Thông tin những thương hiệu đồng hồ sang trọng

Dữ liệu các bài báo liên quan đến thị trường chứng khoán từ cafef, thanhnien, vietstock và vnexpress đến năm 2021.

Dữ liệu giá vnindex từ khi thành lập đến 17/2/2021

Bộ dữ liệu dự đoán giá ô tô đã qua sử dụng thông qua tập hợp các thông tin về ô tô được trích xuất từ ​​trang web thị trường ô tô phổ biến, https://www.cars.com. Bộ dữ liệu này bao gồm 4.009 mẫu dữ liệu, mỗi mẫu đại diện cho một danh sách xe và bao gồm chín tính năng riêng biệt, cung cấp những hiểu biết có giá trị về thế giới ô tô.

Bộ dữ liệu này bao gồm các thông tin sau cho mỗi mục nhập:ID : Mã định danh duy nhất cho phim truyền hình.Tên : Tiêu đề của bộ phim truyền hình.Tên gốc : Tên gốc của bộ phim truyền hình.Tổng quan : Tóm tắt hoặc mô tả ngắn gọn về phim truyền hình.Tagline : Câu khẩu hiệu hoặc câu thoại đáng nhớ liên quan đến phim truyền hình (nếu có).Đang sản xuất : Cho biết phim truyền hình hiện đang được sản xuất hayTrạng thái : Trạng thái hiện tại của phim truyền hình (ví dụ: đang sản xuất, đã kết thúc, đã hủy...

1. CASIA-WebFaceDataset có kích thước tầm 4.1G, bao gồm 494,414 hình khuôn mặt của 10,575 người thật được thu thập trên web và đã gán nhãn đầy đủ. Dataset này phục vụ cho bài toán face verification và face identification .https://archive.org/download/NudeNet_classifier_dataset_v1/NudeNet_Classifier_train_data_x320.zipĐối với các bạn muốn mì ăn liền, thì có thể tải pretrain model NudeNet trên pip về rồi thử.2. MS-Celeb-1MTập dataset khuôn mặt gốc được microsoft công bố năm 2016 phục vụ cho bài...

Bối cảnhCác biểu diễn đối tượng 3D là tài nguyên có giá trị để phát hiện lớp đối tượng đa khung nhìn và hiểu cảnh. Nhận dạng chi tiết là một lĩnh vực con đang phát triển của thị giác máy tính có nhiều ứng dụng trong thế giới thực để phân biệt sự khác biệt về ngoại hình tinh tế. Bộ dữ liệu về ô tô này chứa các bộ thử nghiệm và đào tạo tuyệt vời để hình thành các mô hình có thể phân biệt các ô tô với nhau. Dữ liệu có nguồn gốc từ Phòng thí nghiệm AI của Đại học Stanford (tham khảo cụ thể bên dưới...