本 Spotify ML 练习数据集专为机器学习初学者设计，旨在提供端到端的 ML 管道实践资源。原始数据含 24 个特征，经处理后扩展至 158 个工程特征，涵盖 11.4 万 + 首 Spotify 歌曲信息。，涵盖流行度评分、音频特征、流派标签、聚类目标及艺术家统计量。

在自然语言处理（NLP）和机器学习领域，情感分析作为一项基础且关键的任务，广泛应用于社交媒体监控、产品反馈分析和内容推荐等场景。IMDB情感分析数据集凭借其规模庞大、标注精确和结构清晰的特点，成为研究人员和开发者进行二元情感分类模型训练与评估的基准工具。该数据集不仅支持算法性能的标准化测试，还促进了情感分析技术的创新与优化，对于提升文本分类模型的准确性和泛化能力具有重要价值。

男性脱发（雄激素性脱发）是困扰全球约50%男性的常见皮肤问题，准确诊断和分级对治疗方案的选择至关重要。本数据集针对这一临床需求，系统性地收集了2400多张高质量男性脱发头皮图像，为AI辅助诊断提供了标准化训练资源。 所有图像均从五个标准化角度（前额、顶部、左侧、右侧和后部）拍摄，确保全面覆盖诊断所需的头皮区域。这种多角度采集方式克服了单一视角可能导致的诊断盲区，使模型能够学习更全面的脱发特征。图像

本文基于一份10万条的微信公众号文章数据集，尝试运用数据科学方法挖掘爆款内容的潜在规律，并探索构建一个可量化的爆款标题生成思路。​​需要特别说明的是，本文的所有结论和模型均源于对这10万条特定数据的分析，其普适性可能存在局限，分析结果仅供参考。​​ 本文的核心目的更侧重于完整地展示从数据准备、特征工程到统计分析、机器学习建模的全过程，分享一种数据驱动内容创作的分析方法和思路，而非提供一个放之四海而

在人工智能技术快速发展的今天，医疗健康领域正迎来前所未有的变革机遇。医学人工智能系统的研发与应用已成为推动医疗服务质量提升、降低医疗成本、提高诊疗效率的重要途径。然而，构建高质量的医学AI系统面临着诸多挑战，其中最为关键的是缺乏标准化、大规模、高质量的医学知识数据集。中文医学基准测试数据集应运而生，为医学AI的研发与应用提供了坚实的数据基础。 该数据集不仅填补了中文医学AI训练数据的空白，更为医学

随着人工智能技术的快速发展，语音识别和自然语言处理已成为现代智能系统的核心技术。然而，对于粤语这一重要的汉语方言，高质量的语音语料库资源相对稀缺，这严重制约了粤语语音识别技术的发展和应用。粤语作为中国南方地区的主要方言，拥有超过7000万的使用者，在粤港澳大湾区、海外华人社区以及国际贸易中发挥着重要作用。因此，构建高质量的粤语语音语料库对于推动粤语语音技术发展、促进区域经济文化交流、以及保护语言多

在当今医疗健康领域，数据驱动的决策变得越来越重要。药物相关结构化数据集作为连接医药研究与人工智能应用的关键桥梁，为研究人员、数据科学家和医疗从业者提供了宝贵的资源。本数据集从权威医药网站Drugs.com提取并经过严格预处理，包含了丰富的药物信息，能够支持从基础研究到临床应用的多层次需求。对于致力于药物安全性评估、副作用预测模型开发以及医疗保健应用创新的专业人士而言，这一数据集具有不可替代的价值。

使用goenv、pyenv、jenv 版本管理工具，完成在同一台机器上管理多个版本的运行环境，并实现灵活切换。

使用aspose-words库对word文档进行转换

JPackage 是 JDK 14 引入的一款命令行工具，用于将 Java 应用程序打包为原生安装包,如exe、dmg、pkg、deb、rpm。