地方鸡品种

利用主成分分析和聚类分析对我国11个地方鸡品种的体尺、体重和生态特征数据进行了深入分析。研究显示，通过体量指标聚类，11个鸡种可大致分为大型鸡、中型鸡和小型鸡三类。多元统计分析涵盖12项指标，提取了前3个特征值作为主成分，解释了88.659%的总信息量。根据品种的前三个主成分值，计算相似系数并应用最短距离法聚类分析，发现11个地方鸡品种可分为高海拔型和低海拔型，揭示了生态因子在品种分类中的重要性。

随着数据挖掘技术的发展，地方菜vd的在不同领域的应用逐渐显现出潜力。

这是一个使用C语言编写的程序，用于解决经典的“百钱买百鸡”问题。该问题要求找出用100文钱购买100只鸡的所有可能组合，其中公鸡5文钱一只，母鸡3文钱一只，小鸡1文钱三只。

MiniPlaces挑战提供了一个教育工具，参与者可以通过完善基准模型和构建新的深度神经网络来深入了解和调整深度神经网络。挑战的目标是识别照片中描绘的场景类别。数据包括1000万张图像，属于400多个唯一场景类别。挑战数据是Places2数据集的子集，包含100个场景类别，包括100,000张训练图像、10,000张验证图像和10,000张测试图像。图像调整为128x128以方便管理。尽管最终目标是场景识别，但数据子集包含对象标签，有助于构建更好的模型。

百鸡百钱问题其实是一个挺经典的数学问题，蛮适合用来练习算法和编程思维。在 C++中这个问题，实际上就是通过遍历所有鸡兔数量的组合，找到符合条件的解。鸡兔总数不定，但满足鸡和兔的价格和数量关系。你可以通过设置循环，遍历鸡和兔的组合来查找结果。挺，而且也有些挑战性，适合做为初学者的练习。 这份源代码也蛮实用的，能帮你理解如何通过循环枚举所有解，提升对算法的理解。假如你对 C++的循环结构还不太熟悉，试着自己动手写一下，反正逻辑简单，一看就懂。 如果你想做一些数学和算法上的练习，不妨试试这个问题，顺便提升自己的 C++编程能力。

绵羊品种分类数据挺适合拿来练练图像分类模型的。数据包含来自澳大利亚四种绵羊品种的图像，分门别类，按照品种分组存储。图片已经对齐，可以直接用来训练。再加上 CC BY 4.0 的许可，商业项目用起来也没啥问题。你可以尝试把分类准确率拉到 95%以上，挑战蛮有趣的！，数据文件夹组织比较规整，训练起来还算省心。

本研究利用傅里叶变换红外光谱技术，结合主成分分析和系统聚类分析，对不同品种辣椒进行鉴别。实验测试了五种辣椒共计50个样品的红外光谱。结果显示，五种辣椒的红外光谱整体相似，但在 1800～800 cm-1 范围内存在细微差异，包括峰位、峰形和吸收强度的变化。 为突出差异，对原始光谱进行二阶导数处理，发现五种辣椒在该范围内的二阶导数光谱存在显著差异。利用该范围内的二阶导数光谱数据，对 50 个样品进行聚类和主成分分析。结果表明，聚类分析的正确率为 100%，主成分分析的正确率达到 98%，能够有效区分五种辣椒品种。 研究结果表明，傅里叶变换红外光谱技术结合统计分析方法可以有效区分不同品种的辣椒

小麦品种试验数据的资料还挺多，但像这个《9 个小麦品种（系）比较试验中穗粒重统计》还蛮系统的，适合你用来练手做统计或者跑试验数据，尤其是用 Excel 做田间试验那块，内容对得上。嗯，文章的穗粒重，就是你平时说的穗上的籽粒总重量，影响产量的大头。里面讲的 9 个品种都是贵州当地的，环境条件也列得挺详细，比如经纬度、海拔，还有连续 20 年的气象数据，不管你是用 正交试验 做变量，还是用 回归 找关联，都能对得上数据结构。而且田间管理参数也讲清楚了，什么播种方式、肥料施用量、行距这些，不怕你找不到变量。黔 98353 这些品种的数据结果也拉出来对比了，还带，直接能复现。如果你有自己搞过农学试验的

为了优化行政区域的级联查询，北京市的县级行政区划以1102开头，其上级行政区划修正为1101北京市。天津市的县级行政区划以1202开头，上级行政区划修正为1201天津市。上海市崇明县的上级行政区划修改为3101上海市。重庆市的辖县较多，采用独立市辖县和市辖区的方式管理，中山市、东莞市的直辖镇划分为虚拟区县以便落实管理。三沙市也设置虚拟区县。香港、澳门、台湾的上下级行政规则不一致，具体情况需具体分析。

探讨了鸡群优化（CSO）这一新兴的仿生算法，由Xian-Bing (2014)提出，并采用matlab进行开发。CSO利用先天多群和自适应算法的特性，展现出在解决复杂问题时可能优于其他元启发式算法的潜力。