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NHTS数据变量描述及说明

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简介：
本资料详细解析美国国家旅行调查(NHTS)中的各类数据变量，提供全面的数据说明与解释，便于研究者深入分析居民出行行为。 NHTS变量描述提供了关于NHTS数据变量的详细说明。

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  • NHTS数据变量描述及说明
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    本资料详细解析美国国家旅行调查(NHTS)中的各类数据变量，提供全面的数据说明与解释，便于研究者深入分析居民出行行为。 NHTS变量描述提供了关于NHTS数据变量的详细说明。
     
  • 2009年NHTS变量说明.pdf
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    这份PDF文档提供了关于2009年国家家庭旅行调查（NHTS）中所使用变量的详细解释和定义，旨在帮助研究人员理解数据集的内容。 美国2009年NHTS数据变量说明详细解释了每个统计数据的英文含义。
     
  • SEER数据库及变量说明
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    本资料介绍了SEER数据库的基础知识及其相关变量。旨在帮助研究者更好地理解并利用该数据库进行癌症相关的流行病学和临床研究。 SEER数据库简介 SEER*Stat变量文档提供了关于如何使用SEER*Stat软件进行数据分析的详细指南。该文档涵盖了SEER数据整理过程中常用的字段以及它们在SEER*Stat中的名称，帮助用户更好地理解和利用这些资源。
     
  • ITIC曲线的描述与说明
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    ITIC曲线是一条用于评估光伏材料热稳定性的重要标准曲线。它通过测量不同温度下太阳能电池效率的变化，帮助研究人员和工程师优化材料性能，确保长期可靠运行。 电力电能质量的暂态事件分布曲线图展示了TITC（瞬态干扰持续时间）和SEMI（系统能量注入指标）的具体取值及其意义。这些参数用于评估电力系统的稳定性及对各种扰动的响应能力，是分析电能质量问题的重要工具。
     
  • 支持向量数据描述（SVDD）
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    支持向量数据描述（SVDD）是一种用于异常检测和模式识别的机器学习方法，通过在高维空间中构建包含少数类样本的超球体来定义正常范围。 主要功能：1. 支持单值分类与二值分类的超球体构建；2. 提供多种核函数（线性、高斯、多项式、Sigmoid 和 Laplace）选项；3. 允许对 2D 或 3D 数据进行决策边界的可视化展示；4. 集成了基于贝叶斯超参数优化、遗传算法和粒子群算法的 SVDD 参数调优功能；5. 支持加权 SVDD。 资源使用说明：1. 包含多个示例文件，每个文件开头均有详细介绍。2. 要求运行环境为 MATLAB R2016b 或以上版本。3. 提供详尽的使用指南文档。4. 主要应用于单类（One-class）分类问题的研究中。这种任务不同于典型的多类别分类或回归预测，而是旨在根据训练样本集生成一个描述，并能够识别出哪些新样本与该集合相似，同时理想情况下能排除所有潜在异常样本。
     
  • 2017年NHTS汽车数据.zip
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    该文件包含2017年度美国国家家庭旅行调查(National Household Travel Survey)中与汽车相关的详细数据，涵盖车辆使用、出行模式等方面的信息。 美国2017年交通局统计的私家车每日出行数据（NHTS）可用于分析用户出行行为，并可作为电动汽车运行数据参考。
     
  • Golang环境变量说明及设置详解
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    本文详细介绍如何在Go语言开发环境中配置和使用环境变量，包括其作用、设置方法以及最佳实践。 无论你使用的是Windows、Linux还是Mac OS操作系统来开发Go应用程序，在安装好Go语言的开发工具之后，都需要配置环境变量以完成初步的开发环境搭建。对于一些初学者来说，可能不太清楚在Go语言中常用的环境变量的作用以及如何设置它们。 注意：如果你使用的是由Go提供的Windows操作系统的安装包（.msi后缀）进行安装，在安装完成后会自动配置几个常用的环境变量。 常用环境变量： 在Go语言的开发过程中可以设置很多不同的环境变量，每个都有其特定的功能。但很多时候我们可能只用到其中的一部分。通常需要了解并且最重要的有以下几个： $ go env 这命令可以帮助你查看当前已经设置了哪些环境变量及其值。
     
  • Bash中文件描述符的详细说明
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    本文档深入讲解了Bash脚本中的文件描述符概念，包括其基本原理、常用操作方法以及实际应用案例。适合编程爱好者和技术开发人员参考学习。 本段落主要介绍了Bash中文件描述符的相关资料，并通过示例代码进行了详细解释，对于学习或工作中需要了解这一内容的朋友具有参考价值。希望对大家有所帮助。
     
  • 图像局部不变形特征及描述 - 王永明 (pdf)
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    《图像局部不变形特征及描述》由王永明撰写，探讨了如何在图像处理中提取和描述不受视角变换影响的关键特征点，为模式识别与计算机视觉领域提供了重要理论支持。 《图像局部不变性特征与描述》pdf，作者：王永明、王贵锦，出版方：国防工业出版社 解压密码：HITCAJ
     
  • SVDD算法的支持向量数据描述
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    支持向量数据描述（SVDD）是一种用于异常检测和模式识别的数据分析方法，通过构建一个包含给定数据集的最大容量超球体来实现。 SVDD（Support Vector Data Description，支持向量数据描述）的基本思想是在高维特征空间中寻找一个包围目标样本点的超球体，并通过最小化该超球体所覆盖的空间体积来使正常的目标样本尽可能地被包含在内，同时将非目标样本排除在外。这样就能实现两类之间的有效区分。SVDD的方法旨在找出能够包容所有正常数据样本的最小超球体，确定其中心a和半径R。