car_insurance_claims.sav 在别处被提出和分析的4关于汽车损坏赔偿的数据集。平均理赔金额可以当作其具有伽玛分布来建模，通过使用逆关联函数将因变量的平均值与投保者年龄、车辆类型和车龄的线性组合关联。提出理赔的数量可以作为刻度权重。 统计分析及模型构建中常用的数据集、使用数据集可以对模型和算法进行快速验证，而且如果能够得到经典测试数据有助于我们复现大佬（巨佬）们提供的算法模型、达到实战联系的目的、真正从原理上开启数据分析、而不是纸上谈兵； 纽约时报的一篇文章报道，数据科学家在挖掘出有价值的“金块”之前要花费50%到80%的时间在很多诸如收集数据和准备不规则的数据的普通任务上。混乱的数据是数据科学家工作流中典型的比较耗费时间的。 常用的数据集可以帮助我们快速实验模型算法，因为他们都是被处理过的优质数据；

深度学习中计算机视觉的目标检测的YOLOv1的改进版本

IAR FOR STM8工程 u16 wbuf[6][8]={ //A 5645M 5665M 5685M 5705M 5885M 5905M 5925M 5945M 0x2817,0x2881,0x288B, 0x2895, 0x2A0F,0x2A19, 0x2A83,0x2A8D, //B 5740M 5760M 5780M 5800M 5820M 5840M 5860M 5880M 0x2906,0x2910,0x291A, 0x2984,0x298E,0x2998, 0x2A02, 0x2A0C, //C 5725M 5745M 5765M 5785M 5805M 5825M 5845M 5865M 0x289F,0x2909, 0x2913, 0x291D,0x2987, 0x2991, 0x299B,0x2A05, //D 5733M 5752M 5771M 5790M 5809M 5828M 5847M 5866M 0x2903, 0x290C, 0x2916, 0x291F, 0x2989, 0x2992, 0x299C, 0x2A05, //E 5658M 5695M 5732M 5769M 5806M 5843M 5880M 5917M 0x281D, 0x288F, 0x2902, 0x2914, 0x2987, 0x2999, 0x2A0C, 0x2A1E, //F 5362M 5399M 5436M 5473M 5510M 5547M 5584M 5621M 0x2609, 0x261C, 0x268E, 0x2701, 0x2713, 0x2786, 0x2798, 0x280B };

通过对“应用场景”、“关键词”“特定常数”的分析，来对比解读各类dB的含义与应用场景。

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