案例数据集《多元统计分析-聚类分析-层次聚类》

这个项目是一个基于YOLOv8-Pose的姿态识别系统，专门用于识别和分析人体姿态。项目采用了最新的YOLOv8-Pose算法，结合了COCO数据集的8种常见姿态，能够快速准确地识别人体的各种姿态。这个可以作为一个简单的项目案例，后续可以直接换成自己的数据去进行训练。 功能特点： 高效识别：使用了先进的YOLOv8-Pose算法，确保了识别的准确性和效率。 支持多种姿态：能够识别COCO数据集中定义的8种主要姿态。 实时处理能力：项目设计支持实时姿态识别，适用于视频监控、动态分析等场景。 使用方法： 环境要求：详细说明所需的操作系统、依赖库和运行环境。 安装步骤：提供项目安装和配置的具体指导。 运行指南：说明如何启动姿态识别任务，包括命令行参数等。

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风电机组完整运行数据集，包括风速、风向、温度、湿度、气压和真实功率等共30万余条。WINDSPEED 预测风速 WINDDIRECTION 风向 TEMPERATURE 温度 HUMIDITY 湿度 PRESSURE 气压 PREPOWER 预测功率（系统生成） ROUND(A.WS,1) 实际风速 ROUND(A.POWER,0) 实际功率 YD15 已有实际功率预测目标

第三届智慧中国杯数据应用大赛 国能日新第二届光伏功率预测赛# 光伏发电具有波动性和间歇性，大规模光伏电站的并网运行对电力系统的安全性和稳定造成较大的影响。对光伏电站输出功率的高精度预测，有助于调度部门统筹安排常规能源和光伏发电的协调配合，及时调整调度计划，合理安排电网运行方式。因此，本题旨在通过利用气象信息、历史数据，通过机器学习、人工智能方法，预测未来电站的发电功率，进一步为光伏发电功率提供准确的预测结果。 包含十个场站的数据及天气数据，第一届为4个场站数据，第二届为10个场站数据。

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DDSM是一个开源的乳腺癌X光数据集，其中包括四类，良性恶性正常以及无需回访的良性。研究人员可以使用其训练模型，但是由于其为医学上的专业格式LJPEG导致训练无法进行，所以本人提供了转换后的jpeg格式的数据集供大家使用，同时附上了转换成其他格式的指令。

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