2025年深圳市公交数据集是一个集合了深圳市公共交通系统详细信息的数据资源，涵盖了该年度内深圳市公交路线、站点以及可能的网络资源信息。具体到本数据集，它包含了三个主要的文件，分别是bus_routes_2025.csv、bus_stations_2025.csv和两个网络资源文件web2024、web2025。 文件bus_routes_2025.csv记录了深圳市所有公交线路的详细信息，其中可能包含了每条线路的编号、所属公交公司、起始站点、终点站点、途经站点、线路总长、发车时间、运行频率以及票价等。这些信息对于了解深圳市公交系统的覆盖范围、运营模式和市民的出行习惯至关重要。 文件bus_stations_2025.csv则详细列出了深圳市各个公交站点的具体信息，可能包括站点名称、位置坐标、周边环境描述以及连接的公交线路等。通过这些数据，我们可以分析公交站点的分布情况，判断站点之间的距离是否合理，是否存在某些地区公交站点覆盖不足的问题。 至于web2024和web2025，虽然未提供具体信息，但我们可以合理推测，这两个文件可能是与深圳市公交数据集相关的网络资源或网页存档。它们可能是公交线路的实时更新信息、站点的实时监控数据、或是运营公司的官方公告等，对于研究者来说，这些网络资源能够提供数据集更新或实时变化的参考，尤其在分析公交系统的时效性和动态性时显得尤为重要。 综合来看，这份数据集对研究深圳市公共交通发展、优化公交线路、规划城市交通网络、以及为市民提供更好的出行建议都有着重要的价值。同时，它还可以为政府和企业提供决策支持，帮助他们在城市规划和交通管理方面做出更为科学的决策。此外，对地理信息系统（GIS）研究人员、城市规划师以及关注城市交通发展的学者来说，本数据集都是一个不可多得的研究材料。 2025年深圳市公交数据集通过详实的公交线路和站点信息，以及相关的网络资源文件，为公众和研究者提供了一个全面了解和分析深圳市公交系统的基础数据平台。通过对这些数据的深入分析，可以揭示城市交通的运行规律，为未来交通规划和管理提供科学依据，从而提高公共交通效率，促进城市可持续发展。

在海上船舶智能检测的精准监测与安全管控升级进程中，对船舶类型及航行状态的高效识别与动态追踪是提升航运监管效率、强化海上安全防护的核心要素。基于海事卫星与舰载雷达采集的实时数据解析并标注构建的多维度船舶识别数据集，能为 YOLO 等前沿目标检测模型提供贴合实际航海场景的训练样本，助力模型更精准识别复杂海况中不同类别的船舶 —— 尤其小型渔船（体积小巧易与漂浮物混淆）、大型货轮（载货状态导致轮廓变化）、特种作业船（设备搭载造成形态特异）、非船舶干扰（海上平台易引发误判），其识别需兼顾复杂环境（如风浪干扰、雷达杂波）与多样场景（如近岸繁忙水域、远海开阔航线）的识别精度，为船舶的航线规划、碰撞预警提供数据支撑，推动海事管理从人工监控向智能研判转变，实现监管效能与航行安全的提升。

CardiacUS-Septum 是一个专注于心脏超声图像中室间隔（Interventricular Septum）分割的公开数据集，包含 3,092张 高质量心脏超声切面图像及对应的LabelMe格式标注文件。本数据集旨在促进医学图像分割算法的研究，特别是心脏结构的自动识别与分析。 关键特性 数据量：3,092张心脏超声图像（.jpg格式） 标注格式：标准LabelMe JSON格式（兼容主流分割工具） 标注类别：单类别（室间隔，标签名：IVS） 图像来源：多中心采集（已脱敏处理，去除患者隐私信息） 适用场景：医学图像分割、超声影像分析、AI辅助诊断

