欧洲主权债务危机

这个文件是教学和娱乐用途的资源，可以用于课堂教学以增加学生的兴趣，也可以作为游戏使用。

为期三天的 Spark+AI 峰会欧洲站 2019 于 2019 年 10 月 15 日至 17 日在荷兰阿姆斯特丹举行。 该峰会是欧洲最大的数据和机器学习会议，约有 1700 多名数据科学家、工程师和分析师参与。峰会主题包括 Apache Spark、TensorFlow、MLflow、PyTorch、Delta Lake、MLflow 和 Koalas 等开源技术最新进展，以及人工智能的实际部署实践。

学生债务的分布和长期影响，是个老生常谈但又挺棘手的话题。r-StudentDebtAccumulation-BetweenRaces这个 R 语言资源，刚好用真实数据拆解了不同种族之间的学生债务差异，得还挺细的。用的是 TidyTuesday 里的student_debt数据集，1989 到 2016 的都有，跨度不小。 直接读入 CSV 就能跑，像readr::read_csv()这样的函数，R 手熟一点的人应该都不陌生。如果你做可视化，或者对教育公平问题感兴趣，这套代码可以省你不少准备功夫。 是里面还关联了home_owner和race_wealth两个数据，能看出学生债务怎么进一步影响房

本研究对坐姿人体的集总参数模型进行了模拟。

MATLAB开发: 使用积分法创建欧洲看涨期权。基于awdn（2003）的欧洲看涨期权定价——金融经济学杂志。

这份文档包含了与项目“政治约束和主权默认溢价”相关的Fortran和Matlab代码。这些代码是为了分析和模拟政治因素和主权风险对经济增长的影响而设计的。

《欧洲众源地理信息手册》是由多位专家合编，专注于众源地理信息分析的权威著作。众源数据指由公众参与收集、分享和分析的数据，在互联网普及和移动设备广泛使用的背景下，越来越受欢迎。众源地理信息系统（GIS）利用公众信息创建、更新或补充地理空间数据，众包是实现众源数据收集的重要方法。众源数据在大数据时代成为重要组成部分，为地图制作、环境监测、城市规划、灾害响应、交通管理等领域提供了全新的数据获取方式。尽管其即时性和广泛性带来丰富、及时和低成本的信息来源，但数据质量管理仍是关键问题。书籍介绍了众源数据的理论基础，讨论了社会层面的众源数据收集和分析实施，探讨了相关的技术、方法和应用，以及如何增强现有GIS

这是一个关于欧洲国家蛋白质消费数据的txt文件，名为protein.txt。数据集采用制表符作为分隔符，包含了25个国家对9类食物的消费数据。每一行记录代表一个国家的蛋白质消费情况。

欧洲联赛篮球赛季数据分析 (2016-2018) 本项目运用体育分析方法，对2016-2017年和2017-2018年两个赛季的欧洲联赛篮球比赛数据进行了深入研究。该项目是为满足数据挖掘硕士课程要求而开发。

淘汰赛阶段的传中球数据，蛮有意思的，适合搞前端可视化或者想练练手的朋友。290 个传中球，13 个进球，连哪个区域成功率高都分得明明白白，像1 区就高，数据比较集中也干净，适合直接做图表。文中把传球方式、高度、弧线类型都拆得挺细的，像什么内弧线球、平球、远端这些标签，直接拿来就能做条件筛选用，效率高。数据来源稳，是看比赛录像手动统计出来的，挺靠谱，适合做echarts、D3.js、或者three.js那种比较细致的动画表达。如果你最近在做体育类交互项目，或者想搞点球场类图形，这套数据真的还不错。另外蛮贴心的一点是，它连上半场、下半场、加时赛的传中频率都分出来了，想要搞动态时间轴动画或者交互筛选