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arxiv-metadata-oai-2019数据集

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简介：
arxiv-metadata-oai-2019 数据集收录了2019年从ArXiv获取的科研论文元数据，涵盖物理学、数学、计算机科学等多个学科领域。 arxiv-metadata-oai-2019 包含一个名为 arxiv-metadata-oai-2019.json 的文件。

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  • arxiv-metadata-oai-2019数据集
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    arxiv-metadata-oai-2019 数据集收录了2019年从ArXiv获取的科研论文元数据，涵盖物理学、数学、计算机科学等多个学科领域。 arxiv-metadata-oai-2019 包含一个名为 arxiv-metadata-oai-2019.json 的文件。
     
  • ArXiv数据集
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    ArXiv数据集是由全球科研人员提交的未经同行评审的预印本文献集合，涵盖物理学、数学、计算机科学等领域的最新研究成果。 Arxiv网络数据集包含5242个节点和14484条边，数据规模为n*2。
     
  • metadata数据库
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    Metadata数据库是一种用于存储和管理关于数据的数据（即元数据）的信息系统。它记录了数据的属性、来源、用途等详细信息，帮助用户高效地管理和理解复杂的数据环境，是现代数据治理的重要组成部分。 在使用calibre数据库时，如果将数据库放在挂载的目录下面可能会遇到“DB location is not valid, please enter correct path”的问题。解决这个问题的方法是确保输入正确的路径。
     
  • Arxiv网络数据集中的社区检测结果
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    本研究通过分析ArXiv数据库中的网络数据集，探索并展示了不同的社区检测方法及其应用成果，揭示了学术领域的结构特征和演化规律。 Arxiv网络数据集的社区检测结果显示，该数据集包含5242个节点和14484条边，对应的模块度值为0.7984。
     
  • IPL 数据集 2008-2019
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    简介：IPL数据集收录了2008年至2019年间印度板球联赛的所有比赛信息，包括球队表现、球员统计数据和赛事详情。 IPL Dataset 2008-2019是关于印度超级联赛（Indian Premier League，简称IPL）从2008年到2019年间比赛数据的集合。此数据集对于分析板球赛事的趋势、球队表现、球员统计以及赛事影响等方面具有极高的价值，为研究者、分析师和爱好者提供了丰富的素材，便于进行深入的数据探索和预测模型构建。 其中matches.csv文件包含了所有比赛的相关信息，可能包括每场比赛的具体日期、地点、参赛队伍、比赛结果等关键数据。以下是一些可以从这个文件中提取的重要知识点： 1. **基本信息**：如比赛ID、赛季、日期、时间及场馆等，可用于研究季节性趋势和场地对成绩的影响。 2. **对阵球队信息**：记录了每场比赛的两支参赛队伍，有助于分析各队胜率、历史战绩对比以及对手之间的对决纪录。 3. **结果情况**：包含胜利者与失败者的详情，并标明是否决出胜负（如因天气原因未完成比赛），这能帮助评估团队实力及表现，同时揭示赛事中的不确定性因素。 4. **比赛类型**：区分不同阶段的比赛，比如预赛、淘汰赛等，有助于分析各队在这些关键节点的表现和承受的压力情况。 5. **投币决定（Toss Decision）**：记录了球队选择击球或防守的决策及其结果，并可与最终比赛成绩进行关联研究以了解其影响因素。 6. **得分状况**：包括每支队伍的具体分数、是否有超时赛以及总分，可用于分析比赛中的得分模式及各队进攻和防御能力的表现情况。 7. **天气条件**：记录了当天的气候状况信息，这对赛事结果的影响不容忽视。例如，在湿滑场地条件下投球效果会受到影响；阴雨天可能会缩短比赛时间等。 8. **比赛状态**：如是否完成、取消或延期等情况，这对于分析赛事完整性和成绩可靠性非常重要。 9. **球员表现（间接）**：虽然matches.csv文件中不直接包含个人数据，但通过关联其他外部数据库可以获取到相关联的球员表现情况，例如最高得分者和最佳投球手等信息。 10. **主场优势**：记录哪支球队是主场比赛队伍，并可研究其对成绩可能产生的积极影响因素，如观众支持、熟悉环境等条件的影响。 通过对这些数据进行清洗处理及分析工作可以生成各种可视化图表来揭示IPL赛事模式和趋势以及潜在的关键影响因素。例如，可以通过数据分析历年冠军球队的特点或者特定队伍在某些场地上的胜率情况；此外还可以用于建立预测模型以预测未来的比赛结果或团队排名等。这个数据库对于板球数据研究、体育科学及策略规划等领域具有重要价值。
     
  • Doujinshi Metadata Plugins: Doujinshi口径元数据插件
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    Doujinshi口径元数据插件是一款专为同人志爱好者设计的工具，帮助用户轻松管理和添加同人作品的相关信息和标签。 该存储库包含一些口径元数据插件。希望这些插件可以为您提供帮助。 插件列表： - 待办事项清单：dlsite.com - doujinshi.org 执照版权所有（C）2017 Yuan wu 该程序是免费软件：您可以根据自由软件基金会发布的GNU通用公共许可证的条款（版本3或更高版本，由您选择）来重新分发和/或修改它。 分发该程序时没有任何保证；甚至没有对适销性或特定用途适用性的暗示保证。有关更多详细信息，请参见GNU通用公共许可证。 您应该已经与该程序一起收到了GNU通用公共许可证的副本。如果没有，请访问相关网站获取更多信息。
     
  • 2019年豆瓣电影数据集
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    该数据集包含了2019年度在豆瓣平台上收集到的丰富电影信息，涵盖了用户评分、评论及各类影片属性，为研究和分析提供了宝贵资源。 豆瓣电影数据集包含2019年的九万多条记录，可以下载。
     
  • 汽车品牌Logo数据集（2019）.zip
    优质
    本数据集包含多种全球知名汽车品牌的标志图像，收集于2019年，适用于品牌识别、机器学习模型训练及设计参考。 355个汽车品牌的数据（包括logo URL、首字母和品牌名称）以及对应的图标png文件的MySQL导入文件。
     
  • 汽车品牌Logo数据集-2019.zip
    优质
    本数据集包含多种主流汽车品牌的标志图像，旨在为计算机视觉和机器学习研究提供素材。文件收录于2019年，适用于品牌识别等相关项目的研究与开发工作。 包含355个汽车品牌的SQL数据（包括Logo URL、首字母及品牌名称）以及对应的图标PNG文件的MySQL文件，可以直接导入数据库使用。
     
  • 2018-2019年淘宝女装数据集
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    该数据集涵盖了2018至2019年间淘宝平台上女装商品的信息，包括销量、价格和描述等维度的数据，为研究电商趋势及消费者偏好提供了宝贵的资源。 淘宝抓取的女装数据涵盖了2018至2019年的信息，可以通过Python进行大数据分析。希望大家能够充分利用这些资源，并相互学习交流。