一批用于下载/管理机器学习常见公开数据集的脚本：数据集的名称、分类、下载地址等元信息存入本地 SQLite（fundata.manage.core.DatasetManage），实际数据文件从蓝奏网盘下载。收录的数据集包括 iris、MovieLens（100k/1m/10m/20m/25m）、Criteo（sample/kaggle）、Amazon Electronics 评论、adult、porto-seguro、bitly-usagov、COCO（val2017/annotations）以及 YOLOv3/v4 权重等。
fundata.work、fundata.manage、fundata.tables_bak 可以正常 import 和使用。DatasetManage.download() 中蓝奏云下载分支会抛出 NotImplementedError：当前 fundrive 的蓝奏云 API 是基于类的 fundrive.drives.lanzou.LanZouDrive，需要已认证的实例，没有免认证的下载函数可用。
fundata.dataset 可以在不安装重型机器学习依赖时导入；构建 Criteo 数据集时才需要安装 dataset extra。tensorflow、scikit-learn、funkeras（提供 notekeras）已收录进 pyproject.toml 的 dataset extra，默认不随主依赖安装。
notekeras：PyPI 上的funkeras包实际发布的顶层可 import 模块名仍然是notekeras（pip install funkeras装出来的目录是notekeras/），因此代码里from notekeras.features.feature_parse import ...这一行即使装了funkeras也必须保持notekeras这个导入名不变，才能正确工作。
已发布到 PyPI：
pip install fundata需要用到 fundata.dataset 下具体数据集处理类时，额外装上 dataset extra：
pip install "fundata[dataset]"pyproject.toml 中已声明的 dependencies 为 pandas、funshell、farlog、tqdm，安装后 fundata（顶层）、fundata.work、fundata.manage、fundata.tables_bak、fundata.dataset 均可正常导入。构建 Criteo 数据集时需要额外安装 dataset extra。
维护一份数据集索引，并按需从蓝奏云下载：
from fundata.manage.core import DatasetManage
from fundata.manage.library import insert_library
dataset = DatasetManage()
dataset.create()
insert_library() # 把 iris/movielens/criteo/coco/yolo 权重等的下载地址写入本地 sqlite
dataset.download("movielens-100k", path_root="./download/")管理数据落盘目录（数据库/日志/公共文件），默认落在 /opt/farfarfun/apps/fundata：
from fundata.work import WorkApp
app = WorkApp() # app_name 默认为 "fundata"，dir_app 默认为 /opt/farfarfun/apps/fundata
app.create()fundata.dataset 下还有针对具体数据集的处理类，例如 ElectronicsData（Amazon 评论数据的下载、清洗、构建训练集）和 CriteoData（Criteo 数据集的特征处理）。
fundata.work / fundata.manage / fundata.tables_bak / fundata.dataset 可正常导入；构建 Criteo 数据集时需要额外安装 dataset extra。
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