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Quality of Service Data Set for Services

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简介：
本数据集提供了多种服务的质量数据，涵盖响应时间、可用性和性能指标，旨在支持服务质量的研究与分析。 在科研论文的实验部分可以使用2507个service的QoS数据进行整合。

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  • Quality of Service Data Set for Services
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    本数据集提供了多种服务的质量数据，涵盖响应时间、可用性和性能指标，旨在支持服务质量的研究与分析。 在科研论文的实验部分可以使用2507个service的QoS数据进行整合。
     
  • Wireless Multimedia Networks: Technologies, Standards, and Quality of Service
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    本书全面探讨了无线多媒体网络技术、标准及服务质量，适合通信工程和技术研究人员阅读参考。 这本书是理解多媒体无线网络的全面指南。书中探讨了服务质量（QoS）问题及其解决方案，并讨论了无线网络的架构、应用及实现方式，包括各种标准和拟议中的标准。本书介绍了基本的服务质量支持机制以及上述一系列网络技术中所涉及的标准与标准化工作。
     
  • wine-data-set
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    wine-data-set是一份关于葡萄酒质量的数据集合，包含了葡萄品种、化学成分和评分等详细信息，广泛应用于机器学习模型的训练与验证。 机器学习中的wine-dataset数据集包含了葡萄酒的不同化学成分及其分类标签，常用于训练和支持向量机、决策树以及神经网络等算法的性能评估。该数据集有助于研究者们理解和优化各种机器学习模型在实际问题上的应用效果。
     
  • MT Makeup Data Set
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    MT Makeup Data Set 是一个专注于化妆效果的数据集，包含多样化的面部图像及其化妆前后对比，适用于研究美妆技术及算法开发。 Makeup Transfer (MT) 数据集用于妆容迁移模型的训练，它是 BeautyGan 模型的数据来源。目前该数据集的官网已无法访问。
     
  • wsdream-data-set-2
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    wsdream-data-set-2是专为自然语言处理任务设计的数据集，包含丰富的文本与标签信息，旨在促进机器学习模型在特定领域内的性能优化和研究进展。 **标题：wsdream-dataset2** wsdream-dataset2 是一个专门用于研究与开发Web服务的数据集，在该领域扮演着重要角色，并为学者及开发者提供了丰富的资源，以便进行实验、验证理论并改进技术。 **描述：** 作为 ws-dream（Web Service Dream）项目的一部分，“wsdream-dataset2”旨在解决 Web 服务发现、组合和评估等问题。此数据集中包含多种类型的 Web 服务，具有不同的功能、接口及操作，可用于模拟真实世界的 Web 服务环境。用户可以通过这个数据集进行如下研究：服务匹配、服务质量评估以及服务可靠性分析。 **标签：** - 数据集 - dataset（与中文“数据集”意义相同） - webservice 该压缩包中的文件名称包括dataset2等，暗示了它可能是 wsdream 数据库的一个版本或子集。这些文件通常以XML格式存储，并包含服务描述文件 (WSDL, Web Service Description Language)、服务实例数据及服务质量指标等内容。 **知识点：** 1. **Web 服务描述**： WSDL 文件定义了接口、操作和消息格式，通过分析这些文档可以理解 Web 服务的功能及其调用方式。 2. **服务发现**： 数据集中可能包含的服务注册信息对于研究如何快速有效地在大量服务中找到符合需求的解决方案至关重要。 3. **服务组合**： 分析不同功能和服务接口有助于探索将多个简单服务整合成更复杂业务流程的方法。 4. **服务质量评估**： 通过提供的响应时间、成功率等元数据，可以进行质量对比和评价分析。 5. **可靠性与可用性研究**： 利用历史运行记录及故障信息来探究 Web 服务的稳定性及其容错能力。 6. **服务匹配研究**： 使用描述文件识别功能相似或互补的服务实例以优化业务流程设计。 7. **实验设计和再现性验证**： 公开的数据集有助于研究人员复现并检验先前的研究成果，推动学术进步。 8. **机器学习应用开发**： 通过深度挖掘服务数据预测服务质量、识别模式，并自动优化组合策略。 9. **标准化实践研究**： 探讨各种标准（如SOAP、REST及WS-*）在 Web 服务中的实际使用情况，以提高对这些规范的理解和推广。 10. **互操作性问题探讨**： 研究不同服务间的数据格式转换与协议兼容性是提升Web服务实用性的关键。 总之，“wsdream-dataset2”为深入理解并推动 Web 服务相关技术的发展提供了宝贵的资源，无论是在学术研究还是实际应用中都极具价值。
     
