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遥感变化检测数据集与代码资源汇总

遥感变化检测数据集多光谱高分辨率深度学习 Github 开源项目

项目整理了遥感变化检测领域的关键资源,包括数据集、算法代码和竞赛信息。数据类型覆盖多光谱、高光谱和3D等,同时收录了传统方法和深度学习的实现代码。为该领域研究和应用提供全面参考,内容持续更新。

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论文

介绍相关项目

Awesome-Learning-with-Label-Noise - 噪声标签学习研究资源汇总

Github开源项目数据集机器学习标签噪声深度学习算法

Awesome-Learning-with-Label-Noise项目汇总了噪声标签学习领域的重要资源。该项目收集2008年以来的相关论文、代码和工具，涵盖多种噪声标签处理方法。这一资源列表为研究人员和开发者提供全面参考，有助于解决噪声标签问题，促进机器学习在不完美数据环境中的应用。

maxar-open-data - Maxar开源卫星影像数据共享项目

GithubMaxar Open DataSTAC卫星图像地理空间数据开源项目灾害响应

maxar-open-data是一个开源的高分辨率卫星影像数据共享项目。该项目提供了支持紧急规划、风险评估、灾害监测和应急响应等场景的卫星影像数据。用户可通过AWS、STAC索引和Hugging Face等多种方式访问数据。项目还包含Python接口、可视化示例和相关资源，便于数据获取、处理和分析。

Awesome-LLMs-Datasets - 完整收录大型语言模型数据集的多维度分类概览

GithubLLMs数据集大语言模型开源项目指令微调数据集评估数据集预训练语料库

这个项目全面收集和分类了大型语言模型(LLM)数据集，包括预训练语料库、指令微调数据集、偏好数据集、评估数据集和传统NLP数据集五大类别。新增的内容涵盖多模态大语言模型数据集和检索增强生成数据集。项目统计了444个数据集的详细信息，覆盖8种语言和32个领域，为LLM研究提供了全面参考资源。

awesome-stock-resources - 全面收录免费优质设计素材资源

CC0许可Github免费素材公共领域创意共享图片资源开源项目

该项目汇总了大量免费高质量设计素材资源,包括摄影、视频、插图等多个类别。资源涵盖CC0许可、自定义许可和公共领域内容,提供照片、矢量图形、字体、图标等多种素材。这一资源集合为设计师、开发者和创意人员提供了便利,有助于在各类项目中获取和使用优质免费素材。

Awesome-Deep-Graph-Clustering - 最新深度图聚类方法和资源汇总

Github图神经网络图聚类开源项目无监督学习深度学习自编码器

game-datasets - 全面收录游戏数据集与AI工具资源

APIGithub人工智能开源游戏开源项目数据挖掘游戏数据集

game-datasets项目汇集了大量游戏相关的数据集、API和AI工具资源。涵盖从经典游戏到现代电竞的多个领域,提供了丰富的数据挖掘和AI开发素材。项目持续更新,为游戏AI和数据科学研究提供全面参考。收录内容包括游戏API、AI竞赛平台、开源游戏引擎、相关书籍等,是游戏研究和开发的重要资源库。

awesome-learning-resources - 多种编程语言和软件开发框架的学习资源

Github学习资源开发者开源项目技术教程编程

awesome-learning-resources项目汇总了多种编程语言和软件开发框架的学习资源，涵盖基础编程技能、前端及后端技术、数据科学和机器学习等领域。适合各阶段开发者提升技能和工作效率。

awesome-data-catalogs - 数据目录和可观测性平台列表

AmundsenDataHubGithub开源项目数据发现数据目录数据管理

该项目收集了一系列精心挑选的数据目录和监控平台，帮助企业高效发现、管理和观察数据。通过综合列表，用户可以比较开源和专有工具的不同功能，如数据溯源、数据质量保障和数据协作，满足多样化的数据管理需求。

awesome-regression-testing - 视觉回归测试资源大全

GithubSeleniumUI测试开源项目浏览器自动化自动化测试视觉回归测试

awesome-regression-testing是一个综合性视觉回归测试资源库。它包含了丰富的工具、框架和在线服务信息，涵盖浏览器自动化、测试框架等多个方面。此外还收录了相关博客文章和教程。该项目适合开发人员、QA工程师和UX设计师使用，为视觉回归测试提供了全面的开源和商业解决方案参考。

anomaly-detection-resources - 异常检测领域的综合学习资源库

ADBenchGithubPyOD开源项目异常检测数据挖掘机器学习

本项目汇集了异常检测领域的全面学习资源,包括书籍、论文、课程、数据集和工具库。涵盖多变量数据、时间序列和图网络等多种异常检测类型,并提供关键算法、高维数据和集成方法等研究方向的资料。同时列出重要会议和期刊,为异常检测研究者和实践者提供了宝贵的资源库。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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