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NOAA tropical cyclones data.zip

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简介：
NOAA近三年热带气旋数据。NOAA是美国国家海洋和大气管理局。它属于美国商业部下属的科技部门，主要负责对灾害天气进行预警、提供海洋和空气图表、管理和监督沿海地区资源的利用与保护，并致力于增强对环境变化的理解。

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  • 625 Tropical Island.unitypackage
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    625 Tropical Island.unitypackage 是一个Unity游戏开发资源包，包含热带岛屿主题的游戏场景、角色和特效等素材，适用于制作休闲或冒险类游戏。 Unity 和 Unity3D 热带雨林场景模型已经完成，包括热带雨林小岛和海洋部分，可以自由取用。
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  • NOAA-APT: NOAA气象卫星信号解码工具
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    NOAA-APT是一款用于接收和解码美国国家海洋与大气管理局(NOAA)气象卫星发送的无线电数据信号的专业软件工具。它帮助用户获取全球范围内的天气信息，是业余无线电爱好者及科研人员监测气候变化的重要资源。 NOAA-APT 是一个简单的解码器，用于解析 NOAA 卫星传输的 APT 信号。它基于我多年前为 AMSAT 写的一篇文章中提到的一个简单版本。那个早期的解码器虽然功能有限，但设计简洁且高效。 我的目标是创建一个用户友好的命令行程序，可以在任何格式、位深度或采样率的录音文件上运行，并直接生成最佳图像结果。如今大多数计算机都拥有大量的内存资源（如 GB 级），因此在编写该解码器时我没有刻意追求减少内存使用量。 程序的工作原理是将整个信号一次性加载到内存中，然后进行整体处理以确保能够获取尽可能高质量的图像输出。
  • house-prices-data.zip
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    house-prices-data.zip包含全面的房屋价格数据集，涵盖多个城市和地区，包括房屋特征和销售记录，适用于房地产趋势分析及预测模型开发。 该资源是Kaggle入门项目房价预测数据集，仅限用于学习交流。该资源是Kaggle入门项目房价预测数据集，仅限用于学习交流。该资源是Kaggle入门项目房价预测数据集，仅限用于学习交流。
  • chest-xray-pneumonia-data.zip
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    Chest-XRay-Pneumonia-Data 数据集包含了大量胸部X光影像，用于检测肺炎病症。这些数据旨在帮助开发AI算法以辅助医学诊断。 如果你从官网下载 chest-xray-pneumonia.zip 不成功或觉得速度太慢，可以在这里提供一个备用的下载方式。我会搜集资源以方便开发者使用。具体下载链接及提取码请参考附件中的信息。
  • allstate-claims-severity-data.zip
    优质
    该数据集包含AllState保险公司理赔案件的信息，重点在于评估和分类理赔案件的严重程度，为保险行业的风险管理和损失预测提供支持。 Allstate Claims Severity 数据集包含了与美国保险公司Allstate的索赔案件相关的严重程度数据。这部分内容已经去除所有联系信息和个人标识符，仅保留核心描述。
  • resnet20-for-cifar10-data.zip
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    这是一个包含ResNet-20模型架构和代码的压缩文件，专为CIFAR-10数据集设计，用于图像分类任务。 针对CIFAR-10数据集的ResNet20结构，在训练过程中能够稳定达到约92%的测试精度，与原论文中的效果一致。源代码和数据集需要自行下载获取。如有需求，请私信联系。
  • Loess Plateau Region Data.zip
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    本资料集包含黄土高原地区的各类数据资源，涵盖了地理、环境、生态等多个方面，旨在支持科学研究与区域发展分析。 黄土高原是中国四大高原之一，位于中国中部偏北部。广义上的黄土高原即整个黄土区，总面积为63.5万平方千米，其中包括原生黄土38.1万平方千米和次生黄土25.4万平方千米。该区域主要由山西高原、陕甘晋高原、陇中高原、鄂尔多斯高原以及河套平原组成。 狭义上的黄土高原则大致北起长城，南至秦岭，西抵乌鞘岭，东到太行山，涵盖了山西省大部分地区、陕西省北部和中部、甘肃省东部及南部、宁夏回族自治区的南部以及青海省的东部。这一区域面积约为30万平方千米。
  • EULUC-China-2018-data.zip
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    EULUC-China-2018-data 是一个包含中国2018年经济、社会及环境等多领域数据集的资源包，适用于学术研究和数据分析。 EULUC-China-2018.zip
  • cifar-10-python-data.zip
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    CIFAR-10 Python数据集压缩包包含常用的小型图像分类数据集，适用于计算机视觉任务和深度学习模型训练。 CIFAR10数据集包含60,000个样本，每个样本是一张32*32像素的彩色图像（RGB格式），每张图像是由三个通道(R、G、B)组成。这6万个样本被分为5万训练样本和1万测试样本。 CIFAR10数据集用于监督学习训练任务，并且每个样本都附带有一个标签，用以标识其类别。该数据集中有10种不同类别的物体，分别通过数字标签（从0到9）进行区分：飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。