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庄小焱

博主在支付交易领域,信贷金融领域深耕,我在博客中分享业务、技术、产品相关知识,欢迎大家和我交流学习。

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原创 庄小焱——博主个人介绍

我是庄小焱。曾任职于阿里巴巴,PMP项目管理专家、系统架构设计师(高级)、优快云博文专家。 博主在支付交易领域,信贷金融领域深耕,我在博客中分享业务、技术、产品相关知识,欢迎大家和我交流学习。

2020-07-02 11:44:35 2059 2

原创 财务税务域——企业税务系统设计

本文主要探讨企业税务系统设计,涵盖企业税收管理背景、税收业务流程、系统设计架构与功能、外部系统对接以及相关问题。企业税务的背景包括税收制度的形成、企业税务的必然性、全球化影响,其核心目标是合规性、优化税负、风险管理与战略支持,主要税种有增值税、所得税等。企业税收业务流程包括报税、退税流程,退税又分为出口退税、多缴税款退税和政策性退税。

2025-04-04 16:11:25 516

原创 财务资金域——银企互联系统设计

银企互联系统是通过信息化手段将银行与企业财务系统无缝对接的系统,实现资金信息自动传输和业务自动处理。随着企业资金管理需求提升、银行服务升级转型以及信息技术发展成熟,该系统应运而生。它具有自动化处理、实时性强、高安全性、多账户多银行支持以及与企业财务系统集成等特点,能提升资金使用效率、降低运营成本、强化财务控制能力、助力财务信息决策以及优化对公银行服务体验。文中还介绍了银企互联系统的业务流程、系统设计、外部对接以及相关问题等。

2025-04-04 10:17:49 698

原创 【机器学习】——模型评估与选择

本文主要介绍了机器学习中的模型评估与选择。首先阐述了经验误差与过拟合的概念及关系,指出过拟合是模型在训练集上表现好但在测试集上表现差的现象,经验误差低不等于测试误差低,目标是降低泛化误差。接着介绍了测试数据划分方案,包括交叉验证、留出法、自助法等,并探讨了模型调参、最终模型选择等内容。还涉及了二分类模型评价指标,如查准率、查全率、F1/Fn度量,ROC与AUC,代价敏感错误率与代价曲线,以及比较检验方案等。最后讲解了偏差与方差的概念及权衡,以及如何控制它们。

2025-03-27 23:00:57 839

原创 【机器学习】——机器学习思考总结

这篇文章深入探讨了机器学习中的数据相关问题,重点分析了神经网络(DNN)的学习机制,包括层级特征提取、非线性激活函数、反向传播和梯度下降等关键机制。同时,文章还讨论了数据集大小的标准、机器学习训练数据量的需求、评分卡模型的数据量要求,以及个人消费贷场景下的数据量分析等内容,旨在为机器学习实践提供数据方面的思考与经验。

2025-03-27 22:49:43 1430

原创 【机器学习】——机器学习基础概念

本文主要介绍了机器学习的基础概念和典型过程。一个完整的机器学习过程包括数据收集、数据预处理、数据集划分、选择模型、训练模型、模型评估、模型优化和模型部署等关键步骤。在数据收集阶段,要获取足够且高质量的数据;数据预处理包括数据清理、标准化、编码和特征工程等;数据集划分要合理分配训练集、验证集和测试集。选择合适的模型后,进行训练、评估、优化和部署。此外,还涉及机器学习理论,如归纳学习、偏差 - 方差分解等,以及基本概念,如误差、过拟合、欠拟合等。

2025-03-27 22:48:02 550

原创 Spring——Springcloud/Spring项目加载文件配置顺序

本文详细阐述了 Spring Cloud 和 Spring Boot 项目中配置文件的加载顺序。Spring Cloud 项目因引入 bootstrap.yml 和远程配置中心,加载顺序更复杂。其顺序依次为命令行参数、SPRING_APPLICATION_JSON、系统属性、操作系统环境变量、远程配置中心、bootstrap.yml、本地 application.yml(按特定顺序)、jar 包内 application.yml、@PropertySource 注解配置文件和默认配置。

2025-03-24 09:45:22 535

原创 Java开发经验——Throwable/Exception异常处理方式

文章主要探讨了 Java 开发中 Throwable 和 Exception 的异常处理方式。阿里巴巴 Java 开发手册规定,RPC 调用、二方包、动态代理类等场景推荐使用 Throwable,因为这些场景可能会出现类似 NoClassDefFoundError 这样的严重错误,使用 Throwable 可以防止遗漏。

2025-03-19 23:48:19 1068

原创 Spring——Spring分页查询开发实战

本文详细介绍了在 Spring 项目中实现分页查询的多种方法,重点聚焦于使用 PageHelper 插件进行分页查询的实战示例。从添加依赖、配置参数到创建实体类、Mapper 接口、Service 和 Controller 层的实现,再到测试接口和关键点解析,步骤清晰,操作详细。此外,还探讨了使用 SpringDataJPA、手写 SQL 以及 Redis/NoSQL 进行分页的方法,并对分页查询进行了总结。

2025-03-13 09:48:09 860

原创 财务资金域——资金管理系统设计

本文介绍了企业资金管理系统的设计。资金管理是企业财务管理的核心,贯穿于企业生产经营全过程,对企业的资金筹集、流动和分配进行有效管理,以提高资金效率、控制风险、降低成本,帮助企业实现价值最大化。随着企业全球化发展,资金管理面临更严峻挑战。文章详细阐述了资金管理系统的业务背景、业务流程、系统设计、外部对接及相关问题解决方案,旨在构建高效、安全、稳定的资金管理系统,以应对复杂多变的外部环境,满足企业不同发展阶段的资金管理需求。

2025-03-09 21:52:48 1213

原创 财务会计域——信息披露系统设计

本文探讨了信息披露系统的设计与建设,首先介绍了信息披露的业务背景,包括其重要性、发展历程及对上市和非上市公司的要求。随后分析了信息披露的业务特点与作用,强调其在满足法律监管、提升市场透明度、助力风险管理和公司治理中的关键作用。接着,详细阐述了信息披露的业务流程,包括信息收集、披露材料编制、审批发布、投资者关系管理及后续监管监控等环节。最后,深入探讨了信息披露系统的设计,包括系统架构、功能设计及外部对接,分析了数据准确性、系统稳定性、安全性、合规性等技术难点,并提出相应解决方案。

2025-03-09 11:12:21 896

原创 财务会计域——合并报表系统设计

本文主要介绍了合并报表系统的设计,包括其背景、业务流程和系统架构设计。合并报表系统可自动化生成数据,减少人为错误,确保报表合规。其业务流程涵盖数据收集、标准化、合并调整、报表生成、审核及披露等环节。系统架构设计包括数据接入、ETL处理、任务调度、数据存储、报表计算、报表管理、权限管理和可视化等模块,支持多种数据源和数据同步方式,可对接业务数据库、大数据平台和外部数据API。

2025-03-09 09:35:24 1093 2

原创 【2025软考高级架构师】——软件工程(2)

本文主要介绍了软件工程中常见的多种软件过程模型,包括瀑布模型、原型模型、V模型、W模型、迭代与增量模型、螺旋模型、构件组装模型、基于构件的软件工程(CBSE)、快速应用开发(RAD)、统一过程/统一开发方法和敏捷开发方法等,还涉及了逆向工程、净室软件工程、需求工程、系统设计和软件测试等内容,为软件系统架构设计师的考试准备提供了全面的知识体系。

2025-03-08 17:44:28 490

原创 【2025软考高级架构师】——系统工程与信息系统基础(1)

本文主要介绍了软考系统架构师(高级)中系统工程与信息系统基础的相关内容。包括系统工程方法,如霍尔三维结构、切克兰德方法、并行工程方法、综合集成法和 WSR 系统方法等,以及系统工程周期阶段及方法。还涉及信息系统分类、电子政务类型、信息化基本概念、企业信息化方法、信息战略规划方法以及电子信息化与电子商务的相关内容。

2025-03-02 16:42:14 924

原创 财务会计域——会计核算系统设计

本文详细介绍了会计核算系统的设计与功能。会计核算系统是现代企业管理的核心,随着技术发展,从手工记账演变为智能化系统。其核心功能涵盖账务处理、财务报表生成等,通过不同发展阶段,如今借助大数据和人工智能实现智能分析。文章还探讨了系统业务流程、架构设计、外部对接及关键技术点,为理解和设计会计核算系统提供了全面视角。

2025-03-01 10:35:18 925

原创 Spring——SpringSecurity开发经验实战

详细介绍了如何在 Spring 应用中使用 Spring Security 框架实现身份验证和授权。内容涵盖项目结构搭建、添加依赖、创建数据库表、实体类、UserDetailsService 实现,以及配置 Spring Security、使用注解控制方法权限、启动类配置、application.properties 配置和运行测试等步骤,旨在帮助开发者掌握 Spring Security 开发流程。

2025-02-23 21:33:11 790

原创 财务运营域——电子影像系统设计

文章主要介绍了电子影像系统的设计与应用。随着企业规模扩大和业务复杂化,传统纸质文档管理方式暴露出诸多问题,电子影像技术应运而生。它通过数字化扫描、存储和管理纸质文档,实现高效检索、实时共享、安全存储和流程自动化,还与OCR、人工智能等技术结合拓展应用场景。电子影像业务具有数字化存储、高效检索、实时共享、安全可靠、流程自动化和智能处理等特点,其作用包括提升工作效率、辅助审核、实现电子归档管理等。文章还详细阐述了电子影像业务流程、系统设计、外部对接以及相关技术问题。

