主要用于多视角卫星影像的三维重建算法，资源共9个文件，其中8个文件分别对应八个压缩文件包，代表每个区域的影像，每个压缩包里对应着多视角卫星影像和RPC文本文件，第九个文件为机载激光雷达产生的真值影像文件,本数据为s2p算法的主要实验数据。数据整体情况：数据量整体较小，但覆盖的类型全，如低矮建筑，中高层建筑，高层建筑等，对卫星三维重建的鲁棒性要求较高，因此是做卫星三维重建的不二选择，目前很多相关论文都拿此进行实验和算法调整优化。

时间序列数据集

标题中的“ADMM动态规划求解微电网调度问题”指的是应用交替方向乘子法(ADMM，Alternating Direction Method of Multipliers)来解决微电网的调度优化问题。微电网是一种小型电力系统，它能集成可再生能源、储能装置以及传统电源，以实现高效、可靠和经济的电力供应。在微电网调度中，目标通常是优化能源分配，降低成本，同时满足供需平衡、设备限制和电力质量等要求。 动态规划是解决这类优化问题的一种数学方法，它通过构建一个模型来表示问题的各个状态和状态之间的转移，从而找到最优策略。在微电网调度中，动态规划可以用来决定在不同时间点如何分配和存储能量，以最小化运行成本或最大化效率。 描述中的“数据集+论文复现”表明这个压缩包包含了用于复现研究结果的数据集和相关代码。复现论文结果是科学研究中的重要步骤，确保了研究的可验证性和可靠性。这里的数据集可能包括了微电网的运行数据，如负荷需求、发电能力、储能设备状态等；而代码（如operation_2.m和operationwithoutsess_1.m）则可能是实现ADMM算法的MATLAB脚本，用于处理这些数据并得出调度决策。 标签中的“动态规划”强调了这种方法在微电网调度中的核心地位；“数据集”意味着包含实际或模拟的微电网运行数据；“毕业设计”则提示这可能是一个学术项目，适合学生作为毕业论文的研究主题。 压缩包内的文件名暗示了不同的数据和结果。例如，“ESPEdata.mat”和其变体可能是微电网的仿真数据集；“result_05.mat”和“result_05_load07.mat”可能存储了特定条件下的调度结果；“energylvl.mat”可能涉及的是能量水平信息；而“ Copy_of_”和“_1”这样的后缀可能是不同版本或备份。 这个压缩包提供的内容涵盖了微电网调度的建模、算法实现和结果分析，为研究者提供了一个完整的框架来理解和复现使用ADMM解决微电网调度问题的工作。通过深入研究这些文件，可以学习到动态规划在能源管理系统中的应用，以及如何利用ADMM算法优化微电网的运行。此外，对于学生来说，这也是一个很好的实践案例，能够提升他们对复杂优化问题解决能力的理解。

这份R语言 报告对Forbes自1990年至2020年发布的最富有运动员数据集进行了探索性分析。通过数据预处理、统计摘要和数据可视化，该报告回答了一些研究问题，如全球最高收入运动员和不同国家的运动员收入。在分析过程中，考虑了处理缺失数据、重新编码变量和汇总数据等步骤。此外，报告还进行了相关性分析和假设检验，揭示了变量之间的关系。通过数据汇总和图表，我们了解了运动员收入与排名、年份之间的关系，还通过国家和运动项目分类比较了运动员收入。

Most of the wireless options can be accessed using the program "wl" via the console window. This program has many more options than our WRT is able to process. Some can only be used in Client Mode and others only in Access Point (AP) Mode. Usage: wl [-a|i ] [-hu] [arguments] -a, -i adapter name or number -h, -u this message Examples: ~ # wl ssid ~ # wl txpwr1 -o -m 35

Power BI案例-连锁糕点店数据集的仪表盘制作

To complement the disadvantages of the HFB database, we collect a larger database called CASIA NIR-VIS 2.0 database, in which the images are captured using the same device as the HFB database. Compared to HFB, NIR-VIS 2.0 has the following new features: The number of subjects in the NIR-VIS 2.0 database is 725, which is 3 times more than the HFB database. We define a group of specific protocols for performance evaluation. On the contrary, the protocols of the HFB database are unclear for perfor

