此文件夹包含“大多数警察不在他们服务的城市中居住”的故事背后的数据。 police-locals.csv README.md

酒店特征数据集2021 基于TripAdvisor的酒店推荐数据集，包含70K hotel 。 对于每家酒店，我们收集了以下功能： 酒店名称 国家 街道 地区 星级 住客评分 便利设施 房间特色 房间类型 价格 描述 您可以在上访问数据。 数据集的使用仅限于学术研究目的。 直接下载请点击 ＃样本 特征 价值 姓名 西坦布尔酒店 评论 优：55，好：0，平均：0，差：0，差：2 便利设施 免费停车，免费高速上网（WiFi），免费早餐，自行车出租，... 房间 隔音客房，空调，用餐区，客房清洁，冰箱，有线电视/卫星电视... 类型 山景，海洋景观，城市景观，新娘套房，非吸烟房，... official_description 我们的酒店位于伊斯坦布尔历史半岛的中心。 海景... 评分 5.0 街道 CayIroglu Sk。 No：26BKüçükAyasofya Mahal

内含两千多张，224x224彩色图像，用于训练一个紧急车辆的识别网络，我会利用该数据集，做一个Pytorch的预训练模型多重CNN实现模型的对比实验。

-数据集-_V-COCO_analysis

去噪声代码matlab 去马赛克数据集生成器 该存储库是Khashabi等人提出的去马赛克数据集生成算法的简单实现。 在名为的文件上。 免责声明：此存储库中显示的代码是从头开始编写的（即，不使用任何专有代码作为灵感或基础）。 但是，它确实需要下载第三方代码来访问其所有功能，这些功能已在本自述文件中得到了充分体现。 要求 的Python 3 Foi等人的噪声估计代码。 （请继续阅读以了解更多信息）。 请注意，您需要Matlab的许可版本才能运行此工具的全部功能。 您可以在没有该工具的情况下使用该工具，但是您将无法估计图像的噪点。 设置 首先，请确保您安装了合适的Python 3版本。 Matlab Python引擎 如果您的计算机上安装了Matlab版本，请按照说明操作，确保可以使用Matlab的Python引擎。 如果您无权访问Matlab发行版或不想安装它，则可以继续进行，但要知道您将无法估计输入图像的噪声。 Foi等。 的噪声估算代码 生成去马赛克数据集的很大一部分是能够在子采样结果上复制原始图像的噪声（有关更多信息，请阅读）。 由于许可原因，此存储库中未提供能够估计单个通道图像噪

任务 鸟瞰（2017）

数据集说明 CoFly-WeedDB数据集（约436MB）由201张航拍图像组成，它们捕获了干扰行作物（棉花）的不同杂草类型，以及它们相应的带注释的图像。 杂草实例的注释过程由农学家使用注释工具进行，指示了三种不同类型的杂草： （高粱halepence） （空心菜） 齿（（马齿ula） 对于带注释的图像，每种杂草类型都用不同的颜色标记，而图像的其余部分被视为背景。 具体来说： 红约翰逊草 黄色-场旋花 蓝P 黑色-背景 数据采集 该数据集是使用安装在DJI Phantom 4 Pro无人机上的RGB相机（1英寸20兆像素CMOS传感器）创建的。 在无人机执行对现场区域的覆盖任务时，收集了RGB图像。 在设计任务期间，将摄影机角度调整为垂直于视场，为-87°。 无人机的飞行高度和速度分别等于5m和3m / s，旨在提供杂草实例的近距离和清晰视野。 可视化 CoFly-WeedDB

共享单车的出租过程与环境和季节性环境高度相关。例如，天气条件，降水，星期几，季节，一天中的小时等等可能会影响出租行为。核心数据集与两年历史记录相对应， 该历史记录对应于美国华盛顿特区Capital Bikeshare系统的2011年和2012年。 day.csv hour.csv

山东大学指静脉数据集

json_TO_clientdataset_JSONUtil包.rar 整理了一下 JSON 轉CLIENTDATASET 功能 相關單元文件， 從網絡下載的工具類： SUPEROBJECT.PAS, myUnicode.pas , uJSONDB.pas, uDeltaToSQL.pas, superxmlparser.pas 測試用例： Json_To_Clientdataset_demo.txt 例子。