imm:CreateDataset create *Dataset acs:imm:{#regionId}:{#accountId}:project/{#ProjectName}/dataset/{#DatasetName} 无 无 请求参数 名称类型必填描述示例值 ProjectName string 是 项目名称,获取方式请参见创建项目。 test-project DatasetName string 是 数据集名称,同一个 Project 下唯一。命名规则如下: ...
PAI_PUBLIC_DATASET:PAI_PUBLIC_DATASET。 ITAG:ITAG。 USER:USER。 USER SourceId string 否 数据来源 ID。 当SourceType 为 USER 时,SourceId 支持自定义。 当SourceType 为 ITAG 时,即 iTAG 模块标注结果生成的数据集时,SourceId 为 ITAG 的任务 ID。 当SourceType 为 PAI_PUBLIC_DATASET 时,即使用 PAI 公共...
1.数据可重复使用:create_dataset()函数可以创建一个可重复使用的数据集,可以在不同的任务中使用同一数据集。 2.数据的组织和存储:create_dataset()函数可以将数据以一种有组织的方式进行存储,使得数据的读取和处理更加方便。 3.数据的准备和清洗:create_dataset()函数可以对数据进行预处理、清洗和转换,以便进行后续...
createdataset是pandas库中的一个方法,用于创建一个DataFrame对象,DataFrame是pandas库中的一个核心数据结构,类似于Excel表格。通过createdataset方法,我们可以将数据以表格的形式组织起来,方便进行数据分析和处理。 3. createdataset的基本用法 我们来看一下createdataset方法的基本用法。在使用createdataset方法时,我们可以传...
现在,createdataset函数已经定义完成,并且能够在调用时读取CSV文件、处理数据,并返回适用于SVM线性分类的数据集。你可以将这个函数集成到你的SVM线性分类流程中,以便使用实际数据进行训练和预测。
通过createDataset创建Dataset数据集(Array,RDD,List) 说明 定义: 底层用到了函数的柯里化,需要传递两个值。 第二个值是一个隐式参数,需要定义一个隐式变量给隐式参数传递值。 隐式变量不需要我们定义 在SparkSession中全部给我们定义好了。 隐式变量是一个编码器Encoder变量 我们只需要导入即可 import sessi...
{ "datasetGroupArn": "string", "datasetType": "string", "name": "string", "schemaArn": "string", "tags": [ { "tagKey": "string", "tagValue": "string" } ] }請求參數 請求接受採用 JSON 格式的下列資料。datasetGroupArn 要新增資料集之資料集群組的 Amazon Resource Name (ARN)。
Create, Curate and Clean Data for LLMs Entirely Open Source & Local - Keeps Your Data Safe. Solving data for Large Language Models. Explore DataformerBook a Call Why Synthetic Data? Previous Tweet not found The embedded tweet could not be found… ...
apigateway:CreateDataset create *Dataset acs:apigateway:{#regionId}:{#accountId}:dataset/* 无 无 请求参数 名称类型必填描述示例值 DatasetName string 是 数据集名称 DatasetName DatasetType string 是 数据集类型,可选值: JWT_BLOCKING : JWT 黑名单 IP_WHITELIST_CIDR : IP 白名单 PARAMETER_ACCESS :...
POST /datasets HTTP/1.1 Content-type: application/json { "clientToken": "string", "datasetDescription": "string", "datasetId": "string", "datasetName": "string", "datasetSource": { "sourceDetail": { "kendra": { "knowledgeBaseArn": "string", "roleArn": "string" } }, "sourceFormat...