1.介绍 fetch 提供了一个获取资源的接口 (包括跨域). fetch 的核心主要包括:Request , Response , Header , Body 利用了请求的异步特性 --- 它是基于 promise 的 2.用法 var request = new Request('/users.json', { method: 'POST', mode: 'cors', redirect: 'follow', headers: new Headers({ 'Content-Type': 't

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

1. 构建下载环境 l  TCIA数据集下载文件为.jnlp格式(JNLP(Java Network Launching Protocol )是java提供的一种可以通过浏览器直接执行java应用程序的途径,它使你可以直接通过一个网页上的url连接打开一个java应用程序.) l  需要安装JRE(JRE是Java Runtime Environment缩写,指Java运行环境,是Sun的产品.运行JAVA程序所必须的环境的集合,包含JVM标准实现及Java核心类库.) l  JRE下载及安装

有时候用scikit-learn在线下载数据时太慢,因为网络或者其他原因,这时候我们可以先把数据集下载到本地,然后再把这个数据集放到scikit-learn的data中,首先我们需要找到 scikit-learn在线下载的数据集放到哪里了: 然后拿我们本地的数据集去替换在线下载的数据集,不然会报错.

2017年12月02日 23:12:11 阅读数:10411 登录ms-co-co数据集官网,一直不能进入,FQ之后开看到下载链接.有了下载链接下载还是很快的,在我这儿晚上下载,速度能达到7M/s,所以也不上传到网盘了,有需要的人等夜深人静的时候下载效果更佳哦. 我把2017的数据集下载链接贴上来,linux下wget非常快,不知道为什么迅雷不能下载,顺便说一下wget断点续传 wget -c http coco数据集下载链接 各个链接的意思看链接里面的描述基本上就够了.不过还在罗嗦一句,第一组

Kaggle数据集下载步骤: 安装Kaggle库: 注册Kaggle账户: 找到数据集,接受rules: 在My Account>>API中,点击Create New API Token,即可下载json文件: 将json文件剪切至kaggle文件夹中(或者覆盖旧的json文件): 下载数据. 踩坑点: 第3步中需要手机验证码,手机号前面要加上+860,否则收不到验证码: 每次下载数据,或者被403 – Forbidden时,都要走一遍步骤3.4.5: 第6步下载数据前,在cmd中输入kagg

在我尝试wget下载一张图片的时候,出现了如下错误: wget "https://k4b8k3x5.ssl.hwcdn.net/content/140516/1622-saaya-irie-shiritsu-saya-joshi-gakuen-chutobu-2-07.jpg" ---- ::-- https://k4b8k3x5.ssl.hwcdn.net/content/140516/1622-saaya-irie-shiritsu-saya-joshi-gakuen-chutob

mnist数据集是由深度学习大神 LeCun等人制作完成的数据集,mnist数据集也常认为是深度学习的“ Hello World!”. 官网:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ mnist数据集由6万张训练数据和1万张测试数据组成. ​ 官网提供下载,但由于是国外的服务器,下载速度很慢.这里提供百度网盘下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/17KUWe8JdQBHsAg3B4m5SNg 提取码:wyxn

先做个标记,改天研究下. 几个链接: MS coco数据集介绍及下载 Microsoft COCO 数据集 COCO Dataset 数据特点 COCO 数据集的使用

步骤一 首先访问下面的网站,手工下载数据集.http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 把四个压缩包下载到任意文件夹,以便之后使用. 步骤二 把自己电脑上已经下载好的数据集的文件路径放到浏览器的窗口. 直接输入 file:/// 会自行跳转 步骤三 command + MNIST 跳转至mnist.py,把源代码中的resource的网址替换成自己文件 resources = [ 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images

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

Download MATLAB Toolbox for the LabelMe Image Database 利用Matlab Toolbox工具箱下载图像库 一.下载Matlab Toolbox工具箱 1. Github repository We maintain the latest version of the toolbox on github. To pull the latest version, make sure that "git" is installed on

基于 backfire10.03(从http://downloads.openwrt.org/backfire/10.03/ 中下砸的源码包backfire_10.03_source.tar.bz2:后来确认不应该从这里下载:而是应该从svn下载),编译用于H618B的版本 -- BRCM53xx:过程记录如下: 1.sdk自带的luci版本是0.9.0,结果编译luci出错: /home/hadoop/openwrt/backfire_10.03/build_dir/target-mipsel

cd ORB_SLAM2 chmod +x build.sh ./build.sh的时候出现错误:/home/zhao/ORB_SLAM2-master/src/System.cc:236:28: error: ‘usleep’ was not declared in this scopeusleep(1000); 解决办法:This can be solved in one of two ways, including the proper header unistd.h, that was

链接:https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码:2xq4 百度网盘实在是恶心,找的别人的网盘下载不仅速度慢,还老挂掉,自己去kaggle下的,传到网盘上,下载慢留言我分享.

The Street View House Numbers (SVHN) Dataset SVHN is a real-world image dataset for developing machine learning and object recognition algorithms with minimal requirement on data preprocessing and formatting. It can be seen as similar in flavor to MN

已过时,无法使用 从网上找到一个脚本,修改了一下 #!/bin/bash CURRENT_DIR=$(cd `dirname $0`; pwd) [ -e $CURRENT_DIR/ncdc ] || mkdir $CURRENT_DIR/ncdc [ -e $CURRENT_DIR/ncdc/files ] || mkdir $CURRENT_DIR/ncdc/files for i in `seq 1901 2012` do cd $CURRENT_DIR/ncdc/ wget -r -np

https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets

链接:https://pan.baidu.com/s/19p5aGRfs6iFtN_SWAxCkRQ 密码:v9wx

java.lang.IllegalArgumentException: Can not find a java.io.InputStream with the name [is] in the invocation stack. Check the tag specified for this action. 变量名为is时,浏览器报错 变量名为inputStream时,浏览器正常

In [2]: from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() iris.keys() Out[2]: dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename']) In [3]: n_sample, n_feature = iris.data.shape n_sample, n_feature Out[3]: (150,