有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
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Mothra Benthic and Resistivity Sensors Deployed 2020-09-10|海洋科学数据集|热液喷口数据集
收藏Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-27 收录
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https://data.oceannetworks.ca/DatasetLandingPage?doidataset=10.34943/1200a33f-20b3-43ec-af38-6097d845beb9
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The OceanEngUW BARS 05 was deployed on 2020-09-10 at Mothra. Mothra is a vent field located at Endeavour Ridge, where hydrothermal vent systems are observed. This device is a Benthic and Resistivity Sensors. Benthic and Resistivity Sensors (BARS) collect measurements from hydrothermal vents, using sensors to measure resistivity, temperature, eH (oxidizing nature of seawater components) and hydrogen. It was deployed on a fixed platform. Data from this deployment were archived and made available through Ocean Networks Canada's Oceans 2.0 digital infrastructure, with quality assurance and derived data products following established practices.
创建时间：
2024-01-31
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集，包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述，包括数据来源、图像数量、标注信息等。
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RAVDESS
情感语音和歌曲 (RAVDESS) 的Ryerson视听数据库包含7,356个文件 (总大小: 24.8 GB)。该数据库包含24位专业演员 (12位女性，12位男性)，以中性的北美口音发声两个词汇匹配的陈述。言语包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶的表情，歌曲则包含平静、快乐、悲伤、愤怒和恐惧的情绪。每个表达都是在两个情绪强度水平 (正常，强烈) 下产生的，另外还有一个中性表达。所有条件都有三种模态格式: 纯音频 (16位，48kHz .wav)，音频-视频 (720p H.264，AAC 48kHz，.mp4) 和仅视频 (无声音)。注意，Actor_18没有歌曲文件。
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股票数据集
# 股票与金融数据集说明文档 ## 一、数据集概述 本数据集包含多份与股票、指数及金融数据相关的CSV文件，涵盖股票关联指数、实时交易、金融数据等内容，适用于： - 股票分析 - 金融市场研究 - 量化策略开发 为金融领域从业者和研究者提供基础数据支撑。 ## 二、文件列表及说明 | 文件名 | 内容说明 | |---------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | index_related_to_stock.csv | 存储指数与股票关联数据，可用于分析指数成分股关联、指数对股票的影响等场景 | | real_time_trading_data_with.csv | 包含股票实时交易数据（交易时间、价格、成交量等实时行情信息） | | stock_list.csv | 股票列表基础信息（股票代码、名称、所属板块等） | | stock_related_to_index.csv | 记录股票与指数关联细节，辅助研究股票在指数体系中的角色与表现 | | hs_index_list.csv | 恒生指数列表数据（成分股、基本参数等） | | hs_index_realtime.csv | 恒生指数实时数据（实时走势、变动情况） | | index_industry_concept_tree.csv | 指数行业概念分类体系，助力分析行业与指数关联、概念板块影响 | | Financial_Data_20230330_20230630.csv | 2023年3月30日-2023年6月30日期间的金融数据（金融趋势回溯分析） | ## 三、数据格式与字段 - **格式**：CSV（逗号分隔） - **编码**：建议UTF-8 - **字段示例**： - `stock_related_to_index.csv`：股票代码、指数代码、关联权重 - `real_time_trading_data_with.csv`：交易时间戳、股票代码、成交价、成交量 ## 四、数据来源与更新 - **来源**：合法合规金融数据采集渠道（金融数据供应商、公开市场数据接口等） - **更新**：文件修改时间为最后更新时间（如`stock_related_to_index.csv`最后更新为2025/7/7） ## 五、使用方法import pandas as pd ### （一）环境准备 ```bash pip install pandas file_path = "stock_related_to_index.csv" try: data = pd.read_csv(file_path) print("数据读取成功，数据预览：") print(data.head()) # 打印前5行数据 except FileNotFoundError: print(f"文件 {file_path} 未找到，请检查路径") except Exception as e: print(f"数据读取出错：{e}") ### （一）环境准备 ```bash pip install pandas
魔搭社区 收录
URPC系列数据集, S-URPC2019, UDD
URPC系列数据集包括URPC2017至URPC2020DL，主要用于水下目标的检测和分类。S-URPC2019专注于水下环境的特定检测任务。UDD数据集信息未在README中详细描述。
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CODrone
CODrone 是一个为无人机设计的全面定向目标检测数据集，它准确反映了真实世界条件。该数据集包含来自多个城市在不同光照条件下的广泛标注图像，增强了基准的逼真度。CODrone 包含超过 10,000 张高分辨率图像，捕获自五个城市的真实无人机飞行，涵盖了各种城市和工业环境，包括港口和码头。为了提高鲁棒性和泛化能力，它包括在正常光线、低光和夜间条件下相同场景的图像。我们采用了三种飞行高度和两种常用的相机角度，从而产生了六个不同的视角配置。所有图像都针对 12 个常见对象类别进行了定向边界框标注，总计超过 590,000 个标记实例。总体而言，这项工作构建了一个综合数据集和基准，用于城市无人机场景中的定向目标检测，旨在满足该领域的研究和实践应用需求。
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