中国农村水贫困指数与农业现代化指数数据集（2005-2014）覆盖中国30个省（直辖市、自治区）（西藏、香港、澳门和台湾因缺少数据，没有计算），是2005-2014历年各省（直辖市、自治区）的数据。数据集包括：（1）农村水贫困指数及其相关指标数据，包括：人均供水量、人均水资源量、农村自来水受益人口比例、节水灌溉面积比重、农村人均纯收入、平均受教育年限、水的生产力、人均生活用水量、农药使用强度和化肥使用强度；（2）农业现代化水平指数及其相关指标数据，包括：农业劳均经济产出、农业劳均主要农产品产量、农业机械化程度和农业灌溉指数；（3）中国农村水贫困与农业现代化水平的耦合协调度与基尼系数。该数据集是在中国统计年鉴、中国农村统计年鉴、中国水利统计年鉴等相关统计数据基础上计算得到。

该数据集包括2000-2015年的以下数据：（1）中国分省农村能源贫困指数数据；（2）中国东、中、西部的农村能源贫困指数数据；（3）基于Theil指数的中国农村能源贫困的区域差异数据；（4）历年各省（直辖市、自治区）农村能源贫困指数的相关因子数据。该数据集存储为.xlsx格式

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xgboost代码回归matlab 通过遥感CNN功能预测贫困 入门 对于此项目，我们提供了使用遥感CNN功能进行贫困预测的研究。 通过从CNN提供的4096个特征中精心选择特征，我们训练了一个模型，该模型可以比使用夜灯强度更好地预测财富指数。 我们分两部分进行研究，即特征选择和模型训练。 我们使用基于相关性，基于套索的和正向搜索方法来选择特征。 我们使用线性回归，岭回归，Lasso回归和XGBoost来训练我们的模型并比较性能。 您可以使用我们提供的代码来完成此过程。 先决条件 使用MATLAB提供的内置函数来开发特征选择方法和基本回归模型。 “ all_countries_dhs.mat”是包含所有训练数据和训练集的文件。 要在Python中运行XGBoost代码和VAE代码，您需要： Python 2.7 正在安装 请参考上面的链接，了解如何安装依赖项。 对于MacOS，如果您在计算机上安装了pip，则可以执行以下操作： pip install xgboost pip install -U scikit-learn python -m pip install --user num

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中国农村能源贫困特征及减贫对策.pdf

Java Web课程设计-贫困认定管理系统，具体技术：JSP+Servlet+Dao工厂模式（DaoFactory）,系统架构采用MVC模式，没有规定使用框架进行开发的话，做课程设计工作量完全够。

课程设计，用于管理贫困生系统，基于java+SQLServer开发的。