3d人体姿态骨骼相关的实验，需要使用human3.6m数据集

股价同步性 1、计算说明 不同参考文献计算股价同步性有不同方法，以下计算三种常用的方法 第一种参考文献 中国的证券分析师能够提高资本市场股价同步性和股价信息含量的经验证据（朱红军） 第二种参考文献 信息透明度、机构投资者与股价同步性（王亚平） 第三种参考文献 分析师能降低股价同步性吗——基于研究报告文本分析的实证研究（伊志宏） （文献更新在附件里面） 回归后用以下公式计算股价同步性：对数化处理 2、数据说明 •原始数据包含：周个股收益率、综合周市场收益率以及行业代码和交易状态（1990-2021年的完整数据） •数据格式为：dta格式（stata14及以上版本） 最后计算结果格式有Excel格式 •选取2000—2021年沪深两市A股上市公司为研究对象 •剔除了每年交易周数小于30（具体可以根据需要调整）的样本，以便有效估计 •字段包含以2012年证监会行业标准，代码中剔除金融保险业，如不需剔除可以将里面注释的代码修改即可 •结果提供交易状态可用筛选：正常交易、ST、*ST、PT、退市整理期

情绪脑机；脑电特征； 内容：提取脑电信号中的delta、theta、alhpa、beta、gamma，5个波段的信号，matlab代码中仅仅是1s脑电信号（32个通道的脑电数据），可以提取每个通道的各个频段的信号和可视化三维图。 能学到：提取脑电信号中的各个脑电波段的信号,可以修改为调用函数可以处理一段脑电信号，以及可视化的三维图。提取特征可做分类，预测。 for i=1:length(names) key=names(i); key=key{1}; for channel=1:32 [powerFeatures] = sinPowEEGpro(zcy.(key),channel,0,length(zcy.(key))); %获取某通道全部节律平均功率 allPowFeat{i}(channel,:)=powerFeatures; end end 可以下载，包含数据集，可直接运行，有问题可私信即可

剔除了原始数据集中质量不佳的样本，并压缩了图像质量。Removed low-quality samples from the original dataset and compressed the image quality.

可以运行的代码！蜣螂优化算法（DBO）优化极限学习机（ELM），能够很好的进行回归预测，并且该算法是今年提出的，非常好用，值得推荐和写论文

包含体育、游戏等10个类别，共60000多条数据 格式：标签\t文本语料

MNIST手写数据集的训练和测试代码，代码准确率高于98%，代码完善，下载即可使用，利用TensorFlow编译环境，适合新手自学。MNIST数据集是个通用数据集，很多新手都会用到。

输电线路异物数据集（4517+VOC），包含约4k张8k分辨率的高质量图像。已由我们整理好分为训练集、测试集，可直接用于YOLO

全网最全的美国地区的矢量数据，包含国、州、县。其中每个州单独一个shp。保证是你想要的数据。

德国亚琛工业大学汽车工程研究所新近发布的HighD数据集是德国高速公路的大型自然车辆轨迹数据集，数据搜集自德国科隆附近的六个不同地点， 位置因车道数量和速度限制而异，记录的数据中包括轿车和卡车。数据集包括来自六个地点的11.5小时测量值和110 000车辆，所测量的车辆总行驶里程为45 000 km，还包括了5600条完整的变道记录。通过使用最先进的计算机视觉算法，定位误差通常小于十厘米。适用于驾驶员模型参数化、自动驾驶、交通模式分析等任务。

三维点云是物理世界的三维数据表达形式，其应用日益广泛，如自动驾驶、AR/VR、FaceID等。PointNet网络模型是直接对三维点云数据进行深度学习的开山之作，PointNet++是对PointNet的改进技术。作为点云处理深度学习方法的里程碑工作，启发了很多后续研究。 本课程对PyTorch版的PointNet++进行原理讲解、论文复现和代码详解。包括：  （1）提供三维点云物体分类数据集ModelNet40、物体部件分割数据集ShapeNet和场景分割数据集S3DIS的下载、可视化软件和方法； （2）在Ubuntu系统上演示使用PointNet++进行三维点云的物体分类、部件分割和场景语义分割的训练和测试； （3）详解PointNet++的原理、程序代码和实现细节，并使用PyCharm进行Debug调试代码和单步跟踪。 需要学习TensorFlow版PointNet++的学员可前往本人推出了课程《PointNet++点云处理TensorFlow版》

