mysql 625w条生成的随机数据，近似真实。主要字段有: id,user_name(随机英文字符),real_name(中文名),password(32位),province,city,address,img_url,role_id,telphone,email(正常的邮箱格式)，create_time,update_time. sql格式(csv格式分开上传)，亦可做ES的测试数据~

2000-2019年各省分品种能源消费总量数据 1、时间：2000-2019年 2、来源：能源统计年鉴 3、指标：地区、年份、能源合计、煤炭、焦炭、石油、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、天然气、电力 4、范围：30省 2000年至2019年间，中国各省在各能源品种消费方面表现出显著的地区差异和时间序列变化。这一数据集详细记录了30个省份在这一时期内的能源消费总量，涵盖包括煤炭、焦炭、石油、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、天然气以及电力等多种能源品种。 数据集的时间跨度为20年，这为能源消费趋势的分析提供了足够长的时间序列，使得研究者可以观察到长期的能源消费结构变化以及国家政策的影响。从煤炭到清洁能源，不同的能源品种消费变化反映出中国在环境保护、能源结构优化和可持续发展方面所做出的努力与挑战。 由于数据来源是官方的能源统计年鉴，因此保证了数据的权威性和可靠性。这对于国家制定能源政策、企业做出投资决策以及学者进行能源领域的研究都具有重要的参考价值。此外，数据集提供了地区和年份两个维度，便于分析不同地区的能源消费特点和趋势。 在区域差异方面，数据能够揭示中国东部沿海发达省份与中西部省份在能源消费上的差异，这种差异往往与地区经济发展水平、工业结构、资源禀赋以及能源价格政策等因素密切相关。例如，煤炭消费量的变化在很大程度上与国家去产能政策和雾霾治理措施有关，而天然气和电力的消费增长则与清洁能源推广和环保政策紧密相关。 此外，通过对比各种能源品种的消费总量，可以发现中国能源消费结构的演变情况。煤炭作为传统的主力能源，其消费比重有所下降，而清洁能源，包括天然气和电力的消费比重则逐年上升。这一变化趋势对于实现中国提出的碳达峰和碳中和目标具有积极意义。 值得注意的是，数据集覆盖了30个省份，这为分析国内各地能源消费情况提供了全面的视角。各省份的能源消费差异在很大程度上反映了当地的经济结构和产业发展方向。例如，某些省份的石油消费量可能较高，这可能与当地的汽车工业和石化产业发达有关，而某些省份的电力消费量较大，则可能与该地区大力发展电子信息产业有关。 在处理这些数据时，研究者可以通过各种统计和计量经济模型对数据进行深入分析，以期得出更为精确的能源消费趋势预测和政策建议。同时，考虑到数据集所涵盖的能源品种十分全面，还可以进行能源消费与经济增长、环境保护等多方面的交叉研究，为实现国家的绿色发展和生态文明建设提供科学依据。 2000-2019年各省分品种能源消费总量数据集是研究中国能源消费结构变化、地区差异以及能源政策效应的重要基础。通过分析这些数据，可以对中国能源行业的未来发展趋势作出合理预测，并为相关政策的制定提供决策支持。

每年有超过 400,000 例新发肾癌病例，手术是其最常见的治疗方法。由于肾脏和肾脏肿瘤形态的多样性，目前人们对肿瘤形态如何与手术结果相关 ，以及开发先进的手术计划技术 非常感兴趣。自动语义分割是这些工作的一个很有前途的工具，但形态异质性使其成为一个难题。 这一挑战的目标是加速可靠的肾脏和肾脏肿瘤语义分割方法的发展。我们已经为 300 名在我们机构接受部分或根治性肾切除术的独特肾癌患者的动脉期腹部 CT 扫描生成了真实语义分割。其中 210 个已发布用于模型训练和验证，其余 90 个将保​​留用于客观模型评估。

