地区：全国都有。时间：近半年的都有，之前的需要查数据库。数据来源：百度慧眼 数据形式：含坐标的CSV点数据；SHP数据；TIFF栅格数据；多种数据形式可选。任意精度，10，30，50m均可。 价格：市为单位，每天有24个时间点。数据格式不同价格不同。 用途：城市/街道活力，人口统计，选址分析，商圈分析，活力分析等等。

地区：全国都有。时间：近半年的都有，之前的需要查数据库。数据来源：百度慧眼 数据形式：含坐标的CSV点数据；SHP数据；TIFF栅格数据；多种数据形式可选。任意精度，10，30，50m均可。 价格：市为单位，每天有24个时间点。数据格式不同价格不同。 用途：城市/街道活力，人口统计，选址分析，商圈分析，活力分析等等。 百度热力图定量数据是一种反映地区人口流动和活动密集程度的地理信息数据，它通常用于进行城市活力分析、人口统计、商圈分析等多种用途。热力图数据可以根据地理位置和时间维度展现人口的分布和移动情况，其中数据的时间跨度可以覆盖近半年，更早的数据需要查询特定数据库获得。数据来源主要来自于百度慧眼，这是一个强大的地理信息服务平台。 数据形式多样，包括CSV格式的点数据，SHP矢量数据，以及TIFF格式的栅格数据。用户可以根据实际需要选择不同精度的数据，如10米、30米或50米分辨率的数据。不同数据形式和格式对应的价格也有所差异。用户在购买时，通常以市为单位，每天会提供24个时间点的数据记录，这样可以细致地分析一天中不同时段的城市活力变化。 数据的应用非常广泛，它不仅可以用来分析城市或街道的活力，还可以对人口统计进行详细的分析，为商业选址、商圈分析和活力评估等提供数据支持。例如，通过分析热力图数据，可以识别哪些地区在特定时间内人流量较大，进而推断出潜在的商圈热点，或是在进行城市规划时考虑人流分布的影响。 在提供的文件列表中，除了包含热力图定量数据的原始文件，如CSV、SHP和TIF文件外，还有一些指导性和介绍性质的文档，比如“百度热力图定量数据的定义 活力计算公式 请引用此文章.pdf”为用户提供数据的详细解释和使用方法，而“数据是否缺失判断 竖直方向大片缺失才算缺失.png”则为数据质量问题提供了解决方案。此外，“数据介绍及联系方式！！！.txt”和“2024年-审图号GS(2024)0650.txt”可能是关于数据使用许可和版权归属的说明文档。“00百度热力图数据简介”、“06 微信二维码 添加好友.jpg”和“未涉及的操作”等文件则可能为用户提供了更详尽的数据介绍和联系商家的方式，以及对数据操作的补充说明。 百度热力图定量数据是一种重要的地理信息资源，它能够帮助用户从多维度分析城市活力，对于城市规划、商业布局和市场研究等领域具有重要的参考价值。用户应确保根据自己的需求选择合适的数据形式和格式，并关注数据更新的时间跨度以及价格信息。

