ActivityRecognitionFlow 对原始数据集进行预处理，窗口划分，特征提取，特征融合，分类识别 数据集：Opportunity Data Set（ 预处理：删除含有缺失数据（"NaN"）或是Locomotion标签为0的数据item 窗口划分：窗口大小64，重叠率50% 特征提取：均值，方差，相关系数，能量 特征融合：LDA（线性判别分析） 分类识别：KNN，LDA

适合计算机视觉-语义分割学习的人

UCI Statlog (German Credit Data) 原始数据集

字段中包含mean的代表平均值，包含se的代表标准差（standard error），包含worst代表最大值（3个最大值的平均值）。每张图像都计算了相应的特征，得出了这30个特征值。（实际上是10个特征值的3个维度：平均、标准差、最大值）。 这些特征值都保留了4位数字。字段中没有缺失的值。在整个569个患者中，一共有357个是良性，212个是恶性

陕西石泉-旬阳金矿带整装勘查区饶峰幅等7幅图1∶50+000水系沉积物测量原始数据集 汇集了陕西石泉−旬阳金矿带整装勘查区内7个图幅1∶50 000水系沉积物测量18种元素（Au、Cu、Zn、As、Sb、Hg、Bi、Ti、V、Ag、Sn、Pb、W、Mo、Ni、Co、Cr、Cd）的测试数据，共包含数据点13 169个，数据180 944个，第一次建立了该勘查区的地球化学数据库。在此基础上，编制了233张各类地球化学系列图件，并建立了空间数据库。通过本数据集在区内共圈定各类单元素异常2 083处，其中金元素异常304处；圈定金找矿靶区10处，金成矿远景区12处；经过后期矿产综合检查，整装勘查区内共发现金矿产（点）53处，其中，中型规模金矿床8处，小型规模金矿床18处，金元素异常与金矿床（点）对应程度较好，矿致异常达189处，显示1∶50 000水系沉积物测量是勘查区内较好的找矿手段之一。

mnist数据集原始格式，包括训练集和测试集的图片和对应的标签。

重庆市各个区县房价户型等原始数据xlsx表格

kitti raw_data 数据集 2011_09_30_drive系列， 2011_09_30_drive_0072_extract(1).zip 2011_09_30_drive_0034_sync.zip 2011_09_30_drive_0034_extract(1).zip 2011_09_30_drive_0033_sync.zip 2011_09_30_drive_0033_extract.zip 2011_09_30_drive_0027_sync.zip 2011_09_30_drive_0027_extract.zip 2011_09_30_drive_0020_syn

聚类数据集 %% 利用不同方法对债券样本进行聚类 %说明 %分别采用不同的方法，对数据进行聚类 %可以选择的pdist/clustering距离 % methods = {'euclidean'; 'seuclidean'; 'cityblock'; 'chebychev'; ... % 'mahalanobis'; 'minkowski'; 'cosine'; 'correlation'; ... % 'spearman'; 'hamming'; 'jaccard'}; %Y=pdist(X) 生成各数据点之间距离的行向量 %squareform(Y) 生成方阵（i，j）代表i个点与j各点之间的距离 %聚类方法： %k-means %kidx=kmeans(bonds,numClust,'distance',dist_k); %层次聚类 %hidx=clusterdata(bonds,'maxclust',numClust,'distance',dist_h,'linkage',link); %liankage产生层次聚类树 %获取距离矩阵，第二参数指定距离计算方法

在复现ACL2020的论文A Novel Cascade Binary Tagging Framework for Relational Triple Extraction中需要的raw_NYT数据，由于google drive不太好下载所以放这了，并且贴心的把7z压缩格式变成了常见的zip，我可真是个小天使