内容概要：本文档汇总了电力行业的多个数据集，涵盖了输电线、变电站、光伏设备等多个电力设施的检测数据。这些数据集主要用于电力设施的缺陷检测、状态监测、故障识别等任务，涉及输电线导线散股、螺栓销钉缺失、绝缘子缺陷、光伏板异常等多种问题。数据集格式多为VOC和YOLO，部分为labelme格式，适用于目标检测、图像分割等任务。此外，还包括电力负荷预测相关的CSV和XLSX文件，以及输电线路涉鸟故障、高空作业安全带检测等特殊场景的数据集。数据集数量众多，图片总数超过数十万张，涵盖多个类别，部分数据集还包含了标注信息和分类文件。 适合人群：电力行业研究人员、数据科学家、机器学习工程师、图像处理专家等。 使用场景及目标：①用于训练和评估电力设施检测模型，提升电力系统的运行维护效率；②支持电力设备的状态监测和故障预测，保障电网安全稳定运行；③为电力行业的智能化巡检、自动化检测提供数据支持，减少人工巡检的工作量和风险。 其他说明：所有数据集均可从GitHub链接下载，部分数据集经过增强处理，适用于深度学习模型的训练。数据集的多样性和丰富性为电力行业的研究和应用提供了坚实的基础。

花卉病害检测数据集具有显著的实用价值，能够帮助相关领域的研究者和开发者进行精确的模型训练和验证。该数据集包含了2163张图像，这些图像均以Pascal VOC格式和YOLO格式进行标注，但不包含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片、对应的VOC格式xml文件和YOLO格式txt文件。这种双格式的标注方式，为不同的目标检测框架提供了便利，Pascal VOC格式广泛应用于计算机视觉领域，而YOLO格式则因其速度和准确性被许多实时检测系统所采纳。 数据集中的图片数量和标注数量均为2163，表明每张图片都有相应的标注文件。数据集包含了8种不同的花卉病害类别，分别为黑斑（Black-Spot）、叶斑病（Cercospora-Leaf-Spot）、霜霉病（Downy-Mildew）、鲜叶（Fresh-Leaf）、粉霉病（Powdery-Mildew）、玫瑰（Rose）、灰霉病（Rose-Botrytis-Blight）和蜗牛（Rose-Slug）。对这些类别进行精确区分，并对各自类别进行了矩形框标注，有助于机器学习模型识别和分类不同的病害。 具体到每种类别的病害，标注的框数分别为：黑斑1204个框，叶斑病2023个框，霜霉病445个框，鲜叶347个框，粉霉病1043个框，玫瑰223个框，灰霉病216个框，蜗牛1755个框。这些数字反映了数据集中各类病害出现的频率，对于训练数据集时进行类别权重调整有着重要的意义。总框数为7256，这些框数的积累为深度学习模型提供了丰富多样的训练样例。 本数据集使用了标注工具labelImg进行标注工作，这款工具广泛应用于目标检测任务中，它能够生成标准的XML格式标注文件。通过矩形框的方式对目标进行标注，简单直观且易于被计算机视觉模型理解。另外，数据集特别指出了标注规则，并强调了类别名称与YOLO格式类别顺序不完全对应，后者需以labels文件夹中的classes.txt文件为准。 数据集中的每个标注类别都有着相应数量的框数，这有助于模型在训练过程中对病害的识别和分类。其中，尤其需要注意的是Rose-Slug类别，其框数最多，达到1755个，这可能意味着在数据集中蜗牛造成的破坏较为常见，因此在设计模型时应对此予以重视。 重要说明部分提到了数据集不包含任何关于训练模型或权重文件精度的保证，这意味着使用此数据集训练出的模型性能可能会因多种因素而有所不同。数据集的提供者还强调，数据集提供的标注图片是准确且合理的，但模型精度仍需用户自己验证。 在机器学习尤其是深度学习领域，数据集是模型训练的基础。一个质量高、标注准确的数据集对于模型的训练至关重要。花卉病害检测数据集VOC+YOLO格式2163张8类别数据集以其精准的标注、丰富的类别和大量的样本，无疑为花卉病害的自动检测和识别提供了强有力的支持，有助于相关领域的科研和应用进步。研究者和开发者可以利用该数据集进行模型训练和测试，为花卉种植业的病害监控和防治提供自动化和智能化的技术支持。

数据集介绍 包含216个病例的349张CT照片，从新冠相关的paper中搜集。 COVID-CT数据集包含349张CT图像，这些图像来自216名患者，展示了COVID-19的临床发现。这些图像位于./Images-processed/CT_COVID.zip中。非COVID的CT扫描图像则位于./Images-processed/CT_NonCOVID.zip中。我们提供了数据分割信息，位于./Data-split目录下。关于数据分割的详细信息，请参阅README文件中的DenseNet_predict.md部分。元信息（如患者ID、患者信息、DOI、图像描述等）可以在COVID-CT-MetaInfo.xlsx文件中找到。这些图像是从medRxiv、bioRxiv、NEJM、JAMA、Lancet等期刊的COVID19相关论文中收集的。通过阅读论文中的图注，筛选出包含COVID-19异常的CT图像。