地区：全国都有。时间：近半年的都有，之前的需要查数据库。数据来源：百度慧眼 数据形式：含坐标的CSV点数据；SHP数据；TIFF栅格数据；多种数据形式可选。任意精度，10，30，50m均可。 价格：市为单位，每天有24个时间点。数据格式不同价格不同。 用途：城市/街道活力，人口统计，选址分析，商圈分析，活力分析等等。 在分析了给定文件信息后，我们可以提炼出以下相关知识点： 我们有标题中提到的“百度热力图定量数据csv,shp,tif 重庆市20240805日20点”，这表明我们正在讨论的数据集包含了多种数据类型，包括CSV格式的点数据、SHP矢量数据以及TIFF栅格数据，这些数据全部来自百度慧眼，集中于重庆市，具体时间点为2024年8月5日晚上8点。这一时间点的数据能提供特定时刻的热点分布情况，对于即时的城市分析、商圈活力评估、人口密度统计等应用场景具有重要的意义。 接着，描述中提到了数据的地域分布、时间跨度、来源和格式。数据覆盖全国范围，并提供了近半年的历史数据，更早的数据则需要查询数据库。这些数据的精度有多种选择，有10米、30米和50米的分辨率，这为不同的研究需要提供了灵活性。价格方面，以城市为单位，每天有24个不同的时间点可以选择，而且数据格式的不同也会影响价格，这意味着用户可以根据自己的需求和预算来选择合适的数据包。 数据的用途非常广泛，可以用于城市和街道的活力分析、人口统计分析、选址分析和商圈分析等，这些应用涉及到城市规划、商业决策、交通管理等多个领域。热力图数据的这些特性使其成为研究人员和商业分析者的重要工具。 从标签“百度 数据集”来看，数据集来源可靠，并且是经过百度慧眼平台处理和验证的专业数据集。百度慧眼作为百度公司提供的大数据平台，能够提供海量数据支持和分析工具，使得数据的处理和可视化变得更加高效和直观。 文件名称列表中出现了多个与数据集相关的内容，例如“00百度热力图数据简介”和“00原始数据CSV”，说明了文件中包含了对数据集的介绍以及原始的CSV格式数据。还有“核密度 ArcGIS Pro输出栅格10m 搜索半径300m.png”，显示出数据集中的热力图是通过专业的地理信息系统软件ArcGIS Pro生成，并且具有一定的分析参数设置，如10米分辨率的栅格数据和300米的搜索半径。此外，“05 数据是否缺失判断 竖直方向大片缺失才算缺失.png”则提供了数据质量控制的具体标准，这对于保证数据分析的准确性和可靠性至关重要。 我们得到的这些知识点涵盖了数据集的来源、类型、精度、用途以及质量控制等方面。对于研究人员、商业分析师或是决策者而言，这是一份极富价值的数据资源，能够帮助他们在城市规划、商业选址、市场分析等领域做出更有根据的判断。

地区：全国都有。时间：近半年的都有，之前的需要查数据库。数据来源：百度慧眼 数据形式：含坐标的CSV点数据；SHP数据；TIFF栅格数据；多种数据形式可选。任意精度，10，30，50m均可。 价格：市为单位，每天有24个时间点。数据格式不同价格不同。 用途：城市/街道活力，人口统计，选址分析，商圈分析，活力分析等等。 标题中提到的“百度热力图定量数据csv,shp,tif 成都市20240805日22点”意味着本数据包包含2024年8月5日22时成都市的百度热力图数据，这些数据以CSV、SHP、TIF格式提供。CSV文件是纯文本格式，通常用于存储结构化数据表格，其中可能包含了带有地理坐标的数据点；SHP文件即Shapefile格式，是Esri公司开发的一种用于存储地理位置数据和相关属性信息的矢量数据格式；TIF文件是栅格数据格式，用于存储图像的像素值以及可能的地理坐标信息。 描述中指出数据覆盖了全国范围，时间跨度为近半年，更早的数据则需要查询数据库。数据来源是百度慧眼，一个能够提供地图数据、人口统计数据等的大数据平台。这些数据可以提供不同精度的选项，例如10米、30米、50米分辨率，适用于各类分析需求。这些数据的销售价格是按市为单位计算，每天有24个时间点的数据可供选择，且价格会根据数据格式的不同而有所差异。 用途方面，这些热力图数据可应用于多种场景，比如城市或街道活力分析、人口统计分析、选址分析、商圈分析以及活力分析等。这类分析能帮助研究人员或企业更好地了解特定地区的人群活动模式，对商业选址、城市规划、交通管理等提供辅助决策。 从标签“百度热力图”可以得知，本数据包与百度热力图相关，可能包含人口密度分布、交通流量等信息，这些信息能够以热力图的形式直观展示。 文件名称列表则揭示了本数据包中包含的额外内容。例如，“06 微信二维码.jpg”可能用于提供联系信息或获取数据的途径；“v1.5 数据_代码_指导 精简内容.pdf”可能是对数据使用方法的说明文件；“核密度 ArcGIS Pro输出栅格30m 搜索半径300m.png”则可能是一张展示核密度估计的图片，用于指导如何使用ArcGIS Pro软件进行数据处理；“05 数据是否缺失判断 竖直方向大片缺失才算缺失.png”可能涉及到数据质量控制的说明，指导用户如何判断数据完整性；“00 数据介绍及联系方式！！！.txt”可能包含了数据包的详细介绍以及联系方式；“说明.txt”是对数据包内容、格式等的进一步说明；“! 文件夹序号不连贯是正常的 因为你的数据可能不涉及中间部分操作 比如多城市合并 裁剪”提示用户在使用数据时可能不需要关注序号的连贯性；“20 标准制图 不涉及”表明本数据包不包含标准制图的内容；“00百度热力图数据简介”和“08日周平均 不涉及”分别提供了百度热力图数据的简介和说明，后者表明该数据包不包含周平均数据。 该数据包提供了成都市特定时间点的人群活动热力图数据，可适用于多种地理信息系统分析，是城市规划、商业分析等领域的重要工具。数据的多样性和详细的格式选项为用户提供了灵活的应用空间。通过对数据包内文件的仔细阅读和分析，用户可以获得数据处理和应用的专业指导。

