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经过预处理的BelgiumTSC数据集

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简介：
本数据集为比利时交通信号灯图像，经一系列预处理步骤优化，旨在提升交通标志识别算法性能，适用于研究与开发领域。 处理好的BelgiumTSC数据集（包含标签），以及用于训练的代码可以在GitHub上找到：https://github.com/cqfdch/BelgiumTSC-pytorch。不过根据要求，这里仅保留描述内容，即关于使用处理过的BelgiumTSC数据集和相关训练代码的信息。

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  • 经过预处理的BelgiumTSC数据集
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    本数据集为比利时交通信号灯图像，经一系列预处理步骤优化，旨在提升交通标志识别算法性能，适用于研究与开发领域。 处理好的BelgiumTSC数据集（包含标签），以及用于训练的代码可以在GitHub上找到：https://github.com/cqfdch/BelgiumTSC-pytorch。不过根据要求，这里仅保留描述内容，即关于使用处理过的BelgiumTSC数据集和相关训练代码的信息。
     
  • 经过处理的FashionMNIST csv训练集和数据集
    优质
    本数据集为经过预处理的FashionMNIST CSV格式版本，包括训练集与测试集。旨在提供便捷的数据访问方式以支持图像分类任务研究。 处理后的FashionMNIST的csv训练集和数据集已经准备好。
     
  • 经过预处理的20条法律问答数据
    优质
    本资料包含20组经预处理的法律相关问答数据，旨在为用户提供便捷的法律咨询服务和研究支持。 预处理后的CSV文件和转换后的JSON文件都只有20行。
     
  • 经过处理的NLPCC文本摘要数据集
    优质
    本数据集为经预处理后的NLPCC文本摘要资料库，包含大量文档及其对应摘要。旨在支持机器学习模型训练与评估，促进自然语言处理领域研究进展。 清洗过的文本摘要数据集NLPCC包括了长文本摘要的数据集合。
     
  • 经过预处理的搜狐新闻数据（UTF-8编码）
    优质
    该数据集包含经预处理后的搜狐新闻文章，采用UTF-8编码格式存储。内容涵盖了广泛的主题和类别，适合文本分析、自然语言处理等研究应用。 搜狐新闻语料包含5000条记录，每条记录包括新闻标题、新闻链接、新闻内容和新闻类别。
     
  • 经过整理的CWRU数据集
    优质
    该简介描述的是一个经过系统化处理和优化后的克利夫兰诊所基金会(Cleveland Clinic Foundation, CWRU)心脏病数据集，用于支持心脏疾病预测研究。 整理后的.mat文件的shape为10x12048。
     
  • 2012-2020年经过预处理的NPP-VIIRS夜光遥感数据
    优质
    该资料集提供了2012年至2020年间经预处理的NPP-VIIRS夜间微光遥感数据，适用于城市扩展、经济发展水平评估及电力供应分析等领域研究。 数据为2012年到2020年的NPP-VIIRS夜间灯光数据，分辨率为500米。经过基本的预处理后，使用地理坐标系WGS84将中国矢量地图裁剪出全国范围内的VNL2数据，并将其转换成Asia_Lambert_Conformal_Conic平面投影坐标系。 通过观察全国各年度的夜间灯光栅格地图，发现存在少量负值和可能由天然气火炬（gas flares）引起的少数极端异常值。参考相关研究选取了全国单元格像元辐射阈值为472.86，并去除了所有像元值为负值的数据点。
     
  • NSL-KDD(1).rar_NSLL_KDD预处理_NSLL_KD数据集、预处理和实验_NSLL_KDD数据集_NSLL_KDD_KDD
    优质
    NSL-KDD是KDD杯竞赛的一个改进版本的数据集，主要用于网络安全入侵检测。本资源包含其预处理方法及基于该数据集的实验分析。 我已经使用NSL-KDD数据集完成了预处理、训练部分程序以及测试部分程序的编写，并且所有代码都已调试通过，实现了较为理想的实验效果。
     
  • 处理过的植物幼苗数据-数据集
    优质
    本数据集包含经过预处理的植物幼苗相关信息，涵盖生长周期、环境因素影响等多维度指标，旨在促进植物科学领域的研究与应用。 该数据集仅包含绿色植物幼苗的叶子图像。此数据由计算机视觉和生物系统信号处理组提供，并用于植物幼苗的相关研究与分类工作。植物幼苗分类的数据版权及许可归计算机视觉和生物体信号处理组所有。为了便于使用，对原始数据进行了整理和重组。 文件格式为： - plant-seedlings-processed-data_datasets..txt - plant-seedlings-processed-data_datasets..zip
     
  • 处理过的入侵检测数据集
    优质
    本数据集包含经过预处理和特征选择的网络入侵事件记录，旨在提高机器学习模型在网络安全中的应用效率与准确度。 使用Python对入侵检测数据集nsl-kdd进行预处理，包括将字符转换为数据，并进行数值标准化处理。所采用的数据子集中包含了百分之20的数据。