Bible - Mastering Data Warehouse Design

糖尿病数据集，，python、pytorch适用

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https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Wisconsin+(Diagnostic) Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set

《S32K3xx Reference Manual》 NXP Semiconductors Document identifier: S32K3XXRM Reference Manual Rev. 3, 10/2021 《S32K3xx Data Sheet》 Rev. 3 — 10/2021 Data Sheet: Technical Data

数据文件fork Notebook可以直接运行

存档读档的插件，使用确实挺方便。而且支持不止对数据对存储，包括类对象、资源文件等。

数据结构图投资组合分配 使用邻接矩阵或邻接表和各种算法（例如深度优先搜索，广度优先搜索和Dijkstra算法）存储的无向和有向图抽象数据类型的Python3实现。 该项目在2021年冬季季度完成，在Tim Alcon教授的指导下，在OSU的CS 261数据结构课程中完成。 这两个文件中已经提供了各种测试用例。 只需运行： $ ./d_graph.py 或者 $ ./ud_graph.py

MySql.Data.dll(可用)

这个包包含一个 3D 差分 Canny 边缘检测器 (edgedetect.m) 和一个简单的分割例程 (segmentation.m)，它使用计算的边缘来分割数据。 Canny 边缘检测器包括三个步骤： 1) 使用高斯卷积滤波器对数据去噪。 2）通过计算图像梯度幅值的最大值，得到边缘集的候选。 这是通过找到某个函数（包含数据的二阶导数）的零级集来执行的。 3) 执行滞后阈值。 首先，删除梯度幅度（边缘强度）低于下阈值的边缘集的所有部分。 然后，删除梯度幅度永远不会超过上限阈值的边缘集的所有连接组件。 分割例程是图像处理工具箱函数 bwlabeln 的包装器。 使用计算出的边缘集，它将数据空间中的所有体素分配为 0（边缘）或 1（非边缘），增加边缘表面厚度（以关闭可能的Kong），然后调用 bwlabeln 对数据进行分割。 有关一些数学细节，请参阅http://arxiv.org