地区：全国都有。时间：近半年的都有，之前的需要查数据库。数据来源：百度慧眼 数据形式：含坐标的CSV点数据；SHP数据；TIFF栅格数据；多种数据形式可选。任意精度，10，30，50m均可。 价格：市为单位，每天有24个时间点。数据格式不同价格不同。 用途：城市/街道活力，人口统计，选址分析，商圈分析，活力分析等等。 从提供的文件信息中，我们可以梳理出关于百度热力图定量数据的多个知识点。这些数据涵盖了中国的多个地区，时间跨度近半年，且数据更新需查询数据库。数据来源为百度慧眼，提供了多种格式的数据选项，包括CSV点数据、SHP数据、TIFF栅格数据，且提供了不同精度的选择，如10米、30米和50米精度。价格方面，则以市为单位，按照每天24个时间点的热力图数据分别定价。 具体用途广泛，包含但不限于城市和街道活力分析、人口统计、选址分析、商圈分析以及活力分析等。这些应用能够帮助研究人员和商业分析师深入了解城市活动的分布和密集程度，以及时间维度上的变化趋势。 文件列表显示了数据集的附加信息和相关操作指导，如“微信二维码”可能用于便捷的数据集分享或联系方式的获取，而“数据_代码_指导 精简内容.pdf”和“说明.txt”文件则可能提供使用数据的方法和规范。此外，“核密度 ArcGIS Pro输出栅格30m 搜索半径300m.png”是一张可视化的热力图示例，用于说明特定参数下数据的表现形式。 “数据是否缺失判断 竖直方向大片缺失才算缺失.png”可能用于指导用户如何在数据处理中判断数据是否完整，以及在数据存在缺失时如何进行处理。而“SHP可视化 看数据有没有竖直方向大片缺失_缺失的话需要替换数据”则提供了一种检验和替换SHP数据的方法，保证数据的完整性和准确性。 从上述信息可知，该百度热力图定量数据集不仅包含了丰富的数据内容，还提供了详尽的数据操作和分析指导，使得用户能够更好地利用这些数据进行深入分析和研究。然而，文件列表中也提到了一些不相关的内容，比如“标准制图 不涉及”和“百度热力图数据简介”，可能是因为压缩包内包含了多个文件，部分文件与百度热力图数据集不直接相关。 百度热力图定量数据集提供了丰富的数据资源和工具，适用于多种分析和研究需求，是城市研究和商业分析的宝贵资料。通过提供的文件，用户能够获得关于数据的详细介绍和使用指导，从而有效利用数据进行研究和分析。

