：大规模视频数据集，具有长时长和结构化描述

：大规模视频数据集，具有长时长和结构化描述 视频数据集在视频生成（如 sora）中发挥着至关重要的作用。然而，现有的文本视频数据集在处理长视频序列和捕捉镜头转换方面往往存在不足。为了解决这些局限性，我们引入了 MiraData（迷你索拉数据），这是一个专门为长视频生成任务设计的大规模视频数据集。 MiraData 的主要特点 长视频时长： 以往的数据集通常视频片段很短（通常少于 6 秒），而 MiraData 则不同，它侧重于未剪切的视频片段，持续时间从 1 分钟到 2 分钟不等。这种延长的持续时间可以对视频内容进行更全面的建模。 结构化字幕： MiraData 中的每段视频都配有结构化字幕。这些标题从不同角度进行了详细描述，增强了数据集的丰富性。标题平均长度为 349 个字，确保了视频内容的全面呈现。

一种为机器学习而生的数据结构，非结构化多模态数据的数据结构

一种为机器学习而生的数据结构，非结构化多模态数据的数据结构 DocArray是一个库，用于存储传输中的嵌套、非结构化、多模态数据，包括文本、图像、音频、视频、3D 网格等。它允许深度学习工程师使用Pythonic API有效地处理，嵌入，搜索，推荐，存储和传输多模态数据 跨/多模式世界之门：用于表示复杂/混合/嵌套文本、图像、视频、音频、3D 网格数据的超表达数据结构。、、、等基础数据结构。 数据科学强国：通过 CPU/GPU 上的 Torch/TensorFlow/ONNX/PaddlePaddle 大大加快数据科学家在嵌入、k-NN 匹配、查询、可视化和评估方面的工作。 传输中的数据：针对网络通信进行了优化，随时可以使用 Protobuf、字节、base64、JSON、CSV、DataFrame 中的快速压缩序列化。非常适合流式传输和内存不足的数据。 一站式K-NN：主流向量数据库的统一且一致的API，允许最近邻搜索，包括Elasticsearch、Redis、ANNLite、Qdrant、Weaviate。 对于现代应用程序：GraphQL 支持使您的服务器在请求和响应方面具有通用性；内置数据验证和 JSON Schema (OpenAPI) 帮助您构建可靠的 Web 服务。 Pythonic：设计得像 Python 列表一样简单。如果你知道如何使用 Python，你就会知道如何使用 DocArray。直观的习惯用法和类型注释简化了您编写的代码。 与IDE集成：Jupyter notebook 和 Google Colab 上的漂亮打印和可视化；PyCharm 和 VS Code 中的全面自动完成和类型提示。 || #机器学习

：一个对话式搜索和分析平台，适用于复杂的非结构化数据，例如文档、演示文稿、成绩单、嵌入式表格和内部知识存储库。

：一个对话式搜索和分析平台，适用于复杂的非结构化数据，例如文档、演示文稿、成绩单、嵌入式表格和内部知识存储库。 它通过将人工智能引入数据准备、索引和检索来检索和综合高质量的答案。 Sycamore 可以轻松准备用于搜索和分析的非结构化数据，提供用于数据清理、信息提取、丰富、汇总和生成封装数据语义的向量嵌入的工具包。 Sycamore 使用你选择的生成式 AI 模型来使这些操作变得简单而有效，并且可以实现快速实验和迭代。此外，Sycamore 使用 OpenSearch 进行索引，支持混合（向量 + 关键字）搜索、检索增强生成 (RAG) 管道、过滤、分析功能、会话记忆和其他功能来改进信息检索。 特征 自然语言、对话界面，可针对非结构化数据提出复杂问题。包括对来源段落和对话记忆的引用。 包括对非结构化数据的各种查询操作，包括混合搜索、检索增强生成 (RAG) 和分析函数。 通过高级数据分段、用于数据丰富的 LLM 支持的 UDF、使用 Python 进行的高性能数据操作以及使用各种 AI 模型的向量嵌入，准备和丰富用于搜索和分析的复杂非结构化数据。 自动数据爬虫（Amazon S3 和 HTTP）和 Jupyter 笔记本支持等有用的功能可用于创建和迭代数据准备脚本。 可扩展、安全且可定制的 OpenSearch 后端，用于索引和数据检索。

具有聊天界面的上下文数据可视化工具，使用自然语言和GPT生成数据集的可视化，可以逐步编辑可视化结果，使其更加准确，无需重新输入整

具有聊天界面的上下文数据可视化工具，使用自然语言和GPT生成数据集的可视化，可以逐步编辑可视化结果，使其更加准确，无需重新输入整个复杂查询。 特点包括：自然语言生成数据可视化、使用聊天上下文编辑可视化、允许用户根据预期修改图表、通过与可视化交互逐步探索数据、上传自己的CSV数据集进行可视化、保存可视化和聊天记录、允许用户使用可视化编辑器进行编辑，并根据用户的喜好生成更好的可视化。 | #可视化 #工具

《结构化写作：心中有谱、下笔有神，赢得职场说服力 》

《结构化写作：心中有谱、下笔有神，赢得职场说服力 》 简介：结构化写作：心中有谱、下笔有神，赢得职场说服力是一本围绕其核心主题展开的深刻探索之作，书中详细讨论了与其主题相关的各类观点与现实应用，带给读者全新的思考视角。这本书为那些想深入了解相关领域的读者提供了充实的内容，值得一读。更多详情请访问相关链接。 标签： #结构化#结构化写作：心中有谱、下笔有神，赢得职场说服力#书籍 文件大小：NG 链接：https://pan.quark.cn/s/0feed886895b

Fundamentals of Data Visualization 数据可视化基础

Fundamentals of Data Visualization 数据可视化基础 本书会带你了解诸多经常遇到的可视化问题，还会对如何将庞大的数据集转化为清晰明了、让人信服的图表提供指南。 || #电子书 #可视化