2025-02-23 17:47:22 749

原创 财务运营域——营收稽核系统设计

本文主要介绍了营收稽核系统的背景、特点与作用。营收稽核系统的产生源于营收管理复杂性、财务合规与审计需求、提升数据透明度与决策效率、防范舞弊与风险管理、技术进步与自动化需求、多元化业务模式以及跨部门协作与数据整合等多方面因素。其特点包括自动化与智能化、实时监控与异常检测、多渠道数据整合、财务合规与税务支持、多元化收入模型适配、数据可视化与分析以及审计与追溯能力。其作用主要体现在提高准确性、优化财务管理、确保合规性等方面。

2025-02-23 16:22:29 1845

原创 财务运营域——报帐系统设计

本文主要介绍了企业网上报账系统的设计与对接情况。系统通过与人事系统、合同系统、办公系统等的对接,实现了信息的高效传递与流转,提高了信息透明度。同时,系统还涵盖了预算管理、报账申请管理、业务审批管理等多个功能模块,以满足企业财务运营的不同需求。在与其他业务系统的对接方面,网上报账系统与银企互联系统、预算管理系统、会计核算系统等实现了数据交互与共享,进一步提升了企业的财务管理效率和信息化水平。

2025-02-23 09:39:58 1034

原创 Maven——Maven开发经验总结(1)

本文总结了 Maven 开发中的多个关键经验,包括如何根据版本号决定推送到 releases 或 snapshots 仓库,如何在构建过程中跳过测试,父项目如何控制子项目依赖版本,父项目依赖是否能传递到子项目,如何跳过 Maven deploy 中的某个 module,以及 Maven package 时如何跳过测试等,为 Maven 开发提供了实用指南。

2025-02-19 17:42:27 1090

原创 Spring——SpringWebMvcConfig开发实战

本文深入探讨了 Spring 应用中 Interceptor(拦截器)、Filter(过滤器)和 Aspect(切面)的执行顺序、职责及典型使用场景。

2025-02-16 12:13:32 702

原创 Spring——API管理/数据监控/异常处理开发实战

文章主要介绍了 Swagger 作为 API 文档生成和测试工具的功能,包括自动生成 API 文档、提供可视化调试界面、促进前后端协作、支持 OpenAPI 规范等。同时,还提及了 Spring Boot 与 Swagger3 的实战应用,以及 Spring 开发中其他相关技术内容,如 @Resource 与 @Autowired 的区别、Druid 监控配置、切面日志示例等。

2025-02-16 11:57:04 946

原创 DeepSeek——DeepSeek模型部署实战

文章主要介绍了DeepSeek大模型的本地部署方法、使用方式以及API接入相关内容。首先指出可通过下载Ollama来部署DeepSeek-R1模型,并给出了模型不同参数版本及存储信息。接着说明了如何通过Chatbox官网下载并接入DeepSeek API,以及如何接入本地部署模型。最后提及了DeepSeek官网使用和集成工具使用相关内容。

2025-02-07 23:03:53 3272

原创 Elasticsearch——Elasticsearch查询实战

本文主要介绍了Elasticsearch查询实战,包括模糊匹配的编辑距离概念以及具体的查询示例。还涉及了DSL查询中的复合查询、Match类型查询、Term查询等多种查询方式,并提供了相关的官方文档参考。

2025-01-25 09:49:12 989

原创 Elasticsearch——Elasticsearch性能优化实战

本文主要介绍了 Elasticsearch 性能优化的实战方法,从硬件配置优化、索引优化设置、查询方面优化、数据结构优化以及集群架构设计等五个方面进行了详细阐述,旨在帮助读者提升 Elasticsearch 的性能表现。

2025-01-25 09:42:52 1315

原创 Elasticsearch——Elasticsearch实现原理解析

本文深入解析了Elasticsearch的实现原理,首先介绍了其整体结构,包括集群模式下的节点、分片和副本,以及底层的Lucene索引文件。接着详细阐述了Lucene索引结构,包括词典索引、倒排表、正向文件等组成部分。此外,还涉及了Elasticsearch的分析器、索引文档流程及其实现机制等内容,为读者全面理解Elasticsearch的内部工作原理提供了详尽的参考。

2025-01-22 08:48:23 1088

原创 Elasticsearch——Elasticsearch索引管理实战

本文主要介绍了 Elasticsearch 中索引与索引模板的实战操作。首先讲解了索引管理,包括禁止自动创建索引、索引的格式、创建索引示例、修改索引示例、打开/关闭索引示例、删除索引、查看索引以及 Kibana 管理索引等内容。接着阐述了索引模板管理,涉及模板类型、内置模板示例、模拟多组件模板、模拟某个索引结果、模拟组件模板结果以及模拟组件模板和自身模板结合后的结果等。

2025-01-21 22:53:58 1258 2

原创 Elasticsearch——Elasticsearch基本原理

本文主要介绍了 Elasticsearch(ES)的基本原理,包括其特点、基础概念、Elastic Stack 组件、容器下载与部署以及查询和聚合查询的相关内容。通过具体示例展示了如何使用 ES 进行单个查询、批量查询、分页查询以及聚合查询等操作,并提供了相关的参考资源。

2025-01-20 22:58:59 1065

原创 RuoYi管理系统——环境准备与部署

本文主要介绍了Ruoyi项目的环境准备与部署过程。首先需要准备JDK、Mysql、Redis、Maven、Node、nacos和sentinel等软件。接着进行数据库部署,包括通过docker部署mysql容器以及创建mysql数据库表。然后是配置中心的部署,涉及nacos容器的部署、配置mysql数据库以及重启容器并访问。最后是前端和后端的部署,包括node-js的下载、依赖安装、前端项目启动以及若依后端系统的启动。

2025-01-20 21:53:53 967

原创 Mybatis——Mybatis-plus开发步骤实战

MyBatis-Plus是一个MyBatis的增强工具,在MyBatis的基础上只做增强不做改变,为简化开发、提高效率而生。本文主要介绍了MyBatis-Plus的开发步骤。首先添加MyBatis-Plus依赖,包括相关版本的配置。接着依次进行领域Domain模型设计、创建Java实体类、配置数据库连接、创建Mapper接口类、service类、Application类和Controller类等。最后提供RPC调用接口,并进行JPA接口测试及Springboot启动服务,文末附有参考代码。

2025-01-19 09:21:29 480

原创 JPA——JPA 开发步骤实战

本文主要介绍了JPA开发步骤实战,包括添加JPA依赖、领域Domain模型设计、创建Java实体类、配置数据库连接、创建Repository接口、service类、Application类、Controller类,提供RPC调用接口,进行JPA接口测试以及启动Springboot应用服务等内容,旨在帮助开发者掌握JPA开发流程。

2025-01-18 21:54:10 347

原创 信贷域——风控中台架构设计

智能风控中台通过整合行内外和跨行业数据及多维度跨场景行为特征,共享名单、标签、预警信息,内外部联防联控,全局与各业务环节场景在信息与决策的互动中实现数据的不断积累补全和模型策略的不断优化升级,形成自我完善的风控生态圈,且支持全方位智能化风控运营及监控体系。

2025-01-18 18:55:52 381

原创 庄小焱——2024年博文总结与展望

大家好,我是庄小焱。岁末回首,2024 年是我在个人成长、博客创作以及生活平衡方面收获颇丰的一年。这一年的经历如同璀璨星辰,照亮了我前行的道路,也为未来的发展奠定了坚实基础。

2025-01-18 09:44:08 1150

原创 Mybatis——MyBatis架构设计分析(一)

本文主要分析了MyBatis的架构设计。MyBatis采用三层架构,包括基础支撑层、核心处理层和接口层。接口层主要包含SqlSession等常用接口;核心处理层负责MyBatis初始化及SQL执行全流程,涉及配置解析、SQL解析执行等;基础支撑层提供资源加载、事务管理等基础功能。文章还提及了MyBatis的反射设计等内容。

2025-01-12 23:45:59 1110

原创 Mybatis——Mybatis开发经验总结

本文主要介绍了MyBatis框架的设计与通用性,阐述了其作为Java持久化框架的亮点,包括精良的架构设计、丰富的扩展点以及易用性和可靠性。同时,对比了常见持久层框架,分析了MyBatis在关系型数据库交互中的优势。此外,还提供了订单系统持久层示例分析,涵盖从架包依赖到单元测试类的创建等步骤,并总结了MyBatis编码经验,给出了相关强制和推荐规范。

2025-01-12 21:35:43 1786

原创 Mac——Docker desktop安装与使用教程

本文是一篇关于Mac系统下Docker Desktop安装与使用教程的博文。首先介绍了开启专业科学上网服务,然后详细阐述了如何在Mac上安装Docker,包括下载地址以及不同芯片版本的选择。接着讲解了如何下载基础镜像和指定版本镜像,旨在帮助用户在Mac上高效使用Docker进行容器管理与开发。

2025-01-12 16:32:42 1609

原创 Mac——Cpolar内网穿透实战

本文介绍了在Mac系统上实现内网穿透的方法,通过打开远程登录、局域网内测试SSH远程连接,以及利用cpolar工具实现公网SSH远程连接MacOS的步骤。包括安装配置homebrew、安装cpolar服务、获取SSH隧道公网地址及测试公网连接等关键环节。