标题中的“广西省范围内幼儿园分布数据（shp）”指的是一个地理信息系统（GIS）数据集，专门描绘了广西壮族自治区内所有幼儿园的位置信息。这个数据集以shp文件格式存储，shp是Esri公司开发的Shapefile格式，是地理空间数据常用的存储格式之一。 描述中提到，“广西省范围内幼儿园分布点位数据，shp格式，属性字段包含幼儿园地址和名称等”，这意味着该数据集不仅包含了幼儿园的地理位置坐标，还提供了附加信息，如幼儿园的名称和具体地址。这些属性字段对于进行空间分析、规划、政策制定或者社会研究都非常有价值。例如，可以用来评估区域内教育资源的分布情况，分析幼儿园与住宅区、交通设施的距离，或者研究幼儿园服务半径内的社区人口结构等。 标签中列出的关键词有“数据集”、“幼儿园”、“广西省”、“shp”和“gis”。这些标签进一步明确了数据集的主题和用途：“数据集”表明这是一个结构化的信息集合；“幼儿园”指明了研究对象；“广西省”确定了地理范围；“shp”和“gis”则强调了数据的存储格式和应用领域，即GIS技术。 压缩包子文件的文件名称列表揭示了Shapefile的数据组成部分： 1. `guangxi_幼儿园.cpg`：编码配置文件，用于指定文件的字符编码，通常为UTF-8。 2. `guangxi_幼儿园.dbf`：数据库文件，存储了属性数据，如幼儿园的名称和地址，以表格形式呈现。 3. `guangxi_幼儿园.prj`：投影文件，定义了数据的地理坐标系统，确保不同空间数据之间的精确匹配。 4. `guangxi_幼儿园.sbn`和`guangxi_幼儿园.sbx`：这些是Shapefile的索引文件，加速了对大型几何数据的访问。 5. `guangxi_幼儿园.shp`：核心的几何数据文件，包含了幼儿园位置的几何形状信息。 6. `guangxi_幼儿园.shx`：几何索引文件，帮助快速定位Shapefile中的特定记录。 7. `guangxi_幼儿园.shp.xml`：可能是一个元数据文件，提供了关于数据集的详细描述，如创建者、时间戳以及数据集的用途等。 这个数据集是一个完整的GIS资源，可以帮助研究人员、政策制定者和公众深入了解广西省幼儿园的分布情况，为教育规划、资源配置和社区发展提供数据支持。通过GIS软件（如ArcGIS、QGIS等），用户可以对这些数据进行可视化的展示、空间分析和综合评价。

电子DIY工具集，里面包含有ATX改造，色环计算器，电阻分压，电阻并联，贴片电阻，阻容LED计算器，感抗荣抗计算，RC常熟，电容耐压值，运放计算等等。

全球小麦检测数据集是计算机视觉领域的一个重要资源，主要用于训练和评估目标检测算法。目标检测是计算机视觉中的一个核心任务，它的目标是识别并定位图像中的特定对象。在这个数据集中，我们关注的是小麦，这对于农业监测、作物病害检测以及农作物产量估算等领域具有重要意义。 数据集通常分为训练集（train）和测试集（test）两部分。训练集用于构建和优化模型，而测试集则用于评估模型在未见过的数据上的表现，确保模型具备良好的泛化能力。在"全球小麦检测数据集-目标检测"中，`train`文件夹可能包含了带有标签的图像，这些图像已经被标注了小麦的位置，以便机器学习算法学习如何识别和定位小麦。每个图像可能包含一个或多个小麦实例，每个实例都有精确的边界框坐标，这些坐标是通过矩形框的形式表示，用来框定小麦的位置。 `test`文件夹则可能包含了未标注的图像，用于测试模型在实际应用中的表现。在比赛或项目评估中，用户会用自己训练好的模型对这个测试集进行预测，然后将预测结果提交到评分系统，以评估模型的性能。 计算机视觉中的目标检测技术有多种方法，如经典的滑动窗口技术、区域提议网络（RPN）、单阶段检测器如YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector），以及两阶段检测器如Faster R-CNN和Mask R-CNN。这些方法各有优劣，适用于不同的应用场景。例如，YOLO和SSD因其快速的检测速度适合实时应用场景，而Faster R-CNN等两阶段方法虽然速度较慢，但精度通常更高。 对于这个数据集，开发者可能会选择适合大量小目标检测的模型，比如YOLOv5或者DETR，因为小麦在图像中可能相对较小且分布密集。在训练过程中，会涉及到数据增强技术，如随机裁剪、翻转、颜色扰动等，以增加模型的鲁棒性。同时，优化器的选择（如SGD或Adam）、学习率调度策略、损失函数（如交并比IoU损失）以及超参数的调整也是关键步骤。 完成训练后，会使用验证集来监控模型的性能并防止过拟合。在测试集上，通常会计算平均精度（mAP）或其他评价指标，如平均精度在不同IoU阈值下的表现，来衡量模型的检测效果。此外，对于农业应用，可能还需要考虑实际场景中的光照、角度、作物生长阶段等因素，确保模型在复杂条件下也能准确检测。 "全球小麦检测数据集-目标检测"为研究者和开发者提供了一个研究和改进目标检测算法的平台，特别是在农业智能化和自动化领域的应用，有助于提高农作物监测的效率和准确性。