clintox_pred 来自MoleculeNet的clintox数据集的预测

自动加权GCN算法实现反洗钱识别-数据集自动加权GCN算法实现反洗钱识别-数据集自动加权GCN算法实现反洗钱识别-数据集

铁路接触网监控视频及组件图片数据集

环形编码标记物数据集，YOLO数据集，已完成train，valid，test三个文件夹数据图片的标注，可用于实现编码标记物数据的训练。ss环形编码标记物数据集，YOLO数据集，已完成train，valid，test三个文件夹数据图片的标注，可用于实现编码标记物数据的训练 环形编码标记物数据集，YOLO数据集，已完成train，valid，test三个文件夹数据图片的标注，可用于实现编码标记物数据的训练

C-MAPSS数据集是涡轮风扇发动机退化的模拟数据。这些数据是由美国宇航局使用商用模块化航空推进系统模拟(C-MAPSS)生成的。数据集包含21个传感器的多变量时间数据。有4个数据子集，FD00l、FD002、FD003和FD004，每个子集都有特定的运行条件和故障形式。每个数据子集都有一个训练集和一个测试集，训练集中记录的测量值是一直记录到发动机发生故障为止(run-tofailure实例)。而在测试集中，传感器记录值在故障前的某时刻终止，这样做的目的是为了预测该时刻的RUL。另外，还提供了测试数据集的真实剩余使用寿命（RUL）值。

不平衡学习：一种解决机器学习中不平衡数据集问题的Python程序包

压缩包主要包含用于数据预测的小波神经网络（WNN）源码及预测的数据集，其中WNN.py主要用于使用训练数据集进行模型训练，生成对应的训练后模型参数，test.py主要用于利用训练好的模型对测试数据集进行预测，输出结果包括MAE、MAPE等误差值以及预测差值的分布情况等，train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集，.npy文件为训练后生成的权值、平滑因子、伸缩因子等参数。

眼底视网膜图片，训练、验证和测试数据集各400张。本资源只有测试集 training.zip：包含训练中的图片和标签 validation.zip：包含验证集的图片 valid_gt.zip：包含验证集的标签 命名规则如下： 病理性近视（PM）：文件名以P开头 非病理性近视（non-PM）： 高度近似（high myopia）：文件名以H开头 正常眼睛（normal）：文件名以N开头 网上收集免费资源不提供售后

数据集提取器 将pcaps转换为json和csv文件 我们解析每个流，并创建一个包含4个文件的文件夹： flow.pcap-双流，由5个元组确定 flow_info.json-具有元数据，例如端口，ips，数据包输入/输出，字节输入/输出和扩展... flow_labels.json-应用程序，类别，加密协议和扩展... time_series.csv-pkt_time，pkt_relative_time，pkt_size，pkt_direction 此外，我们创建一个index.csv，其中包含来自json文件的元数据，因此非常容易过滤和选择特定流。 索引由于大小而未上载，但请参见read_index.ipynb以获取静态信息 将json＆csv转换为流图片并另存为npy文件 FlowPic方向 双向流 上游流量 下游流量 修整基于时间：我们从每个流的X秒开始获取数据包 图片尺寸

百度迁徙规模数据 爬取数据集（包含迁入和迁出） 包含全国所有地级市 基于 Python爬取 数据集格式为 xlsx 注意：本资源不包含代码！！！