2025-01-12 16:31:38 1243

原创 Mybatis——DDD项目中Mybatis开发步骤实战

本文阐述了在DDD项目中使用MyBatis开发的详细步骤。从在pom.xml添加依赖,到配置数据源、创建Mapper接口及XML文件,再到编写单元测试、创建Domain实体类、Service层、Controller层,直至启动SpringBoot应用,全程指导如何高效完成开发并排查问题。

2025-01-12 10:02:06 773

原创 系统设计——大文件传输方案设计

大文件传输是指通过网络将体积较大的文件从一个位置发送到另一个位置的过程。这些文件可能包括高清视频、大型数据库、复杂的软件安装包等,它们的大小通常超过几百兆字节(MB)甚至达到几个吉字节(GB)或更大。大文件传输可能面临一些挑战,比如传输速度慢、网络不稳定导致的传输中断、以及存储空间的限制等。为了有效地传输大文件,可能需要使用特定的技术,比如压缩文件以减少传输数据量、使用高速网络连接、或者采用分块传输技术来提高传输的稳定性和效率。

2025-01-02 19:33:34 1495

原创 财务域——业财一体设计

本文讨论了业财一体化的概念、背景、目标、技术推动因素以及企业经营环境的复杂化。业财一体化旨在通过信息化手段实现业务与财务数据的实时共享与联动,提升管理效率和决策能力。文章还概述了业财一体化在销售管理、成本核算、预算管理和风险管控等方面的应用场景。

2024-12-28 19:52:24 1831

机器学习(预测模型):农业一个灌溉机器数据集

这个数据集是一个关于灌溉机器的传感器数据集,它记录了安装在灌溉设备上的多个传感器的数值读数,旨在帮助研究人员和开发者分析灌溉系统的运行效率、监测设备性能,并开发智能灌溉管理的预测模型。数据以CSV格式存储,每行代表一个特定时间点的传感器数据记录,包含多个列,每列对应一个传感器的读数,例如“sensor_0”“sensor_1”“sensor_2”等,这些传感器捕捉了灌溉机器在运行过程中不同操作或环境参数的变化。 数据集包含2000行记录,24列数据,文件大小约为181.25 KB。每个传感器的值范围大约在0到11之间,这些数值反映了灌溉系统在不同条件下的运行状态。例如,某些传感器可能监测土壤湿度、温度、压力或其他与灌溉相关的参数,这些数据对于理解灌溉系统的效率和优化用水管理至关重要。 该数据集的潜在应用非常广泛。首先,它可用于预测性维护,通过分析传感器数据来检测灌溉设备中的异常情况,并提前预测可能出现的故障,从而减少停机时间和维修成本。其次,这些数据可以帮助优化用水,通过分析传感器读数来提高灌溉效率,减少水资源的浪费。此外,数据集还可以用于环境监测,例如评估土壤湿度、温度或压力的变化,以支持精准农业的发展。 对于研究人员和开发人员来说,这个数据集是一个宝贵的资源。它可以用于机器学习和人工智能模型的训练,例如聚类分析、异常检测、回归分析和预测建模等。通过这些技术,可以实现灌溉系统的实时控制和自动化决策,从而提高农业生产的可持续性和效率。总之,这个灌溉机器数据集为农业领域的数据分析和智能系统开发提供了一个实用且具有潜力的工具。

2025-04-03

机器学习(预测模型):一个包含职员考试结果的数据集

“Clerk Exam result”数据集是关于职员考试结果的集合,它为研究职员招聘与选拔提供了丰富的数据资源。该数据集可能包含了众多考生的基本信息,如姓名、性别、年龄、学历等,这些信息有助于分析不同背景考生的考试表现差异。考试成绩是数据集的核心部分,它可能涵盖了笔试、面试等多个环节的分数,通过这些分数可以直观地看出考生在专业知识、综合能力等方面的掌握程度。此外,数据集还可能标注了考生是否通过考试,这为研究考试的选拔标准和通过率提供了依据。 从数据的来源来看,它可能是由某个或多个组织在进行职员招聘考试后整理而成,具有一定的权威性和实用性。通过对该数据集的分析,可以发现考试过程中存在的问题,比如某些题目的难度是否过高或过低,以及不同地区、不同岗位的考试难度是否均衡等。同时,它也能为后续的招聘考试提供参考,帮助优化考试流程和内容,提高招聘的科学性和有效性。 然而,需要注意的是,此类数据集可能涉及考生的隐私信息,因此在使用时必须严格遵守相关法律法规,确保数据的安全和合法使用。同时,由于考试内容和标准可能会随着时间、地区和岗位的不同而有所变化,因此在分析数据时也需要考虑到这些因素,避免得出片面或不准确的结论。

2025-04-03

机器学习(AI模型): 1150 道 GATE与计算机科学与工程(CSE)考试题目的数据集

GATE Question Classification Dataset 是一个包含 1150 道 GATE(Graduate Aptitude Test in Engineering)计算机科学与工程(CSE)考试题目的数据集。这些题目是从过去 15 年的模拟试卷中收集而来,并经过人工标注分类,存储为 CSV 文件。数据集中的每个条目都包含题目的文本内容及其对应的分类标签。该数据集分为五个主题类别,分别是计算机网络(Computer Networks)、操作系统(Operating Systems)、数学(Mathematics)、通用能力(General Aptitude)以及编程与数据结构(Programming and Data Structures),每个类别包含 230 道题目。数据集的 CSV 文件中有两列:“Topic”和“Question”,“Topic”列记录题目的分类主题,“Question”列则是题目的文本内容,不包含选项和额外细节。数据集特点:专业性:数据集专注于 GATE CSE 考试,涵盖了计算机科学领域的核心知识点,对于研究该领域考试题目的特点和趋势具有重要价值。人工标注:题目分类由人工完成,保证了分类的准确性和可靠性,为基于该数据集的研究和应用提供了高质量的基础。结构清晰:以 CSV 格式存储,易于读取和处理,方便研究人员和开发者将其应用于机器学习、自然语言处理等领域的相关任务。应用场景 自然语言处理研究:可用于训练和测试问题分类模型,帮助计算机更好地理解自然语言中的问题类型,进而推动问答系统、智能辅导系统等领域的发展。 教育领域:为教育工作者提供了一个系统化的题库资源,可用于分析考试内容的分布,辅助教学内容的调整和优化,以及开发个性化的学习工具。 机器学习模型训练:作为监督学习任务中的训练数据,可用于构建和优化分类算法,提高模型对不同类

2025-04-03

机器学习(图像识别):是一个用于研究醉酒与清醒状态下人体红外图像差异的数据集

是一个用于研究醉酒与清醒状态下人体红外图像差异的数据集,具有重要的科研和应用价值。以下是关于该数据集的详细介绍:该数据集由希腊帕特雷大学的Georgia Koukiou和Vassilis Anastassopoulos创建,最初是为了研究如何通过红外成像技术检测人体的醉酒状态。数据集中的图像采集自41名参与者,涵盖了他们在清醒状态以及饮酒后不同时间点的红外图像。数据集包含41名参与者的红外图像,每位参与者在四种不同状态下被拍摄:清醒状态(饮酒前)、饮酒后20分钟、饮酒后40分钟以及饮酒后1小时。每种状态下,参与者都会拍摄四种类型的图像,分别是正面面部、侧面面部、眼睛和手掌这些图像能够帮助研究人员分析人体在醉酒过程中不同部位的热辐射变化。数据集特点 多维度数据:数据集不仅涵盖了面部图像,还包括侧面、眼睛和手掌的图像,为研究人员提供了丰富的视角来分析醉酒状态对人体不同部位的影响。 时间序列变化:通过记录参与者在饮酒后不同时间点的图像,数据集能够反映醉酒状态随时间的动态变化,有助于研究醉酒过程中的生理变化。 红外成像技术的应用:红外成像能够捕捉到人体表面的温度分布,而醉酒状态会导致人体血液循环和体温分布的变化,因此该数据集为利用红外技术进行醉酒检测提供了基础。该数据集可用于多种研究和开发场景,例如: 机器学习与人工智能:研究人员可以利用这些图像训练分类器,以自动识别醉酒状态。已有研究通过卷积神经网络(CNN)等深度学习方法在该数据集上实现了较高的分类准确率。 交通安全:该数据集的研究成果可以应用于开发车载醉酒检测系统,帮助减少因醉酒驾驶导致的交通事故。 生物医学研究:通过分析醉酒状态下的热辐射变化,可以为研究酒精对人体生理的影响提供新的视角。

