给我一个包含很多职业的招聘数据集，数据量为2万以上

很抱歉，我作为AI语言模型无法提供具体的数据集下载链接。但您可以通过以下方法获取适合您的数据集：

1. 使用招聘网站的API：许多招聘网站提供API，您可以通过API调用来获取他们的职位招聘数据集，如 Indeed、LinkedIn、Glassdoor等。

2. 使用开放数据平台：一些政府和非营利组织提供大规模的公共数据集，您可以通过这些平台来查找相关数据集，例如数据网站 Kaggle 等。

3. 自行创建数据集：您可以通过在多个招聘网站上手动搜索并整理数据来创建自己的数据集，例如 Monster、CareerBuilder、ZipRecruiter 等。

请注意，您需要获得数据集使用的许可证或遵守相关的数据保护法规。

相关问题

多目标识别数据集有哪些

### 回答1：
有许多多目标识别数据集，其中一些常见的包括：

1. PASCAL VOC：一个用于计算机视觉和图像语义分析的数据集，包含了 20 种不同类别的物体和背景。

2. COCO：一个用于目标检测、分割和语义分果的数据集，包含了 80 种不同类别的物体。

3. ImageNet：一个大型计算机视觉数据集，包含了多种物体类别，用于图像分类和目标检测等任务。

4. KITTI：一个用于汽车视觉和激光雷达数据的数据集，包含了汽车、行人、骑车者等多种物体。

5. Udacity Self-Driving Car：一个用于自动驾驶的数据集，包含了车辆、行人、交通标志等多种物体。

这只是一些常见的多目标识别数据集，实际上还有很多其他数据集，根据具体任务的不同，可以选择不同的数据集。

### 回答2：
多目标识别数据集是用于训练多目标识别模型的数据集，包含了多个不同类别的目标物体的图像和相应的标签。以下是一些常用的多目标识别数据集：

1. COCO（Common Objects in Context）：COCO数据集是目前最广泛使用的多目标识别数据集之一。它包含超过80个目标类别，约120万个标注的图像，用于训练和测试目标识别算法。

2. Pascal VOC（Visual Object Classes）：Pascal VOC数据集是一个经典的多目标识别数据集，包含20个目标类别，共计约1.4万个图像及其标注。每个图像都提供了物体边界框和类别标签。

3. ImageNet：ImageNet是一个大规模的图像数据库，包含超过1.2百万个标注的图像，用于训练各种计算机视觉任务。它提供了用于多目标识别的子数据集，包含了多个目标类别的图像和标注信息。

4. Open Images：Open Images是一个由Google创建的多目标识别数据集，包含超过900万个图像和超过3千万个物体实例的标注。它提供了大量的类别和丰富的标注信息，可用于训练多目标识别算法。

除了以上提到的数据集，还有许多其他的多目标识别数据集，如MS COCO，PASCAL-Context，ADE20K等。这些数据集的存在对于促进多目标识别算法的研究和发展起到了重要作用，为学者们提供了丰富多样的训练样本和评估资源。

### 回答3：
多目标识别数据集是广泛用于训练和评估计算机视觉算法的数据集，用于识别图像或视频中的多个目标物体。以下是几个常用的多目标识别数据集：

1. COCO（Common Objects in Context）：是目前最为流行的多目标识别数据集之一，包含超过80个不同类别的物体，并提供了大量的图像和标注信息。

2. VOC（Visual Object Classes）：是一个经典的多目标识别数据集，包含20个常见的物体类别，并提供了大量的图像和标注信息。

3. ImageNet：该数据集是一个大规模图像数据集，包含超过1000个目标类别，其中包括多个目标物体。该数据集广泛用于图像分类和目标识别任务。

4. KITTI：该数据集主要用于自动驾驶领域的多目标识别任务，包含大量的图像和点云数据，用于检测和跟踪车辆、行人、自行车等物体。

5. Open Images dataset：这个数据集由谷歌提供，包含了超过9000个类别的物体图像，并提供了图像级和物体级别的标注信息。

6. ADE20K：该数据集主要用于场景理解和语义分割任务，包含了超过20,000个类别的物体，用于对图像中的每个像素进行目标识别。

7. Cityscapes：该数据集主要用于城市场景下的多目标识别任务，包含大量的图像和像素级别的标注信息，如道路、建筑物、车辆等。

总之，以上是一些常用的多目标识别数据集，它们提供了丰富的图像和标注信息，可用于训练和评估各种多目标识别算法。

github开源数据集

GitHub上有很多开源数据集，以下是其中一些：

1. COCO (Common Objects in Context): 一个广泛使用的图像识别和分割数据集，包含超过33万张图像和超过200万个标记。

2. Open Images Dataset: 一个超过90万张图像的开源数据集，其中包含了超过6千万个标记，用于图像分类、对象检测等任务。

3. IMDb数据集：一个基于互联网电影数据库的数据集，包含了超过100万部电影和电视节目的信息。

4. Kaggle数据集：一个由Kaggle社区贡献的开源数据集，涵盖了各种领域，包括自然语言处理、图像识别、数据可视化等。

5. Yelp数据集：一个由Yelp评论数据组成的数据集，包含了超过700万条评论和超过20万家商家的信息。

6. Fashion MNIST数据集：一个用于衣服分类的数据集，包含了7万张28x28像素的灰度图像。

7. Enron邮件数据集：一个包含了Enron公司员工发送和接收的大量电子邮件的数据集，用于电子邮件分类和分析。

8. MNIST数据集：一个用于手写数字识别的数据集，包含了6万张28x28像素的灰度图像。

这些数据集可以在GitHub上找到，可以自由下载和使用。