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美国高校安全调查数据武器、毒品与酒精违禁行为数据集 2021-2023
2025年7月28日 30 25 1
数据来源：本数据集来自美国教育部通过校园安全与安保调查（Campus Safety and Security Survey）收集的官方数据，涵盖了 2021 年至 2023 年期间各高等教育机构报告的相关信息。 时间范围：2021 年至 2023 年 更新频率：年度更新 数据格式：结构化表格，字段包括数值型与字符型，适合导入数据库或分析工具使用。...
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LITNET‑2020 Flow‑Based IDS Dataset
2025年8月20日 80 28 9
立陶宛 LITNET 教育网真实流量 + 攻击脚本 (DDoS、PortScan、BruteForce)
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欧洲独角兽企业估值数据集-2020
2025年4月14日 30 12 7
数据来源 互联网公开数据 该数据集收录了全球估值超过10亿美元的未上市公司（即“独角兽”公司）的相关信息，数据用于识别高增长企业、热门行业与潜在投资机会。适用于金融分析、创业生态研究及商业地理分析。 数据字段（根据常见字段组合推断） Company_Name（公司名称）：独角兽企业的官方名称。...
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印度城市空气质量指数 (2020 - 2024)
2025年3月9日 70 14 2
数据来自中央污染控制委员会 (CPCB) 的存储库 - https://cpcb.nic.in/ 数据集包含以下属性： 时间戳：记录数据的日期 (DD-MM-YYYY)。范围从2020-01-01 到 2024-12-31。 位置：收集数据的位置。其值为“班加罗尔 - Silk Board”、“金奈 - Alandur Bus Depot”、“德里 -...
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印度空气污染数据（2020-2023）
2025年2月12日 160 11 6
2020 年至 2023 年印度主要城市空气污染监测数据 动机 我们呼吸的空气质量决定了我们的生活质量。在当今世界，特别是在印度这样一个人口众多的国家，我们呼吸的空气中充满了有毒化合物，这些化合物直接或间接地影响着人类健康，更好地了解全国各地的趋势使我们能够做出有利于社会的理性决策。 这个数据集包含什么？ 该数据集包含 2020 年至 2023...
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美国自动驾驶汽车事故统计数据集2019-2024
2025年8月12日 30 23 5
数据集说明文档 数据集概述 本数据集包含2019年至2024年6月期间美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）收集的自动驾驶汽车事故报告数据。数据涵盖配备自动驾驶系统（ADS）和高级驾驶辅助系统（ADAS）的车辆碰撞事故信息，为研究自动驾驶技术安全性和事故模式提供重要参考。 数据来源...
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服务器访问日志数据集（2017-2023）
2025年8月18日 30 14 7
包含全球多个网站的访问日志数据，记录用户访问网站的时间、IP地址、浏览器类型、访问页面等信息。 适用于大数据架构与计算课程，通过Hadoop和Spark平台进行日志数据的处理与分析，学习如何使用分布式计算框架进行日志清洗、数据转换和分析，从中提取出用户行为模式和网站性能分析。
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缺失值处理数据集（2015-2022）
2025年8月20日 30 13 9
包含缺失数据的各类数据集，涵盖多个领域，如医疗、金融、零售等 适用于数据预处理课程，学生可以进行缺失值处理、数据填充、插补等技术应用，提升数据质量，为后续分析打下基础。
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内容推荐数据集（Content Recommendation Data）（2015-2022）
2025年8月20日 30 28 1
各类内容推荐平台的数据，包含用户浏览的内容、点赞、分享等行为 适用于智能推荐系统课程，学生可以通过该数据集进行内容推荐算法的开发与优化，探索个性化推荐模型。
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天文学观测数据集（Astronomical Observation Data）（2015-2022）
2025年8月19日 30 25 6
天文学观测数据，包括星体位置、光谱信息、天文图像、星系运动等。 适用于高性能计算与大规模数据处理课程，学生可以使用分布式计算、GPU/TPU加速以及数据并行处理技术，处理和分析天文学观测数据。该数据集可用于研究星体的运动、光谱分析、宇宙背景辐射分析等。
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计算资源监控数据集（Compute Resource Monitoring Data）（2015-2022）
2025年8月19日 30 16 3
云计算平台上的计算资源监控数据，涵盖CPU、内存、网络带宽等性能指标 适用于云计算与分布式系统课程，学生可以通过MapReduce、分布式计算架构设计，进行计算资源的实时监控与优化。
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聊天记录数据集（2015-2022）
2025年8月19日 30 12 8
社交媒体或在线平台的聊天记录，包含文本消息、对话内容、情感标签等 适用于人工智能与自然语言处理课程，学生可以使用该数据集进行情感分析、对话生成、对话系统优化等任务。
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