데이터 세트

작가: Laura McKinney
창조 날짜: 9 4 월 2021
업데이트 날짜: 1 칠월 2024
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텐서플로우 데이터세트(tensorflow-datasets) 활용법입니다.
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정의-데이터 세트 란 무엇입니까?

데이터 세트는 IBM 메인 프레임 운영 체제에서 사용하기 위해 논리 레코드 및 블록 구조에서 바이트 스트림으로 구성된 정보 콜렉션입니다. 레코드 형식은 데이터 세트 구성, 레코드 형식 및 기타 매개 변수에 의해 결정됩니다.

각 레코드의 물리적 구조는 거의 동일하며 데이터 세트 전체에서 균일합니다. 이것은 데이터 제어 블록 레코드 형식 매개 변수에 지정됩니다. 고정 길이 레코드는 별도의 레코드에 대한 구분 기호 바이트 값이 필요하지 않습니다. 즉, 잘못된 레코드 끝 조건을 사용하지 않고 데이터가 모든 유형 (이진, 부동 소수점 또는 문자) 일 수 있습니다.


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Techopedia는 데이터 세트를 설명합니다

데이터 세트의 대안은 파일이며, Unix, Windows 및 Mac OS에서 선호하는 구조화되지 않은 바이트 스트림입니다. 데이터 세트에는 일반적으로 숫자, 고정 형식의 이름, 급여 및 판매 데이터와 같은 특정 유형의 데이터가 포함됩니다. 대조적으로, 파일은 그래픽, 오디오 데이터 및 비디오 데이터와 같이 다양한 형식의 다양한 데이터 유형을 포함 할 수있다.

데이터 세트는 각각 별도의 하위 데이터 세트를 포함하는 여러 멤버를 보유 할 수있는 파티션 된 데이터 세트로 구성 될 수 있습니다. 이 스타일의 구성은 파일을 디렉토리 또는 폴더로 구성하는 것과 유사합니다. PDS는 종종 실행 가능한 프로그램 및 소스 프로그램 라이브러리에 사용됩니다. PDS는 파일 시스템의 zip 파일과 유사하지만 데이터는 압축되지 않습니다.

이 정의는 IBM Mainframe과 관련하여 작성되었습니다.