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上海科技数据集

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简介：
上海科技数据集汇集了上海市各类科技创新活动的相关数据，涵盖科研机构、专利技术、企业创新等多个领域，为研究和分析上海科技发展状况提供重要支持。 shanghai数据集用于行人密度识别，并适用于MCNN人群密度估计。

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  • 上海科技数据集
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    上海科技数据集汇集了上海市各类科技创新活动的相关数据，涵盖科研机构、专利技术、企业创新等多个领域，为研究和分析上海科技发展状况提供重要支持。 shanghai数据集用于行人密度识别，并适用于MCNN人群密度估计。
     
  • 上海科技大学数据集
    优质
    上海科技大学数据集是由上海科技大学管理的一个多样化的数据集合，涵盖了科研、教育等多领域，旨在促进学术研究和技术创新。 基于多列卷积神经网络的单图像人群计数方法在ShanghaiTech数据集上进行了研究与应用。
     
  • 上海科技大学Part B数据集
    优质
    上海科技大学Part B数据集是由该校研究团队精心构建的一系列实验或观测数据集合，旨在支持学术研究、教育和科技创新。 ShanghaiTech Part B Dataset 这段文字似乎重复了“Part B”多次，我猜测可能是为了强调某个特定的部分或者是某种格式上的要求。根据上下文理解并简化后的内容如下： 上海科技大学数据集的第二部分（Part B）。
     
  • 上海科技大学人群密集数据集.zip
    优质
    该数据集包含来自上海科技大学校园内的人群流动和行为信息，旨在促进智能监控、人流分析及计算机视觉领域的研究与应用。 上海科技大学人群密集数据集
     
  • 上海的出租车GPS数据集
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    本数据集包含上海市内大量出租车行驶轨迹记录，通过GPS定位技术收集，涵盖详细的时间、位置信息，为交通分析和城市规划提供有力支持。 2007年的上海GPS出租车数据集包含以下特征：出租车ID、时间、经度、维度、夹角角度、瞬时速度以及载客状态。该数据集中有接近10万条记录，并且提供了一个名为LogViewer的工具，方便用户快速查看每个数据集的内容。此数据集已被本人用于学术研究，具有很高的可靠性。
     
  • 基于MCNN的人群计数方法：利用多列卷积神经网络分析上海科技数据集
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    本研究提出了一种基于多列卷积神经网络（MCNN）的人群计数方法，并通过实验验证了其在分析上海科技数据集上的有效性与优越性。 使用MCNN进行人群计数——MindSpark Hackathon 2018 本项目采用多列卷积神经网络（MCNN）对上海科技数据集进行人群计数。这是CVPR 2016论文《通过多列卷积神经网络实现单图像人群计数》的非正式实施版本。 注意：可以做出预测，热图生成的工作正在进行中。 ### 安装 - 安装Tensorflow和Keras。 - 安装OpenCV。 - 克隆此存储库（如果您不想训练模型并希望使用预先训练好的模型）。 ### 数据集设置 从指定位置下载上海科技数据集，并进行相应配置。
     
  • 上海2007年出租车数模数据集.zip
    优质
    该数据集包含上海市2007年的出租车运营相关数据，旨在为交通规划、调度算法及城市出行模式研究提供详实的信息支持。 2007年上海GPS出租车数据集包含了7月20日的数据。这些数据包括了出租车编号、时间、经纬度坐标、夹角、瞬时速度以及载客状态等信息。我在网上无意中找到了这个资源并下载下来，现在分享给大家以供下载使用。
     