实证Stata代码命令汇总（可完整创作一篇实证论文）.zip

要想更换内置公式的数学字体，字体必须支持 Opentype Math。 重要说明：尽管 Word 中支持更改这些字体，但是 Office 本身局限性，自带 pdf 输出只支持 Cambria Math 和 Asana Math 转换为矢量文本，并不支持其他数学字体转换公式为矢量文本，而是强制转换为位图导致模糊，所以必须依赖于强大的第三方 Adobe Acrobat DC Pro 的 Word 插件 PDFMaker 来嵌入数学字体集。 由于数学符号的特殊性，所以支持 Opentype Math 的字体并不多，但压缩包中的字体基本能满足需求了，同时转换成通用格式 pdf 时，推荐使用 Adobe Acrobat DC Pro 的 Word 插件(安装后升级补丁就有)，能够输出比 Word 更加优质高质量的 pdf 文档(很明确地告诉你，想要更改为这些数学字体后输出矢量文本 pdf 文档，必须使用 PDFMaker)。 此外，最好设置为高质量印刷来输出 pdf，点击首选项>转换设置>高质量打 印。

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联邦学习 Federated Learning Everything about federated learning. Your contribution is highly valued! 关于联邦学习的资料，包括：介绍、综述文章、最新文章、代表工作及其代码、数据集、论文等等。 欢迎一起贡献！ 目录 1. 教程 Tutorial 文字 PPT (AAAI-19) (AAAI-19) 视频 GDPR, Data Shortage and AI (AAAI-19 Invited Talk) 新闻 2019/02/09 谷歌发布全球首个产品级移动端分布式机器学习系统，数千万手机同步训练 2. 相关论文 Related Papers 综述与介绍 Survey And Introduction arXiv 201912 - Advances and Open Problems in Fede

利用R语言编写的聚类分析、PCA算法的实现以及应用，用于生物信息学领域的数据分析，有助于R语言与生物信息数据处理的入门有帮助！包含数据集（.txt）

传统K-modes聚类算法，并包含F1-measures指标、聚类准确率指标和聚类纯度指标，含有UCI数据集进行测试，直接运行main即可

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nnU-Net是一个专为医学图像分割而设计的框架。 给定一个新的数据集（包括训练案例），nnU-Net将自动处理整个实验管道。

包含1000张手持手机，打电话图片。以及yolo类型的标注txt文件。用于图像处理中对打电话行为的识别。经过训练可以识别出图片手机的位置，1000张只能作初步训练，提高准确率需要加大数据集

CNN LSTM 带有Resnet后端的CNN LSTM用于视频分类的实现 入门 先决条件 PyTorch（需要0.4以上版本） FFmpeg，FFprobe 的Python 3 尝试自己的数据集 mkdir data mkdir data/video_data 将您的视频数据集放入data / video_data中。格式应为- + data + video_data - bowling - walking + running - running0.avi - running.avi - runnning1.avi 从视频数据集中生成图像 ./utils/generate

solomn标准数据集，用于研究VRP问题

以MNIST手写数字识别任务为例，使用FPGA搭建了一个LSTM网络加速器，并选取MNIST数据集中的10张图片，通过vivado软件进行仿真验证。实验结果表明，本文设计的基于FPGA的LSTM网络加速器可以完成图片分类任务，其准确率为90%(10张图片，1张分类错误)，详细的介绍见我博客。https://blog.csdn.net/kuan__/article/details/122769688?spm=1001.2014.3001.5501