  • flight-F117-data-set
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    Flight-F117-DataSet 是一个包含F-117飞机飞行数据的数据集，记录了其在不同条件下的性能参数和操作状态信息。 flight-F117-dataset, from Fudan University, Lab 204, Shanghai.
     
  • Wood Species Data Set All.zip
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    《Wood Species Data Set All.zip》包含了多种木材的数据集，包括但不限于物理特性、化学成分等信息，旨在为研究和分析提供全面支持。 Wood Species Dataset数据集包含12种木材的8000多个图像，其中包括三种软木树种和九种阔叶树种。这些图像被分为三类：每种木材的横切面图片、弦切面图片和径切面图片。使用该数据集时，请务必按照数据作者的要求引用相关文献。
     
  • Wisconsin Breast Cancer Diagnostic Data Set
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    Wisconsin Breast Cancer Diagnostic Data Set 是一个包含诊断信息的数据集，用于研究和开发乳腺癌分类模型，旨在提高早期检测率与准确性。 Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set是一个数据集。
     
  • Data Distribution Service (DDS).zip
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    《Data Distribution Service (DDS)》是一套实时系统通信标准，用于分布式应用间的数据交换，支持高效率、低延迟的数据传输。 数据分布服务（DDS）是一种在分布式计算环境中使用的中间件标准，在实时系统中有广泛应用，特别是在汽车行业。DDS提供了一种高效、可靠的数据交换机制，并基于发布-订阅模型工作，使应用程序能够以灵活的方式共享数据而不必了解消费者的具体信息。 DDS的核心概念包括以下几点： 1. **主题（Topic）**：在DDS中，主题是基本的数据单元，它定义了数据的类型和结构。每个主题代表一种特定类型的流式数据，例如汽车中的发动机温度或车辆速度。 2. **发布者（Publisher）**：产生并发送数据到指定主题上的实体被称为发布者，在汽车应用里一个传感器设备可能就是一个发布者。 3. **订阅者（Subscriber）**：对特定类型的数据感兴趣并且接收这些数据的实体称为订阅者，例如汽车控制系统可能是发动机温度信息的订阅者。 4. **读写器（DataReaderWriter）**：发布和接收数据时使用的是读写器。通过它，发布者可以将数据发送到主题上，并且订阅者可以从相应的主题获取所需的数据。 5. **生命周期策略（Data Lifespan）**：DDS允许设置未被消费的数据在多长时间后会被清除，在资源有限的嵌入式系统中这一点尤其重要。 6. **服务质量（Quality of Service, QoS）**：QoS是DDS的一个关键特性，它使用户可以根据应用需求调整数据传输性能参数如延迟、带宽使用和可靠性等。对于汽车工业来说，这些策略可能用于确保像刹车信号这样的关键信息的实时传递。 7. **通信协议**：DDS通常采用TCP/IP或UDP/IP进行网络通讯；然而，在某些受限环境下（例如车内总线），它可以支持其他协议，如CAN、LIN等。 8. **域参与者（Domain Participant）**：每个DDS域代表一个独立的数据交换区域。在汽车应用中，不同的功能模块可能位于各自的域内。 9. **内容过滤器（Content Filter）**：DDS允许基于数据的内容进行订阅配置，这意味着订阅者可以设置规则以仅接收满足特定条件的信息。 10. **可扩展性和互操作性**：DDS标准定义了一个开放接口，使得不同供应商的产品能够相互通信。这增强了系统的灵活性和兼容性。 在汽车行业里，DDS用于实现车辆内部各子系统间的数据交换，比如动力总成、安全机制以及驾驶辅助功能等之间的通信。此外，在自动驾驶技术、车联网服务及远程诊断等领域中也发挥了重要作用。通过使用DDS，汽车制造商可以构建高度集成化且反应迅速的车载信息系统。