数据集介绍 所有数据均为csv格式，可以在标准电子表格应用程序中使用。请注意，不再使用某些缩写（特别是不再使用特定庄家的赔率），而是指较早季节收集的数据。有关数据集中包括哪些庄家的最新列表，请访问http://www.football-data.co.uk/matches.php 本数据集是一系列关于足球比赛的统计数据，所有数据均以csv（逗号分隔值）格式保存，这种格式能够被大多数标准电子表格程序所识别和处理。该数据集的特点在于其数据源的多样性和历史数据的覆盖度，它不仅涵盖了多项比赛数据，还包括了比赛结果、球队表现、球员表现等多个方面。 具体到数据内容，它可能包含了比赛的日期、时间、主场和客场球队、比分、进球数、射门次数、射正次数、控球率、犯规次数、角球数、红黄牌数量、具体球员表现等统计数据。这些信息对于分析球队表现、球员表现以及预测未来比赛结果都有极大的帮助。 由于数据集中不再使用某些特定庄家的赔率数据，这意味着数据的来源更加多元，不再依赖于单一的数据提供商，这有助于减少数据偏见，提供更全面的视角。此外，数据集包含了较早期的数据，这对于历史趋势分析尤其重要。研究者可以利用这些数据，对比不同时期球队的表现变化，甚至可以用来验证某些历史上的理论或模型。 使用这类数据集的用户群体相当广泛，包括但不限于体育分析师、球队管理层、体育新闻媒体、体育科技公司以及个人数据爱好者。通过深入分析这些数据，用户可以进行球队评估、选手评选、竞猜预测等多方面的应用。 需要注意的是，虽然数据集提供了很多方便，但是数据的准确性和时效性依然需要用户自己甄别。用户应确保使用最新版本的数据集，并在使用过程中注意数据的来源、采集方法和可能存在的偏差。对于具体的应用场景，用户可能还需要结合实时信息和其他数据分析工具，才能得出更为准确的结论。 在使用数据集时，访问http://www.football-data.co.uk/matches.php可以获取有关数据集中包括哪些庄家的最新列表。这对于理解数据集的完整性和准确性至关重要，因为不同的庄家数据可能对分析结果产生不同的影响。 由于数据集涉及的范围较广，用户在分析时应考虑到不同联赛的特点和比赛规则的差异，这些因素都可能对数据分析结果产生影响。例如，不同国家的联赛比赛强度、球员水平、赛事规则可能存在差异，这些都需要在具体分析时予以区分和考虑。 这份足球数据集为足球迷们提供了一个强大的工具，可以用来深入了解和分析足球比赛的各个方面，无论是对于学术研究还是商业应用，它都具有重要的参考价值。

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老鼠数据集，用于目标检测

在当今数字化时代，数据驱动的决策变得越来越重要，特别是在预测分析领域。本资源包提供了一个针对汽车行业销量数据的时间序列分析模型，旨在使用长短期记忆网络（LSTM）——一种特殊的循环神经网络（RNN），来预测汽车销量的趋势。通过这样的神经网络，可以有效地学习和模仿汽车销量随时间变化的规律。 提到的car.csv文件是一个数据集，它包含了用于训练和测试LSTM模型所需的历史汽车销量数据。这类数据集通常包括日期、销量以及其他可能影响销量的因素，如经济指标、促销活动等。数据预处理是使用这些数据之前的重要步骤，包括去除异常值、处理缺失值、数据归一化等。在深度学习模型训练中，数据集的质量将直接影响模型的准确性和可靠性。 接着，LSTM理论知识模板.docx文件为用户提供了一个理论学习的基础。LSTM通过引入门控机制来解决传统RNN难以处理长期依赖问题。它包含输入门、遗忘门和输出门，这些门控结构使得LSTM能够保存或遗忘信息，并决定何时将信息传递到下一个状态。理解这些基本概念对于掌握LSTM的工作原理至关重要。 LSTM_car.py文件是本资源包的亮点，它包含了构建、训练和使用LSTM模型的完整代码。通过这个Python脚本，用户可以学习如何搭建LSTM网络，选择合适的损失函数和优化器，以及如何调参以提高模型的预测性能。对于学习者来说，它是一个非常实用的工具，可以将理论知识转化为实际操作。 从应用层面来看，能够准确预测汽车销量对于汽车制造商和销售商来说具有重大的经济意义。准确的销量预测可以帮助企业制定更加合理的生产计划和销售策略，减少库存积压，提高资金周转效率，从而在竞争激烈的市场中获得优势。此外，对于供应链管理、物流规划和市场营销等方面也有着直接的影响。 本资源包为研究人员和工程师提供了一个完整的工具集，涵盖了理论学习、数据处理和模型实现。这对于希望在时间序列预测领域深入研究或应用LSTM网络的用户来说，是一个宝贵的资源。通过实践学习，用户不仅可以提升自身的数据分析和机器学习能力，还能够更有效地解决实际问题。