2025-04-03

机器学习(预测模型):专注于 2024 年出现的漏洞(CVE)信息数据集

该是一个在 Kaggle 上发布的数据集,专注于 2024 年出现的漏洞(CVE)信息。以下是关于该数据集的详细介绍:该数据集收集了 2024 年记录在案的各类漏洞信息,涵盖了漏洞的利用方式(Exploits)、通用漏洞评分系统(CVSS)评分以及受影响的操作系统(OS)。通过整合这些信息,研究人员和安全专家可以全面了解每个漏洞的潜在威胁、影响范围以及可能的攻击途径。数据主要来源于权威的漏洞信息平台,如美国国家漏洞数据库(NVD)等。这些数据经过整理和筛选后被纳入数据集,确保了信息的准确性和可靠性。数据集特点:全面性:涵盖了多种操作系统(如 Windows、Linux、Android 等)的漏洞信息,反映了不同平台的安全状况。实用性:CVSS 评分提供了漏洞严重程度的量化指标,帮助用户快速评估漏洞的优先级。同时,漏洞利用信息(Exploits)为安全研究人员提供了攻击者可能的攻击手段,有助于提前制定防御策略。时效性:专注于 2024 年的漏洞数据,反映了当前网络安全领域面临的新挑战和新趋势。该数据集可用于多种研究和实践场景: 安全研究:研究人员可以利用该数据集分析漏洞的分布规律、攻击趋势以及不同操作系统之间的安全差异,为网络安全防护提供理论支持。 机器学习与数据分析:数据集中的结构化信息适合用于机器学习模型的训练,例如预测漏洞的 CVSS 评分、识别潜在的高危漏洞等。 企业安全评估:企业安全团队可以参考该数据集中的漏洞信息,结合自身系统的实际情况,进行安全评估和漏洞修复计划的制定。

2025-04-03

机器学习(图像识别):据集专注于“人收集垃圾”这一特定场景图像数据集

是一个遵循COCO格式的目标检测数据集,于2025年3月30日发布在Kaggle上。该数据集专注于“人收集垃圾”这一特定场景,包含300张图像及对应的JSON格式标注文件,分为训练集(210张图像)、验证集(45张图像)和测试集(45张图像)。图像以JPEG/PNG格式存储,标注文件包含边界框等信息。为增强模型泛化能力,数据集经过了多种预处理和增强操作。图像被自动调整方向并缩放至640×640像素,同时采用水平翻转、裁剪(0%至5%)、-5°至+5°的旋转、-4%至+4%的饱和度调整、-10%至+10%的亮度调整、最多0.1%像素的噪声等技术进行增强,边界框也相应调整以保持标注一致性。该数据集可用于训练和评估目标检测模型,尤其适用于需要识别“人收集垃圾”场景的计算机视觉应用。

2025-04-03

机器学习(预测模型):2020年至2025年期间人工智能(AI)、机器学习(ML)和数据科学领域的薪资与就业趋势

数据集由Samith Chimminiyan于2024年2月2日更新,旨在分析2020年至2025年期间人工智能(AI)、机器学习(ML)和数据科学领域的薪资与就业趋势。该数据集包含约3.4万条薪资记录,数据以美元为单位,并根据当年平均汇率将其他货币的薪资换算为美元。数据集的属性信息丰富,涵盖多个维度。其中包括工作年份(work_year)、工作经验水平(experience_level,分为初级、中级、高级和执行级)、雇佣类型(employment_type,如全职、兼职、合同工和自由职业)、职位名称(job_title)、薪资金额(salary)、薪资货币类型(salary_currency)、薪资换算为美元后的数值(salary_in_usd)、员工居住地(employee_residence)、远程工作比例(remote_ratio,分为无远程、部分远程和完全远程)以及公司所在地和公司规模(company_location和company_size)。该数据集的薪资数据每周更新一次,因此排名可能在一年内发生变化其来源包括AIJobs.net等网站,数据经过整理和分析后,能够为相关领域的从业者、求职者以及企业提供有价值的参考。通过分析该数据集,可以发现一些关键趋势。例如,2025年数据科学家的薪资显著增长,初级职位年薪可达15.2万美元,较2024年增长4万美元。此外,美国和欧洲的高级职位薪资最高,而印度和东南亚等新兴地区薪资则相对较低。远程工作比例对薪资也有影响,发达市场中完全远程工作的岗位薪资更高。

2025-04-03

机器学习(预测模型):数据集是一个涵盖全球避孕套销售、避孕使用情况以及性健康意识的综合性数据集

数据集是一个涵盖全球避孕套销售、避孕使用情况以及性健康意识的综合性数据集。它收集了2015年至2025年期间多个国家的数据,包括经济因素、社会趋势、政府宣传活动以及基于性别的购买行为等多方面内容。该数据集提供了丰富的信息,例如各国的避孕套销售趋势、品牌偏好、政府宣传活动的影响以及在线购物习惯等。它还涵盖了避孕套的市场收入、总销售量、避孕使用率、艾滋病毒预防意识以及青少年怀孕率等关键数据[此外,数据集还分析了不同国家在有无政府宣传活动和性教育项目支持下的销售差异。数据集特点:时间跨度长:涵盖了2015年至2025年的十年数据,能够反映长期趋势。多维度分析:不仅关注销售数据,还结合了社会、经济和政策因素。国际视野:覆盖多个国家,提供了全球范围内的比较分析。该数据集可用于多种研究和分析场景:公共卫生研究:评估性教育和政府宣传活动对性健康意识和避孕套使用的影响。市场研究:帮助避孕套品牌了解市场需求、优化定价策略以及识别高需求地区。政策制定:为政策制定者提供数据支持,帮助其制定更有效的性健康教育和避孕套推广政策。

2025-04-03

机器学习(预测模型):虚构的电子商务市场公司Fecom Inc.的订单数据集

是一个虚构的电子商务市场公司Fecom Inc.的订单数据集,该数据集托管在Kaggle平台上,为数据分析师和研究人员提供了丰富的电子商务交易数据,可用于多种分析和研究。其订单数据集包含了该公司在一定时间范围内的交易记录,这些数据反映了不同客户在平台上的购买行为、订单详情以及相关的产品信息等。数据集的构建旨在帮助研究人员和数据科学家深入分析电子商务市场的趋势、客户行为模式以及产品销售情况等。该数据集具有以下特点:数据丰富性:涵盖了订单、客户、产品等多个维度的信息,能够为全面的电子商务分析提供支持。应用场景广泛:可用于客户细分、市场篮子分析、销售趋势预测、客户流失分析等多种数据分析任务。数据质量较高:经过一定的数据清洗和整理,数据的准确性和一致性较好,适合用于实际的研究和分析。使用方法:数据预处理:包括数据清洗、缺失值处理、数据标准化等,以确保分析结果的可靠性。数据分析:利用统计分析、数据可视化等方法,探索数据中的模式和趋势。机器学习建模:构建预测模型,如销售预测、客户流失预测等,以支持决策制定。客户细分:通过聚类分析,将客户分为不同群体,针对不同群体制定个性化的营销策略。市场篮子分析:分析客户购买行为,发现产品之间的关联规则,优化产品推荐系统。销售趋势分析:通过时间序列分析,预测未来销售趋势,为库存管理和资源分配提供依据。

2025-04-03

机器学习(预测模型):专为预测建模设计的二手车价格数据集

数据集是一个专为预测建模设计的二手车价格数据集,来源于Kaggle平台。该数据集提供了丰富的二手车价格及相关特征信息,能够帮助数据科学家和研究人员构建预测模型,以准确评估二手车的价值。数据集包含了多种车辆特征,如品牌、型号、车龄、行驶里程、燃油类型、变速箱类型等,这些特征全面覆盖了影响二手车价格的主要因素。此外,数据集中还可能包含一些匿名特征,这些特征经过脱敏处理,以保护数据的隐私性,同时仍保留了对价格预测有价值的信息。数据集的规模较大,涵盖了大量不同类型的二手车交易记录。这种大规模的数据为模型提供了丰富的训练样本,有助于提高预测的准确性和泛化能力。数据质量较高,经过初步清洗和整理,减少了缺失值和异常值对建模的影响,使得研究人员可以更专注于模型的构建和优化。该数据集在多个领域具有广泛的应用价值。对于二手车经销商来说,可以通过该数据集构建的预测模型,快速评估库存车辆的价值,从而制定合理的销售策略和定价方案。对于消费者而言,该模型可以帮助他们在购车前了解目标车型的大致价格范围,避免被过度定价。此外,该数据集也是数据科学爱好者和研究人员进行机器学习实践、特征工程和模型优化的优质资源。研究人员可以利用该数据集进行多种数据分析和建模工作。首先,通过对数据的探索性分析,可以了解不同特征与价格之间的关系,例如车龄与价格的负相关性、品牌对价格的显著影响等。然后,可以运用多种机器学习算法,如线性回归、决策树、随机森林等,构建预测模型。通过对模型的训练和验证,可以找到最适合该数据集的模型结构和参数,从而实现对二手车价格的准确预测。

2025-04-03

机器学习(预测模型):主题标注的新闻数据集

是一个由NewsCatcher团队构建的新闻数据集,包含超过10万篇主题标注的新闻文章。这些文章来自数千个不同的新闻网站,主要发布于2020年8月的前半部分,涵盖了8个不同的新闻主题,包括商业(15,000篇)、娱乐(15,000篇)、健康(15,000篇)、国家(15,000篇)、科学(3,774篇)、体育(15,000篇)、技术和世界(各15,000篇)。该数据集的特点是主题覆盖广泛,且除科学主题外,其他主题的文章数量均衡。这种设计使得数据集能够满足多种自然语言处理任务的需求,如文本分类、主题建模和情感分析等。数据集的多样性和代表性使其成为研究新闻主题分类和相关应用的理想选择。数据集的构建过程涉及从大量新闻网站中收集和标准化文章,确保了数据的多样性和可靠性。尽管科学主题的文章数量较少,但这也反映了该领域的特定需求和挑战。此外,数据集的时效性较强,适合用于分析2020年8月期间的新闻事件和主题趋势。该数据集在自然语言处理领域被广泛用于新闻文本的主题分类任务,帮助研究者训练和评估分类模型,以自动识别和分类新闻文章的主题。

