重庆水资源深度与宽度属性数据.rar

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简介：
该资料集包含了重庆市水资源的深度和宽度详细数据，以RAR格式压缩存储，便于研究者分析当地水资源状况及其变化趋势。该数据集基于河流拓扑数据及地貌关系（如面积、流量与宽度、深度之间的联系），建立了一个关于河流宽度和深度的数据库。当缺乏其他合适测量值的情况下，此数据库可以为水力或水文建模提供初步估计。文中提出的估算值及其95%置信区间能够为河流提供一个合理且一致推导出的岸边宽度与深度范围。该数据集记录了全国范围内各条河段的宽度、深度和平均年峰值流量，以及相应的95%置信区间。这些估计主要基于流域面积函数，并通过回归分析来确定不确定性。尽管存在这种不确定性，在水力或水文模型中使用时，其影响可以通过模型校准进行缓解。此外，该数据库与从Landsat图像及现场观测获取的宽度和深度数据具有良好的一致性。提供的95%置信区间有助于评估估算值中的不确定程度，并在建模过程中提供额外的信息支持。

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重庆水资源深度与宽度属性数据.rar

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该资料集包含了重庆市水资源的深度和宽度详细数据，以RAR格式压缩存储，便于研究者分析当地水资源状况及其变化趋势。该数据集基于河流拓扑数据及地貌关系（如面积、流量与宽度、深度之间的联系），建立了一个关于河流宽度和深度的数据库。当缺乏其他合适测量值的情况下，此数据库可以为水力或水文建模提供初步估计。文中提出的估算值及其95%置信区间能够为河流提供一个合理且一致推导出的岸边宽度与深度范围。该数据集记录了全国范围内各条河段的宽度、深度和平均年峰值流量，以及相应的95%置信区间。这些估计主要基于流域面积函数，并通过回归分析来确定不确定性。尽管存在这种不确定性，在水力或水文模型中使用时，其影响可以通过模型校准进行缓解。此外，该数据库与从Landsat图像及现场观测获取的宽度和深度数据具有良好的一致性。提供的95%置信区间有助于评估估算值中的不确定程度，并在建模过程中提供额外的信息支持。

重庆建筑物高度数据SHP

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本数据集包含重庆市各类建筑物的高度信息，以Shapefile格式存储，适用于城市规划、地理信息系统分析及灾害评估等领域。重庆市主城9区2016年的建筑高度数据以shp格式提供。这些数据包含了海拔高度、楼层数量和层高字段。

设计一个桌子类，包括名称、重量、宽度和长度属性

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本项目旨在设计一个具备名称、重量、宽度和长度等属性的桌子类，便于管理和操作各类桌子信息。在这个面向对象编程的实验中，我们主要涉及两个类：`MyValue` 和 `Table`。首先来看简单的 `MyValue` 类。它包含一个私有整型变量 `value`, 并提供了设置值（通过方法 `setValue(int x)`）和获取当前值（通过方法 `getValue()`）的功能。在另一个名为 `UseValue` 的类中，我们创建了一个对象实例来演示如何使用这个简单的数据结构：先将 `value` 设置为 10，然后输出其数值。接下来是重点的 `Table` 类，它代表一张桌子，并包含以下属性：名称（String类型）、重量、长度、宽度和高度（全部以double类型表示）。该类提供了如下方法： - 构造函数用于初始化所有数据成员。 - 方法 `area()` 用来计算桌面面积，即长乘宽的结果。 - 方法 `toString()` 覆盖了基类的方法来返回包含桌子信息的字符串格式，方便输出和查看对象状态。 - 方法 `changeweight(int x)` 允许根据传入的参数改变桌子重量，并打印新的值。 - 空方法 `display()`, 通常用于显示完整的信息。在主函数中, 我们创建了两个`Table`类的对象，设置了它们的具体属性。然后计算每个对象桌面面积、调用`changeweight()`修改重量并输出所有信息。这展示了如何实例化对象、使用提供的功能以及进行必要的交互操作来获取所需的结果。此外，实验还包含了一个关于日期时间处理的例子：利用 `java.util.Calendar` 类的静态方法 `getInstance()` 获取当前日历实例，并通过调用其 `getTime()` 方法获得一个表示此刻的时间对象。在名为 `doCalendarTimeExample` 的函数中, 我们打印了当前的具体时间和日期。总的来说，这个实验覆盖了一些基本面向对象编程概念和Java标准库类的使用方法：如何定义、创建及操作类与对象；构造函数的意义；数据成员的访问控制机制以及常用系统时间获取方式。这些都是学习Java语言时非常重要的基础知识。

全球重磁异常与水深数据共享-附件资源

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本资源提供全球范围内的重力、磁场异常及海洋地形数据集，旨在促进地球物理研究中的跨国界信息交流与合作。全球重磁异常及水深数据分享-附件资源

深度学习数据集资源整理

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本资料全面整理和介绍了各类深度学习常用的数据集，旨在为研究者提供便捷的数据访问与应用参考。超全的3D视觉数据集汇总.pdf、21个深度学习开源数据集分类汇总.pdf、行人检测.docx、15个目标检测开源数据集汇总.pdf、10个工业检测数据集.docx

