Python大数据分析与机器学习之线性回归模型数据——“IT行业收入表.xlsx”IT行业收入表_
2024-12-05 00:31:09 12KB
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从0开始搭建vue + flask 旅游景点数据分析系统 【数据库SQL文件】 教程页面:https://blog.csdn.net/roccreed/article/details/140734085
2024-12-02 15:22:44 3.72MB flask vue.js sql
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详细的数据情况请查看csdn博客链接:http://t.csdnimg.cn/X5O5m 数据量 10万+, 标注支持三种格式 chemfig, ssml,ssml_sd满足你各类标注要求,因每个文件大小都大于2G,所以提供链接下载,请务必将所有文件下载完成后进行解压,下载完整后解压,下载完整后解压,下载完整后解压 本数据集收集了大量的手写化学式,旨在支持和促进化学式的自动识别技术的发展。数据集包含了多种化学元素和化合物的手写表示,适用于企业级应用,比如药品研发、教育、化工制造等行业。该数据集经过严格的质量控制和预处理,可以直接应用于实际生产环境,为机器学习模型的训练提供高质量的输入数据。 该手写化学式数据集包括以下特点和资源扩充说明: 数据多样性:数据集涵盖从小学到大学水平的手写化学式,包括不同书写风格、字迹清晰度和复杂度,以适应不同年龄段和教育背景的识别需求。 质量控制:每个样本都经过了多轮的审核和校正,确保其代表性和准确性。错误的或不清晰的样本被排除,确保了数据集的整体质量。 标注信息:每个手写化学式样本都附带了详细的标注信息,包括化学式的正确文本表示、
2024-12-02 14:51:23 203B 数据集
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该数据是通过裁剪人员后的图片,进行图像中手机的标注,适用于业务场景为先进行人员检测,再对人员图像中手机进行二次检测。 里面含有打电话数据共8201张,已进行标注和调整,有VOC标注格式和yolo标注格式两种,可直接用于YOLO的训练。也可转为自己想用的其他格式。 另有人员未打电话数据集10000多张,无标注内容。结合打电话数据集,可适用于分类模型的训练。 数据场景种类多,数据量大,数据质量高,实测yolov5目标检测训练效果好,模型可通用于各种场景下的识别,实际现场识别准确率能达到90%。
2024-12-02 10:11:37 932.17MB 数据集 目标检测 模型训练 深度学习
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西安石油大学2019-2023 计算机考研808数据结构真题卷,希望能够帮助到大家
2024-12-01 20:47:47 4.89MB 数据结构
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蓝德7280s原厂数据配置文件,原厂7280s控制器导出配置。可用来恢复控制器流失数据。
2024-12-01 15:13:23 445B
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【项目资源】: 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。
2024-12-01 11:04:24 1.17MB unity android
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1.校园信息原始数据集 1.学生基本信息 字段说明 学号 性别 年龄 姓名 专业 取这几个值: 文学与人文、社会科学、自然科学、工程与技术、医学与健康 艺术与设计、教育、法律、商科与管理、农学与环境科学 籍贯 2.学生成绩信息 字段说明 学号 姓名 学年 大一、大二、大三、大四 绩点 取值范围0-4,小数 评级 (0-2.2)差,(2.2-2.7)中等,(2.7-3.2)良,(3.2-4.0)优 3.学生消费记录 字段说明 学号 姓名 消费超市名 取: 校园购吧、校园便利坊、学子优选、校园易购、校园好物、学生便利汇 6个超市名 消费金额 取值范围:0-100之间 消费日期
2024-12-01 00:24:25 2.45MB 数据分析 数据集
