Urlaubsbonus | 6 Hochwertige Datensätze Zum Thema Weihnachten + Rechenleistung

Es ist der jährliche Heiligabend und schon wieder Weihnachten. Gibt es außer Äpfeln und Weihnachtsbäumen noch etwas Neues? Damit das letzte Weihnachten der 2020er-Jahre anders wird, hat Super Neuro Ihnen heute mehrere weihnachtliche Datensätze sowie kostenlose Rechenleistungsvorteile gebracht. Kommen Sie und holen Sie sie sich!

Für Menschen im Westen ist das Frühlingsfest ebenso wichtig wie für die Chinesen, und die ganze Familie muss diesen Tag feiern. Laut BBC sind die Briten in der RegelIch habe mehr als einen Monat vor Weihnachten mit den Vorbereitungen begonnen.Während dieser Zeit findet eine Weihnachtsbeleuchtungszeremonie statt und die Straßen und Gassen sind von einer festlichen Atmosphäre erfüllt. Aufgrund der Weihnachtsaktivitäten wie Einkaufen, Schenken und Abendessen werden auch verschiedene damit verbundene Daten generiert.

Also reagierte Super Neuro auch auf die Situation und kümmerte sich speziell darumWeihnachtsbezogene Datensätze und kostenlose Rechenleistung, ich schenke es jedem zu Weihnachten, bitte behaltet es und dankt mir!

Anhand dieser weihnachtlichen Datensätze können wir die starke Weihnachtsatmosphäre erleben und gleichzeitig lernen und Spaß haben.

Den Einladungscode erhalten Sie am Ende des Artikels. Nach erfolgreicher Registrierung können Sie sich ein doppeltes Wohlfahrts-Geschenkpaket sichern!

Sechs hochwertige Weihnachtsdatensätze, die Sie verdienen 

● Schnappen Sie sich Billboards 393 heiße Weihnachtslieder ●

Einleitung in einem Satz:Hier sind die 393 beliebtesten Weihnachtslieder der letzten 60 Jahre.

Details:Dieser Datensatz wurde gesammelt von Zwischen 1958 und 2017, Billboards beliebteste 393 WeihnachtsliederAlle Lieder erschienen in verschiedenen Jahren in der Liste „Top 100 der beliebtesten Weihnachtslieder“. Einige von ihnen standen mehrfach auf der Liste. „Jingle Bell Rock“ war 28 Mal auf der Liste und „All I Want for Christmas Is You“ war 20 Mal auf der Liste. 

Dieser Datensatz wurde durch die Zusammenführung zweier Datenquellen erstellt: der Billboard Top 100 1958–2017 und der Wikipedia-Liste der beliebtesten Weihnachtslieder.

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Forschungsrichtung:Typische Anwendungen der Sequenzmodellierung (seq2seq) wie maschinelles Schreiben von Liedtexten und Stillernen

● 1600 klassische Weihnachtsrezepte ●

Einleitung in einem Satz:Lassen Sie sich das köstliche Essen nicht entgehen, es gibt 1.600 Weihnachtsrezepte zum Freischalten.Details:Dieser Datensatz enthält 1.600 Weihnachtsrezepte von BBC Good Food, die detaillierte Informationen wie Name, Beschreibung, Autor, Zutaten, Kochschritte usw. der jeweiligen Rezepte enthält. Das Dateiformat ist JSON, wodurch Benutzer gängige Weihnachtsgerichte besser verstehen und NLP-bezogene Schulungen durchführen können.

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Forschungsrichtung:Lebensmittelanpassungsmodelle, Lebensmittelverarbeitung usw. können siamesische neuronale Netze anwenden

● 50.000 Weihnachts-Twitter-Texte ●

Einleitung in einem Satz:Worüber twittern die Leute gerne an Heiligabend und Weihnachten?

Details:Der Verlag beschaffte die Daten an Heiligabend und am ersten Weihnachtsfeiertag über Crawler, insgesamt 50.000 TweetsDas erste Feld ist die Herausgeber-ID und das zweite Feld sind die HTML-Metadaten. Empfohlen Schöne Suppe  oder eine andere Bibliothek, um diese Daten zu analysieren und aus jedem Tweet gültige Informationen zu extrahieren. Die Verwendung von Emojis in Tweets:Weitere Untersuchungen zu aktiven Nutzern während der Weihnachtszeit können gefördert werden.

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Forschungsrichtung:Textanalyseforschung, Beurteilung der Textstimmung

● Eine Million Weihnachtswunschlisten von Kindern ●

Einleitung in einem Satz:Jene Kinder, die sich auf Weihnachten und die Geschenke freuen, die sie erwarten.

Details:Der Datensatz besteht aus zwei Teilen: den Weihnachtswunschlisten von 1 Million Kindern (jedes Kind enthält 100 Wunschgeschenke), einer Liste mit 1000 Geschenken und einer Liste mit 1000 braven Kindern, an die der Weihnachtsmann Geschenke verteilen möchte.

Dieser Datensatz stammt aus einem Online-Wettbewerb. Seine ursprüngliche Absicht ist es,Benutzer können diesen Datensatz verwenden, um einen Spielzeug-Matching-Algorithmus zu erstellen, der die Freude von Kindern und dem Weihnachtsmann steigern kann, indem er ihnen die Spielzeuge zuordnet, die sie benötigen.

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Forschungsrichtung:Benutzerempfehlungssystem

● Monatliche Daten zur Süßwarenproduktion während der US-amerikanischen Weihnachtszeit ●

Einleitung in einem Satz:Monatliche Süßigkeitenproduktion seit 1972. Werden zu Weihnachten mehr Süßigkeiten verteilt?

