数据集在信息技术领域，尤其是机器学习和人工智能中扮演着至关重要的角色。本数据集专注于恶劣天气条件，包括雨天、雪天和雾天，每种天气类型都包含了10000张图像，总计30000张。这些图像可能是从网络上通过爬虫程序抓取的，用于训练或验证算法，特别是那些与视觉识别和环境感知相关的算法。 我们来看“雨天”数据子集。雨天图像可以用于训练模型识别雨天的特征，如水珠、模糊的视线以及雨天对物体颜色和纹理的影响。这对于自动驾驶汽车的安全行驶、气象预测系统或增强现实应用都是有价值的。例如，一个视觉检测系统需要学会区分雨滴在窗户上的投影与道路的其他障碍物。 接着是“雾天”数据子集。雾天图像有助于模型理解低能见度条件下的场景。雾可以改变颜色、对比度和深度感知，因此，这些数据可以帮助改善无人机导航、监控摄像头的图像处理或户外机器人定位。雾天数据集对于研究去雾算法也是十分有用的。 “雪天”数据子集。雪天图像涉及到雪覆盖的地面、建筑物和物体，以及可能的反射和阴影变化。这在冬季环境的识别中非常关键，如冬季驾驶辅助系统、雪灾监测或者滑雪场的安全管理。此外，雪的积累和融化也可能影响物体检测和跟踪算法。 由于原始数据集过于庞大，对雾天和雨天的数据进行了精简，各减少了1000张图片。这种减小数据集的做法可能是为了优化存储空间，加快训练速度，或减少过拟合的风险。不过，这也意味着每个类别现在包含9000张图片，可能会稍微影响到模型的泛化能力，尤其是在数据量敏感的深度学习模型中。 为了充分利用这些数据集，通常会进行预处理步骤，比如图像归一化、裁剪、缩放等，以确保所有图像的尺寸一致，降低计算复杂性。同时，可能会使用数据增强技术，如随机旋转、翻转、亮度调整等，来扩充数据并提高模型的鲁棒性。 此外，构建模型时可以选择不同的架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或它们的变体，如ResNet、VGG或YOLO。在训练过程中，需要设置合适的损失函数（如交叉熵损失）、优化器（如Adam或SGD）和学习率策略，以实现最佳性能。通过验证集评估模型的性能，并根据需要进行调整和微调。 这个恶劣天气数据集提供了一个宝贵的机会，让我们可以通过机器学习技术理解和应对不同天气条件下的视觉挑战，从而推动智能系统的进步。

世界风java源码使用 NoSQL 分析航班延误和天气数据集 团队存储勇士 阿比奈·阿格拉瓦尔 安布吉纳扬 尼提哈拉卡蒂 拉胡尔·夏尔马 介绍 该项目的目标是构建一个应用程序，该应用程序可以从两个不同的海量数据存储中摄取、存储、分析和提取有意义的见解。 这些来源中的第一个来源是 NOAA（国家海洋和大气管理局），它为我们提供了来自世界各地站点网络的每小时天气天气观测。 第二个数据源是 UBTS（美国运输服务局），它为我们提供了航班历史和延误情况。 技术栈 Python Java SQL Hadoop HBase 火花 阿帕奇凤凰 阿帕奇飞艇 Scikit-学习 熊猫 决定技术栈的标准 天气和飞行数据集的大小分别约为 750 GB 和 225 GB。 巨大的数据量促使我们构建一个可扩展的分布式 NoSQL 数据库，例如 HBASE 来存储数据 原始形式的数据集不利于分析，需要大量的预处理。 自定义python脚本用于预处理数据 后预处理，我们需要一个可扩展的分布式流程，可以批量上传到 HBase。 Apache Spark 非常适合这里，因为它具有独特的内存处理能力，可以以非常高的速度处

天气数据爬取的源代码-可以运行

QT中通过网站访问天气数据

课程大作业。

基于python机器学习的全国气象数据采集预测可视化系统 毕业设计 预测模型+爬虫（包含文档+源码+部署教程） 系统功能主要包括数据采集功能、数据可视化功能、数据预测功能、用户登录与注册功能、数据管理功能。其中数据采集功能包含全国实时天气数据采集和上海历史天气数据采集。数据可视化功能包含全国综合天气数据可视化、全国各城市天气数据可视化以及上海历史天气数据可视化。数据预测功能指的是气象分析预测；数据管理指的是多维度的数据管理，包含用户数据、公告数据、全国气象数据管理等。 该系统可以自动地从中国天气网获取实时天气数据，并将数据清洗、存储在MYSQL数据库中。同时，通过ECharts技术实现数据可视化，在大屏幕上实现了全国综合天气数据可视化，以及全国各城市和上海历史天气数据的可视化。其次，系统还实现了机器学习预测天气模型构建与训练，使用scikit-learn、pandas、numpy等工具实现多元线性回归模型。预测模型可以对天气趋势进行分析，提供预测结果。此外，该系统还实现了用户登录和注册功能，以及数据管理模块，用于管理用户数据、公告数据、全国天气数据和上海历史气象数据。

本项目利用网络爬虫技术从某天气预报网站抓取某一城市的历史天气数据，构建天气数据分析与预测系统，实现对天气状况、最高气温、最低气温、风力和风向等维度的可视化分析和横向纵向比较， 并构建机器学习聚类算法实现对天气数据的预测分析。

这是一个基于CNN卷积神经网络的天气识别案例分享，可以运行实现~，同时里面包含对应的数据集。

天气数据集（1530张5种不同天气情况的图片） 天气数据集（1530张5种不同天气情况的图片。）该数据集包含6个文件夹5个文件夹包含每个类别的图像，一个文件夹包含所有类别的图像。它还包括一个具有alien-test文件夹中的图像标签的csv文件。

用于集成航空和天气数据、提供 API 并支持进一步数据分析的环境 1.存档内容说明 文档 - 该文件夹包含可编辑的文档( documentation.docx ) 和 finalnek ( documentation.pdf ) 演示文稿 - 该文件夹包含可编辑 ( presentation.pptx ) 和最终 ( presentation.pdf ) 版本的类的演示文稿 source_code - 包含应用程序源代码的文件夹 database.zip - 压缩数据库 2. 系统要求 java - 至少版本 1.8.0_45 互联网 3.如何运行 要运行该应用程序，请在source_code文件夹中运行命令./gradlew bootRun 。 这将启动应用程序，该应用程序将从网站上注册下载数据，同时注册允许查看当前数据库内容的 API。 3.1 可以继续下载database.zi