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

https://www.wxwenku.com/d/102093756 AI科技评论按:前几天,Yann LeCun与其学生 张翔在arXiv上发表了一篇新作「Which Encoding is the Best for Text Classification in Chinese, English, Japanese and Korean?」.这篇文章做了一个包含473种模型的大型对比实验,实验的目的是对文本分类任务中不同语言(英语.汉语.韩语和日语)不同的level(utf-8 .字符等)和

Databricks孟祥瑞:ALS 在 Spark MLlib 中的实现 发表于2015-05-07 21:58| 10255次阅读| 来源<程序员>电子刊| 9 条评论| 作者孟祥瑞 大数据机器学习开源SparkMLlibALS 摘要:MLlib在1.3中添加了不少机器学习及数据挖掘算法:研究主题分布的LDA.估计点集分布的GMM.提取频繁项集的 FP-growth等等.本文主要聚焦ALS的实现及其在1.3中的提升. 深受用户喜爱的大数据处理平台 Apache Spark 1.3 于前不久发

摘要 这篇文章主要总结文本中的对抗样本,包括器中的攻击方法和防御方法,比较它们的优缺点. 最后给出这个领域的挑战和发展方向. 1 介绍 对抗样本有两个核心:一是扰动足够小:二是可以成功欺骗网络. 所有DNNs-based的系统都有受到对抗攻击的潜在可能. 很多NLP任务使用了DNN模型,例如:文本分类,情感分析,问答系统,等等. 以上是一个对抗攻击实例.除此之外,对抗样本还会毒害网络环境,阻碍对恶意信息[21]-[23]的检测. 除了对比近些年的对抗攻击和防御方法,此外,文章还会讲CV和NLP中

论文地址 Abstract Open-text semantic parsers are designed to interpret any statement in natural language by inferring a corresponding meaning representation (MR – a formal representation of its sense). 开放文本语义分析器被设计为通过推断相应的意义表示(MR -其意义的正式表示)来解释自然语言中的任何语句.

深度学习数据特征提取:ICCV2019论文解析 Goal-Driven Sequential Data Abstraction 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Muhammad_Goal-Driven_Sequential_Data_Abstraction_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 自动数据抽象是基准机器智能和支持摘要应用的重要功能.在前者中,一个问题是机器是否能够"理解"输入数

从 Hudi 0.10.0版本开始,我们很高兴推出在数据库领域中称为 Z-Order 和 Hilbert 空间填充曲线的高级数据布局优化技术的支持. 1. 背景 Amazon EMR 团队最近发表了一篇很不错的文章展示了对数据进行聚簇是如何提高查询性能的,为了更好地了解发生了什么以及它与空间填充曲线的关系,让我们仔细研究该文章的设置. 文章中比较了 2 个 Apache Hudi 表(均来自 Amazon Reviews 数据集): 未聚簇的 amazon_reviews 表(即数据尚未按任何特

介绍 在 Hudi 0.10 中,我们引入了对高级数据布局优化技术的支持,例如 Z-order和希尔伯特空间填充曲线(作为新的聚类算法),即使在经常使用过滤器查询大表的复杂场景中,也可以在多个列而非单个列上进行数据跳过. 但实际上什么是Data Skipping数据跳过? 随着存储在数据湖中的数据规模越来越大,数据跳过作为一种技术越来越受欢迎. 数据跳过本质上是各种类型索引的通用术语,使查询引擎能够有效地跳过数据,这与它当前执行的查询无关,以减少扫描和处理的数据量,节省扫描的数据量以及( 潜在地

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

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

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