1 ABP总体介绍 1 1.1 入门介绍 1 1.1.1 ABP采用了以下技术 2 1.1.2 ABP框架已实现了以下特性 2 1.1.3 ABP适用的场景 4 1.2 多层架构体系 4 1.2.1 前言 4 1.2.2 ABP的体系结构 5 1.2.3 领域层 5 1.2.4 应用层 6 1.2.5 基础设施层 6 1.2.6 WEB与展现层 6 1.2.7 其它 7 1.3 模块系统 7 1.3.1 ABP模块系统简介 7 1.3.2 生命期事件 8 1.3.3 模块依赖 9 1.3.4 自定义的模块方法 10 1.4 启动配置 11 1.4.1 配置ABP 11 1.4.2 配置模块 13 1.4.3 为一个模块创建配置 13 2 ABP公共结构 16 2.1 ABP依赖注入 16 2.1.1 传统方式的问题 16 2.1.2 解决方案 18 2.1.3 依赖注入框架 20 2.1.4 ABP依赖注入的基础结构 21 2.1.5 附件 25 2.2 ABP会话管理 26 2.2.1 简介 26 2.2.2 注入会话 27 2.2.3 使用会话属性 27 2.3 ABP日志管理 28 2.3.1 服务器端 28 2.3.2 客户端 32 ...

随着大数据时代的到来，数据分析和机器学习已经成为许多领域不可或缺的一部分。而在这些领域中，数据集是进行训练和测试的重要资源。为了方便数据分析和机器学习项目的开发，已经有许多公开的数据集资源可以供大家免费使用。 在这些公开的数据集资源中，Kaggle、UCI机器学习存储库、Google 数据集搜索、AWS 公开数据集、数据集之家、数据堂、数据派等资源提供了大量涵盖不同领域和不同规模的数据集，涉及到的领域包括但不限于自然语言处理、计算机视觉、社交网络分析、金融、医疗等。 这些数据集的使用可以帮助数据科学家和机器学习从业者更好地进行训练和测试，提高模型的准确性和鲁棒性。同时，这些数据集也可以为初学者提供一些实践的机会，帮助他们掌握数据分析和机器学习的相关技能。 因此，数据科学领域资源汇总：数据集搜索平台+机器学习+公开数据集+为数据分析和机器学习项目提供免费数据资源的主题非常适合用于数据科学和机器学习的毕业设计，让学生们有机会深入研究和使用这些公开数据集资源，探索数据分析和机器学习的更多可能性。

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作物/杂草田地图像数据集(CWFID)伴随着以下出版物:“Sebastian Haug, Jörn Ostermann:用于基于计算机视觉的精确农业任务评估的作物/杂草田地图像数据集，CVPPP 2014研讨会，ECCV 2014” 该数据集包括野外图像、植被分割掩码和作物/杂草植物类型注释。本文详细介绍了现场设置、采集条件、图像和地面真实数据格式等。

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深度学习技术，近些年在学术界乃至工业界得到了广泛的关注，并且在计算机视觉、自然语言处理等方面取得了令人瞩目的成果，但是在电力系统深度学习技术还没有得到普及，本文介绍了深度学习的概念、主要网络模型，并对当前电力系统中深度学习的相关应用进行了介绍，最终结合冀北电力公司未来关注的重点"零碳冬奥"、"一网一平台"等，对深度学习技术在电力信息化领域的应用前景进行了展望。

为提供个性化学习空间，优化在线学习效果，文章介绍了一种基于领域本体和语义相似度的个性化学习路径推荐策略。首先对根据领域知识点及其关系构建本体库，建立其知识点间语义层面的关系，并用Protégé进行了本体形式化编码；然后基于本体，设计了学习路径生成策略和相关知识协同策略；最后，结合决策支持系统课程现有网络资源设计并开发了原型系统，实现了个性化学习引导及资源空间的优化。