程序实现功能：自动化处理中国地面气候资料日值数据集（V3.0），合并气温, 湿度, 风速, 日照, 降水, 蒸发, 气压, 地温数据, 提取关键列数据，将合并后的数据进行连接，进行标准化处理, 保存为逗号分割文件（.csv）

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中国土壤数据集，适合用于开展各类水文模型、规划、设计研究使用。目前土壤数据还比较难找到，有兴趣的童鞋赶紧下载

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整个压缩文件有源码+数据集+运行环境+训练出的模型，项目讲解可以看下载后中的ppt，数据集是kaggle提供的数据集以及自己用爬虫爬取的数据集，去除了大部分老重复的图，就是做了一定筛选，有2400+抽烟图片，并全部标注。

适合目标检测，yolov3,ssd等目标检测算法，数据集包含xml坐标信息的标签。pytorch版本下的yolov3训练实现火焰检测(https://codingchaozhang.blog.csdn.net/article/details/107167792#comments_14120984)

《Python实现向量自回归（VAR）模型——完整步骤》该文章使用的源代码和数据，文章地址：https://blog.csdn.net/mooncrystal123/article/details/86736397#comments_13567087 所有人！！代码更新过了！原代码176行的varmax里的trend参数从‘nc’改成‘c’，statsmodel官方更新后，已经没有nc这个选项了

数据元素的结构应遵循以下几条: 1) 数据元素的值为字符串,存放在数据域中,字符串的长度必须为偶数,由数据长度指定,若不是偶数,应该进行填充。 2) 数据元素的数据类型和数据格式由数据描述VR(Value Representation ,简称VR) 规定，数据元素的长度不能超出数据描述所规定的长度。 3) 数据元素中能封装的值的个数由多值数VM(Value Multiplicity ,简称VM)

训练数据集 训练子集1 训练子集l 训练子集2 … 子分类器KMP1 子分类器KMP2 子分类器KMP l … 核匹配追踪分类器免疫选择集成 子分类器KMP-1 子分类器KMP-2 子分类器KMP-k … 结果集成决策 输出识别结果

KMpro产品集成能力 Kmpro知识管理系统拥有较强的集成功能，开放性的设计使其在UI集成、数据集成、用户集成等多个方面都能够胜任，并有多个系统集成案例。 【UI层】 【预留API接口】 【用户层】 【逻辑层】

12.4 技巧和处理 每个评估员将发展自己与 PARROT 的关系，因为该软件有很多特色。然而，即使在用户建立与 PARROT 的紧密 关系之前，仍然有某些可能有用的通常技巧。 1) 用尽可能少的实验获得一个合理而完全符合的值。特别是，对于零变平衡很有用，亚稳态 可通过排除一些相来估计。评估的平衡在 终的优化中应当排除在外。 2) 如果在一个体系中有 100 个活度测量值，但是只有 10

十、元数据和其他外部扩展 在 GDAL数据模型中还有很多其他项目，在 GDALDataset和 GDALRasterBand 中都存在对应的虚函数。它们包括：  Metadata: 关于数据集或者波段的 Name/value。GDALMajorObject（包括其子类） 都能支持元数据，可以在 Open()函数中通过调用 SetMetadataItem()函数来进行设 置。SAR_CEOS

2.1 基础类概述 基础类包括根类组件、串类组件、集合容器组件、标准对象的集合容器组件、 向量和矩阵类组件、基本几何类型组件、常用数学算法组件、异常类组件、数量 类组件和应用程序服务组件。 1、根类组件 根类是基本的数据类型和类，其它所有类都是依此而建立的。它提供以下类 型和类： （1）基本类型，如 Boolean（布尔类型）、Character（字符型）、Integer（整 型）或者 Real（

2.3 集合容器和标准对象的集合容器 2.3.1 集合容器 1、概述 集合容器组件包含一些具有动态大小的数据集合类，如数组类、列表类和图

第三节 组态王提供开放的历史库接口 组态王的历史数据查询不仅能够通过组态王本身进行查询。另外，组态王还提 供了动态链接库接口，用户可以通过VB、VC等软件编程调用此动态链接库，从而实 现数据库查询和报表的定制。 动态连接库接口函数 组态王6.52提供的动态链接库文件为“AccessHist.dll”，该文件位于组态王安装 目录下。提供的接口函数包括： LoadProject(ByVal p

果蔬识别数据集，包含'土豆', '圣女果', '大白菜', '大葱', '梨', '胡萝卜', '芒果', '苹果', '西红柿', '韭菜', '香蕉', '黄瓜'12种水果蔬菜

