机器学习之NASA环境数据下载

最新推荐文章于 2025-03-20 21:49:19 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 数据分析 大数据
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lijunhcn/article/details/135351957
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本文介绍了NASA的地球科学数据和信息系统的分布式活动档案中心，重点讲解了LPDAAC（地面遥感）和GRSDISC（大气成分、水循环和气候变化）的数据获取过程，包括如何搜索、选择特定数据（如温度和降雨）并进行批量下载。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

对于NASA的数据介绍主要包括一下几个数据库：

美国国家航空航天局（NASA）地球科学数据和信息系统（ESDIS）项目是戈达德太空飞行中心飞行项目管理局下属地球科学项目部的一部分。作为ESDIS的关键组成部分，由美国独立设施的分布式网络运营12个互连的分布式活动档案中心（DAAC）

ASDC：The Atmospheric Science Data Center (ASDC)

ASF DAAC：Alaska Satellite Facility Distributed Active Archive Centers

CDDIS：Crustal Dynamic Data Information System

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机器学习之NASA环境数据批量下载
学习中
01-03 1057
我们在NASA网站下载数据如温度，降雨，植被指数，通常数据量较多。时间及地区范围，通过改文章，我们获取到所需数据的下载链接，然后使用SHELL来实现 批量下载。下面就来介绍如何设置批量下载。本文主要参考（MAC 测试成功。Windows 自行摸索）
机器学习数据集下载
wuyeyoulan23的专栏
01-31 2428
1. kaggle数据集。2. Amazon数据集。
NASA数据下载
weixin_43461113的博客
03-20 1421
📌 问题分析。
机器学习数据资料下载地址
涂作权的博客
04-29 1944
国内数据 链接： https://pan.baidu.com/s/1kVKhEez 密码：qjt1 全球社交媒体 链接： https://pan.baidu.com/s/1o7LNjQi 密码：ftol 好玩的数据集 链接： https://pan.baidu.com/s/1kULToKv 密码：lq5q 各大企业电话邮箱创立时间 链接： https://pan.baidu.com...
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机器学习数据
04-17
适合机器学习，数据可进行决策树和随机森林，适合刚刚开始进行机器学习的同学。
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一些常用的机器学习数据集，包括保险数据，音乐分类，图片分类 等等
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01-04
很好的数据集，可以用来训练的数据。适合正在学习机器学习的筒子们
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02-01
学习机器学习实战时，书中有很多文件，但是书中没告诉下载地址。而且很多网上的下载需要翻，特此分享给大家，希望大家喜欢
分享几个【机器学习公开数据集】下载地址，再也不用愁没有训练数据了
阿旭的博客
11-30 6749
机器学习可用公开数据集
机器学习中一些经典数据集的下载
qq_43359515的博客
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人工智能的时代，数据就是石油；我们在做一些机器学习实验的时候，经常会用到一些比较经典的数据集，例如：lris, Adult, Wine, Heart Disease等等，但是我发现优快云上有人把免费的数据集上传了，然而下载却还需要付费，因此推荐直接在原网址上进行下载；UCI数据集库推荐大家自行下载，直接进行下载。 网址链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php 网址链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php
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nasa数据集下载
最新发布
03-24
### 如何下载 NASA 公开的数据集 #### 下载流程概述 NASA 提供了一系列公开可用的数据集，涵盖了多个领域，包括但不限于预测性维护、航天器健康监测 (PHM) 和电池性能分析等。这些数据可以通过其官方网站或其他可信资源获取。 #### 官方数据仓库访问方法 通过官方链接可以找到 Prognostics Center of Excellence Data Set Repository 的入口页面[^1]。此页面包含了多种类型的传感器数据以及实验记录文件。用户可以直接点击感兴趣的具体子目录进入查看并下载所需资料。 对于特定类型如轴承状态监控相关的 IMS 数据集合，则需参照专门指导手册来完成操作过程[^2]。该手册详细描述了从何处定位目标压缩包直至解压后的结构布局等内容要点。 另外还有关于锂离子动力电池衰退行为特征捕捉方面的专用素材库可供选用[^3]。它同样遵循类似的开放共享原则允许科研人员自由取用以支持各自课题进展需求。 最后值得一提的是，在更广泛的范围内还存在额外多达十五种不同主题方向上的高质量样本组等待探索发现[^4]。它们共同构成了一个极其宝贵的知识宝库服务于全球范围内的技术创新活动之中。 以下是几个典型例子对应的直接连接方式： - **通用入口**: [Prognostics Center of Excellence](https://ti.arc.nasa.gov/tech/dash/groups/pcoe/prognostic-data-repository/) - **轴承数据具体指引**: 参考外部托管平台GitCode上发布的完整教程文档([项目主页](https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/292a5)) - **锂电池退化状况档案**: 优快云社区成员分享版本可快速取得([下载页](https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_43746824/12926929)) 实际执行过程中建议先仔细阅读每项资源附带的帮助信息确保能够正确解读其中含义从而最大化利用价值所在。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_nasa_datasets(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') links = [] for link in soup.find_all('a'): href = link.get('href') if href.endswith('.zip') or href.endswith('.tar.gz'): # Assuming datasets are compressed files. links.append(href) return links url = "https://ti.arc.nasa.gov/tech/dash/groups/pcoe/prognostic-data-repository/" dataset_links = fetch_nasa_datasets(url) print(dataset_links[:5]) # Display first five dataset download URLs as an example. ``` 上述脚本展示了如何自动化抓取指定URL下的所有可能代表数据集的ZIP或者TAR.GZ格式链接列表的一部分实现思路。
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