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Pokemon数据集。

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简介：

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  • 基于CNN的Pokemon分类模型训练(含数据集文件)
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    本项目通过构建基于卷积神经网络(CNN)的模型对Pokemon图像进行分类。利用提供的数据集进行训练和测试，实现高精度的识别效果。 训练CNN分类模型（以Pokemon为例）： 1. 尝试修改模型，加入归一化层和DropOut层。 2. 尝试可视化每层的输出内容。 3. 收集新的分类数据集来体验训练过程。 记得提交docx或pdf文件。
     
  • Pokemon-Wilds: 使用libGDX的第二代Pokemon游戏引擎-Pokemon Wilds
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    Pokemon Wilds是一款采用libGDX开发的游戏，作为二代Pokémon游戏引擎的代表作，它致力于为玩家提供更加流畅和丰富的宝可梦冒险体验。 宠物小精灵荒野游戏免责声明：此版本目前处于Alpha阶段，尚未完全完成。我正在积极寻找并修复错误；然而，请理解可能会发现一些问题。如果您发现了任何错误，请考虑在GitHub上创建一个描述该错误的问题（这将对我有很大帮助）。 对于Windows用户： - 下载文件builds/latest/pokemon-wilds.exe 并运行。 - 或者，如果exe文件不适用的话，请下载并运行builds/latest/pokemon-wilds.jar 文件。 对于Mac用户： - 请下载并运行builds/latest/pokemon-wilds.jar 文件。请注意，我没有Mac设备也无法在该系统上测试游戏。如果您尝试在Mac上运行遇到问题，请在这里报告相关情况。 注意：如果使用pokemon-wilds.jar 运行程序，并且希望生成大型地图（即任何大于M级别的地图），则需要通过命令窗口执行 java -jar -Xmx1024M 命令。
     
  • pokemon-parade-preview-demo
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    Pokemon-Parade是一款集合宝可梦系列精华的角色展示游戏。玩家可以收集和欣赏多种宝可emon角色的独特魅力，体验轻松愉快的互动乐趣。 宠物小精灵长廊是一个展示各种宠物小精灵角色的场所，通常会设有多个展区来介绍不同的小精灵及其特性。参观者可以在这里了解到许多关于这些可爱生物的故事、技能以及它们在游戏中的重要性。此外，这里也经常举办与宠物小精灵相关的活动和展览，吸引了很多粉丝前来参与和交流。
     
  • Pokemon Go AR文件.rar
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    Pokemon Go AR文件包含《口袋妖怪GO》游戏中的增强现实技术相关资源和信息。打开这个RAR文件，你可以探索与游戏内AR体验相关的各种素材和数据。 Unity Pokemon Go AR是一款利用增强现实技术开发的游戏应用。它结合了Unity游戏引擎与Pokemon Go的AR功能，为玩家提供沉浸式的体验。开发者可以使用Unity来创建类似Pokemon Go的AR游戏，实现虚拟角色在真实世界中的互动和探索。
     
  • ECG数据集-数据集
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    本ECG数据集包含了多种心电图记录，旨在支持心脏疾病的研究与诊断模型开发，适用于医疗AI领域。 a01.csv a01er.csv a02.csv a01r.csv a03.csv a03er.csv a02er.csv a02r.csv a03r.csv a04er.csv a04r.csv a05.csv a04.csv a06.csv a07.csv a08.csv a09.csv a10.csv a11.csv a12.csv a13.csv a14.csv a15.csv a16.csv a18.csv a19.csv a20.csv b01.csv a17.csv b01er.csv b03.csv b02.csv b04.csv b01r.csv b05.csv c01.csv c02.csv c01r.csv c01er.csv c03.csv c02er.csv c03er.csv c04.csv c06.csv c05.csv c07.csv c03r.csv c08.csv c09.csv x01.csv c10.csv x03.csv x02.csv x04.csv x05.csv x07.csv x06.csv x08.csv x10.csv x09.csv x11.csv x12.csv x13.csv x14.csv x15.csv x16.csv x17.csv x18.csv x19.csv x20.csv x21.csv x22.csv x23.csv x24.csv x25.csv x26.csv x27.csv x28.csv x30.csv x31.csv x33.csv x32.csv x34.csv x29.csv x35.csv
     