Details:Der Datensatz umfasst den Zeitraum von Januar 1972 bis August 2017.Monatliche Süßwarenproduktion in den Vereinigten Staaten, wozu wichtige Feiertage wie Halloween, Weihnachten und Neujahr sowie der Rückgang der Süßigkeitenproduktion aufgrund einer kurzen Phase der Gewichtsabnahme gehören.

Mit diesem Datensatz können Benutzer Änderungen im Index der Industrieproduktion, saisonale Änderungen in der Süßwarenproduktion und Produktionsprognosen verfolgen.

● Umsatzprognose für den Einzelhandel in der Weihnachtszeit ●

Einleitung in einem Satz:Während Ereignissen wie Weihnachten, speichern VerkaufsdatenDetails:Der Datensatz enthält historische Verkaufsdaten von 45 Geschäften in verschiedenen Regionen vom 05.02.2010 bis zum 01.11.2012 sowie die Anzahl, Art und Größe der Geschäfte.

Es gibt vier große Aktionszeiträume im Laufe des Jahres, darunterSuper Bowl, Labor Day, Thanksgiving und Weihnachten. Mit diesem Datensatz können Benutzer Einzelhandelsdaten modellieren, zukünftige Umsätze vorhersagen und die Auswirkungen strategischer Entscheidungen auf das Endergebnis verstehen.

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Forschungsrichtung:Produktverkaufsprognose, Benutzerempfehlung

Kostenlose Rechenleistung zu Weihnachten: nach Bedarf konfigurieren, sofort einsatzbereit 

Zu diesem festlichen Anlass macht Ihnen Super Neuro ein einfaches und aufrichtiges Geschenk. Wir streben danach, Data Science Engineers auszubildenGeben Sie möglichst wenig Geld aus und nutzen Sie die meiste und beste Rechenleistung!

Der Partner, den wir dieses Mal vorstellen möchten, ist OpenBayes, ein Cloud-Dienst, der Cloud-Rechenleistung für maschinelles Lernen bereitstellt. Sie verfügen über einen großen Supercomputing-Cluster und die GPU-Clusterarchitektur ist speziell für Matrix-Computing konzipiert. KI-AnwendungenEs stellt Container mit Rechenleistung bereit, ist sehr einfach zu starten und sofort einsatzbereit.

Derzeit unterstützen die Containerprodukte von OpenBayes bereits TensorFlow, PyTorch, MXNet  Standard-Frameworks für maschinelles Lernen in verschiedenen Versionen und Typen und verschiedenen gemeinsamen Abhängigkeiten in CPU- und GPU-Umgebungen.

und bieten CPU, NVIDIA T4, NVIDIA Tesla V100  Und andere Rechenressourcen, sei es das zentrale Training großer Datenmengen oder der stromsparende Betrieb von Modellen, können die Benutzeranforderungen problemlos erfüllen.

OpenBayes-UnterstützungSkript-UploadUnd JupyterLab-EditorOnline-Programmierung und anschließend Modelltraining.

Vollständiges Tutorial: https://openbayes.com/docs/quickstart/

Vom Anfänger zum Meister: Freundschaft +999

von MNIST-ModellBeispielsweise kann der OpenBayes-Computing-Container eine Komplettlösung seinDatensatzbindung,ModelltrainingsowieModellverwendungUnd andere Probleme.

Im neuen ContainerBindungsdatenGeben Sie MNIST ein, um nach dem entsprechenden Datensatz zu suchen. Klicken Sie, um es auszuwählen, und der MNIST-Datensatz wird an das Verzeichnis /input0 des „Computing Power Container“ gebunden.

Wählen Sie dann die entsprechendeRechencontainer:

wählenMirror (unterstützt gängige Betriebsumgebungen und verschiedene allgemeine Abhängigkeiten),SicherZugriffsmethode (Sie können Python-Skripte hochladen oder in Jupyter Lab ausführen).

Warten Sie nach dem Absenden der Aufgabe 1–2 Minuten, bis mit der Ausführung der Aufgabe begonnen wird. Die zum Starten einer Aufgabe benötigte Zeit hängt normalerweise von der Größe des gebundenen Datensatzes ab. Je größer der erforderliche Datensatz ist, desto länger dauert die Vorbereitung des Containers für die Ausführung. Das ist es!ModelltrainingVerfahren.

Vollständiges Tutorial: https://openbayes.com/docs/tutorial-mnist/

Derzeit unterstützt der OpenBayes-Container das Erstellen von Aufgaben oder Jupyter-Notebooks. TensorBoard .

Sie können TensorBoard verwenden, um TensorFlow-Diagramme anzuzeigen, vom Diagramm generierte quantitative Metriken darzustellen und zusätzliche Daten anzuzeigen (z. B. die darin übergebenen Bilder).

Registrieren Sie sich als neuer Benutzer und genießen Sie die GPU-Rechenleistung!

Zugang openbayes.com, klicken Sie auf die offizielle Website, um sich sofort zu registrieren. Während der internen Testphase gibt es wöchentliche Geschenke, sodass Sie nicht mit Klassenkameraden und Kollegen um Rechenleistung konkurrieren müssen ~ 

Veranstaltungsbeschreibung  Zugang openbayes.com  Registrieren Sie sich als neuer Benutzer mit dem Einladungscode [HyperAI]Sie können genießen
600 Minuten CPU + 300 Minuten NVIDIA T4 pro Woche  Kostenlose Rechenleistung~

Alle Weihnachtsdatensätze wurden in den öffentlichen Datensätzen der Plattform veröffentlicht~