2025-03-28

机器学习(预测模型):与新冠疫情(COVID-19)相关的视频下方的评论内容数据集

与新冠疫情(COVID-19)相关的视频下方的评论内容,这些评论可能包含观众对视频内容的反馈、观点、疑问以及对疫情的讨论等各种信息数据集的结构也各有不同。有的是结构化数据,以表格形式呈现,每一行代表一个样本,每一列代表一个特征,像金融交易记录数据,包含交易时间、金额、交易双方等明确的字段;有的是半结构化数据,如HTML网页源代码,其中包含一定的标签和结构,但不像表格那样规则;还有非结构化数据,像自由文本、图像、视频等,这类数据的信息提取和处理相对复杂,但蕴含着丰富的信息,例如医学影像数据集,用于训练图像识别模型辅助疾病诊断。数据集的质量对相关工作的成效影响深远。高质量的数据集应具备准确性,数据真实可靠,无过多错误或偏差;完整性也很重要,样本数量充足且涵盖所需的各种情况;同时,数据集的时效性也不容忽视,对于一些快速变化的领域,如金融市场,过时的数据可能失去价值。因此,数据集的构建、清洗、维护是一个系统且细致的工作,它为后续的数据分析、模型训练等环节提供了坚实的基础,是推动各领域发展不可或缺的资源。

2025-03-28

机器学习(预测模型):全球粮食安全指数

是由经济学人智库(Economist Intelligence Unit, EIU)创建并发布的综合性数据集,旨在全面评估全球各国的粮食安全状况。该数据集自2012年首次发布以来,已成为全球粮食安全研究的重要参考工具。GFSI数据集涵盖了113个国家和地区,通过多个维度对粮食安全进行评估,包括食品的可负担性、可获得性、质量和安全、自然资源和韧性等。每个维度下又包含多个子指标,如食品价格波动、农业生产力、食品安全法规等。数据来源广泛,包括世界银行、联合国粮农组织等权威机构。该数据集通过定量分析和专家评估,为每个国家和地区生成一个综合的粮食安全指数,以反映其在全球范围内的相对位置。GFSI数据集可广泛应用于多个领域: 政策制定:政策制定者可以利用该数据集评估和比较不同国家和地区的粮食安全状况,从而制定针对性的政策措施。 学术研究:研究人员可以利用该数据集进行跨国比较研究,探讨影响粮食安全的各种因素及其相互关系。 商业分析:企业可以利用该数据集评估市场风险,优化供应链管理,确保在全球范围内的粮食安全和稳定供应。

2025-03-28

机器学习(大模型):用于训练和测试命名实体识别模型的数据集

用于训练和测试命名实体识别模型的数据集。以下是对该数据集的介绍:基于GMB(Groningen Meaning Bank)语料库提取、标注和构建的,专门用于训练分类器以预测命名实体,如人名、地点等。数据集包含多个实体类别,如地理实体(geo)、组织(org)、人名(per)、地缘政治实体(gpe)、时间指示(tim)、人工制品(art)、事件(eve)、自然现象(nat)等。其中,各类实体数量分布不均,例如“O”(非实体)有1146068个,而“nat-nam”(自然现象名称)仅有300个。数据集的文件格式为CSV,包含“Word”“POS”(词性标注)和“Tag”(命名实体标签)等列其中,“Tag”列是目标数据列,用于标注每个单词的命名实体类别。该数据集可用于训练命名实体识别模型,帮助模型学习如何从文本中识别出具有特定意义的实体。通过在该数据集上进行训练,模型可以更好地理解文本中的上下文信息,从而准确地识别出人名、地名、组织名等命名实体。

2025-03-28

机器学习(预测模型)TikTok 用户在疫情封锁解除后向其他平台迁移现象的评论数据集

数据集可能是关于 TikTok 用户在疫情封锁解除后向其他平台迁移现象的评论数据集,尤其是涉及小红书(Xiaohongshu)的相关讨论。以下是对该数据集的介绍。该数据集可能旨在分析 TikTok 用户迁移现象对小红书平台的影响,以及用户在小红书上的相关讨论和反馈。数据可能来源于小红书平台,通过爬虫技术或 API 接口收集用户发布的与 TikTok 迁移相关的内容。用户行为分析:通过分析评论内容,了解 TikTok 用户迁移的原因和动机,以及他们在小红书上的行为模式。情感分析:评估用户对 TikTok 迁移现象的态度,以及对小红书平台的满意度。内容推荐:根据用户评论和互动数据,优化小红书的内容推荐算法,提升用户体验。市场研究:为社交媒体平台的运营和市场营销提供数据支持,了解用户需求和市场趋势。时效性:数据集可能集中在封锁解除后的特定时间段内,反映了当时用户的即时反应和讨论。多样性:涵盖了不同用户群体的观点和体验,具有一定的代表性。互动性强:包含丰富的用户互动数据,如点赞和回复,有助于分析用户之间的交流和影响力。

2025-03-28

机器学习(预测模型):2015 年至 2025 年全球范围内科技小工具消费情况的综合性数据集

数据集是一个涵盖 2015 年至 2025 年全球范围内科技小工具消费情况的综合性数据集。该数据集包含了多种科技产品的消费数据,涉及智能手机、平板电脑、智能手表、游戏机等热门科技小工具。具体来说,数据集记录了不同国家在不同年份的以下信息:产品销售数据:包括智能手机销售量、笔记本电脑出货量、游戏机和智能手表的市场渗透率等。消费支出:消费者在科技小工具上的花费金额。电子垃圾产生量:以公吨为单位记录的电子垃圾生成情况。5G 采用率:5G 技术在不同国家的普及程度。数据集特点:时间跨度长:涵盖了 2015 年至 2025 年这十年间的数据,能够帮助研究者分析长期趋势。覆盖范围广:数据覆盖全球多个国家和地区,提供了全球视角下的科技消费情况。多维度数据:不仅包含销售数据,还涉及消费支出、电子垃圾等多方面信息,为综合分析提供了丰富素材。市场趋势分析:通过分析不同年份的销售数据,研究科技小工具市场的增长趋势、消费者偏好的变化等。环境影响研究:借助电子垃圾生成量的数据,评估科技消费对环境的影响,为可持续发展提供依据。技术普及研究:通过 5G 采用率等数据,了解新技术在全球范围内的推广情况。

2025-03-28

机器学习(预测模型):严重程度的坑洼(道路坑洞)数据集

数据集是一个用于道路坑洼检测与评估的数据集。该数据集通过标注道路坑洼的位置、大小以及严重程度等级,为相关研究和应用提供了丰富的数据支持。该数据集包含了大量道路图像,图像中的坑洼被标注了边界框,并根据其严重程度进行了分级。这种分级可能基于坑洼的尺寸、深度、形状以及对行车安全的影响等因素。标注信息通常以结构化的格式(如 XML 或 JSON 文件)存储,方便研究人员和开发者进行数据处理和模型训练。该数据集主要用于开发和评估道路坑洼检测算法,尤其是基于计算机视觉和深度学习的方法。通过使用这些标注数据,研究人员可以训练模型自动识别道路中的坑洼,并根据其严重程度进行分类,从而为道路维护和管理提供决策支持。该数据集在智能交通系统、自动驾驶技术以及城市基础设施管理等领域具有广泛的应用前景。通过及时发现和处理道路坑洼,可以提高行车安全性和舒适性,减少因道路损坏导致的交通事故和车辆维修成本。如果您对道路坑洼检测感兴趣,这个数据集是一个很好的起点,能够帮助您快速构建和验证相关模型。

2025-03-28

机器学习(预测模型):消费者价格指数(CPI)数据

数据集是关于美国科罗拉多州丹佛市及其周边地区(如奥罗拉和莱克伍德)的消费者价格指数(CPI)数据。该数据集来源于美国劳工统计局(Bureau of Labor Statistics, BLS),这是美国劳动经济和统计领域的主要事实调查机构,负责收集、处理和发布关键的经济统计数据,CPI 是衡量一篮子消费品和服务价格变动的指标,用于反映通货膨胀或通缩情况。丹佛地区的 CPI 数据是基于当地居民的消费习惯和物价水平计算得出的,能够反映该地区居民的生活成本变化。数据集的应用:经济研究:研究人员可以利用该数据集分析丹佛地区的通货膨胀趋势,了解物价水平的变化对居民生活的影响。政策制定:当地政府和经济部门可以参考 CPI 数据制定经济政策,如调整最低工资标准、制定补贴政策等。投资分析:投资者可以利用 CPI 数据评估丹佛地区的经济健康状况,为投资决策提供参考。数据集是一个重要的经济数据资源,能够为研究人员、政策制定者和投资者提供有关丹佛地区物价水平和通货膨胀趋势的有价值信息。