湖北行政区划边界，省级、地市级、区县级，以及道路网和铁路网shp文件，可用于GIS分析

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鄱阳湖1：25万比例尺边界矢量数据，时间为2005年至2006年。（标准shp文件，地理坐标系为GCS_Krasovsky_1940，投影坐标系为Albers Conical Equal Area）

arcgis天地图lyr图层文件合集，包括矢量、影像、地形的中英文标注版，用于解决低版本arcgis无法加载天地图的问题，高版本（10.3以上）可自行创建

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抽烟检测训练数据集 yolo txt格式标注文件 4870张图片 适合抽烟类识别训练

周立功CAN卡应用较为广泛，性能稳定，本资源提供一种labview环境下，更为简洁和实用的CAN卡应用案例，支持目前周立功绝大对数主流CAN卡，可通过INI文件进行CAN卡的离线配置，做二次程序开发时更为方便和简洁

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此元件库包含CHINT、Delixi、Mitsubishi、Omron、Schneider等常用的电气元件，有使用solidworks做电气设计的朋友可以拿来直接使用，以减少在建库过程中浪费的时间，从而提高工作效率。

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因文件较多，数据存放网盘，txt文件内包含下载链接及提取码，永久有效。失效会第一时间进行补充。

跨模态行人重识别数据集 Nguyen Dat Tien, Hong Hyung Gil, Kim Ki Wan, et al. Person Recognition System Based on a Combination of Body Images from Visible Light and Thermal Cameras.. 2017, 17(3)

属于网络下载资源，感谢原作者的贡献。 ##目录介绍 - **DeepLearning Tutorials** 这个文件夹下包含一些深度学习算法的实现代码，以及具体的应用实例，包含： Keras使用进阶。介绍了怎么保存训练好的CNN模型，怎么将CNN用作特征提取，怎么可视化卷积图。 [keras_usage]介绍了一个简单易用的深度学习框架keras，用经典的Mnist分类问题对该框架的使用进行说明，训练一个CNN，总共不超过30行代码。 将卷积神经网络CNN应用于人脸识别的一个demo，人脸数据库采用olivettifaces，CNN模型参考LeNet5，基于python+theano+numpy+PIL实现。 CNN卷积神经网络算法的实现，模型为简化版的LeNet，应用于MNIST数据集（手写数字），来自于DeepLearning.net上的一个教程，基于python+theano 多层感知机算法的实现，代码实现了最简单的三层感知机，并应用于MNIST数据集。 [Softmax_sgd(or logistic_sgd)]Softmax回归算法的实现，应用于MNIST数据集，基于Python+theano。 - **PCA** 基于python+numpy实现了主成份分析PCA算法 - **kNN** 基于python+numpy实现了K近邻算法，并将其应用在MNIST数据集上， - **logistic regression** - 基于C++以及线性代数库Eigen实现的logistic回归，[代码] - 基于python+numpy实现了logistic回归（二类别） - **ManifoldLearning** 运用多种流形学习方法将高维数据降维，并用matplotlib将数据可视化(2维和3维) - **SVM** - **GMM** GMM和k-means作为EM算法的应用，在某种程度有些相似之处，不过GMM明显学习出一些概率密度函数来，结合相关理解写成python版本 - **DecisionTree** Python、Numpy、Matplotlib实现的ID3、C4.5，其中C4.5有待完善，后续加入CART。 - **KMeans** 介绍了聚类分析中最常用的KMeans算法（及二分KMeans算法），基于NumPy的算法实现，以及基于Matplotlib的聚类过程可视化。 朴素贝叶斯算法的理论推导，以及三种常见模型（多项式模型，高斯模型，伯努利模型）的介绍与编程实现（基于Python，Numpy）

自定义函数

数字发展指标体系构建及测算（2011-2020年）.zip

directx修复工具DirectX修复工具&下载地址.zip

资源总共包含2231张吊车图像，标注仔细，质量是经过严格把控的，已经标注成voc和yolo两种格式，开箱即用

是一个6分类情感分析的数据集 包含： {"angry": 0, "happy": 1, "neural": 2, "surprise": 3, "sad": 4, "fear": 5} 大约3万多条数据

