1.HashSet集合介绍 2.HashSet集合存储数据的结构（哈希表） 3.HashSet存储自定义类型元素 5.TreeSet集合 1.特点 2.演示 1

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UCI Steel Plates Faults Data Set：该数据集包含了7种带钢缺陷类型。这个数据集不是图像数据，而是带钢缺陷的28种特征数据，可用于机器学习项目。

RSSCN7 Dataset 包含 2800 幅遥感图像，这些图像来自于 7 个典型的场景类别 —— 草地、森林、农田、停车场、住宅区、工业区和河湖，其中每个类别包含 400 张图像，分别基于 4 个不同的尺度进行采样。 该数据集中每张图像的像素大小为 400*400，场景图像的多样性导致其具有较大的挑战性，这些图像来源于不同季节和天气变化，并以不同的比例进行采样。 RSSCN7 数据集由武汉大学的秦邹于 2015 年发布，相关论文有《Deep learning based feature selection for remotesensing scene classification》。

RSC11 Dataset 是一个遥感影像数据集，来源于 Google Earth 的高分辨率遥感影像，其中每张图的像素大小为 512*512，合计包含 11 类场景图像，其中每类有约 100 张共计 1232 张。

SIRI-WHU Dataset 是一个遥感影像数据集，其包含 12 个类别的场景图像共计 2400 张，其中每个类别有 200 张，每张图像的像素尺寸为 200*200，空间分辨率为 2 米。数据集资源来自 Google Earth，主要涵盖中国城市地区，其中场景图像数据集由武汉大学 RS-IDEA 集团设计。 该数据集由武汉大学于 2016 年发布，相关论文有《Bag-of-Visual-Words Scene Classifier with Local and Global Features for High Spatial Resolution Remote Sensing Imagery》和《Dirichlet-Derived Multiple Topic Scene Classification Model Fusing Heterogeneous Features for High Spatial Resolution Remote Sensing Imagery》。

UC Merced Land-Use Dataset 是一个用于研究的 21 级土地利用图像遥感数据集，共拥有 100 类图像，均提取自 USGS National Map Urban Area Imagery 系列，其被用于全国各地的城市地区。此数据集公共领域图像的像素分辨率为 1 英尺，图像像素大小为 256*256，包含 21 个类别的场景图像共计 2100 张，其中每个类别有 100 张。 该数据集由 UC Merced 计算机视觉 实验室于 2010 年发布，相关论文有《Bag-Of-Visual-Words and Spatial Extensions for Land-Use Classification》。

WHU-RS19 Dataset 是一个遥感影像数据集，其包含 19 个类别的场景影像共计 1005 张，其中每个类别有 50 张。 该数据集由武汉大学于 2011 年发布，相关论文有《Satellite Image Classification via Two-layer Sparse Coding with Biased Image Representation》。

NWPU Dataset 是一个遥感影像数据集，其中 NWPU-RESISC45 Dataset 是由西北工业大学创建的遥感图像场景分类可用基准，该数据集包含像素大小为 256*256 共计 31500 张图像，涵盖 45 个场景类别，其中每个类别有 700 张图像。 这 45 个场景类别包括飞机、机场、棒球场、篮球场、海滩、桥梁、丛林、教堂、圆形农田、云、商业区、密集住宅、沙漠、森林、高速公路、高尔夫球场、地面田径、港口、工业地区、交叉口、岛、湖、草地、中型住宅、移动房屋公园、山、立交桥、宫、停车场、铁路、火车站、矩形农田、河、环形交通枢纽、跑道、海、船舶、雪山、稀疏住宅、体育场、储水箱、网球场、露台、火力发电站和湿地。 该数据集由西北工业大学发布，相关论文有《Remote Sensing Image Scene Classification: Benchmark and State of the Art》。

有限元大师辛克维奇的经典有限元著作，该书系统的介绍了关于有限单元法的理论。