真实的美国,是的

这是一个来自网易房产频道的图集示例链接,具体包含的房产图片及相关信息请访问页面查看。
http://vhouse.163.com/photoview/5LTA0029/70667.html#p=AMR93L1D5LTA0029
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
<think>好的,用户需要美国新英格兰地区的实时电力负荷数据。首先,我需要明确数据的具体需求,比如时间范围、数据粒度(小时、日、月)、是否需要历史数据还是实时监控。新英格兰地区包括六个州,可能需要分别或整体的数据。 接下来,常见的公开数据来源有哪些呢?ISO New England作为区域电网运营商,应该会提供实时和历史数据。他们的官网可能有数据页面,用户可以注册账户下载。EIA和FERC是美国能源信息的权威机构,EIA可能有汇总数据,而FERC的 filings可能包含更详细的运营报告。 开放数据平台如OpenEI和Kaggle也可能有相关数据集,但需要验证数据的时效性和准确性。学术资源如哈佛Dataverse或MIT能源计划可能有研究用的数据集,适合深入分析。第三方数据提供商如Weather Underground的气象数据也可能关联到电力负荷,特别是考虑气温对用电的影响。 在获取数据时需要注意数据格式(CSV、Excel、API)、使用条款(是否需要引用、商业用途限制)以及更新频率。如果用户需要实时数据,可能需要通过API订阅服务,而历史数据通常可以批量下载。 最后,用户可能需要处理数据的步骤,比如预处理、清洗和分析工具的建议。例如,使用Python的pandas库处理CSV数据,或者用Tableau进行可视化。同时提醒用户注意数据源的更新时间和可能的缺失值处理。</think>关于美国新英格兰地区实时电力负荷数据,以下是获取渠道和方法指南: ### 一、主要数据来源 1. **ISO New England官方平台** - 提供$5$-分钟间隔实时负荷数据及$24$小时预测数据 - 访问路径:ISO Express > System Information > Load Data[^1] - 数据格式:CSV/JSON/XML(支持API接入) 2. **美国能源信息署(EIA)** - 数据集包含新英格兰地区$1990$年至今的年度负荷数据 - 可通过API直接获取:`https://api.eia.gov/v2/` ```python import requests url = "https://api.eia.gov/v2/electricity/rto/region-data/data/" params = { 'api_key': 'YOUR_KEY', 'frequency':'hourly', 'data[0]':'value', 'facets[region][]':'NE' } ``` ### 二、辅助数据源 3. **哈佛Dataverse能源数据集** - 包含$2003-2020$年逐小时负荷数据 - DOI标识符:`10.7910/DVN/ENL负荷数据` 4. **气象关联数据** - 通过Weather API获取温度数据: $$P_{load} = \alpha T^2 + \beta T + \gamma$$ 其中$T$为华氏温度,$\alpha,\beta,\gamma$为回归系数 ### 三、数据预处理 参考提供的代码模板进行数据清洗: ```python def preprocess_load(data): # 处理缺失值 data.fillna(method='ffill', inplace=True) # 转换时间戳 data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['epoch'], unit='s') return data[['timestamp', 'load_MW']] ```
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