文件主要包含的shp数据如下： 1、地级城市驻地 2、国界线 3、经纬网 4、全国县级统计数据 5、省会城市 6、省级行政区 7、县城驻地 8、线状县界 9、中国地州界 10、中国湖泊 11、中国县界 12、主要公路 13、主要河流 14、主要铁路

橙子多类疾病数据集，该数据集用于构建机器学习和深度学习算法，以对橙子的疾病进行分类。在这个数据集中，有一类是新鲜橙子，还有其他三类疾病，柑橘溃疡病，黑斑病和柑橘黄变病。每类疾病200-300张图片不等。

Naive-Bayes-classification

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多类AdaBoost ELM及其在基于LBP的人脸识别中的应用

虹膜推理网络服务 该项目包含用于为在Iris数据集上训练的XGBoost多类别分类器提供服务的代码，并通过启用了docker的fastAPI接口提供服务，此外还包括pytest单元测试以及通过蝗虫对已部署服务的负载测试。 通过在项目根文件夹中运行以下命令，可以使用pipreqs提取需求： pipreqs --encoding=utf8 ./ 运行网络服务器 cd src uvicorn main:app --port 8006 (--reload) 或使用docker-compose： docker-compose up 使用.env文件中的指定主机和容器端口。 之后，您可以浏览生成的文档，通过上的Swagger UI尝试API的功能和行为，默认情况下为 运行测试套件 从根项目文件夹： pytest 使用蝗虫进行负载测试 运行蝗虫服务 cd load_test locust --

4.多类异质主体 NetLogo可以定义不同类别(称为breeds)的turtles，各类turtle可以拥有特有的属性和例程。 定义关键词为breed，例如： breed [wolves wolf] breed [sheep a-sheep] 一旦定义了一类turtle，系统自动创建该类所有turtle的集合，一些相关的原语也马上可以使用了， 例如对于sheep类就有create-sheep、hatch-sheep、is-a-sheep?等。 也可以指定该类具有的变量，例如对于sheep，“sheep-own [grabbed?]”就为sheep增加了一个变量。