T型3电平逆变器及其LCL滤波器参数设计与损耗计算研究：Mathcad格式输出与PLECS仿真支持,T型3电平逆变器及其LCL滤波器参数设计与损耗计算研究：基于MathCAD格式的参数优化及PLECS仿真支持,T型3电平逆变器，lcl滤波器滤波器参数计算，半导体损耗计算，逆变电感参数设计损耗计算。 mathcad格式输出，方便修改。 同时支持plecs损耗仿真，基于plecs的闭环仿真，电压外环，电流内环，有源阻尼 ,T型3电平逆变器; lcl滤波器参数计算; 半导体损耗计算; 逆变电感参数设计损耗计算; mathcad格式输出; plecs损耗仿真; plecs闭环仿真; 电压外环电流内环; 有源阻尼。,基于T型3电平逆变器的LCL滤波与损耗计算研究：支持MathCAD与PLECS仿真分析

TinyPerson是远距离且具有大量背景的微小物体检测的基准。TinyPerson中的图像是从互联网上收集的。首先，从不同的网站收集高分辨率的视频。其次，每50帧对视频中的图像进行采样。然后删除具有一定重复 (同质性) 的图像，并且用手用边界框用72,651对象注释所得图像。此文件中包含1532张，类别为earth_person和sea_person，所有图片已标注为txt格式，划分为训练集、验证集和测试集，可直接用于YOLO各个版本模型的训练。

Origin软件是一款广泛应用于数据分析、科学绘图的工具，特别受到工程师、科研人员和学生的喜爱。Origin教程001至006的练习数据，是为了辅助学习者更好地掌握Origin软件的基本操作和高级功能。这些数据包括了不同的样本数据文件（如Sample 2 100 wt.txt等），这类数据文件可能包含了实验条件下的重量测量结果，如200 wt意味着在某个特定条件下样本的重量为200单位重量。数据文件的命名方式通常反映了实验的具体条件，如不同的温度条件（T315K.xlsx、T355K.xlsx等），这些数据文件可能包含了在不同温度下的实验数据。例如，T315K可能指的是在315开尔文温度下的实验数据。 在进行科学实验和数据分析时，将数据整理成表格形式是常见的做法，因此也包含了一个名为“矩阵数据.xlsx”的文件，它可能包含了更复杂的数据集合，通常需要通过Origin软件的特定功能来进行处理和分析。这类数据文件的使用，能够让学习者在实际操作中深入理解数据处理的整个流程，从数据的导入、编辑，到图形的生成、分析以及结果的导出，每一个步骤都是学习数据分析的重要环节。 Origin软件拥有强大的数据处理能力和丰富的图表展示功能，可以实现多种类型图表的绘制，如散点图、折线图、柱状图、热图、三维图等。通过这些练习数据，学习者可以逐步熟悉Origin的图表定制化功能，例如调整图表的轴、图例、标题、字体、颜色等，以及学习如何使用Origin进行数据的统计分析和图形的高级定制。 此外，通过使用这些数据，学习者还可以掌握Origin在曲线拟合、信号处理、峰值分析等高级数据处理方面的技巧。曲线拟合是研究数据中变量间关系的重要工具，可以应用不同的数学模型对实验数据进行拟合，从而推断出数据间潜在的规律。信号处理功能则涉及到数据的频谱分析、滤波等，这些功能可以帮助用户从复杂的信号中提取有用的信息。峰值分析在化学、物理等领域尤为常用，它可以帮助研究者确定物质的特性峰，从而分析物质的组成或结构。 Origin教程001至006的练习数据为学习者提供了一个全面了解和掌握Origin软件操作的平台。通过这些实际数据的练习，学习者可以逐步提升自己在科学实验数据处理和分析方面的能力，为进一步的科研工作打下坚实的基础。