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本文目录一览：

• 1、音乐推荐数据集调研整理
• 2、NER常用数据集汇总
• 3、...涉及多行业、多模态命名实体识别数据集收集
• 4、数据查询哪里找?数据网站汇总大全来啦
• 5、java是做数据分析最好的方法吗
• 6、怎么把Django的超级用户删掉(2023年最新解答)

音乐推荐数据集调研整理

1、Last.fm数据集Last.fm 1K：992用户的历史收听记录，包含用户特征和artist/song信息，但歌曲特征需外部API获取。Last.fm 360K：360K用户artist收听次数记录，关注用户对艺术家的偏好。30Music提供了用户完整的session记录、播放列表，以及用户对歌曲的评分，是音乐推荐研究中的宝贵资源。

2、音乐信息检索领域的多样化数据集继续为您介绍，以下是第四部分的15个数据集，它们包含了丰富多样的音频样本以及相关元数据。这将有助于研究者、开发者和音乐爱好者进行音乐分析、推荐、检索等任务。

3、首先，我们使用了 Spotify Song Attributes 数据集，其中包含16项特征，例如音乐的原声程度、律动感、时长、冲击感、歌唱部分占比、曲调、现场感、响度、旋律重复度、朗诵比例、节拍、音符时值、心理感受，以及用户对音乐的喜好标记。

4、Gowalla： 地理签到数据，包含社会关系，是POI推荐的流行选择。Yoochoose： 电商点击流数据，被分割为Yoochoose1/64和Yoochoose1/4，用于序列推荐任务。Diginetica： 时间序列事务数据，用于基于会话的推荐。RetailRocket： 实时电子商务浏览数据，提供了用户行为的实时洞察。

5、方法如下：1在手机桌面中，点击椒盐音乐软件图标。2在椒盐音乐 设置界面中，点击音乐设置项。盐音乐app是一款很不错的音乐播放软件，支持本地音乐播放、多功能播放、音乐切换、随机、单曲、顺序等多种服务功能，十分强大，不定时更新最新的歌曲库，所有歌曲免费提供听取。

6、在数据分析过程中，数据清理是首要步骤，其主要目标是确保数据质量。整理数据后，往往需要将多张表格合并，以进行深入分析。2 连接数据 组合数据的一种有效方法是使用连接（concatenation）。1 添加行 加载多个数据集，并通过连接将它们组合起来。

NER常用数据集汇总

中文NER数据集涵盖多种语料来源，如新闻、电商、文娱、医疗、微博、论文文献等。

常用的NER数据集有SimmerChan/corpus。评测方法包括基于token标签的直接评测和考虑实体边界与类型的评测，其中后者更为实际应用所采用。NER工具库如NeuroNER，提供预训练模型，但可能需要根据特定领域语料进行再训练或调整。随后，探讨了NER的主要方法，包括基于规则、无监督学习、基于特征的监督学习和深度学习。

命名实体识别(NER)，作为NLP的核心任务，目标是识别文本中出现的实体，该技术在智能问答和句法分析等领域有着广泛的应用。本文将深入探讨一种常用的命名实体识别算法——BiLSTM+CRF模型。在训练数据集构建中，通常基于业务需求定义不同类型的实体，如人名和组织机构名称。

数据集包括：CoLA、SST、MRPC、STS-B、QQP、MNLI、QNLI、RTE、WNLI。

例如，识别出「Michael Jeffrey Jordan」为「Person」，「Brooklyn」和「New York」为「Location」。NER的研究包括了数据集、评测方法和工具库的探索。常用数据集如SimmerChan/corpus提供基准。评测方法分为基于token标签的直接评估和考虑实体边界和类型的综合评估，后者通过精确匹配和放宽匹配来衡量模型性能。

数据集详细信息如下：类别：10个类别，包括地址、书名、公司、游戏、政府、电影、姓名、组织机构、职位和景点。数据分布：训练集包含10748条数据，验证集包含1343条数据。

