电信数据采集系统就是通过读取(AAA)服务器系统日志文件中用户登入登出信息。得到用户登录系统的登入登出时刻、登录时长等数据。最后把匹配处理好的数据保存成电信工作人员可以阅读的文本文件，做为电信收费依据。

matlab 佛度的代码完整 (FP) 和紧凑 (CP) 极化 SAR 数据的散射型参数提取和新型聚类方案 一般信息 此代码使用参数 ，对于 FP 和 ，对于 CP 数据执行无监督聚类。 和 是 FP 和 CP 数据的目标特征参数，给出为， 这里， 和 是T3矩阵的对角元素。 SC 和 OC 定义为， 和， ; 和 是 CP SAR 数据的斯托克斯元素。 和 是 3D 和 2D Barakat 偏振度。 聚类图 阴影区域是不可行的区域。 请关注这篇文章了解更多详情：。 启动并运行 这是一个基于MATLAB的代码。 要运行代码，需要FP的相干矩阵元素 ( T3 ) 和CP协方差矩阵元素 ( C2 )。 如果 和 已经在父文件夹中，那么您可以使用“unsupervised_clustering_FP.py”来计算聚类图像。 如果 , , 已经在父文件夹中，那么您可以使用“unsupervised_clustering_CP.py”来计算聚类图像。 NB T3 和 C2 矩阵元素应以 PolSARpro 格式导出，T3 或 C2 目录应包含由 PolSARpro 生成的“config.txt

## 摘要 本报告旨在对 ISLR::Smarket 数据集进行分析，研究其中的股票市场走势，并建立预测模型。该数据集包含了2001年到2005年间的股票市场数据，涵盖了1250个观察值和9个变量。我们将通过探索数据、可视化分析和建立预测模型来深入理解市场的行为，并尝试预测未来的市场趋势。 ## 研究目的和背景 股票市场的走势和预测一直是金融领域的重要课题之一。了解市场的动态变化和构建准确的预测模型对投资者、交易员和金融机构都具有重要意义。因此，本研究的目的是通过分析 ISLR::Smarket 数据集，探索股票市场的走势并建立预测模型，以提供对未来市场走势的理解和预测能力。 ## 数据集 Smarket数据集是R语言中的ISLR软件包（Introduction to Statistical Learning with Applications in R）中的一个示例数据集。 Smarket 数据集包含了自2001年到2005年之间的日常股票市场数据。数据集中包含了1250个观察值和9个变量，其中包括： - Year：观察的年份（2001-2005）。

适用于图像分类 目标检测 数据集较小 无花果公开数据集

包含102个类别害虫，75，000多张分类图像，19，000张目标检测图

基于SerialPort控件的C++.Net winform串口数据发送与接收实例。数据接收两种方式：查询方式和事件方式

内含原始数据和测算结果 1、数据说明：农业本身是一个兼具碳吸收和碳排放双重属性的产业，它一边生产CO2，但同时种植的农作物又能吸收CO2。这个特征往往被忽略。基于此，本文侧重计算了农业碳吸收量，将其作为期望产出的一种，将农业碳排放作为非期望产出。这个思路更加符合碳达峰和碳中和的现实背景。 2、时间跨度：2000-2019 3、区域范围：30个省市自治区，西藏除外 4、投入指标（有原始数据）：劳动力、耕种面积、农用机械、化肥施用量（折纯量）、农业灌溉面积、农膜覆盖面积和农药施用量7个指标 非期望产出（无原始数据！）：化肥、农业、农膜、柴油和灌溉的碳排放总和；土壤N2O排放量（转为CO2）、牲畜碳排放量、稻田CH4排放（转为CO2） 期望产出（无原始数据1）：（1）基于2000年的农业产值（实际GDP）；（2）农业碳吸收，主要包含稻谷小麦、玉米、豆类、薯类、花生、油菜籽、甘蔗、棉花、瓜类、蔬菜等作物 5、方法：使用的方法为SBM-GML指数、SBM-BML指数、SBM-ML指数和全局SBM（静态）。同时本文还提供了一份未包含农业碳吸收的测度结果（SBM-GML指数测算）

产量预测数据集分享产量预测数据集分享

data/ ├── data_2d_h36m_gt.npz ├── data_2d_h36m_cpn_ft_h36m_dbb.npz └── data_3d_h36m.npz

跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据