整套大数据课程从hadoop入门开始，由浅入深，内置“hadoop源码解析与企业应用开发实战”，“Hive开发实战”，“Hbase开发实战”，“Spark，mahout，sqoop，storm诸模块开发实战”，“数据挖掘基础。这个系列课程有几个板块组成，所以学员可以按照自己的实际情况选择学习。例如，对于只需要了解hadoop基本编程的人，只需要选择“hadoop源码解析与企业应用开发实战”模块就可以了；对于立志于从事大数据领域的零起点人员，可以选择四个板块依次学习；对于已经有一定基础的hadoop开发人员，你可以根据自己的情况，选择学习模块，而不必4个板块从头开始学。 特点1：真正做到从0开始，从入门到精通 特点2：适合不同基础的学员学习 特点3：阶梯式课程，每个阶段都有明确的主题和目标 第1周 数据分析基础 要点 数据分析流程、方法论（PEST、5W2H、逻辑树）、基础数据分析方法、数据分析师能力层级、数据的度量、探索、抽样、原理及实际操作，结合SPSS工具使用 第2周 数据挖掘基础 要点（数据挖掘概念、流程、重要环节、基础数据处理方法（缺失值、极值）、关联性分析方法（相关分析、方差分析、卡方分析）、原理及实际操作 第3周 数据挖掘工具介绍及Modeler软件使用 要点 使用Modeler，实际数据操作，为后续课程准备） 第4周 挖掘-分类 要点（决策树 C5.0、逻辑回归，最常用的二种算法，原理及实际建模操作） 第5周 挖掘-聚类 要点（层次聚类、kmeans）、挖掘-关联（Apriori），挖掘-预测（线性回归，指数平滑，移动平均）， 原理及实际建模操作 第6周 数据挖掘实战 要点（以目标客户挖掘为例，从业务分析、方案制定、数据处理、数据准备、变量筛选、建模、评测、部署各个环节，使用Modeler工具，讲述建模的全过程）

2019最新中国省市区数据表，打开一键生成表和数据，实测！！

在当前人工智能领域中，图像识别技术作为深度学习的重要分支，已被广泛应用于各种场景中。尤其是在游戏、安防监控、自动驾驶等领域，图像识别的准确性与效率直接影响到整个系统的性能。而Yolo（You Only Look Once）作为其中的一种高效目标检测算法，因其速度快、准确率高等特点，成为了许多开发者和研究者训练模型的首选。 本次提供的数据集名为“穿越火线角色标注数据集”，总共有1500张标注好的图片。"穿越火线"作为一款广受欢迎的在线射击游戏，其角色丰富，场景多样，为图像识别提供了极佳的素材。这些图片被专门标注用于训练Yolo算法模型，以提高其在复杂背景下的目标检测能力。 数据集导出为两种格式：voc格式与txt格式。VOC（Visual Object Classes）格式是一种广泛使用的标注格式，它不仅可以保存图片信息，还包括了图片中每个目标的边界框信息和类别信息。这种格式的文件能够被多种图像处理工具和深度学习框架所支持，非常适合于数据预处理和模型训练。而txt格式则是一种纯文本格式，记录了与voc格式相同的信息，但更易于编辑和处理，适用于需要对标注数据进行快速查看或简单修改的场景。 文件名称列表中的README文件，通常包含数据集的介绍、使用说明、格式定义以及版权信息等重要信息，对于使用者而言，它是理解数据集结构与内容的起点。data.yaml文件则可能包含了数据集的配置信息，如类别列表、图片文件路径等，便于在训练模型时读取和使用。而train文件夹，则是存放所有训练图片及其标注信息的地方，保证了数据集的清晰组织，方便快速访问和处理。 整个数据集不仅为图像识别研究提供了丰富的素材，同时也为那些希望使用Yolo算法进行角色检测训练的开发者和研究者提供了极大的便利。通过对这些数据的深入学习和反复训练，开发者能够不断优化模型的准确度，进而应用于实际的图像识别项目中。 无论是在游戏场景下对角色进行准确识别，还是在复杂的现实世界中进行目标检测，该数据集都具有极高的实用价值和研究价值。它不仅能够帮助开发者和研究者探索更多可能的应用场景，同时也推动了人工智能领域尤其是图像识别技术的进一步发展。

CVC-ColonDB 是一个用于结肠镜图像中息肉检测与分割任务的公开医学图像数据集。该资源由 380 张高分辨率的结肠镜图像组成，图像大小为 500×574，且均配有对应的像素级息肉分割掩码。相比其他数据集，CVC-ColonDB 中的图像更加复杂，息肉目标更小、背景更复杂，因而在模型泛化能力评估和小目标分割研究中具有较高价值。该数据集广泛用于深度学习模型的训练、迁移学习验证、弱监督分割、领域自适应等场景，是结肠镜图像分割研究中的重要基准数据集之一。

爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。