比标准区划多出 湖滨新区、经济开发区、经济开发区北区、高新区、新站区。

依据车辆编号将US101中的数据进行整合，筛选车道保持的车辆信息，每个sheet都是一个车道保持车辆的全部时刻的信息，适合于做轨迹规划，预测和分析决策的同学，信息全面，价格低廉

YoloV8标注好的棉花叶片病害数据集,可以直接用于训练 棉花目标检测 叶片病害

Mnist手写数据集，包含训练集与测试集，与博客中深度学习专栏可配套学习使用

依据车辆编号将US101中的数据进行整合，筛选发生换道行为的车辆及其周围（主要是目标/旁边车道的前后方车辆）信息，每一个车辆整理为一个excel，每一个excel包括多个sheet，每一个sheet都是一个时刻的本车和周围车辆的全部信息，信息全面，价格低廉，适合与做无人驾驶相关的决策规划，轨迹分析预测等同学！

如题，本资源包含了完整的训练代码和训练数据。更多详情可参考博客一：https://qianlingjun.blog.csdn.net/article/details/125051953 博客二：https://qianlingjun.blog.csdn.net/article/details/125064999 数据集部分是LIDC-IDRI的CT结节的数据集，其中供参考的是分叶征的完整数据集（如果需要良恶性、毛刺征等等，可以私信我补充）。代码部分还包括了数据生成的代码，这部分可以帮助你后续产生自己的训练数据集。

python数据科学手册中的马拉松数据 marathon-data.csv

数据集样本数量为5870，所有图片已标注为YOLO txt格式，划分为训练集、验证集和测试集，能直接用于YOLO算法的训练。可用于YOLO3d打印缺陷检测模型训练，机器学习，深度学习，人工智能，python，pycharm。

这个数据集包含了从地面拍摄的云的图像。 文件包含了训练集和测试集，数据包含了11种类别的2543张云层图片。

动态规划算法求解TSP 用动态规划算法求解TSP，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值，并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。动态规划算法求解TSP 用动态规划算法求解TSP，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值，并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。动态规划算法求解TSP 用动态规划算法求解TSP，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值，并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。动态规划算法求解TSP 用动态规划算法求解TSP，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值，并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。动态规划算法求解TSP 用动态规划算法求解TSP，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值，并与Gurobi求解结果比较各计算时间下