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Python合法网页爬虫工具项目分享 内容概览: 这个分享包涵了我开发的Python爬虫工具项目,主要用于合法爬取某些网页信息。以下是主要内容: 源代码:包括Python代码和相关脚本。这些代码展示了如何使用Python进行网页抓取、解析和数据提取。 项目文件:除了代码,我还分享了整个项目的文件,包括设计稿、图标、图片等资源。这些资源对于理解项目背景和设计思路至关重要。 文档与操作手册:为了方便他人理解和使用我的作品,我编写了详细的操作手册和使用说明,同时提供了一份Markdown格式的文档,概述了项目的主要功能和特点。 学习笔记:在项目开发过程中,我记录了大量的学习笔记和心得体会。这些笔记不仅有助于理解项目的开发过程,还能为学习Python爬虫技术提供宝贵的参考资料。 适用人群: 这份项目合集适用于所有对Python爬虫开发感兴趣的人,无论你是学生、初学者还是有一定经验的开发者。无论你是想学习新的技术,还是想了解一个完整的项目开发流程,这份资料都将为你提供极大的帮助。 使用建议: 按部就班地学习:建议从基础的Python爬虫开发开始,逐步深入到实际应用中。通过实践,逐步掌握Python爬虫开发的各项技能。 参考项目文件和笔记:项目文件和笔记提供了丰富的背景信息和开发经验。在学习的过程中,不妨参考这些资料,以帮助你更好地理解和学习。 动手实践:Python爬虫开发是一门实践性很强的技能。通过实际操作,你可以更好地掌握Python爬虫开发的各项技能,并提高自己的实践能力。Python合法网页爬虫工具项目分享 内容概览: 这个分享包涵了我开发的Python爬虫工具项目,主要用于合法爬取某些网页信息。以下是主要内容: 源代码:包括Python代码和相关脚本。这些代码展示了如何使用Python进行网页抓取、解析和数据提取。 项目文件:除了代码,我还分享了整个项目的文件,包括设计稿、图标、图片等资源。这些资源对于理解项目背景和设计思路至关重要。 文档与操作手册:为了方便他人理解和使用我的作品,我编写了详细的操作手册和使用说明,同时提供了一份Markdown格式的文档,概述了项目的主要功能和特点。 学习笔记:在项目开发过程中,我记录了大量的学习笔记和心得体会。这些笔记不仅有助于理解项目的开发过程,还能为学习Python爬虫技术提供宝贵的参考资料。 适用人群: 这份项目合集适用于所有对Python爬虫开发感兴趣的人,无论你是学生、初学者还是有一定经验的开发者。无论你是想学习新的技术,还是想了解一个完整的项目开发流程,这份资料都将为你提供极大的帮助。 使用建议: 按部就班地学习:建议从基础的Python爬虫开发开始,逐步深入到实际应用中。通过实践,逐步掌握Python爬虫开发的各项技能。 参考项目文件和笔记:项目文件和笔记提供了丰富的背景信息和开发经验。在学习的过程中,不妨参考这些资料,以帮助你更好地理解和学习。 动手实践:Python爬虫开发是一门实践性很强的技能。通过实际操作,你可以更好地掌握Python爬虫开发的各项技能,并提高自己的实践能力。Python合法网页爬虫工具项目分享 内容概览: 这个分享包涵了我开发的Python爬虫工具项目,主要用于合法爬取某些网页信息。以下是主要内容: 源代码:包括Python代码和相关脚本。这些代码展示了如何使用Python进行网页抓取、解析和数据提取。 项目文件:除了代码,我还分享了整个项目的文件,包括设计稿、图标、图片等资源。这些资源对于理解项目背景和设计思路至关重要。 文档与操作手册:为了方便他人理解和使用我的作品,我编写了详细的操作手册和使用说明,同时提供了一份Markdown格式的文档,概述了项目的主要功能和特点。 学习笔记:在项目开发过程中,我记录了大量的学习笔记和心得体会。这些笔记不仅有助于理解项目的开发过程,还能为学习Python爬虫技术提供宝贵的参考资料。 适用人群: 这份项目合集适用于所有对Python爬虫开发感兴趣的人,无论你是学生、初学者还是有一定经验的开发者。无论你是想学习新的技术,还是想了解一个完整的项目开发流程,这份资料都将为你提供极大的帮助。 使用建议: 按部就班地学习:建议从基础的Python爬虫开发开始,逐步深入到实际应用中。通过实践,逐步掌握Python爬虫开发的各项技能。 参考项目文件和笔记:项目文件和笔记提供了丰富的背景信息和开发经验。在学习的过程中,不妨参考这些资料,以帮助你更好地理解和学习。 动手实践:Python爬虫开发是一门实践性很强的技能。通过实际操作,你可以更好地掌握Python爬虫开发的各项技能,并提高自己的实践能力。Python合法网页爬虫工具项目分享 内容概览: 这个分享包涵了我开发的Python爬虫工
2024-11-30 22:17:04 12.26MB Python 脚本 爬虫 项目
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一、数据的概括性度量 1、统计学概括: 统计学是应用数学的一个分支,主要通过利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据,进行量化的分析、总结,并进而进行推断和预测,为相关决策提供依据和参考。统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据,统计学可以摘要并且描述这份数据,这个用法称作为描述统计学。另外,观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型,以之来推论研究中的步骤及母体,这种用法被称做推论统计学。 2、数据的概括性度量: 1)集中趋势的度量: 众数:众数(Mode),是一组数据中出现次数最多的数值,叫众数,有时众数在一组数中有好几个。用M表示。 中位数:中位数(
2024-11-30 11:40:27 72KB
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