深度学习技术已经在多个领域展现出其强大的能力，其中之一就是农业病虫害的图像识别。通过深度学习模型，尤其是YOLO（You Only Look Once）算法，研究人员能够快速准确地识别和分类植物叶片上的病虫害。这种技术的应用不仅可以提高病虫害诊断的速度和准确性，还能为农作物的保护提供科学依据。 YOLO算法是一种实时的对象检测系统，它将目标检测任务视为一个单一的回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。与传统的卷积神经网络（CNN）相比，YOLO在检测速度上有显著优势，适用于实时视频流处理。对于病虫害数据集而言，YOLO算法能够快速准确地定位并识别病斑、虫蛀等异常区域。 在“yolo/深度学习病虫害数据集”中，数据集可能包含了大量经过数据增强处理的植物叶片图像。数据增强是一种提升模型泛化能力的技术，通过对原始数据进行变换（如旋转、翻转、缩放、裁剪等），人为地增加数据的多样性和数量，从而减少模型对训练数据过拟合的风险，提高模型在未知数据上的表现。 压缩文件中的“Plant_leave_diseases_dataset_with_augmentation”可能包含了如下类型的数据文件： 1. 原始图像文件：记录了不同植物叶片的真实图像，这些图像可能已经被标注，即在图像中病虫害区域被精确地圈出来，并标有相应的类别。 2. 增强图像文件：这些文件是原始图像经过各种数据增强技术处理后的结果，目的是为了增加数据集的多样性和数量，从而提高模型的鲁棒性。 3. 标注信息文件：包含了图像中每个病虫害区域的标注信息，如边界框的位置和病虫害的类别标签。这类信息对于训练深度学习模型是必不可少的。 4. 训练/测试分割文件：可能包含了将数据集分为训练集和测试集的分割信息，确保模型在未见过的数据上也有良好的泛化能力。 5. 其他可能包含的文件：比如数据集的元信息文件，记录了数据集的构建过程、使用说明、数据来源、授权协议等。 通过对该数据集的深入研究和应用，研究人员可以训练出能够有效识别植物病虫害的深度学习模型。这将极大地助力于农业病虫害的早期检测与防控，为智慧农业的发展提供技术支撑。比如，这样的模型可以集成到无人机或者田间监控系统中，实现对作物健康的实时监测。此外，这种技术还有助于减少农药的过量使用，对环境的可持续发展也具有积极意义。 yolo/深度学习病虫害数据集是推动农业生产智能化、数字化的关键资源之一。通过集成了数据增强技术的数据集训练得到的YOLO模型，可为精准农业提供有力的技术保障，促进农业生产力的提升和资源的合理利用。