2025-03-28

机器学习(预测模型):经典的基因剪接位点数据集

一个经典的基因剪接位点数据集,广泛用于机器学习和生物信息学研究。它最初由UCI机器学习库提供,包含灵长类动物的基因序列数据,旨在帮助识别DNA序列中内含子与外显子之间的剪接位点。该数据集包含3190个DNA序列样本,每个序列长度为60个碱基对。序列被分为三类:EI(外显子-内含子)边界、IE(内含子-外显子)边界以及既非EI也非IE的序列(标记为“N”)。其中,EI类有767个样本,IE类有768个样本,N类有1655个样本。该数据集常用于机器学习模型的训练和评估,尤其是分类算法。研究人员可以利用它开发新的算法,如神经网络、支持向量机等,以提高剪接位点识别的准确性。例如,有研究使用卷积神经网络(CNN)在该数据集上实现了高达96.18%的测试准确率。此外,该数据集还被用于评估“混合”学习算法(如KBANN),这些算法结合了先验知识和数据驱动的学习方法。是一个极具价值的生物信息学数据集,为基因剪接位点的研究提供了丰富的资源。

2025-03-28

机器学习(预测模型):蛋白质三级结构相关的机器学习数据集

数据集是一个与蛋白质三级结构相关的机器学习数据集,主要包含蛋白质的物理化学特性信息。以下是关于该数据集的详细介绍:涵盖了大量蛋白质结构的预测和分析数据。CASP是一个国际性的蛋白质结构预测竞赛,旨在评估和推动蛋白质结构预测技术的发展。该数据集通过收集和整理CASP竞赛中的相关数据,为研究人员提供了一个用于机器学习和数据分析的平台。数据集包含45,730个蛋白质结构样本,每个样本都包含以下9个特征属性。数据集特点:多变量数据:数据集包含多个特征属性,适合进行多变量分析和机器学习建模。实际应用场景:该数据集主要用于蛋白质结构预测和相关机器学习任务,帮助研究人员更好地理解和预测蛋白质的三级结构。数据规模较大:包含45,730个样本,为研究人员提供了丰富的数据资源。该数据集常用于机器学习中的回归任务,目标是通过已知的物理化学特性预测蛋白质的三级结构。通过使用该数据集,研究人员可以开发和优化算法,以提高蛋白质结构预测的准确性和效率,数据集为蛋白质结构研究提供了一个宝贵的资源,有助于推动相关领域的研究和应用发展。

2025-03-28

机器学习(预测模型):关于脊柱的医学数据集

是一个关于脊柱的医学数据集,它在医学研究和机器学习领域具有重要的应用价值。该数据集主要包含了一系列与脊柱相关的特征和诊断信息,通常用于帮助研究人员和临床医生更好地理解脊柱疾病的模式和规律。数据集中的每一行通常代表一个样本,这些样本可能是患者的脊柱检查记录。每个样本包含多个特征,这些特征可能涵盖了脊柱的解剖学参数,例如椎体的形状、大小、角度,以及脊柱的曲度等。这些特征是通过医学影像(如X光、CT或MRI)或其他临床检查手段获取的,能够从不同角度反映脊柱的健康状况。除了特征数据外,数据集还包含标签信息,即每个样本对应的诊断结果。这些诊断结果可能包括正常脊柱、脊柱侧弯、脊柱后凸等不同的病理状态。通过对这些特征和标签的分析,研究人员可以探索不同特征与脊柱疾病之间的关联,进而开发出用于脊柱疾病诊断和预测的模型。在机器学习领域,这个数据集常被用来训练分类算法。例如,可以利用监督学习的方法,让算法学习如何根据输入的脊柱特征来准确判断脊柱的健康状况。通过这种方式,不仅可以提高脊柱疾病的诊断效率,还能为临床医生提供辅助决策支持。

2025-03-21

机器学习(分类):钢制板材的缺陷检测数据

数据集是一个用于分类任务的工业数据集,主要来源于 UCI 机器学习库。该数据集包含了钢制板材的缺陷检测数据,旨在帮助研究人员和数据科学家开发模型,以自动识别和分类钢制板材中的不同类型的缺陷。在钢铁制造过程中,钢制板材的质量控制至关重要。由于生产过程中的各种因素,如温度、压力、原材料质量等,可能会导致板材出现不同的缺陷。这些缺陷可能会影响板材的性能和使用寿命,因此需要及时检测和分类。然而,传统的检测方法通常依赖人工目视检查,这种方法不仅效率低下,而且容易受到主观因素的影响。因此,开发自动化的缺陷检测系统具有重要的意义。该数据集包含了一系列钢制板材的特征数据和对应的缺陷标签。具体来说,数据集中有 1941 个样本,每个样本有 27 个特征。这些特征包括板材的尺寸、表面纹理、边缘信息等,涵盖了钢制板材的多个方面。此外,每个样本还被标记为是否存在缺陷以及缺陷的类型。数据集广泛应用于机器学习和深度学习领域,主要用于开发和评估分类模型。研究人员可以利用该数据集训练监督学习模型,通过学习特征与缺陷标签之间的关系,实现对新样本的自动分类。此外,该数据集还可以用于特征工程、模型优化和算法比较等研究工作。

2025-03-21

机器学习(预测模型):多个国家和地区的生态足迹相关数据

该数据集主要围绕2016年全球生态足迹这一主题展开,涵盖了多个国家和地区的生态足迹相关数据,为研究者和相关领域的专业人士提供了宝贵的资源。 生态足迹是一个重要的可持续发展指标,它通过衡量人类活动对自然资源的消耗以及对生态系统的压力,帮助我们了解人类对地球生态系统的依赖程度以及可持续发展的现状。该数据集中的信息可能包括各国的总生态足迹、人均生态足迹、不同消费领域(如食物、能源、住房等)所占的生态足迹比例等。通过这些数据,我们可以对比不同国家或地区在资源利用效率、生活方式以及生态保护意识等方面的差异。 例如,一些发达国家可能由于较高的生活水平和能源消耗,具有较高的人均生态足迹,而发展中国家可能在某些方面相对较低,但也面临着快速工业化和城市化带来的生态压力。此外,该数据集还可能包含一些与生态足迹相关的辅助信息,如各国的经济发展水平、人口规模等,这些因素都与生态足迹有着密切的关联。 对于研究人员而言,这个数据集可以用于分析全球生态足迹的分布特征、变化趋势以及影响因素,从而为制定可持续发展战略、推动资源节约和环境保护提供科学依据。

2025-03-21

机器学习(预测模型):关于银枫树生长的研究数据

这个数据集是关于银枫树生长的研究数据,主要探讨了生长调节剂对银枫树顶芽萌蘖长度、单个节间长度以及芽数的影响。根据数据集的名称可以推测,它可能包含与树木生长相关的数据,例如树木的种类、年龄、高度、直径、生长速度、土壤类型、气候条件等信息。这些数据可能来源于对不同地区、不同种类树木的长期观测和记录,旨在研究树木生长的规律、影响因素以及与环境之间的相互关系。该数据集可能对生态学家、林业工作者、环境科学家等研究人员具有重要价值。例如,生态学家可以利用这些数据来研究树木在不同生态系统中的生长模式和生态位;林业工作者可以分析树木的生长速度和质量,为森林资源的管理和可持续利用提供依据;环境科学家则可以探究气候变化、土壤污染等因素对树木生长的影响,从而更好地制定环境保护策略。此外,该数据集也可能在教育领域发挥作用,为学生提供实际的生态数据,帮助他们更好地理解生态学和环境科学的概念和原理。

2025-03-21

机器学习(预测模型):足球游戏《FIFA21》中球员信息的集合

《FIFA21》数据集是一个关于足球游戏《FIFA21》中球员信息的集合,它为数据爱好者和足球迷们提供了一个丰富的资源来探索和分析游戏中的球员数据。该数据集包含了超过17,000名球员的详细信息,涵盖了从顶级球星到普通替补球员的各个层面。每个球员的记录都包含了丰富的属性,例如球员的姓名、年龄、国籍、所属俱乐部、位置等基本信息。此外,数据集中还包含了球员的能力值评估,如射门、传球、盘带、防守、身体素质等技术指标,这些能力值是游戏中衡量球员技术水平的重要依据。数据集还提供了球员的外观特征,如身高、体重、发型、肤色等,以及他们在游戏中的其他属性,例如球员的潜力值、价值、工资等。这些数据可以帮助用户了解球员的市场价值和未来发展潜力。此外,数据集中还包含了球员的合同信息,如合同到期日期、是否可续约等,这对于模拟俱乐部管理或研究球员转会市场具有重要意义。《FIFA21》数据集不仅对游戏玩家有吸引力,也对数据分析师、机器学习工程师和足球研究人员具有重要价值。通过这些数据,用户可以进行各种分析,例如评估球员的性价比、预测球员的未来表现、分析不同俱乐部的阵容实力等。

2025-03-21

机器学习(推荐系统):书籍的数据集

它为研究人员、数据分析师和机器学习爱好者提供了一个关于书籍的丰富信息资源。该数据集涵盖了多种书籍的详细信息,包括书名、作者、出版年份、出版社、书籍类别、ISBN号、页数、内容摘要等。这些信息为用户提供了全面的视角来探索书籍的各个方面。数据集的结构清晰,每一列都对应一种特定的书籍属性,方便用户进行数据处理和分析。例如,通过书名和作者字段,用户可以快速识别和筛选出特定的书籍;出版年份和出版社信息则有助于了解书籍的出版背景和市场定位。此外,书籍类别字段为用户提供了对书籍主题的初步分类,便于进行分类分析或构建推荐系统。这个数据集的规模适中,包含了足够多的书籍样本,能够满足大多数研究和开发需求。它不仅可以用于基础的数据分析,如统计不同类别书籍的数量、分析作者的出版趋势等,还可以用于更高级的应用,比如训练机器学习模型来预测书籍的受欢迎程度或推荐与用户兴趣相关的书籍。此外,数据集的开放性和可访问性也使其成为教育和研究领域的理想资源。无论是数据科学初学者还是经验丰富的专业人士,都可以利用这个数据集来实践数据处理、分析和建模技能。

