http://snap.stanford.edu/data/amazon/productGraph/categoryFiles/

论文信息 论文标题:Multi-view Contrastive Graph Clustering论文作者:Erlin Pan.Zhao Kang论文来源:2021, NeurIPS论文地址:download论文代码:download 1 介绍 本文贡献: 使用Graph Filter 过滤了高阶噪声数据: 提出 Graph Contrastive Regularizer 改善了视图的质量: 2 方法 2.1 定义 将多视图图数据定义为 $G=\left\{\mathcal{V}, E_{1},

KLMo:建模细粒度关系的知识图增强预训练语言模型 (KLMo: Knowledge Graph Enhanced Pretrained Language Model with Fine-Grained Relationships) 论文地址:https://aclanthology.org/2021.findings-emnlp.384.pdf 摘要 知识图谱(KG)中实体之间的交互作用为语言表征学习提供了丰富的知识.然而,现有的知识增强型预训练语言模型(PLMS)只关注实体信息,而忽略了实体

2.(2021.3.15)Bioinformatics-MUFFIN:用于DDI预测的多尺度特征融合 论文标题: MUFFIN: multi-scale feature fusion for drug–drug interaction prediction 论文地址: https://www.researchgate.net/profile/Jianmin-Wang-3/publication/350100336_MUFFIN_Multi-Scale_Feature_Fusion_for_Dru

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载 ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力.他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何

SUN dataset数据集,有两个不错的网址: http://vision.princeton.edu/projects/2010/SUN/ (普林斯顿大学) http://groups.csail.mit.edu/vision/SUN/ (麻省理工学院) 普林斯顿大学的SUN数据集主页: SUN Database: Scene Categorization Benchmark Abstract Scene categorization is a fundamental problem in

Overview Here I want to summarize Amazon marketplace web service (MWS or AMWS) that can be used for e-commerce data integration. It is based on Amazon online documents. The developer guide describes the basic functions and features of Amazon MWS. Fea

1. 什么是Amazon DynamoDB DynamoDB 是一种快速.全面受管的 NoSQL 数据库服务,它能让用户以简单并且经济有效地方式存储和检索任何数据量,同时服务于任何程度的请求流量.所有的数据项都存储在固态驱动器 (SSD) 中,同时在 3 个可用区域间进行复制,确保达到较高的可用性和持久性. 通过 DynamoDB,您可以卸下由于运行和扩展高可用性的分布式集群而带来的管理负担,而且只需以较低的价格为您使用的部分付费. 服务亮点 可扩展 – Amazon DynamoDB 旨在实现

首先下载数据集train-textloc.zip 其groundtruth文件如下所示: 158,128,412,182,"Footpath" 442,128,501,170,"To" 393,198,488,240,"and" 63,200,363,242,"Colchester" 71,271,383,313,"Greenstead" ground truth 文件格式为:xmin, ymin, xma

转载自:http://rensanning.iteye.com/blog/1601663 海量数据数据集 海量数据(又称大数据)已经成为各大互联网企业面临的最大问题,如何处理海量数据,提供更好的解决方案,是目前相当热门的一个话题.类似MapReduce. Hadoop等架构的普遍推广,大家都在构建自己的大数据处理,大数据分析平台. 相应之下,目前对于海量数据处理人才的需求也在不断增多,此类人才可谓炙手可热!越来越多的开发者把目光转移到海量数据的处理上.但是不是所有人都能真正接触到,或者有机会去处

SpaceNet数据集 SpaceNet是DigitalGlobe商业卫星公司提供的遥感图像集合,包含一些标记信息可用作机器学习研究. SpaceNet Challenge主页: https://spacenetchallenge.github.io/ 数据集下载命令: https://github.com/SpaceNetChallenge/utilities/tree/master/content/download_instructions 关于SpaceNet数据集 Source Digi

~~因为不太会使用opencv.matlab工具,所以在找一些比较简单的工具. . . 一.NLP标注工具BRAT BRAT是一个基于web的文本标注工具,主要用于对文本的结构化标注,用BRAT生成的标注结果能够把无结构化的原始文本结构化,供计算机处理.利用该工具可以方便的获得各项NLP任务需要的标注语料.以下是利用该工具进行命名实体识别任务的标注例子. WeTest舆情团队在使用:http://wetest.qq.com/bee/ 使用案例:http://blog.csdn.net/oweng