最新科来网络分析案例集 第一章 疑难网络故障分析 ............................................................................................................... 1 1. 借助网络分析工具排查门户网站访问失败原因 ........................................................................ 1 2. 某单位无法发送大附件邮件的故障分析 .................................................................................... 5 3. PING大包丢包故障分析 ............................................................................................................... 9 4. 某集团LIMS服务器访问ERP系统故障分析 ............................................................................ 11 5. 某单位部分网段无法访问网站故障分析 .................................................................................. 18 6. 某局不定时出现网络延迟故障分析 .......................................................................................... 21 7. 使用科来网络分析系统解决一例VOIP通信受干扰的故障 .................................................... 24 8. 某公司网络PING延迟故障案例解析 ........................................................................................ 26 9. 网络丢包分析 .............................................................................................................................. 30 第二章 网络安全分析 .................................................................................................................... 34 1. 虚假源地址网络攻击分析案例 .................................................................................................. 34 2. BT流量走TCP80端口占用和蠕虫攻击 ..................................................................................... 44 3. 利用黑客工具进行渗透的数据分析 .......................................................................................... 50 4. 蠕虫肆意传播 网络情况堪忧 .................................................................................................... 53 5. 某局ARP欺骗故障分析 ............................................................................................................. 57 6. 填充攻击介绍和攻击 .................................................................................................................. 61 7. 利用科来网络分析系统诊断流氓软件VVISIT ............................................................................ 65 8. 借助科来网络分析系统测试网络的安全性 .............................................................................. 67 9. 某单位网络健康检查 .................................................................................................................. 74 10. DDOS攻击分析方法与分析 ................................................................................................... 80 11. 通过协议分析理解端口扫描原理 .......................................................................................... 92 12. WEB服务器攻击分析 ........................................................................................................... 103 第三章 网络性能分析 .................................................................................................................. 109 1. 高校网络访问慢的探究和分析分析报告 ................................................................................ 109 2. 由于攻击造成的网络性能下降案例分析 ................................................................................ 114 3. 某单位访问部分应用服务慢故障 ............................................................................................ 118 4. 某局视频会议故障报告和服务器运行分析 ............................................................................ 121 5. 某OA系统访问慢原因分析 ..................................................................................................... 130 6. 某分公司网络缓慢故障分析 .................................................................................................... 133 7. 某单位网页打开慢故障分析报告 ............................................................................................ 141 8. 借助网络分析管理业务系统性能 ............................................................................................ 144 第四章 网络管理及应用............................................................................................................... 152 1. 运用科来网络分析系统协助QOS策略定制 ........................................................................... 152 网络分析案例集 目 录 2 / 169 拓展网络视野 精细网络管理 2. 迅雷看看的分析 ........................................................................................................................ 161 附录 CSNA网络分析认证培训 ........................................................................................................ 167 网络分析技术的推动者 ..................................................................................................................... 167 CSNA网络分析认证培训 ................................................................................................................. 167  CSNA网络分析师认证培训 .................................................................................................. 167  CSNA网络分析与家认证培训 .............................................................................................. 167  CSNA安全分析认证培训 ...................................................................................................... 167

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◎ 文件说明

本文件包括以下内容：

※ 1、文件说明
※ 2、源码操作说明
※ 3、光盘目录清单


◎ 源码操作说明

源代码使用方法是（以实例1为例）：
将该实例的源码，比如实例1的1.c文件（可以在001目录下找到），
拷贝到tc编译器目录下，运行tc.exe，打开编译器，
按【F3】键或者“File->Open”菜单命令，打开1.c文件，
按【Ctrl+F9】键，或者“Run->Run”菜单命令，编译运行该程序。


◎ 光盘目录清单如下：

第一部分 基础篇

001 第一个C程序
002 运行多个源文件
003 求整数之积
004 比较实数大小
005 字符的输出
006 显示变量所占字节数
007 自增/自减运算
008 数列求和
009 乘法口诀表
010 猜数字游戏
011 模拟ATM（自动柜员机）界面
012 用一维数组统计学生成绩
013 用二维数组实现矩阵转置
014 求解二维数组的最大/最小元素
015 利用数组求前n个质数
016 编制万年历
017 对数组元素排序
018 任意进制数的转换
019 判断回文数
020 求数组前n元素之和
021 求解钢材切割的最佳订单
022 通过指针比较整数大小
023 指向数组的指针
024 寻找指定元素的指针
025 寻找相同元素的指针
026 阿拉伯数字转换为罗马数字
027 字符替换
028 从键盘读入实数
029 字符行排版
030 字符排列
031 判断字符串是否回文
032 通讯录的输入输出
033 扑克牌的结构表示
034 用“结构”统计学生成绩
035 报数游戏
036 模拟社会关系
037 统计文件的字符数
038 同时显示两个文件的内容
039 简单的文本编辑器
040 文件的字数统计程序
041 学生成绩管理程序

第二部分 数据结构篇

042 插入排序
043 希尔排序
044 冒泡排序
045 快速排序
046 选择排序
047 堆排序
048 归并排序
049 基数排序
050 二叉搜索树操作
051 二项式系数递归
052 背包问题
053 顺序表插入和删除
054 链表操作（1）
055 链表操作（2）
056 单链表就地逆置
057 运动会分数统计
058 双链表
059 约瑟夫环
060 记录个人资料
061 二叉树遍利
062 浮点数转换为字符串
063 汉诺塔问题
064 哈夫曼编码
065 图的深度优先遍利
066 图的广度优先遍利
067 求解最优交通路径
068 八皇后问题
069 骑士巡游
070 用栈设置密码
071 魔王语言翻译
072 火车车厢重排
073 队列实例
074 K阶斐波那契序列

