多目标优化ZDT系列和DTLZ系列Pareto真实前言数据，包含ZDT1,ZDT2,ZDT3,ZDT4,ZDT5,ZDT6,DTLZ1~7

data_projects 该存储库中的文件夹包含来自dataquest.io和kaggle.com项目的分析数据，这些数据是旨在解决实际问题的真实数据集。 使用Jupyter笔记本对数据进行了分析，文件为csv格式。 数据清理，处理，可视化和分析是这些项目中使用的技术。

NSGA-II完整matlab项目，含ZDT1~6真实数据txt，见本人博客

五类表格文本标注数据，应用于表格识别，OCR等领域。 基本说明： 1. 总共4000张标注数据以及1000张未标注数据； 2. 数据标注采用labelme，保存文件为json； 3. 标注的数据类别为横线与竖线； 4. 表格中的虚线以及无线区域也会框选出来（这个标注信息，花点心思也能够明白模型的设计思路） 5.数据来源于真实数据，涉及到机密信息已脱敏 6. 这么大的数据集，来之不易，给需要的工程人员以及学习者提供些数据 7. 数据标注也雇佣了一些标注人员，标明的价格就当是会点小本吧。 8. 如果有需要可以下载，另外本人上传的资源还有目标检测-厨房老鼠的数据集，以及OCR手写数据集，都是非开源数据集，有需要可以查找。 9. 感谢各位大佬们，如果觉得数据集有价值，可以留个言评论一番哦。 最后最后，数据来源真实，已用于落地模型的训练，无需担心是脏数据。

LeakDB（泄漏诊断基准）是用于配水网络的真实泄漏数据集。该数据集包含大量人工创建但现实的泄漏场景，在不同的配水网络上，在不同的条件下。提供了 MATLAB 代码中的评分算法来评估不同算法的结果

matlab获取图像前端点代码弥合模拟差距到真实差距：对真实数据进行超分辨率基准测试 该存储库包含本文中报告的针对超分辨率Erlangen（SupER）基准的评估协议： Köhler，T.，Bätz，M.，Naderi，F.，Kaup，A.，Maier，A.，＆Riess，C.（2019年）。 “迈向缩小模拟到真实的差距：对真实数据进行超分辨率基准测试。”，摘自：IEEE模式分析和机器智能交易（即将出现） 可以从我们的网站下载所有数据集和基准测试结果。 这些图像是使用配备了f / 1.8、16mm定焦镜头的Basler acA2000-50gm CMOS相机采集的所有真实图像。 我们以此数据库为基准对各种单图像和多帧超分辨率（SR）方法进行了基准测试。 入门 基准的结构如下： data ：指定用于存储输入数据集的目录 matlab ：基准测试的源代码 algorithms ：SR算法和图像质量度量 quantitativeStudy ：用于定量评估的脚本 observerStudy ：人类观察者研究的脚本 utility ：映像IO和预处理功能 visualization ：用于可视化

二维人工数据集：6个 数据 xxx.txt 标签 xxx_cl.txt UCI真实数据集：10个 数据 xxx.txt 标签 xxx_label.txt

idmapping(用户唯一标识)真实数据第一天数据生成 /** * 处理真实数据 * 1.创建spark环境 * 2.导入数据 * 3.处理数据:我们只用到一个applog的日志数据,web和wx_App的数据也是一样的数据处理! * a.解析json * b.生成tuple * 4.保存结果 * 5.关流 */ object idmapping_tabay { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.1.创建spark环境 val spark: SparkSession = SparkSes

《真实数据分析师》之数据分析师培训课程.zip

Logistic回归 该存储库专用于物流回归。 它的实现简单，带有真实数据集和阅读材料的编码示例。