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xyyandxyyV2EX 第 665494 号会员，加入于 2023-12-03 13:56:12 +08:00今日活跃度排名 13610 |
xyyandxyy 最近回复了
153 天前 回复了 xyyandxyy 创建的主题 › 问与答 › 求推荐云盘或其他方案用于分享数据集(2T) |
@gaobh 谢谢佬, 从你这才知道 cf 有这个, 看了一下好像我的数据这么大还是要比较高的费用的, 但是 mark 了!
@xianghaolin 嗯嗯我看了一下确实是
@NewHere 没有公网 IP 呜呜
@NSAgold
@IvanLi127
@XiLingHost
谢谢佬的建议! mark 了!
@xianghaolin 嗯嗯我看了一下确实是
@NewHere 没有公网 IP 呜呜
@NSAgold
@IvanLi127
@XiLingHost
谢谢佬的建议! mark 了!
153 天前 回复了 xyyandxyy 创建的主题 › 问与答 › 求推荐云盘或其他方案用于分享数据集(2T) |
是这样的...
主要是组内一般只维护一个静态的官网, 对外开放的存储还没有人来做, 要做也得抓其他同学(会维护且愿意做的同学不多)或自己来做, 整个流程更麻烦(因为还要去和管理的老师对接), 不如我在自己的服务器上写一个.
我们领域有一些数据集是如佬所说的附属 edu/ac 机构页面, 也是比较大的数据集, 但是时间久了(5 年往上), 很多也断了维护, 或者是下载速度龟速. 也基本是靠社区分享才能获取. 确实审核也就维持个前一段时间的几年, 之后就不在了...
所以综合时间和精力成本还是自己来研究下... 寄希望能少折腾点. 数据集还是有价值的, 我希望能送到需要的研究者手上, 减少他们去翻找的痛苦. 但是大组可能确实不 care, 每年三大会一堆, 不差我一个小小数据集.
主要是组内一般只维护一个静态的官网, 对外开放的存储还没有人来做, 要做也得抓其他同学(会维护且愿意做的同学不多)或自己来做, 整个流程更麻烦(因为还要去和管理的老师对接), 不如我在自己的服务器上写一个.
我们领域有一些数据集是如佬所说的附属 edu/ac 机构页面, 也是比较大的数据集, 但是时间久了(5 年往上), 很多也断了维护, 或者是下载速度龟速. 也基本是靠社区分享才能获取. 确实审核也就维持个前一段时间的几年, 之后就不在了...
所以综合时间和精力成本还是自己来研究下... 寄希望能少折腾点. 数据集还是有价值的, 我希望能送到需要的研究者手上, 减少他们去翻找的痛苦. 但是大组可能确实不 care, 每年三大会一堆, 不差我一个小小数据集.
154 天前 回复了 xyyandxyy 创建的主题 › 问与答 › 求推荐云盘或其他方案用于分享数据集(2T) |
@northbrunv 但是带宽成本感觉有点吓人
154 天前 回复了 xyyandxyy 创建的主题 › 问与答 › 求推荐云盘或其他方案用于分享数据集(2T) |
@1423 archive 是?
154 天前 回复了 xyyandxyy 创建的主题 › 问与答 › 求推荐云盘或其他方案用于分享数据集(2T) |
@chesha1 嗯嗯, 大佬说的有道理. 因为数据集涉及到一些隐私, 按照目前类似数据集的做法, 一般都是我做一个 request form, 然后审核 request 后发一个下载链接过去. 感觉 HF 可以研究一下怎么放上去, 刚刚查了一下好像没有上传大小限制.
154 天前 回复了 xyyandxyy 创建的主题 › 问与答 › 求推荐云盘或其他方案用于分享数据集(2T) |
@kebamt 可以完全不管国内访问, 因为国内访问我直接提供个百度云. 佬除了 PikPak 还有什么推荐吗? 自建也可以, 我是校园网, 校内有自己的服务器, 但是校外访问, 并下这个大个数据集, 没有想到怎么解决办法.
154 天前 回复了 xyyandxyy 创建的主题 › 问与答 › 求推荐云盘或其他方案用于分享数据集(2T) |
@UncleCAT4 淘宝上写的是扩容, 原理应该是拼车
161 天前 回复了 narglc 创建的主题 › 职场话题 › 35 岁放下了对大厂中厂的执念，准备在“外包”和“乙方”的 offer 选一个，该怎么选？ |
害怕。小弟 985 本，华 5 硕，计算机视觉方向。最近导师能硕转换博，但是由于感觉可能做的方向不喜欢，在考虑去大厂捞几年。看了贴之后担心在 30 岁之后会不会和 op 遇到一样的情况和纠结。有没有老哥能指点一下
210 天前 回复了 szxht 创建的主题 › 问与答 › 有没有大佬讲讲光电专业 |
如果是 985 ，如果本来成绩或应试还可以，可以利用考研或保研适合深造，因为本科直接上班不太好利用本专业优势。看你是什么本科
@robking 那你可以先假设这篇论文也是纯水的，不要太依赖去通过这篇文章解决你现在的问题。如果你还想稍微跑一下结果的话（假设你已经有数据了！）, 建议你需要做的就是面向 google ，b 站学习，配好 conda 环境。剩下的事情面向 gpt 编程，你可以让他帮你写好 pytorch 下 dataloader ，dataset 对应的类，写好 model 的定义，然后写好 train 和 test 的过程。你有了 dl 基础知识，面向 gpt 编程的可行性还是有的（或者你去 copy github 上对应这个领域的开源工作改改）。如果你感觉为时已晚，已经要完蛋了，建议还是先请客吃饭找身边前辈请教一下，然后也边做上面的事情，这样你答辩糊弄的时候也有话可说。
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