第三部分 数值计算与趣味数学篇

075 绘制余弦曲线和直线的迭加
076 计算高次方数的尾数
077 打鱼还是晒网
078 怎样存钱以获取最大利息
079 阿姆斯特朗数
080 亲密数
081 自守数
082 具有abcd=(ab+cd)2性质的数
083 验证歌德巴赫猜想
084 素数幻方
085 百钱百鸡问题
086 爱因斯坦的数学题
087 三色球问题
088 马克思手稿中的数学题
089 配对新郎和新娘
090 约瑟夫问题
091 邮票组合
092 分糖果
093 波瓦松的分酒趣题
094 求π的近似值
095 奇数平方的有趣性质
096 角谷猜想
097 四方定理
098 卡布列克常数
099 尼科彻斯定理
100 扑克牌自动发牌
101 常胜将军
102 搬山游戏
103 兔子产子（菲波那契数列）
104 数字移动
105 多项式乘法
106 产生随机数
107 堆栈四则运算
108 递归整数四则运算
109 复平面作图
110 绘制彩色抛物线
111 绘制正态分布曲线
112 求解非线性方程
113 实矩阵乘法运算
114 求解线性方程
115 n阶方阵求逆
116 复矩阵乘法
117 求定积分
118 求满足特异条件的数列
119 超长正整数的加法

第四部分 图形篇

120 绘制直线
121 绘制圆
122 绘制圆弧
123 绘制椭圆
124 设置背景色和前景色
125 设置线条类型
126 设置填充类型和填充颜色
127 图形文本的输出
128 金刚石图案
129 飘带图案
130 圆环图案
131 肾形图案
132 心脏形图案
133 渔网图案
134 沙丘图案
135 设置图形方式下的文本类型
136 绘制正多边形
137 正六边形螺旋图案
138 正方形螺旋拼块图案
139 图形法绘制圆
140 递归法绘制三角形图案
141 图形法绘制椭圆
142 抛物样条曲线
143 Mandelbrot分形图案
144 绘制布朗运动曲线
145 艺术清屏
146 矩形区域的颜色填充
147 VGA256色模式编程
148 绘制蓝天图案
149 屏幕检测程序
150 运动的小车动画
151 动态显示位图
152 利用图形页实现动画
153 图形时钟
154 音乐动画

第五部分 系统篇

155 读取DOS系统中的国家信息
156 修改环境变量
157 显示系统文件表
158 显示目录内容
159 读取磁盘文件
160 删除目录树
161 定义文本模式
162 设计立体窗口
163 彩色弹出菜单
164 读取CMOS信息
165 获取BIOS设备列表
166 锁住硬盘
167 备份/恢复硬盘分区表
168 设计口令程序
169 程序自我保护

第六部分 常见试题解答篇

170 水果拼盘
171 小孩吃梨
172 删除字符串中的特定字符
173 求解符号方程
174 计算标准差
175 求取符合特定要求的素数
176 统计符合特定条件的数
177 字符串倒置
178 部分排序
179 产品销售记录处理
180 特定要求的字符编码
181 求解三角方程
182 新完全平方数
183 三重回文数
184 奇数方差
185 统计选票
186 同时整除
187 字符左右排序
188 符号算式求解
189 数字移位
190 统计最高成绩
191 比较字符串长度
192 合并整数
193 矩阵逆置
194 删除指定的字符
195 括号匹配
196 字符串逆置
197 SIX/NINE问题
198 单词个数统计
199 方差运算
200 级数运算
201 输出素数
202 素数题
203 序列排序
204 整数各位数字排序
205 字符串字母移位
206 Fibonacc数列

第七部分 游戏篇

207 商人过河游戏
208 吃数游戏
209 解救人质游戏
210 打字训练游戏
211 双人竞走游戏
212 迷宫探险游戏
213 迷你撞球游戏
214 模拟扫雷游戏
215 推箱子游戏
216 五子棋游戏

第八部分 综合实例篇

217 综合CAD系统
218 功能强大的文本编辑器
219 图书管理系统
220 进销存管理系统