...涉及多行业、多模态命名实体识别数据集收集

中文NER数据集涵盖多种语料来源，如新闻、电商、文娱、医疗、微博、论文文献等。

NLPCC-2020（The CFF Internation conference on Natural Language Processing and Chinese Computing）NLPCC（国内顶级NLP会议）主要涉及方向有：分词和命名实体识别、句法分析、语义分析、语篇分析、面向少数民族和低资源语言的NLP、自然语言处理的应用、个性化与推荐、用于搜索和广告的NLP等。

经过多次更新与调整，项目聚焦于构建王者荣耀问答助手，主要围绕多模态数据集的构建与利用。数据集包含了来自《王者荣耀》的游戏图像、文本和音频内容，其中包含各个英雄的默认皮肤，以及不同英雄间的复杂关系信息。

数据查询哪里找?数据网站汇总大全来啦

Data.gov（美国政府公开数据所在地）该站点包含超过19万的数据集，覆盖气候、教育、能源、金融等众多领域。 data.gov.in（印度政府公开数据所在地）可从各种行业、气候、医疗保健等领域查找数据。根据您所在国家，其他政府网站可能提供类似服务。

单位申报记录查询 您可通过此项功能对已申报所得申报表数据、申报表明细数据和代扣代缴个人纳税情况进行查询。 点击左侧功能菜单【查询统计】→【单位申报记录查询】，进入“单位申报记录查询”界面。

小E在一次交流中，有幸搜集了一些实用的资源，现分享给你。首先，寻找年报和公告，只需输入你关注的公司简称，如A股、B股或基金期货，通过百度搜索股票代码，相关网站会提供近几年的公司年报链接。对于美股投资者，可以选择美国三大证券交易所，进入公司页面后，查找SEC FILINGS，能找到各类财务报告。

java是做数据分析最好的方法吗

情绪分析是自然语言处理（NLP）中最常见的应用程序之一。你可以使用Twitter情绪分析数据集建立基于情绪分析的模型。众所周知，我们的川普同志可以说是Twitter的常驻“相声演员”，没准你还能浏览到他发表过的言论呢~MNIST数据集：MNIST数据集建立在手写数据上。

对于数据分析，R语言是首选，因其社区支持强大、学习成本相对较低，且在统计分析方面表现出色。 若追求通用编程能力，Python是不错的选择，它广泛应用于各种编程任务，包括数据分析。

都可以啊。 每一个软件都有他存在的价值与意义。主要是看你喜欢什么，你自己更偏向于什么。不过我用的是python。

简单的说Java语言是做大数据研发的工具之一，不少早期做大数据平台开发的程序员都是做Java开发出身，而且Hadoop平台本身就是采用Java语言开发的，所以很多做大数据开发的程序员第一个排序实验都是使用Java语言开发的。所以，Java是早期做大数据开发的基础之一。

数据分析会比较难，数据分析需要数学功底扎实，数据结构学得好，考验个人思维。java的话简单了说学会语法就可以做开发了，但是后面如果往深了的学还是比较难的。

Java在企业级应用、大型项目开发和移动应用开发等领域有着广泛的应用。如果你希望开发大型、复杂的系统级应用，Java可能是更好的选择。当然，选择哪种编程语言还取决于个人的喜好和项目需求。如果你喜欢简洁明了的语法和快速的开发节奏，同时工作内容涉及数据分析等任务，Python可能更适合你。

怎么把Django的超级用户删掉(2023年最新解答)

还有命令行在createsuperuser创建超级用户时提醒要输入信息的字段REQUIRED_FIELDS 配置完成后是无法启动成功的，因为缺少djangouser类的一些默认方法需要继承AbstractBaseUser类 不想创建djangoauth的表可以删除djangosetting.pyINSTALLED_APPS中django.contrib.auth。

ubuntu怎么删除django不用卸载，找到python安装路径，Lib--sit_package下，把django文件夹和django.egg这种文件删了就好了。怎么ubuntu下django文件删除不了方法：如果电脑安装有360安全卫士，可以右击需要删除的文件夹--选择使用360强力删除；点击打开勾选防止恢复或者防止文件再生后点击粉碎文件。

切换到【文件组】页，在这里可以添加或删除文件组。完成以上操作后，单击【确定】按钮关闭【新建数据库】对话框。至此“新建的数据”数据库创建成功。新建的数据库可以再【对象资源管理器】窗口看到。