想询问一下，有没有巨佬研究过社交网络中找到非紧密关系专家组的问题呀？

Question

想找到相关资料（数据集，源码等）

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

1. 数据集：

• 确定你想要的数据集类型（如文本、图片、视频等）和领域（如自然语言处理、计算机视觉等）
• 在公开数据集网站（如Kaggle、UCI Machine Learning Repository等）上搜索相关的数据集
• 下载并查看数据集的描述、样本数据等信息 案例：假设我想要一个关于鸢尾花种类的数据集，我可以在Kaggle上搜索"Iris dataset"，并找到经典的"Iris Species"数据集，其中包含150个样本，分为三个类别：Setosa、Versicolor和Virginica。 代码示例（Python）：

from sklearn.datasets import load_iris
# 加载Iris数据集
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target
print(data.DESCR)  # 输出数据集描述信息
print(X[:5])  # 输出前5个样本数据
print(y[:5])  # 输出前5个样本标签

1. 源码：
   • 确定你需要的功能或算法
   • 在GitHub等代码托管网站上搜索相关的项目
   • 查看项目的README文件、示例代码等来了解项目的功能、用法等信息 案例：假设我需要一个用于目标检测的源码，我可以在GitHub上搜索"object detection"，并找到一个名为"tensorflow/models"的项目，其中包含各种目标检测算法的实现。
2. 其他资料：
   • 确定你需要的资料类型（如论文、教程等）
   • 在学术搜索引擎（如Google Scholar、学术百度等）上搜索相关的资料
   • 在在线教育平台（如Coursera、Udemy等）上搜索相关的课程 希望以上信息能对您有所帮助。如果有其他问题，请随时告诉我。