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机器学习-涵盖所有股票（含已退市）的名称与类型-理财人士的数据处理指南-数据集.txt

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简介：
本数据集为理财专业人士提供详尽的全球上市及退市公司股票信息，包括名称、分类等字段，助力深度分析与预测。适合机器学习研究和应用。 机器学习-所有股票（包括已退市）的名称和类型-理财人士机器学习数据处理必看-数据集

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  • 机器学习-涵盖所有股票（含已退市）的名称与类型-理财人士的数据处理指南-数据集.txt
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    本数据集为理财专业人士提供详尽的全球上市及退市公司股票信息，包括名称、分类等字段，助力深度分析与预测。适合机器学习研究和应用。 机器学习-所有股票（包括已退市）的名称和类型-理财人士机器学习数据处理必看-数据集
     
  • NYUV2数据集预处理与类别名称TXT文件
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    简介：本文介绍了针对NYU-V2数据集进行预处理的方法及流程，并提供了详细的类别名称TXT文件，便于研究者使用。 NYUV2数据集的预处理包括提取原始RGB图像、深度图以及标签文件（已生成，可以直接使用）。
     
  • 杭州POI信息，涵盖所有类型，含坐标数据
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    本资料集包含了杭州市各类地点的兴趣点信息，包括但不限于餐饮、住宿、旅游景点等，每条记录均附带精确的地理坐标数据。 杭州POI数据全面覆盖各类地点，并包含坐标信息。
     
  • 图像分类数据集：涵盖六类自然与人文风景的深度学习数据集
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    本数据集专为图像分类设计，包含六大自然与人文景观类别，旨在支持深度学习模型训练和测试，促进计算机视觉领域研究。 该数据集包含六种自然风景和人文风景的图像分类数据，并按照文件夹的形式进行储存，可以直接用于深度学习训练。 本数据集中包括以下六个类别：森林、冰川、山脉等（每个类别大约有2000至3000张图片）。 整个数据集大小为246MB。下载并解压后，图像目录分为训练集和测试集两部分： - 训练集包含14,034张图片； - 测试集包含3,000张图片。 在训练集中，每个子文件夹存放同一类别的图像，并且文件夹名称与分类类别一致。同理，在测试集中也按照同样的方式组织数据。 此外，还提供了一个classes的json字典用于定义各类别信息以及一个可视化脚本py文件供用户参考使用。
     
  • 全面的股票数据集下载！涵盖1991年至今北交所和深交所的所有上市股票信息，股票量化分析的理想选择！！解压容量约3GB，真实可靠！！
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    本数据集提供自1991年起北交所与深交所所有上市股票的全面信息，是进行股票量化分析的理想资源。文件解压后大小约为3GB，确保了内容的真实性和可靠性。 最全股票数据集下载！包含1991年1月至今所有北交所、深交所上市的股票数据，非常适合进行股票量化分析。文件解压后大小约为3GB，质量保证，童叟无欺。
     
  • 获取A股所有股票的日线数据
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    本项目旨在提供一个简便的方法来获取A股市场中所有股票的日线数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量等信息。 爬取A股全部股票的日线数据。
     
  • CIFAR-10深度学习代码及数据集（涵盖所有框架）
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    本资源包含CIFAR-10数据集及其在各大主流深度学习框架下的实现代码，助力初学者与研究人员快速上手图像分类任务。 提供深度学习CIFAR-10的代码及数据集，包括LeNet、VGG、Inception_net和Resnet框架的实现。这些代码已经调试通过，只需调整路径即可使用。
     
  • 股票历史数据库：涵盖全市场5000余只股票过去30年数据（SQLite版本）
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    本数据库提供全市场超过5000只股票长达30年的历史行情数据，采用易于使用的SQLite格式存储。适合深入分析与策略回测。 此为SQLite版不复权数据，请参考相关文章获取更多信息。通常每月更新一次，请持续关注。 该文章详细介绍了如何下载、读取、处理并保存全市场5000多支股票30年的历史数据，包括但不限于不复权、前复权和后复权等各类数据及其对应的复权因子。文中还展示了不同版本的数据在读取、处理及保存时的具体方法。
     
  • 葡萄酒数据集的机器学习数据预处理: wine_data
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    简介：本文探讨了使用机器学习技术对葡萄酒数据集（wine_data）进行有效数据预处理的方法，以优化模型性能。通过清洗、转换和规范化数据，确保算法能更准确地识别高质量葡萄酒特征。 对葡萄酒数据集wine_data.csv进行机器学习的数据预处理工作包括标准化和归一化操作。
     
  • 客服机器人所需数据集：涵盖order、ware、user的测试与开发集
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    本数据集专为客服机器人设计，包含订单管理(order)、仓库处理(ware)和用户服务(user)三大模块的数据，适用于测试及开发场景。 客服机器人所需的数据集在构建和训练过程中扮演着至关重要的角色。这些数据集主要包括订单、商品和用户等相关信息，用于训练机器人以理解和处理客户的各种问题和需求。 订单数据集：通常包括客户的购买记录、订单状态、支付信息、物流追踪等。这些数据有助于机器人了解客户的购买历史，以便在客户咨询订单问题时提供准确的回答和解决方案。 商品数据集：涵盖商品的详细信息，如价格、规格、库存量、产品描述等。机器人可以利用这些数据为客户提供商品查询、比较和推荐等服务，帮助客户快速找到所需商品。 用户数据集：包括用户的基本信息（如姓名、联系方式）、用户偏好（如购物习惯、兴趣爱好）、用户反馈（如评价、投诉）等。这些数据有助于机器人了解用户的个人特征和需求，从而提供更加个性化的服务。 在构建数据集时，通常需要将数据划分为测试集和开发集。测试集用于评估模型的性能，确保机器人在实际应用中能够准确地理解和响应客户的问题。开发集则用于调整和优化模型的参数和结构，以提高机器人的处理能力和准确率。