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该数据集是关于德国风力发电机发电预测的研究资源，涵盖了从2019年到2021年12月的时段，总计约13万条记录，每10分钟采集一次数据，提供了丰富的信息用于分析和建模。以下是这个数据集包含的主要知识点： 1. **时间序列分析**：由于数据每10分钟更新一次，这为进行时间序列分析提供了理想条件。可以使用ARIMA、状态空间模型或季节性分解趋势成分（STL）等方法来研究发电量随时间的变化规律。 2. **风电功率预测**：风力发电机的发电量受多种因素影响，如风速、风向、空气密度、叶片角度等。通过这些数据，可以构建预测模型来估计未来的发电功率，这对于能源调度和电网稳定至关重要。 3. **特征工程**：76维特征包括了轴承温度等关键参数，这些参数可能与发电机的运行状态和效率紧密相关。通过对这些特征进行工程处理（例如归一化、标准化、衍生特征、相关性分析等），可以增强模型的预测能力。 4. **异常检测**：轴承温度是衡量风电机组健康状况的重要指标，过高或过低的温度都可能预示着潜在故障。通过数据分析，可以识别出异常温度模式，从而及时进行维护和预防性维修。 5. **机器学习模型**：可以应用各种监督学习模型（如线性回归、随机森林、支持向量机、神经网络等）和无监督学习模型（如聚类、主成分分析等）对风力发电进行建模，理解特征之间的相互作用，并预测未来发电性能。 6. **多变量相关性**：探究76个特征间的相关性，可以帮助我们理解哪些因素对发电量的影响最大，以及它们之间是否存在协同效应。可以使用相关矩阵、热图或者网络图来可视化这些关系。 7. **时间间隔分析**：10分钟的时间间隔意味着数据具有较高的时间分辨率，这有利于捕捉到短时间内风力发电机状态的快速变化，对于短期预测模型的构建尤其有利。 8. **数据清洗**：在实际使用前，需要对数据进行清洗，处理缺失值、异常值和重复值，确保模型训练的基础数据质量。 9. **单位信息**：数据集中的每个特征都有相应的单位，了解这些单位对于正确解释和处理数据至关重要，比如温度可能是摄氏度，风速可能是米/秒等。 10. **数据可视化**：利用可视化工具（如Matplotlib、Seaborn或Plotly）将数据以图形形式展示出来，可以帮助直观理解数据分布、趋势和异常情况。 这个数据集为深入研究风力发电的性能、预测和设备健康管理提供了宝贵资源，适合从事能源、机器学习、数据科学或相关领域的专业人士进行分析和建模。

特征： •完全可定制的数据提示。 • 没有要传递的论据。 从图中检索所有值。 • 对鼠标点击、鼠标移动或按下按钮移动鼠标的React。 • 也适用于箭头键。 • 激活鼠标右键以显示内插值。 • 显示最靠近鼠标指针的数据点。 • 与鼠标指针保持一定距离的曲线。*) • 将曲线的颜色复制为数据提示框的颜色。 • 也适用于 GUI。 限制： • 2D 绘图• 一个x 轴，不反转、线性或对数。 • 一个或两个 y 轴，不反转、线性或对数。 • 轴限制未设置为 -inf 或 inf，对数刻度限制设置为 > 0 • 图中至少有一个数据点• 对于内插值，图中至少有 2 个数据点。 垂直线没有插值。 方法： •获取鼠标指针的位置• 从图中检索所有数据• 将所有数据点转换为厘米• 将鼠标指针位置转换为 cm • 在鼠标指针位置设置原点• 查找从鼠标位置到所有数据线的垂脚• 确定最近点（脚到鼠标的距离最

Android 实现三维空间坐标系（支持多条曲线，可设置坐标轴翻转等）

备注： 1、动态增加/移除坐标系； 2、多段y轴，共用同一个x轴； 3、x轴y轴数据同步，当放大缩小表格时； 4、通过定时器0.5s更新一次数据； 详解参考： https://blog.csdn.net/weixin_45074487/article/details/137076400?spm=1011.2415.3001.5331

自然语言处理数据集7000—多条酒店评论数据5000多正面-2000多负面 情感/观点/评论 倾向性分析 携程网来源

此资料是一套包含12000多条历史上的今天数据的SQL数据库文件zip压缩包下载，可直接下载导入sql数据库进行使用。“历史上的今天”数据库是一个记录并展示历史上每一天所发生的重要事件、人物逝世、科技进步等信息的数据库。这类数据库通常由专业的历史研究机构、图书馆或科技公司维护，旨在帮助用户快速了解历史上的重要时刻，增强对历史的认知和理解。本资料中除了包含历史上的今天数据外，还有每年365天的的每日随缘花语和每日出生的人的星座和此星痤当天的主要特征。希望对大家有用。

在本项目中，我们利用Python爬虫技术对智联招聘网站上的岗位信息进行了高效而稳定的采集，最终获得了超过5000条的数据。这个过程涵盖了网络数据获取、数据处理和数据可视化的多个重要环节，是Python在数据分析领域的一个典型应用案例。 Python爬虫是数据采集的核心工具。Python以其丰富的库支持，如BeautifulSoup、Scrapy等，使得编写爬虫程序变得相对简单。在这个项目中，我们可能使用了requests库来发送HTTP请求，获取网页源代码，然后使用解析库如BeautifulSoup解析HTML，提取出岗位信息，如职位名称、薪资范围、工作地点、公司名称等关键数据。为了实现稳定爬取，我们需要考虑反爬策略，例如设置合适的请求间隔、使用User-Agent模拟浏览器行为，甚至可能使用代理IP来避免被目标网站封禁。 数据清洗是确保数据质量的关键步骤。在采集过程中，数据可能会存在格式不一致、缺失值、异常值等问题。通过Python的pandas库，我们可以对数据进行预处理，包括去除空值、转换数据类型、处理重复项等，确保后续分析的有效性。此外，对于非结构化的文本信息，如职位描述，可能还需要进行文本清洗，如去除标点符号、停用词，进行词干提取等，以便进一步分析。 接下来，数据可视化是理解数据和提炼洞见的有效手段。这里可能使用了matplotlib或seaborn库绘制各种图表，如柱状图、折线图、饼图等，展示不同职位的分布、薪资水平的变化趋势、各地区岗位需求等。对于地理位置数据，可能还利用geopandas和folium实现了地图可视化，显示各地区招聘岗位的热点分布。此外，wordcloud或jieba库可能用于制作词云图，揭示职位描述中的高频词汇，帮助洞察行业热门技能或需求。 这个项目充分展示了Python在数据科学领域的强大能力，从数据的获取到分析再到呈现，全程使用Python完成，体现了其在爬虫、数据处理和可视化方面的灵活性和实用性。通过这样的实践，不仅可以了解职场动态，也可以提升数据分析技能，为决策提供有价值的信息。

车机测试用例（5000多条）全覆盖

我也是网上找的串口工具，用来调试多条指令很好用。一共可以添加100条指令 如果不想自己写串口上位机，用来调试模块很好用。