重庆50万份数据.rar

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该文件包含重庆市超过50万条的数据记录，内容可能涉及人口统计、经济活动或地理信息等多方面数据集。适合进行城市研究和数据分析使用。截至2019年5月，重庆市下辖26个区和12个县（自治县）。其中，区包括万州区、黔江区、涪陵区、渝中区、大渡口区、江北区、沙坪坝区、九龙坡区、南岸区、北碚区、渝北区、巴南区、长寿区、江津区、合川区、永川区、南川区、綦江区、大足区、璧山区、铜梁区、潼南区、荣昌区以及开州区和梁平区及武隆区。县（自治县）包括城口县，丰都县，垫江县，忠县，云阳县，奉节县，巫山县，巫溪县以及石柱土家族自治县，秀山土家族苗族自治县、酉阳土家族苗族自治县和彭水苗族土家族自治县。

Python深度学习实践-源码与数据集.rar

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本资源包含《Python深度学习实践》一书中的所有源代码及配套数据集，适用于希望深入理解并动手实践深度学习算法的学习者。 Python深度学习实战-源代码和数据集

基于自制数据集的深度学习目标属性识别

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本研究致力于开发一种基于自建数据集的深度学习模型，用于高效准确地识别图像中的目标及其属性。通过优化算法和模型结构，我们旨在提升在特定领域内的目标检测精度与效率。本段落主要介绍了一个基于自建数据集的深度学习目标属性识别项目。该项目涵盖了从创建、划分数据集到训练卷积神经网络（CNN）模型以及应用这些模型的过程，为初学者提供了一个实践案例，展示了构建深度学习模型所需的全过程。在特定领域如雷达图像识别中，公开的数据集可能无法满足需求，因此需要自行收集和建立数据集。在这个项目中，作者使用了网络爬虫技术来获取包括“民船”、“战斗机”、“客机”、“潜艇”和“军舰”等类别的图片，并以此为基础训练模型进行目标属性识别。网络爬虫是一种自动化抓取互联网信息的程序，它可以按照预设规则遍历网页并提取所需内容。在这个项目中，作者利用这种技术收集特定主题的图片，涉及到设计与实现网页抓取策略的各种细节，例如如何选择初始页面、怎样提取新的URL以及何时停止等。图像识别是深度学习中的关键应用之一，它包括信息获取、预处理、特征抽取、分类器设计和决策等一系列步骤。本项目中采用CNN作为模型进行训练，这是一种特别适合于图像处理的深度学习架构，因为它可以自动地从低级纹理到高级模式提取多层次的视觉特性。除了CNN之外，在图像识别领域还有其他机器学习方法如支持向量机（SVM）、K近邻算法（KNN）和决策树等。每种模型都有其特定的优势与局限性，例如SVM适合处理非线性的复杂问题、KNN适用于大规模数据集而决策树则提供了一套直观的分类规则。然而，在许多视觉任务中，CNN展现出了卓越的能力，尤其是在解决大规模图像分类的问题上。在项目过程中，通过训练CNN模型能够学习到图片中的关键特征，并用于预测新图的目标属性。整个流程包括了数据预处理（如归一化、增强等）、构建网络架构、选择损失函数和优化器配置以及进行模型验证与调优等方面的内容。最终的训练好的模型可以应用于实际环境中，实现对雷达或其他目标的有效识别。因此，这个项目提供了一个全面的学习深度学习及其在图像处理领域应用的机会，并为希望深入了解该技术的人们提供了有价值的参考案例。

图的遍历：深度优先与宽度优先

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本文章介绍了图论中的两种基本遍历方式——深度优先搜索（DFS）和宽度优先搜索（BFS），并探讨了它们的应用场景及各自的优势。以邻接表为存储结构，实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历。用户指定一个起始结点后，程序分别输出两种遍历下的结点访问序列以及相应的生成树边集。在设计中假设图中的节点不超过30个，并且每个节点用编号表示（例如对于有n个节点的图来说，它们的编号分别为1,2,…,n）。通过输入所有边来构建一个图，每条边由一对数字表示。注意，在生成树的定义里，所有的边都是有向边并且方向不能颠倒。

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本资料集聚焦于重庆SHP新区的发展规划、政策支持、建设进展与未来展望等多方面内容，为投资者和研究者提供详实信息。这段文字提到了多个地点类型和设施：百度建筑、百度POI（点兴趣）、百度小区；商场、冰川、岛屿、沙滩、溶洞、采石场区、彩票店、餐饮场所、操场区域；城市快速路，村庄岛屿，大厦，大型购物广场，大学区域，地铁线和服务区；高德建筑和高速引路；工业区和公安交警设施；公交站场区域以及国道；行人道路及河流；火车站与机场等交通枢纽，并提及了加油站、交通路网（包括九级路）、居委会、旅游景点、汽车道和收费站。此外还提到了铁路，省界，市界和乡镇界的地理界限划分情况。