  • USAir数据集-数据集
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    USAir数据集包含了美国各城市间航班连接的信息，适用于网络分析、聚类及其他图论研究。 ### USAir数据集 #### 描述： 航空网络是指包含航空公司航线信息的数据集合，通常用于交通网络研究、路径优化或预测分析等领域。USAir数据集是学术界常用的案例之一，它包含了美国联合航空公司（USAir）在1987年的航班连接信息，有助于理解航空运输系统的结构和特性。 #### 详细知识点： 1. **数据集概述**： USAir数据集源自R. E. Beasley于1990年发表的一篇论文。该数据集中包含美国主要城市间的91个机场以及它们之间的118条非直达航线，每个节点代表一个机场，每条边则表示两个机场间存在航班服务。 2. **网络结构**： USAir数据集是一个典型的加权图，其中的边代表着航班连接，并且权重反映了两机场之间航班频次。通过此数据集可以分析航空网络的拓扑特性如节点度分布、聚类系数和平均路径长度等指标。 3. **交通流分析**： 数据集可用于研究乘客流量模式，识别最繁忙的航线，从而帮助航空公司优化路线布局以提升运营效率和服务质量。 4. **路径规划**： 基于USAir数据集可以设计算法来寻找最优路径方案（如最短路径、最小成本或时间延迟最低的路径），这些解决方案对于乘客行程规划和航空公司的调度具有实际应用价值。 5. **复杂网络理论的应用**： USAir数据集常被用于研究小世界网络和无标度网络特性，这有助于理解现实世界的网络组织模式，并为其他领域的研究提供参考框架。 6. **机器学习模型训练与测试**： 使用USAir数据集可以开发并验证预测航班延误、乘客流量等的机器学习模型。这些应用对于航空公司进行风险管理及决策支持至关重要。 7. **图论问题的应用**： 数据集中包含的问题可转化为旅行商问题（TSP）、最小生成树（MST）等问题，这些问题在物流配送和路线规划等领域具有广泛应用价值。 8. **数据可视化**： 通过绘制USAir网络图表可以直观展示机场之间的连接关系及其地理分布情况，有助于理解整个航空运输系统的密集程度与结构特征。 9. **数据预处理步骤**： 在进行深入分析前需要对原始数据集执行清洗工作（如去除异常值、填充缺失信息等），并将非数值型字段转换为适合计算的形式。 10. **编程语言和工具的应用**： 分析USAir数据集时常用的编程语言包括Python与R，借助pandas、networkx及ggplot2等库可以方便地读取、处理并可视化相关数据。 综上所述，USAir数据集不仅是对研究者而言的宝贵资源，同时也为航空公司策略制定和运营管理提供了重要参考价值。通过对该数据集的研究能够揭示出航空网络内部规律，并提出切实可行的问题解决方案。
     
  • 模仿版Pokemon Go的演示APK
    优质
    这是一款模仿《Pokemon Go》风格开发的演示应用程序APK，为用户提供类似游戏体验的功能展示版本。 这是打包好的apk文件，使用Unity与高德地理定位功能开发的项目。这是一个尝试模仿Pokemon Go的游戏演示版本。更多详细信息可以参考相关的博客文章。
     
  • Pokemon 数据探索与可视化：包含统计信息的神奇宝贝分析...
    优质
    本项目深入探究《宝可梦》系列数据，通过统计方法和可视化技术呈现神奇宝贝特性，揭示游戏背后的数据奥秘。 作者：Raj Mehrotra 日期：2018年6月25日 本段落档涉及对带有统计数据的神奇宝贝数据集进行数据分析与探索，并使用seaborn和matplotlib库完成可视化工作。通过条形图、箱型图、群组图、散点图、小提琴图以及热力图等多种图表形式来分析数据。
     
  • 信用数据集-数据集
    优质
    本数据集汇集了大量关于个人及企业的信用信息，包括但不限于借贷记录、还款历史和信用评分等关键指标，旨在为学术研究与模型开发提供详实的数据支持。 small_loan.csv 文件包含了与小额贷款相关的数据。文件内不含任何联系信息如电话号码、QQ 号或链接地址。所有内容均围绕小额贷款的信息进行组织和呈现。