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

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。

天气数据集 用于多类天气数据集（图像分类）的网络 TensorBoard上的图 准确性/测试 精度/训练 损失/测试 损失/火车

1.包含2018年至2022年中国3000个区县的天气指标数据集 2.可做气象预测和天文气象科研分析 3.可做大数据测试系统和预处理实践课题资源 4.一级地域(全称)、二级地域(全称)、气象站所在地(区县/乡镇简称)、年、月、日期-星期、最高温度、最低温度、天气类型、风向风级、平均高温 平均低温 极端高温 极端低温 平均空气质量指数 空气质量最好 空气质量最差.... 5.数据量超过上亿条！！ 6.地域分布明确，可做区域分布图

清洗后的数据：包括全国333地级市的十年气象数据，包括省份地区、年份、时间、天气状况、最高气温、最低气温 、风向(早)、风力(晚上)等，记录数据将近90W行，并附中国二级行政区域对照表 原始数据集：包含34个省级行政区所有二级行政区的数据按照城市为单位，比如陕西为例（西安、宝鸡、咸阳、铜川、渭南、延安、榆林、汉中、安康、商洛共十个地级市数据都有，每一个地级市有单独文件） 爬虫项目源码：源码为Python代码、使用idea运行，也可以使用VScode运行,采用requests-bs4模式爬取数据。Requests模块用于网页信息提取，get方法获取参数；BeautifulSoup用于网页解析，获取网页内容 分析结果PPT，分析过程采用Tableau软件，天气预测总结如下：总结结果是为了完成项目组任务。 1、全国温度最高的前十个省份的夏季温度持续保持在40℃以上，这正好贴切的反映出当前全球变暖的情况，为我们保护环境敲响了警钟。 2、内陆地区昼夜温差大于沿海地区，所以我们应该时刻关注天气情况，注意增减衣物。 3、风力最强的季节往往都是春季，这也是我国北方和西北地区沙尘暴频发的一个季节，在春季来临之前做好预防可以大幅度降低国家和人民的财产损失。 4、西安市最常出现的是多云和晴天，这也是西安气候干燥的原因，我们应该从日常做起，节约用水，使水资源可持续循环使用。

大数据模型预测未来天气数据集.zip

请放心下载，本人代码亲测有效！因为本人正在学习神经网络，所以需要用这个数据集进行神经网络的调试，亲测有效。如有问题，请及时联系本人！

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