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53257188 弹性分布式数据集RDD(Resilient Distributed Dataset) 术语定义 l弹性分布式数据集(RDD): Resillient Distributed Dataset,Spark的基本计算单元,可以通过一系列算子进行操作(主要有Transformation和Action操作): l有向无环图(DAG):Directed Acycle graph,反应RDD之间的依

在2017年5月芝加哥举办的世界顶级数据库会议SIGMOD/PODS上,作为全球最大的公有云服务提供商,Amazon首次系统的总结了新一代云端关系数据库Aurora的设计实现.Aurora是Amazon在2014 AWS re:Invent大会上推出的一款全新关系数据库,提供商业级的服务可用性和数据可靠性,相比MySQL有5倍的性能提升,并基于RDS 提供自动化运维和管理: 经过2年时间发展,Aurora已经成长为AWS 客户增长最快的云服务之一,包括全球知名的在线游戏网站Expedia.社交游

SpaceNet 数据集 SpaceNet是DigitalGlobe商业卫星公司提供的遥感图像集合,包含一些标记信息可用作机器学习研究. SpaceNet Challenge主页: https://spacenetchallenge.github.io/ 数据集下载命令: https://github.com/SpaceNetChallenge/utilities/tree/master/content/download_instructions 关于SpaceNet数据集 Source Dig

奉上100多个按字母顺序排列的开源自然语言处理文本数据集列表(原始未结构化的文本数据),快去按图索骥下载数据自己研究吧! 数据集 Apache软件基金会公开邮件档案:截止到2011年7月11日全部公开可用的Apache软件基金会邮件档案.(200 GB) http://aws.amazon.com/de/datasets/apache-software-foundation-public-mail-archives/ 博主原创语料库:包含2004年8月从blogger.com网站收集的19,32

原文链接 本文修正部分错误. 以下是精心收集的一些非常好的开放数据集,也是做 AI 研究不容错过的数据集. 标签解释 [经典]这些是在 AI 领域中非常著名.众所周知的数据集.很少有研究者或工程师没有听说过它们. [有用]这些是更加接近现实世界的.精心设计的数据集.而且,这些数据集通常在产品和研发两方面都有用. [学术]这些是在机器学习和 AI 的学术研究中通常作为基准或基线使用的数据集.无论好坏,研究人员都使用这些数据集来验证算法. [陈旧]这些数据集,无论是否实用,已经有相当长历史了. 计算

1.  寻找数据集の奥义 根据CMU的说法,寻找一个好用的数据集需要注意一下几点: 数据集不混乱,否则要花费大量时间来清理数据. 数据集不应包含太多行或列,否则会难以使用. 数据越干净越好,清理大型数据集可能非常耗时. 应该预设一个有趣的问题,而这个问题又可以用数据来回答. 2.  去哪里找数据集 Kaggle:爱竞赛的盆友们应该很熟悉了,Kaggle上有各种有趣的数据集,拉面评级.篮球数据.甚至西雅图的宠物许可证.https://www.kaggle.com/ UCI机器学习库:最古老的数据集

本文由  网易云发布. 作者:郭忆 本篇文章仅限内部分享,如需转载,请联系网易获取授权. 故障恢复 MySQL基于Check point的机制,周期性的建立redo log与数据页的一致点.一旦数据库重启,从记录的Check point开始,根据redo log,对相应的数据页进行更新,对于已经提交的事务则确保事务更新持久化到硬盘的数据页中,对于未提交事务,利用数据页对应的roll pointer指针找到对应的undo log,进行回滚.MySQL 一般5分钟一个check point,在故障恢

http://s3tools.org/s3cmd Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR)简介 Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) 是一种 Web 服务,提升企业.研究人员.数据分析师和开发人员轻松.经济高效掌控海量数据的能力.它基于 Amazon EC2)技术和Amazon S3) 技术的 Web 规模基础设施,是一种 Hadoop 托管服务运行架构. Amazon Elastic MapReduce自动加快MapRed