2025-03-21

机器学习(目标检测):关于害虫检测的数据集

该数据集可能包含了大量的图像数据,这些图像可能是农作物的叶子、果实或其他相关部位的图片。这些图片中可能有部分被害虫侵扰的样本,也有未被侵扰的正常样本。每张图片都可能附带标签信息,用于指示图片中是否存在害虫以及害虫的种类等。通过这些标注好的图像数据,研究人员可以训练机器学习或深度学习模型,以实现自动化的害虫检测功能。在农业领域,害虫检测对于保障农作物的健康生长至关重要。传统的害虫检测方法往往依赖人工巡查,这种方式不仅耗时费力,而且容易漏检。而基于该数据集开发的自动化检测模型,可以快速、准确地识别出农作物是否受到害虫侵害,从而为及时采取防治措施提供支持。例如,通过在农田中安装摄像头,实时采集图像数据并利用训练好的模型进行分析,一旦发现害虫迹象,就可以立即通知农户采取相应的防治措施,减少害虫对农作物造成的损失。对于研究人员来说,该数据集为他们提供了一个丰富的实验素材,可以用于探索和改进害虫检测算法。通过在该数据集上进行实验,研究人员可以评估不同模型架构、算法参数等对害虫检测性能的影响,从而推动相关技术的发展。对于农业从业者而言,基于该数据集开发的害虫检测系统可以提高害虫监测的效率和准确性。

2025-03-21

机器学习(大模型):专为生成式大型语言模型(LLMs)设计的视觉场景指令数据集

数据集是一个专为生成式大型语言模型(LLMs)设计的视觉场景指令数据集,旨在帮助这些模型更好地理解和处理与视觉场景相关的任务。该数据集包含了一系列视觉场景指令,这些指令通常是以文本形式描述的,与视觉内容(如图像或视频)相关联。这些指令可能包括对场景的描述、对特定视觉元素的操作指南,或者要求模型根据视觉内容生成相应的文本内容。例如,指令可能要求模型描述图像中的场景、识别图像中的特定对象,或者根据视频内容生成一个简短的故事。数据集中的指令设计得多样化,涵盖了从简单到复杂的视觉任务,旨在全面覆盖生成式模型在视觉语言交互中可能遇到的各种场景。这种多样化的指令设计有助于模型学习如何在不同的视觉场景下生成准确且有意义的文本。该数据集为研究人员和开发者提供了一个理想的实验平台,用于探索和改进生成式模型在视觉语言任务中的表现。通过使用该数据集,研究人员可以更好地理解模型在处理视觉场景指令时的优势和不足,并针对性地优化模型架构和训练策略。此外,该数据集也为相关领域的研究提供了丰富的实验数据,有助于推动视觉语言交互技术的发展。

2025-03-21

机器学习(分类模型):葡萄酒数据集

“Wine dataset”是一个在数据科学和机器学习领域广泛使用的经典数据集,它包含了不同类型葡萄酒的化学成分和属性信息。该数据集最初由意大利帕维亚大学的化学计量学研究小组收集,主要来源于意大利的三个不同产地的葡萄酒样本,涵盖了红葡萄酒和白葡萄酒等多种类型。 数据集中的每条记录代表一个葡萄酒样本,包含了多个特征变量,这些特征变量通常是通过化学分析得到的各种成分含量,例如酒精含量、苹果酸含量、灰分含量、总酚含量、花青素含量、单宁含量等。这些特征变量为研究人员提供了丰富的信息,可用于探索不同葡萄酒之间的化学差异以及这些差异与葡萄酒品质之间的关系。 此外,数据集还包含一个目标变量,通常是一个分类标签,用于指示每个样本所属的葡萄酒类型或等级。例如,它可以是一个简单的类别标签,如“红葡萄酒”或“白葡萄酒”,或者是一个更复杂的质量评分等级。这种分类标签使得数据集非常适合用于监督学习任务,如分类算法的训练和评估。 它可以帮助研究人员和数据科学家测试和比较不同算法的性能,探索数据中的模式和关系,以及开发能够准确预测葡萄酒类型或质量的模型。

2025-03-21

机器学习(分类模型):医学皮肤科数据集

该数据集涵盖了丰富多样的皮肤病变样本,通常包含大量高分辨率的皮肤病变图像,这些图像涵盖了从常见的痤疮、湿疹到较为罕见的皮肤肿瘤等多种类型的皮肤疾病。每张图像都经过专业医生的标注,明确指出了其对应的疾病类别,从而为模型训练提供了准确的监督信号。除了图像数据,数据集还可能附带患者的年龄、性别、病变部位等基本信息,以及病变的临床表现描述,如红斑程度、鳞屑分布等,这些丰富的元数据有助于模型更全面地理解病变特征。 在数据集的构建过程中,为了确保数据的多样性和代表性,样本往往来自不同地区、不同种族的患者群体,以涵盖各种可能的病变情况。同时,数据集的划分也遵循严格的规范,分为训练集、验证集和测试集,以支持模型的训练、调优和性能评估。 对于研究人员和开发者而言,这个数据集可用于训练深度学习模型,如卷积神经网络(CNN),以实现自动化的皮肤病变分类。通过输入皮肤病变图像,模型能够学习到不同疾病在图像中的特征表现,并输出对应的疾病类别。这不仅有助于提高诊断效率,还能为医疗资源匮乏地区提供远程诊断支持,具有重要的应用价值和研究意义。

2025-03-21

机器学习(预测模型):消费者价格指数和通货膨胀进行分析以及预测的数据集

数据集是一个专注于消费者价格指数(CPI)与通货膨胀分析和预测的数据集,可在Kaggle平台找到。该数据集的主要目的是通过详细记录食品等关键项目的CPI数据,帮助研究者和分析师跟踪通货膨胀和市场趋势。数据集涵盖了多个时间点的CPI数据,能够反映物价水平的变化趋势。它可能包括不同类别商品和服务的价格指数,如食品、能源等,这些数据对于分析通货膨胀的成因和影响具有重要意义。此外,数据集还可能包含与通货膨胀相关的其他经济指标,如利率、经济增长率等,这些指标可以帮助更全面地理解通货膨胀的背景。数据通常来源于权威机构,如国际货币基金组织(IMF)或各国的统计部门这些机构提供的数据具有较高的准确性和可靠性,能够为分析和预测提供坚实的基础。该数据集可用于多种分析和预测任务。例如,通过时间序列分析方法,如ARIMA模型或深度学习模型(如LSTM),可以对未来的CPI和通货膨胀率进行预测。此外,数据集还可用于研究通货膨胀对经济的长期影响,如对消费者购买力、企业成本和货币政策的影响。数据集为研究者提供了一个强大的工具,用于深入分析和预测通货膨胀,从而更好地理解经济动态。

2025-03-16

机器学习(预测模型):经过清洗和整理的心脏病发作风险预测数据集

该数据集最初来源于UCI机器学习库中的心脏病数据集,由多个医疗机构提供,包括克利夫兰诊所、匈牙利心脏病研究所等。数据集的目标是通过患者的临床特征来预测心脏病发作的风险,帮助医疗专业人员进行早期诊断和干预。数据集包含14个特征变量和1个目标变量,共303个样本。主要特征包括:年龄、性别、胸痛类型、静息血压、胆固醇水平(Cholesterol, chol)、空腹血糖(Fasting Blood Sugar, fbs)、静息心电图、最大心率:运动测试中达到的最大心率。运动诱发心绞痛、ST段压低、ST段斜率、主要血管数量、地中海贫血情况。数据集特点 清洗与整理:该数据集经过清洗,去除了缺失值、异常值和重复数据,保证了数据的质量和一致性。 多维度特征:涵盖了患者的生理指标、生活习惯和临床检测结果,为全面分析心脏病风险提供了丰富的信息。 广泛应用:适用于多种机器学习算法,如逻辑回归、支持向量机、随机森林和深度学习模型,可用于分类任务、特征重要性分析和模型评估。该数据集常用于以下领域:心脏病预测模型开发:通过机器学习算法训练模型,预测患者是否可能发作心脏病。评估不同特征对心脏病风险的贡献。

2025-03-16

机器学习(预测模型):专注于癌症研究的基因组学资源

数据集是一个专注于癌症研究的基因组学资源,来源于Kaggle平台。该数据集主要包含来自The Cancer Genome Atlas(TCGA)的样本数据,涵盖了多种癌症类型及其对应的基因表达数据。TCGA是由美国国家癌症研究所(NCI)和美国国家人类基因组研究所(NHGRI)于2006年联合启动的项目,旨在通过大规模基因组测序和分析,揭示癌症的分子机制。该数据集的主要特点包括: 多样的癌症类型:包含多种癌症类型的样本,如乳腺癌、肺癌、结直肠癌等,为研究人员提供了丰富的研究对象。 丰富的基因表达数据:提供了经过标准化处理的基因表达数据,这些数据可以帮助研究人员分析不同癌症类型中的基因表达模式。 临床信息关联:除了基因组数据外,还包含与样本相关的临床信息,如患者的年龄、性别、癌症分期等,使得研究人员能够将基因组特征与临床结果相结合,进行更深入的分析。 高质量的数据处理:数据经过严格的质量控制和标准化处理,确保了数据的可靠性和一致性,适合用于多种生物信息学分析。数据集是一个重要的癌症基因组学资源,为研究人员提供了丰富的数据和工具,推动了癌症生物学和精准医学的研究进展。

