迭代器,因为list对象中没有__next__方法。 生成器 生成器函数:函数里只要有yield关键字,它就是生成器对象。 生成器对象在python编译字节码的时候就产生了。 生成器对...

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