14.2 创建图表 在报表中插入图表时，您可能会看到以下选项之一： · 位于“报表头”中的图表对象框架。 放置了图表框架后，“图表专家”对话框即会出现。有关将图表放置在报 表中的哪个位置的更多信息，请参阅第 306 页上的 “在哪里放置图表 ”。 · 自动插入“报表头”中的图表。 在某些情况下，例如当报表中至少有一个组和一个汇总字段时，会自动将 图表添加到“报表头”中，并且“图

24.4 通过使用子报表组合不相关的报表 有时，可能希望将不相关的报表组合到单个报表中。例如，可能希望创建 单个报表来表示： · 按销售代表分组的销售额。 · 按项目分组的销售额。 虽然两个报表都处理销售数据，但两个报表之间没有真正的线性关系。 可以使用子报表将不相关的报表组合到像这样的单个报表中。虽然报表可 以基于相同的数据集，但不必非这样。它们可以分别基于完全不同的数据集

25.4 服务器端处理 服务器端处理使所创建的报表可在服务器上执行多数处理，只将相关的详 细信息推送到用户的计算机。 服务器端处理有许多好处： · 与服务器的连接时间更短。 · 处理计算机上的报表所需的内存更少。 · 从服务器到客户端的传输时间更短。 服务器端处理的工作方式如下：通过使用 SQL 传递技术将 SQL 语句发送 到数据库服务器并检索初始数据集，Crystal

26.6 业务视图 业务视图是在“业务视图管理器”（一种灵活可靠的多层系统）中创建的 组件集合。“业务视图管理器”使公司得以建立详细而具体的业务视图，从 而帮助报表设计者和 终用户访问他们所需的信息。 使用业务视图可以集成来自完全不同来源的数据。也可以将多个数据收集 平台和应用程序边界中的数据集成在一起，以便消除各种收集方法之间的数 据分解、覆盖范围和结构的差异。 业务视图管理器

4.1 拆分与连接数据文件要掌握的命令 为了折分或合并数据文件，要掌握下面的命令。这也是该小节的学习目标。 命令 命令解释 用法示例 drop 删除变量或观察值 drop math keep 保留变量或观察值 keep math append 将两个数据集拼接(观察值拼接) append using math merge 将两个数据集合并（变量合并） merge id using ma

4.6 字符运算 clear input str15 x "10*123" "543*21" "12*422" "43532*32134" "4349*1" end gen a=strpos(x,"*") gen b=substr(x,1,a-1) gen c=substr(x,a+1,.) l 4.7 复习与作业 drop keep merge append

一、背景知识和模型介绍 (一)背景知识 MATLAB是Matrix Laboratory的缩写，即为“矩阵实验 室”。MATLAB是集数学计算、图形处理和程序语言设计于一 体的著名数学软件。它对矩阵运算之功能堪称一流，由于使用 矩阵描述问题更像数学表达式，所以编写的程序不仅高效，而 且易读。在欧美高校，MATLAB已经成为应用线性代数、数 据统计、时间序列分析、图像处理等高级课程的基本教学工具，

12.1 功能概览 键空间通知使得客户端可以通过订阅频道或模式，来接收那些以某种方式改动了 Redis 数据集的事件。 以下是一些键空间通知发送的事件的例子： • 所有修改键的命令。 • 所有接收到LPUSH 命令的键。 • 0 号数据库中所有已过期的键。 事件通过 Redis 的订阅与发布功能（pub/sub）来进行分发，因此所有支持订阅与发布功能的客户端都可以 在无须做任何修改的情况下，直接使

17.8 快照的运作方式 当 Redis 需要保存 dump.rdb 文件时，服务器执行以下操作： 1. Redis 调用 fork() ，同时拥有父进程和子进程。 2. 子进程将数据集写入到一个临时 RDB 文件中。 3. 当子进程完成对新 RDB 文件的写入时，Redis 用新 RDB 文件替换原来的 RDB 文件，并删除旧的 RDB 文件。 这种工作方式使得 Redis 可以从写时复制（co

14.1 创建你的网格 网格控件是用以显示一个二维的数据集的。要使用该控件显示有用的信 息，你需要告诉该控件它工作所基于的是什么数据。在wxPython中，有两种不 同的机制用于在网格控件中处理数据，它们之间在处理数据的添加，删除和编 辑的方式上有些许的不同。 * 网格控件可以直接处理每行和每列中的值。 432 / 565

(2) 平方损失函数 L(Y, f(X)) = (Y − f(X))2 (3.3.2) (3) 绝对损失函数 L(Y, f(X)) = |Y − f(X)| (3.3.3) (4) 对数损失函数 L(Y, f(X)) = − logP (Y |X) (3.3.4) 给定一个训练数据集 T = {(x1, y1), (x2, y2), · · · , (xN , yN )} (3.3.5) 模型 f

