C-MAPSS数据集是涡轮风扇发动机退化的模拟数据。这些数据是由美国宇航局使用商用模块化航空推进系统模拟(C-MAPSS)生成的。数据集包含21个传感器的多变量时间数据。有4个数据子集，FD00l、FD002、FD003和FD004，每个子集都有特定的运行条件和故障形式。每个数据子集都有一个训练集和一个测试集，训练集中记录的测量值是一直记录到发动机发生故障为止(run-tofailure实例)。而在测试集中，传感器记录值在故障前的某时刻终止，这样做的目的是为了预测该时刻的RUL。另外，还提供了测试数据集的真实剩余使用寿命（RUL）值。

不平衡学习：一种解决机器学习中不平衡数据集问题的Python程序包

压缩包主要包含用于数据预测的小波神经网络（WNN）源码及预测的数据集，其中WNN.py主要用于使用训练数据集进行模型训练，生成对应的训练后模型参数，test.py主要用于利用训练好的模型对测试数据集进行预测，输出结果包括MAE、MAPE等误差值以及预测差值的分布情况等，train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集，.npy文件为训练后生成的权值、平滑因子、伸缩因子等参数。

眼底视网膜图片，训练、验证和测试数据集各400张。本资源只有测试集 training.zip：包含训练中的图片和标签 validation.zip：包含验证集的图片 valid_gt.zip：包含验证集的标签 命名规则如下： 病理性近视（PM）：文件名以P开头 非病理性近视（non-PM）： 高度近似（high myopia）：文件名以H开头 正常眼睛（normal）：文件名以N开头 网上收集免费资源不提供售后

数据集提取器 将pcaps转换为json和csv文件 我们解析每个流，并创建一个包含4个文件的文件夹： flow.pcap-双流，由5个元组确定 flow_info.json-具有元数据，例如端口，ips，数据包输入/输出，字节输入/输出和扩展... flow_labels.json-应用程序，类别，加密协议和扩展... time_series.csv-pkt_time，pkt_relative_time，pkt_size，pkt_direction 此外，我们创建一个index.csv，其中包含来自json文件的元数据，因此非常容易过滤和选择特定流。 索引由于大小而未上载，但请参见read_index.ipynb以获取静态信息 将json＆csv转换为流图片并另存为npy文件 FlowPic方向 双向流 上游流量 下游流量 修整基于时间：我们从每个流的X秒开始获取数据包 图片尺寸

百度迁徙规模数据 爬取数据集（包含迁入和迁出） 包含全国所有地级市 基于 Python爬取 数据集格式为 xlsx 注意：本资源不包含代码！！！

基于pytorch的垃圾分类，带训练模型和数据集的下载链接！ 多达200类别-垃圾分类！ 附带5种先进的图像分类网络！ 代码支持知识蒸馏，里面有详细的教程！ 代码里面还有50+种模型选择，支持对比实验，每个模型都支持Imagenet预训练权重，详细请看代码里面的Readme！！

SMP2020微博情绪分类技术评测数据集 本次技术评测使用的标注数据集由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心提供，原始数据源于新浪微博，由微热点大数据研究院提供，数据集分为两部分。     第一部分为通用微博数据集，该数据集内的微博内容是随机获取到微博内容，不针对特定的话题，覆盖的范围较广。     第二部分为疫情微博数据集，该数据集内的微博内容是在疫情期间使用相关关键字筛选获得的疫情微博，其内容与新冠疫情相关。     因此，本次评测训练集包含上述两类数据：通用微博训练数据和疫情微博训练数据，相对应的，测试集也分为通用微博测试集和疫情微博测试集。参赛成员可以同时使用两种训练数据集来训练模型。     每条微博被标注为以下六个类别之一：neutral（无情绪）、happy（积极）、angry（愤怒）、sad（悲伤）、fear（恐惧）、surprise（惊奇）。     通用微博训练数据集包括27,768条微博，验证集包含2,000条微博，测试数据集包含5,000条微博。     疫情微博训练数据集包括8,606条微博，验证集包含2,000条微博，测试数据集包含3,000

内容：常用高光谱分类数据集，包括常用的Indian pines\KSC\Purdue\DC\HOUSTON\Botswana\Salinas等，基本上写论文是够用的公开数据集； 使用方法：格式全部为mat格式，可以在Python和Matlab上使用； 使用建议：建议使用不同传感器的数据集来验证自己分类方法的有效性。

使用RGBD数据集进行点云绘制-附件资源