This is an open-source data set from deepsig.ai. AM-SSB.csv AM-DSB.csv BPSK.csv 8PSK.csv CPFSK.csv GFSK.csv PAM4.csv QAM16.csv QAM64.csv QPSK.csv WBFM.csv

压缩包中包含采集的数据与代码，直接运行pdr_main.m文件即可查看实现效果。 实现原理参考链接：https://blog.csdn.net/wxc_1998/article/details/127265887?spm=1001.2014.3001.5502

这是基于MovieLens数据集的电影推荐系统，可以实现电影推荐功能，可以部署到服务器，hadoop上面

永磁同步电机（PMSM）数学模型建立与仿真

KDD CUP99数据集中kddcup.data_10_percent训练集和corrected测试集字符特征数字化结果。1为原数据txt形式，2为数字化结果。

收录了全球范围内的基站信息，可通过 mcc,mnc,lac,cellid 信息获取基站定位，用于实现基于基站的定位能力。 （说明：收录的国内基站数目前还不太全）

包括数据集和对应的路段图片

可以实现ms级别数据抓取，用pyton还原x-s,x-common。封装了各大类型和接口、开箱既用。

用于朴素贝叶斯的案例数据集，包括停用词和训练集

YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。 PyTorch版的YOLOv5轻量而性能高，更加灵活和便利。  本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv5训练自己的数据集。课程实战分为两个项目：单目标检测（足球目标检测）和多目标检测（足球和梅西同时检测）。  本课程的YOLOv5使用ultralytics/yolov5，在Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装YOLOv5、标注自己的数据集、准备自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。  希望学习在Windows系统上演示的学员，请前往《YOLOv5(PyTorch)实战：训练自己的数据集(Windows)》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/30923 本人推出了有关YOLOv5目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程，包括： 《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：训练自己的数据集》 Ubuntu系统 https://edu.csdn.net/course/detail/30793 Windows

《机器学习与R语言》（Machine Learning with R）Lantz,书中的示例数据集

天宝格式官网数据，格式为EGM08-1.GGF，可导入手簿使用，如需要局部区域可裁剪。

利用OPENMV采集的LED数码管0-9数据集，每个数字200张左右72*130像素点的数据集，已经进行分类，可直接用于OPENMV的IDE进行训练训练，也可以用于其他方法的数据集

yolov5数据集,已打好标签，有需要的可以下载。 学生私聊我留下邮箱及数据集名称，可免费发送，回复可能没那么及时请见谅！

CFPS数据集及问卷.zip

1990-2021年全国各省绿色金融指数数据（含原始数据+结果） 1、时间：1990-2021年 2、指标：地区、年份、该省环保项目信贷总额（亿元）、全省信贷总额（亿元）、绿色信贷、环境污染治理投资（亿元）、GDP（亿元）、绿色投资、环境污染责任保险收入（亿元）、总保费收入（亿元）、绿色保险、绿色债券发行总额（亿元）、所有债券发行总额 （亿元）、绿色债券、财政环境保护支出（亿元）、财政一般预算支出（亿元）、绿色支持、绿色基金总市值（亿元）、所有基金总市值（亿元）、绿色基金、碳交易、用能权交易、排污权交易（亿元）、权益市场交易总额（亿元）、绿色权益 3、来源：统计局、科技部、人民银行等权威机构网站及各种权威统计年鉴，包括全国及各省市统计年鉴、环境状况公报及一些专业统计年鉴，如 科技统计年鉴、能源统计年鉴、金融年鉴、农业统计年鉴、工业统计年鉴 4、范围：31省

MNIST（“修改后的国家标准与技术研究所”）是计算机视觉事实上的“hello world”数据集。⾃1999年发布以来，这⼀经 典的⼿写图像数据集已成为分类算法基准测试的基础。随着新的机器学习技术的出现，MNIST仍然是研究⼈员和学习者 的可靠资源。

带标注xml文件，yolov3可直接使用