2025-03-16

机器学习(大模型);大规模对话摘要数据集

一个大规模对话摘要数据集,用于训练和评估对话摘要模型,该数据集包含超过1万段对话,每段对话都配有手动标注的摘要。这些对话涵盖了多种主题和场景,旨在帮助研究人员和开发者训练和评估对话摘要模型。数据集特点:规模大:包含超过1万段对话,每段对话都配有详细的摘要。 多样性:对话主题丰富,涵盖了日常对话、客服对话、会议记录等多种场景。标注质量高:每段对话的摘要都是人工标注的,确保了摘要的准确性和可读性。应用场景广:可用于训练对话摘要模型、开发聊天机器人、进行自然语言处理研究等。使用场景:对话摘要:从长对话中提取关键信息,生成简洁的摘要。自然语言处理研究:为对话系统、问答系统等提供数据支持。机器学习模型训练:用于训练和评估对话摘要模型,数据集是一个高质量的对话摘要资源,适用于多种自然语言处理任务。它可以帮助研究人员和开发者更好地理解和处理对话数据。

2025-03-16

机器学习(预测模型);妊娠期糖尿病数据集

妊娠期糖尿病(Gestational Diabetes Mellitus,GDM)数据集是一个专注于研究妊娠期糖尿病的医学数据集,旨在帮助研究人员和医学专家更好地理解该疾病的发病机制、风险因素以及预测模型。该数据集通常包含孕妇的临床特征、生物标志物、生活方式信息以及妊娠期糖尿病的诊断结果等。该数据集可能来源于医院的临床研究项目,例如伦敦国王学院医院对单胎妊娠女性进行的前瞻性不良产科结局筛查研究。研究对象通常是处于妊娠中晚期的孕妇,数据收集时间可能集中在孕早期至孕晚期的不同阶段。数据集的构建旨在通过分析孕妇的生理和生化指标,预测妊娠期糖尿病的发生风险,从而为早期干预提供依据。该数据集可用于多种研究目的: 风险预测模型开发:通过机器学习算法,利用数据集中的特征变量建立预测模型,提前识别高风险孕妇。 生物标志物研究:分析哪些生物标志物与妊娠期糖尿病的发生密切相关。 发病机制探索:通过基因表达分析等手段,研究妊娠期糖尿病的潜在分子机制。 临床干预研究:为制定个性化治疗方案提供数据支持,改善母婴健康预后。 该数据集为研究妊娠期糖尿病提供了丰富的数据资源,有助于推动相关领域的研究进展。

2025-03-16

机器学习(大模型):大模型人类对话训练数据集

旨在为自然语言处理(NLP)中的聊天机器人训练提供支持。该数据集于2020年11月24日更新,汇集了多种来源的对话数据,包括Meena聊天机器人、Mitsuku聊天机器人以及人类真实对话语料库中的数据。 数据集的内容以“Human 1”和“Human 2”的形式呈现,模拟了两人之间的对话场景。其中,标有“Human 1”的奇数行表示对话的发起者,而标有“Human 2”的偶数行则是对方的回应。这些对话数据在经过预处理后,可以去除标签部分,直接用于模型训练。 该数据集的创建灵感来源于作者在使用TensorFlow的RNN模型进行聊天机器人开发时,发现难以找到合适的对话数据。因此,他将不同来源的数据整合在一起,形成了这个可供他人使用的训练数据集。它为研究人员和开发者提供了一个基础框架,可用于构建和优化聊天机器人系统,帮助模型更好地理解和生成自然语言对话。 尽管该数据集的规模相对较小,但它为初学者提供了一个良好的起点,同时也为有一定经验的研究人员提供了一个测试和改进模型的平台。此外,该数据集的开放性和多样性也鼓励了更多人探索和创新聊天机器人技术,推动了自然语言处理领域的发展。

2025-03-16

机器徐诶(预测模型):研究学生抑郁症情况的数据集

该数据集旨在分析、理解和预测学生的抑郁水平,为心理健康和教育领域的研究提供支持。它涵盖了多种特征,包括人口统计学、学术、生活方式和心理因素,能够帮助研究人员探索影响学生心理健康的各种因素。数据以CSV格式存储,每行代表一名学生的信息,列则包含不同的属性。具体包括:学生的唯一标识符(ID)、年龄、性别、所在城市、平均绩点(CGPA)、睡眠时长、兼职或全职职业、工作压力、学业压力、学习满意度、工作满意度、饮食习惯以及抑郁状态等。数据特点:多维度分析:结合了人口统计学、学术和心理数据,提供了全面了解影响学生心理健康因素的视角。适用性强:适用于心理学家、教育工作者和数据科学家等,可用于心理健康研究、教育洞察以及政策制定支持。、机器学习应用:是训练预测模型以检测抑郁早期迹象的理想选择,有助于及时干预和预防措施的实施。可定制和可扩展:数据集结构支持添加新特征,适合多样化的研究和分析需求。通过该数据集,研究人员可以识别导致学生抑郁的关键因素,如学业压力、工作生活平衡和生活方式等。教育工作者可以了解学业压力和学习满意度对心理健康的影响,从而改善学习环境。此外,它还能为学校、学院和大学的心理健康政策等。

2025-03-16

机器学习(LLM):一个用于心理健康情感分析的综合性数据集

数据集是一个用于心理健康情感分析的综合性数据集,旨在通过自然语言处理技术帮助研究人员和开发者更好地理解和预测心理健康状况。以下是关于该数据集的详细介绍:包含超过5万条文本数据,每条文本都被标记了特定的心理健康状态。这些数据来自多个公开数据源,包括Reddit帖子、Twitter评论以及一些专门的心理健康数据集,涵盖了广泛的心理健康话题和情感表达。数据集包含三个主要字段: unique_id:每个条目的唯一标识符。Statement:文本数据,如社交媒体帖子或评论。Mental Health Status:文本对应的标记心理健康状态,包括以下七类:正常(Normal)抑郁(Depression)自杀倾向(Suicidal)焦虑(Anxiety)压力(Stress)双相情感障碍(Bi-Polar)人格障碍(Personality Disorder)。多源数据整合:数据集整合了来自多个平台的文本数据,确保了数据的多样性和丰富性。情感标签丰富:包含七种心理健康状态标签,能够满足不同类型的研究和应用需求。数据清洗:数据经过初步清洗,去除了噪声和无关信息,便于直接用于建模和分析。

2025-03-16

机器学习(预测模型):关于杂货库存和销售的数据集

一个关于杂货库存和销售的数据集,由Salahuddin Ahmed在Kaggle上发布。该数据集提供了990种不同杂货商品的详细信息,涵盖了产品详情、供应商信息、库存水平、补货数据、定价和销售表现等多个方面。数据集的主要特点包括以下列: 产品信息:包括产品ID、产品名称、所属类别(如谷物、饮料、水果蔬菜等)。 供应商信息:包含供应商ID和供应商名称。 库存信息:记录了当前库存数量、补货水平(库存降至该水平时需补货)和补货数量。 价格与销售:包括产品单价、销售总量和库存周转率。 时间信息:如商品入库日期、上次订购日期和商品有效期(如果适用)。 其他信息:仓库位置和产品状态(如在售、停产、缺货等)。 该数据集可用于多种分析任务,例如: 库存管理:通过分析库存水平和补货策略,优化产品可用性,减少缺货或积压。 销售分析:跟踪销售量和库存周转率,了解产品需求和盈利能力。 供应商评估:基于产品可用性、价格和交付频率评估供应商表现。 产品生命周期管理:识别停产或缺货产品,分析易腐商品的有效期。 此外,该数据集还可用于机器学习任务,如预测补货数量、分析销售趋势以识别畅销或滞销商品等

2025-03-16

机器学习(预测模型):初创企业失败(案例/情况等)数据集

数据集是一个关于初创企业失败案例的详细数据集,由Daglox Kankwanda于2025年2月27日发布在Kaggle上。该数据集包含483家初创企业的失败信息,数据来源于CB Insights的“初创企业失败后分析”汇编。 数据集涵盖了多个行业的初创企业,提供了丰富的字段信息,包括公司名称、行业领域、失败原因、资金筹集情况、运营时长、地理位置等。这些字段为研究者提供了多维度的视角,可以深入分析初创企业失败的共性和差异。 通过该数据集,研究者可以探索不同行业初创企业的失败模式,例如,某些行业可能因市场竞争激烈而失败,而另一些行业可能因技术瓶颈或资金不足而终止。此外,数据集还提供了失败原因的详细分类,如产品市场契合度不足、团队问题、资金链断裂等,为创业者和投资者提供了宝贵的经验教训。 该数据集不仅适用于商业分析和研究,还可以用于机器学习模型的训练,例如预测初创企业的成功概率或识别潜在的失败风险因素。对于希望深入了解创业生态和风险的研究者、创业者以及投资者来说,“Startup Failures”数据集是一个极具价值的资源。

2025-03-16

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