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巴基斯坦选举数据集 - 1977至2018年

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简介：
本数据集收录了自1977年至2018年间巴基斯坦历次选举的关键信息与统计结果，为研究该国政治演变提供详实资料。 该数据是巴基斯坦迄今为止最全面的选举记录集。它包含了从1977年至今的所有相关条目。相关的文件包括： - Pakistan Elections Dataset - 1977 to 2018 v1.xlsx - Pakistan Elections Dataset - 1977 to 2018v2.csv - Pakistan Elections Dataset - 1977 to 2018v3.csv - Pakistan Elections Dataset - 1977 to 2018v4.csv - Pakistan Elections Dataset - 1977 to 2018v6.csv - Pakistan Elections Dataset - 1977 to 2018 v5.csv

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  • 巴基斯坦选举数据集 - 1977至2018年
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    本数据集收录了自1977年至2018年间巴基斯坦历次选举的关键信息与统计结果，为研究该国政治演变提供详实资料。 该数据是巴基斯坦迄今为止最全面的选举记录集。它包含了从1977年至今的所有相关条目。相关的文件包括： - Pakistan Elections Dataset - 1977 to 2018 v1.xlsx - Pakistan Elections Dataset - 1977 to 2018v2.csv - Pakistan Elections Dataset - 1977 to 2018v3.csv - Pakistan Elections Dataset - 1977 to 2018v4.csv - Pakistan Elections Dataset - 1977 to 2018v6.csv - Pakistan Elections Dataset - 1977 to 2018 v5.csv
     
  • 巴基斯坦省界.shp
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    巴基斯坦省界.shp是一款地理信息系统矢量数据文件，详细描绘了巴基斯坦各省边界信息，适用于地图制作和区域分析。 巴基斯坦的国界与省的数据信息。
     
  • GIS 数据：巴基斯坦地理信息文件
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    这段简介可以这样写：GIS 数据：巴基斯坦地理信息文件提供了全面的巴基斯坦地理数据集，包括地形、交通和行政区域划分等，适用于地图制作与空间分析。 地理信息系统巴基斯坦的地理数据文件存储在一个包含用于巴基斯坦的shapefile和Topo/Geo-JSON文件的库中。每个目录都包括四个级别的边界文件：adm0（国家）、adm1（省级）、adm2（部门）以及adm3（区）。这些文件根据其级别进行标记，例如PAK_GeoJSON/PAK_adm1.json包含了省界信息。 在TopoJSON文件中，拓扑存储于名为“adm0”、“adm1”等的对象名称下。库本身使用GeoJSON格式在浏览器中绘制地图，但Topo-JSON格式则更为精简。可以通过模块进行客户端上的格式转换操作。地理JSON结构如下： ``` { type: FeatureCollection // 包含对应行政级别的特征数组 } ```
     
  • 美国选举数据集-数据集
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    本数据集收录了美国历次选举的关键信息与统计数据，涵盖总统、国会及地方选举结果，为研究者提供详实的数据支持。 美国历史选举结果数据集包括以下文件：1976-2018-house2.csv、1976-2018-senate.csv、2012_US_elect_county.csv、president-1976-2016.csv、us-2016-primary-results.csv、usa-2016-presidential-election-by-county.csv、US Elections Dataset_datasets.txt、2016-precinct-senate.csv、2016-precinct-house.csv 和 2016-precinct-president.csv。
     
  • 斯坦福汽车数据集 - 数据集
    优质
    斯坦福汽车数据集是一个包含16,000多张车辆图像的数据集合，涵盖196个车型类别，广泛应用于自动驾驶、目标识别和计算机视觉研究。 3D对象表示对于多视图物体分类及场景理解至关重要。细粒度识别是计算机视觉领域中的一个不断发展的分支，在细微外观差异的区分上有着广泛的实际应用价值。斯坦福汽车数据集提供了出色的训练与测试集合，可用于精确地区分各种车型。
     
  • 奥运会奖牌数据集（1896年至2018年）
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    该数据集涵盖了从1896年到2018年的历届夏季奥运会奖牌获得情况，包括各国家和地区的奖牌总数、排名等详细信息。 该数据集包含了从1896年到2018年的所有奥运会奖牌榜，包括夏季奥运会、冬季奥运会以及两者的总和。截至2018年韩国平昌县冬季奥运会的最新数字被记录在内，并且考虑了至2020年11月25日因兴奋剂问题及奖牌重新分配导致的所有排名变化。数据集名为“Olympic Games Medal Dataset (from 1896 to 2018).csv”。
     
  • 斯坦福点云数据集
    优质
    斯坦福点云数据集是由斯坦福大学创建的一个包含多种物体类别、大量3D点云数据的大型数据库，广泛应用于计算机视觉和机器学习领域。 从事三维重建和扫描仪工作的同学肯定熟悉点云数据。斯坦福点云是进行研究的一个很好的数据源。
     
  • CFPS数据集 覆盖时间 2010至2018年
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    CFPS数据集是一项涵盖2010年至2018年的长期追踪研究项目，旨在深入探究中国家庭结构、经济状况及其成员的生活变化。 CFPS数据集的时间跨度是从2010年到2018年。
     
  • 2000年至2018年的蒸发数据
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    本资料集涵盖了从2000年到2018年间全球各地详细的蒸发量观测和估算数据，旨在为气候变化、水资源管理及生态研究提供科学依据。 该文件里的shp和Excel数据是通过Python处理《中国地面气候资料日值数据集（V3.0）》的结果。如果用户需要栅格数据，需利用ArcGIS进行克里金插值或使用专业的气象处理软件ANUSPIN进行处理。若需求未处理的原始数据，请自行查找相关资源；如需Python代码，可关注微信公众号“GIS研究平台”。
     
  • 斯坦福背景数据集 - Stanford Background Dataset 数据集
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    斯坦福背景数据集是由斯坦福大学开发的一个大型图像数据库，包含多种场景下的图片和精确标注，广泛应用于计算机视觉研究。 斯坦福背景资料集是由Gould等人在ICCV 2009上引入的，用于评估几何和语义场景理解的方法。该数据集包含从公共数据集中选择的715张图像。 相关文件包括： - labels_class_dict.csv - metadata.csv - Stanford Background Dataset_datasets..txt - Stanford Background Dataset_datasets..zip