  • 数据科学技术习题集.pdf
    优质
    《数据科学技术习题集》是一本专为学习和掌握数据科学理论与实践而设计的练习册，涵盖了数据分析、机器学习等多个关键领域，旨在通过丰富的例题帮助读者巩固知识并提升技能。 大数据技术题库 1. 第一次信息化浪潮主要解决什么问题？ A. 信息传输 B. 信息处理 C. 信息爆炸 D. 信息转换 2. 下列哪个选项属于大数据技术的“数据存储和管理”层面的功能？ A. 利用分布式文件系统、数据仓库及关系数据库来实现对结构化、半结构化以及非结构化的海量数据进行储存与管理。 B. 使用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习与数据分析算法，执行大规模的数据处理分析。 C. 构建隐私保护体系和安全机制以有效保障个人隐私及信息安全。 D. 实时采集的数据作为流式计算系统的输入，并对其进行实时处理分析。 3. 在大数据的计算模式中，流处理解决的是什么问题？ A. 大规模数据批处理 B. 图结构数据的大规模处理 C. 数据大规模存储与查询 D. 流动数据的实时计算 4. 大数据产业指的是什么？ A．所有支持大数据组织管理及价值发现的企业经济活动集合。 B．提供智能交通、智慧医疗等行业的应用企业。 C．提供数据分析平台和数据租售服务的企业。 D．从事分布式处理、统计分析等相关业务的各类公司。 5. 下列哪一个不属于大数据产业的产业链环节？ A. 数据存储层 B. 数据源层 C. 数据分析层 D. 应用层面 6. 以下哪一项不是IT领域最新的技术趋势？ A．互联网 B．云计算 C．大数据 D．物联网 7. 云平台服务（PaaS）指的是什么？ A．围绕特定应用的操作系统和必要服务 B．以计算资源及存储形式出租基础设施 C．从集中式系统部署软件，使其在本地计算机或云端运行的模型 D．提供硬件、软件以及网络等设施及相关咨询规划与集成服务 8. 云计算数据中心是什么？ A. 数据中心是云环境的关键载体，为各种平台和应用提供了运作支撑。 B. 提供智能交通、智慧医疗等服务 C. 提供分布式计算及数据挖掘等技术服务 D．提供硬件、软件以及网络基础设施。 9. 下列哪个不属于物联网的应用场景？ A．物流管理 B．安全监控 C．环境监测 D．信息采集 10. 以下哪项不是大数据的发展历程？ A. 成熟期 B. 萌芽期 C. 大规模应用阶段 D. 迷茫时期 11. 第三次信息化浪潮的标志是什么？ A．个人电脑 B．物联网 C．云计算和大数据 D．互联网 12. 信息科技为大数据时代提供了哪些技术支撑？ A、存储设备容量不断增加 B、网络带宽不断提升 C、CPU处理能力大幅提高 D、数据量不断增大 13. 大数据具有以下特点： A．“海量”性 B．“快速化” C．多样性 D．价值密度高 14. 下列哪些属于大数据的应用领域？ A．智能医疗研发 B 监测身体状况 C 实时掌握交通情况 D 金融交易 15. 大数据的核心技术包括： A 分布式存储 B 数据处理与分析 C 分布式计算 D 数据存储和管理 16. 云计算关键技术包含以下哪些？ A．分布式储存 B 虚拟化 C 分布式计算 D多租户 17. 云服务模式包括： A 软件即服务（SaaS） B 平台即服务（PaaS） C 基础设施即服务(IaaS) D 数据即服务(DaaS) 18．物联网主要由哪几部分构成？ A 应用层 B 处理层 C 感知层 D 网络层 19. 物联网的关键技术包括： A 识别感知技术 B网络通信技术 C 数据挖掘融合技术 D信息处理一体化技术 20．大数据对社会发展的主要影响有哪些？ A 成为新的决策方式 B 推动信息技术与各行业深度融合 C 推动新技术及应用的不断出现 D 导致数据科学家成为热门职业 21. 下列哪项不属于Hadoop的特点？ A 高成本 B高可靠性 C 容错率高 D 运行在Linux平台上 22．Hadoop框架中最核心的设计是： A 提供海量数据存储的HDFS和对这些数据进行计算处理的MapReduce B Hadoop可以运行于企业内部集群中，也可以部署到云环境中 C 为整个HDFS文件系统提供命名空间管理、块管理等服务
     
  • 上海哈罗自行车共享数据集
    优质
    上海哈罗自行车共享数据集是一份详细记录了上海市区域内哈罗单车使用情况的数据集合，包括用户骑行行为、地理位置信息等维度，为城市交通规划及共享单车行业研究提供重要参考。 2016年上海哈罗单车数据集订单轨迹数据集适用于进行简单科研、数据分析、流量预测、车辆调度以及轨迹预测等小实验，适合科研使用。
     
  • 海啸数据集 - Tsunami Dataset 数据集
    优质
    海啸数据集提供有关海啸事件的历史记录、地理信息及模拟数据，旨在支持灾害预防与研究。该数据库包括波高、浪涌速度等关键参数。 该数据集也称为全球历史海啸数据库，包含从公元前2100年到至今的约2400个海啸的历史记录及相关信息，涵盖了大西洋、印度洋、太平洋以及地中海和加勒比海区域的数据。