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Forest Fire Dataset

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简介：
Forest Fire Dataset包含了关于森林火灾的数据集，记录了火灾发生的时间、地点、规模及环境条件等信息，旨在帮助研究人员分析和预测森林火灾的发生。 这是一个复杂的回归任务，目标是利用气象和其他数据预测葡萄牙东北部地区森林火灾的烧毁面积。

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  • Forest Fire Dataset
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    Forest Fire Dataset包含了关于森林火灾的数据集，记录了火灾发生的时间、地点、规模及环境条件等信息，旨在帮助研究人员分析和预测森林火灾的发生。 这是一个复杂的回归任务，目标是利用气象和其他数据预测葡萄牙东北部地区森林火灾的烧毁面积。
     
  • 森林火区数据集 Forest Fire Area Dataset
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    森林火区数据集是一个综合性的数据库，包含了大量关于森林火灾发生区域、时间及规模的数据信息，旨在支持科研人员进行火灾原因分析和预防策略研究。 该数据集包含来自葡萄牙蒙特西尼奥自然公园的517起火灾记录。每个事件包括工作日、月份、坐标和烧伤区域，以及雨量、温度、湿度和风速等多个气象变量的数据。工作流读取这些数据，并根据空间位置、时间和天气因素训练回归模型。数据文件名为forestfires.csv。
     
  • forest-fire-detector：用Python识别森林火灾
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    forest-fire-detector项目利用Python编程语言和图像处理技术，旨在自动检测卫星或无人机拍摄到的森林火灾迹象，为及时响应提供支持。 森林火灾探测器的主要代码位于image_analysis.ipynb文件内。该代码分为四个部分：单个图像的分析、用于训练数据集的多个图像的分析以及测试数据集上的类似过程；每个单独图像都需进行预处理，以执行必要的功能步骤。 由于整个数据集过大，无法上传至GitHub，请自行下载所需的数据包，并将其放置在项目根目录下的data文件夹内。请注意，在使用完整数据集运行Jupyter Notebook时可能会花费较长时间（可能需要几个小时甚至更久）。因此建议在测试阶段尽可能地使用较少的样本以节省时间。
     
  • 火警检测数据集 fire-dataset-2000.rar
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    fire-dataset-2000.rar 是一个包含2000个样本的火警检测数据集，用于训练和测试火灾识别模型。每个样本都包括图像及其对应的标签信息。 我们有一个火灾检测数据集，包含2000多张图片，并且所有图像都已经标记好。这些数据可以采用YOLO或VOC格式的标签进行火焰检测。类别名称为“fire”。数据集及其相关检测结果可参考一篇关于该主题的文章。
     
  • YOLO火焰检测数据集（fire-dataset-6602.zip）
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    YOLO火焰检测数据集包含超过6000张图片和对应标注，旨在训练实时火焰识别模型。该数据集适用于火灾预防系统及视频监控等领域研究。 YOLO火焰检测数据集仅对图像中的火焰进行了标注，类别标记为fire，标签格式提供VOC和YOLO两种形式。该数据集中包含66023张图片，并可以直接用于基于YOLO算法的火焰检测任务。此外，还提供了适用于YOLOv5训练的权重文件。
     
  • Deep-Forest: 实现Deep Forest 2021.2.1版本
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    Deep-Forest是基于Scikit-Learn框架实现的一个深度森林库，介绍并实现了其2021.2.1版本的新特性和优化改进。 深林（DF）21 DF21 是在 2021 年 2 月 1 日实现的版本。它具有以下优点： - 强大：相比现有的基于树的集成方法，拥有更高的准确性。 - 易于使用：减少了调整参数的工作量。 - 高效：训练速度快且效率高。 - 可扩展性好：能够处理大规模数据。 DF21 为基于树的机器学习算法（例如随机森林或 GBDT）提供了有效而强大的选择。要快速上手，请参阅相关文档；关于参数调整的具体指导，也可以查阅相应资料进行了解。 安装 DF21 可以通过使用 pip 来完成，pip 是 Python 的软件包管理器。您可以利用 pip 从 Python 软件包索引和其他来源安装软件包。 使用以下命令下载并安装 DF21： ``` pip install deep-forest ``` 快速开始分类示例代码如下： ```python from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集，划分训练与测试集等步骤... ```
     
  • Fire-IEBrowser v1.4
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    Fire-IEBrowser v1.4是一款浏览器插件或工具，旨在增强Internet Explorer的功能和安全性，提供更加便捷、高效的浏览体验。版本1.4可能包括了性能优化及新功能更新。 博客里提到的工具包括一系列用于开发和测试的应用程序和技术资源。这些工具有助于提高工作效率，并且能够帮助开发者更好地理解和解决问题。文中详细介绍了每种工具的功能及其使用场景，为读者提供了实用的信息与指导。 （注：原文中的具体内容已根据要求进行了重写处理，去除了链接、联系方式等信息）
     
  • Flutter App：:fire::fire::fire:涵盖多种基础组件用法（如Text、TextField、Icon...）
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    本 Flutter 应用提供一系列常用组件的基础使用示例，包括 Text、TextField 和 Icon 等，帮助开发者快速上手和掌握核心功能。 FlutterApp 声明1：本项目仅供学习使用，如有侵权请联系本人进行删除。 声明2：本项目中的部分功能页面参考了其他项目的代码，但并非完全照抄原作者的代码，在此特别感谢所有原作者，并已标注出处；如存在侵犯他人权益的情况，请联系本人处理。 联系我们 可以通过以下方式与我取得联系： - QQ群（详细信息未提供） - 个人联系方式：邮箱1558053958@qq.com 可承接一些中小型项目、毕业设计等。 本项目包括： 各种基本控件的使用，例如Text, TextField, Icon, Image, ListView, GridView, Picker, Stepper, Dialog, Slider, Row, Appbar, SizeBox, BottomSheet, Chip, Dismissible , FlutterLogo，Check，Switch，TabBar，BottomNavigationBar和Sliver等。 自定义控件及使用 各种UI设计（包括但不限于豆瓣电影、Tubi TV、追书神器、好奇心日报的界面元素以及每日一文的功能实现）
     
  • 聚焦森林 - Forest
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    《Forest》是一款帮助用户培养专注力的应用程序，通过种植虚拟树木的方式激励人们减少手机使用时间，享受宁静与自然之美。 Forest专注森林破解版可以帮助你摆脱手机的干扰，在工作和学习中提高执行力。