SWEREF99

MATLAB 的地理坐标转换脚本sweref.m挺实用的，专门搞 WGS84 转 SWEREF99 TM。对于搞 GIS 的你来说，如果项目落地在瑞典，这工具简直省了一大堆麻烦。常见的 GPS 设备输出的都是 WGS84 坐标嘛，想叠地图、做测量，一定得转成瑞典本地的SWEREF99。核心文件sweref.m主要做的是坐标换算，大白话说就是把经纬度变成 x、y 平面坐标。你只要喂进去 WGS84 坐标，它就帮你完这些复杂的投影转换、比例因子、椭球参数啥的，响应也快，代码也清晰。里面的swen08.mat是个数据文件，估计是参考参数，比如高程、中心点之类的。实际跑转换脚本的时候会自动加载，基本不

收集了常用元件库和封装，为 protel 99 设计提供便利。

KDDCup99 竞赛的流数据，以 .arff 文件格式提供。数据包含类别标签，并经过预处理。

protel99se的库

Oracle数据库的入门级参考语句，包括了99条常见的查询指令，非常实用。

内容非常强大，涵盖了Oracle数据库所有常用的查询语句代码。

这篇文章涵盖了Oracle数据库中的一些经典查询语句，特别适合初学者参考。

TensorFlow 下用卷积神经网络（CNN）大数据，听起来挺高大上的，但其实实用，是在海量数据集训练方面。这次项目中的数据集包含了 3 亿条记录，训练时的准确率达到 92.8%，模型表现不错。你可以利用TensorFlow来做深度学习模型的训练，而CNN适合图像、文本之类有结构的数据。在这类训练中，数据划分成了 19 万条训练数据和 1 万条验证数据，能有效防止过拟合，提升模型的泛化能力。海量数据管理和是这个项目的另一个挑战，3 亿条数据可不是小事儿。要保证数据的存储、清洗、预等环节顺畅，需要用到分布式计算、并行技术。而在算法方面，像梯度下降之类的优化算法，能提升模型训练效果，哈希表、队列

探讨了基于关系数据库的多关系分类方法，特别是采用规则覆盖策略在KDD99金融数据集上的应用。这种方法通过分析和应用多重关系规则，有效提升了金融数据分类的精确度和效率。

Kdcup99数据集的预处理过程使用Python的Pandas库完成。该过程包括数据的归一化处理和one-hot编码，最终将处理后的数据保存为csv文件。这些步骤有助于数据的规范化和准备，以便进行进一步的分析和应用。