数据集网站 - 公共数据集网站
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谁有GIS数据下载网址,急用!!!
网址：http：// Open Topography是一个提供高空间分辨率的地形数据和操作工具的门户网站。通过Open Topography，用户可以下载LiDAR数据（主要包括：美国、加拿大、澳大利亚、巴西、海地、墨西哥和波多黎各）。
网站提供的GIS软件可追溯到20年5月，除了ArcGIS外、还包括MapGIS、PolSARpro、Google Earth、GeoDa、QGIS、CASS等。
国家基础地理信息系统1：万数据下载：国家基础地理信息系统全国1：万数据库全部数据均可浏览。其中，中国国界、省界、地市级以上居民地、三级以上河流、主要公路和主要铁路等数据可以自由下载。
机器学习需要的大量数据集从哪里找?
UCI：UCI是加州大学欧文分校开放的经典数据集，是机器学习领域最有名的数据存储库。包含各种数据集，比如经典的泰坦尼克号幸存预测到最新的数据(如空气质量和GPS轨迹)。
在scikit-learn上面找。初学者学习机器学习的时候，经常会找不到练习的数据，实际上scikit-learn内置了很多可以用于机器学习的数据，可以用两行代码就可以使用这些数据。
数据挖掘，从大型数据库中产生新的洞察，侧重寻找有价值的信息；机器学习侧重于执行一个已知的任务。（在商业上一个重要的应用就是根据客户的购买行为，预测其需求，从而为其提供个性化的服务和推销。
专门查数据的网站
可以从以下几个网站查一下： 天气在线； 中国天气社区； 中国气象数据网 ； 天气后报。
TransferMarkt。**这个网站着重于球员的身价和转会记录，同时也有球队和球员的基础数据可供查询。Squawka。**这个网站目前主要侧重新闻方面，数据不如WhoScored全面，但它也提供了一些基础足球数据查询服务。国内网站。
中国海关数据情报网的介绍 1网站概述 中国海关数据情报网是中国海关总署下属的一个网站，它是一个专门收集、整理、分析和发布中国进出口贸易数据的平台。
数据分析和大数据平台网站有哪些
1、腾讯云智能分析平台（Smart Analytic Platform，SAP）： 腾讯云的智能分析平台提供了数据处理、机器学习和人工智能的功能，帮助用户从数据中提取有价值的信息。
2、以下为大家介绍几个代表性数据分析平台：Cloudera Cloudera提供一个可扩展、灵活、集成的平台，可用来方便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据，从而部署和管理Hadoop和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。
3、国内大数据平台有：星环Transwarp。
4、数据应用方面，帆软、海云数据。帆软是商业智能和数据分析平台提供商，从报表工具到商业智能，有十多年的数据应用的底子，在这个领域很成熟。海云数据做大数据可视化的，提供大数据的运营服务，在北方发展得很不错。
5、CrowdANALYTIX（https：//）：CrowdANALYTIX是一个开放式的数据科学竞赛平台，为企业提供数据挖掘和分析解决方案。
大学编程专业必备的8个网站
Break易站 简介：比较多的编程教程(Java、前端、服务端部署等)。C语言中文网 简介 ：以C语言为主，也包含数据结构、C++、Linux等。jenkov 简介：一个国外的技术网站，提供了非常不错的Java教程。
LearnJava 在线 这是一个非常不错的学习 Java 的在线网站，纯免费。这是一个个人项目，旨在通过简单有效的在浏览器中进行练习让你快速掌握 Java 编程语言。
Java8个堪称神器学习网站 Google 啥都不说了，说多了都是泪，可气的是 Robin 李的搜索引擎实在是不争气。说句良心话，Google 的搜索结果比前者的质量高出一百(零一) 倍。 只要你想要学习，它会给你所有。
官方网站：https：//zb.oschina.net/projects/list.html 开源中国的众包平台，主要是以众包为主。
做自动驾驶,车道线数据集哪里下载?
1、构建 3D 车道线数据集主要有三个数据源：合成数据、深度测量(使用激光雷达或可能的立体相机)和时间传感器融合。 3D LaneNet 和 Semi-Local 3D LaneNet 使用模拟环境 Blender 生成大量具有已知 3D groundtruth 的合成数据。
2、自动驾驶领域常用的数据标注工具类型有：2D框、3D立方体、多段线、多边形、语音分割、视频标注等等。
3、每个Lane都有左边、右边界；道路也有道路边界，而且道路边界是强约束，即自动驾驶的时候，道路边界是永远不能压的。车道线理论上也是不能压的，但是如果在紧急情况下可以压车道线，比如说可以越过虚黄线进行借道超车。
4、算法层面，Apollo加入DeepDrive深度学习自动驾驶产业联盟，发布了Apollo 的自动驾驶数据集ApolloScape。
5、另外现在就是车辆与车辆，车辆与物体的数据交换，这无疑对网络信息平台有着很高的要求。另外就是对网络的安全，如果将信息在安全的情况下进行交互，这样就就能保证车辆和人员的安全。
6、自动驾驶常见的数据标注类型可分为2D与3D两类。常见的2D数据标注类型包括2D框、多边形、关键点、多段线、语义分割等。例如：2D语义分割 常见的3D点云数据标注类型包括点云检测、点云连续帧、23D融合、点云语义分割等。
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