3.1 数据的操作符和方法 在面向对象语言（OOP）里，每一类都定义了自己的外部界面，这些界面被划分成几 大范畴：字面常量、构造函数、属性、操作符和方法。在下文关于操作符、方法的语法描 述中，变量类型使用<type_name>规则，指定了变量或属性允许的变量类型；用户也可以用 表达式，只要表达式的求值结果为正确的数值类型。 3.1.1 操作符 <value> = = <value>

4.1数据准备 译者：V (shiwei@sz.pku.edu.cn) 水平有限，如有错误请多包涵。@wbglearn校对。 介绍 在运行完示例脚本后（见Kaldi tutorial），你可能会想用自己的数据在Kaldi上跑一下。本 节主要讲述如何准备相关数据。我们假设本页的读者使用的是最新版本的示例脚本（即在脚 本目录下被命名为s5的那些，例如egs/rm/s5）。另外，除了阅读本页所述内容外，

4.6 kaldi中的关键词检索 （@刘诗涵翻译） Keyword Search in Kaldi Introduction 本部分主要对 kaldi中关键字搜索模块的内容做相关介绍。我们会简要介绍在论 文 "Lattice indexing for spoken term detection", D. Can, M. Saraclar, Audio, Speech, and Language P

(2) 绝对位置直线编码器 绝对位置直线编码器的原点基准位置，是以直线编码器原点（绝对位置数据＝0）作为基准的每个 1048576pulses([Pr.PL01]第3位可更改）位置。 如近点狗式原点复位的情况，近点狗式信号关闭后的 近原点基准位置为原点位置。直线编码器原点 的设置位置无限制。不能用于脉冲编码器Z相（LZ） 注： 可以在[Pr.Pl01]上更改。 要点 也可进行数据

二、EEG构架数组 各个数据集在上述各个操作阶段产生的数据存储在一个 EEG构架数组。 在命令行，键入 EEG >> EEG EEG = setname: 'ap82 ' filename: 'eeglab_dipole.set' filepath: 'C:\Users\Administrator\Desktop\' subject: '' group: '' condition: '' sess

3.9如何使用自己的数据集 这里暂时这么说下这个问题。以来最近遇到几个问这个问题的。拿到一个新的数 据集，对于 kaldi 来说， 第一步要做的就是数据准备阶段，这个具体可以看下后面翻译中《数据准备》这 部分的内容，看如何去准备和怎么去准备，这里可能需要自己写些脚本。 第二步就是去套用 kaldi里本身的提取特征和 gmm或者 dnn的脚本来跑一下自己 的数据，然后去观察下效果。 第三步根

6.2 进入时间历程处理器 进入时间-历程处理器来解决时间和频率相关的结果数据。一旦你已完成了 分析，ANSYS 利用结果数据来生成一个结果文件。在你进入处理器时，当前激 活的结果文件自动载入(*.RST,*.RFL,*.RTH,*.RMG,等)。若当前的分析中没有任 何结果文件，你可以请求装载进一个文件。你也可以利用文件命令选项来装载任 何一个结果文件进入处理器。 6.2

6.3 定义变量 POST26 的所有操作都是对变量而言的，是结果项舆时间（或频率）的简表。 结果项可以是节点处的 UX 位移、单元的热流量、节点处产生的力、单元的应力、 单元的磁通量等。用户对每个 POST26 变量任意指定大于或等于 2 的参考号，参 考号 1 用于时间（或频率）。因此，POST26 的第一步是定义所需的变量，第二 步是存储变量，这些内容在下面描述。 6

6.5 数据的输入 该功能使的用户可从结果文件读取数据集到时间历程变量中。这就使的用户 可以显示和比较试验数据与相应的 ANSYS 分析结果数据。 6.5.1 交互式 利用变量观察器中的 Import Data 按钮，用户可以交互式的完成数据输入的过 程。点击该按钮，用户浏览和选择适当的文件，但文件中数据的格式要求如下： #试验数据文件 #所有的注释行需以#开

1.4 无监督学习 参考视频: 1 - 4 - Unsupervised Learning (14 min).mkv 本次视频中，我们将介绍第二种主要的机器学习问题。叫做无监督学习。 上个视频中，已经介绍了监督学习。回想当时的数据集，如图表所示，这个数据集中每 条数据都已经标明是阴性或阳性，即是良性或恶性肿瘤。所以，对于监督学习里的每条数据， 我们已经清楚地知道，训练集对应的正确答案，是良性

10.3 模型选择和交叉验证集 参考视频: 10 - 3 - Model Selection and Train_Validation_Test Sets (12 min).mkv 假设我们要在 10 个不同次数的二项式模型之间进行选择： 显然越高次数的多项式模型越能够适应我们的训练数据集，但是适应训练数据集并不代 表着能推广至一般情况，我们应该选择一个更能适应一般情况的模型。我们需要使用