LZW就是通过建立一个字符串表,用较短的代码来表示较长的字符串来实现压缩. LZW编码是基于1977年开发的LZ77算法为基础的。
LZ77编码算法的核心是查找从前向缓冲存储器开始的最长的匹配串。
LZW压缩算法的基本原理：提取原始文本文件数据中的不同字符，基于这些字符创建一个编译表，然后用编译表中的字符的索引来替代原始文本文件数据中的相应字符，减少原始数据大小。
看起来和调色板图象的实现原理差不多，但是应该注意到的是，我们这里的编译表不是事先创建好的，而是根据原始文件数据动态创建的，解码时还要从已编码的数据中还原出原来的编译表

2021年1月完成的最新标准，通用训练课目考核成绩计算系统，对Excel表中的原始考核成绩批量计算。
包含仰卧起坐、蛇形跑、单杠引体向上、3000米，及身高、体重、体脂的体型计算，最后的综合总评。
适用于男、女所有年龄段，和各种海拔高度。
运行环境：Win764位操作系统MicrosoftOffice2007以上本软件无需安装，解压后直接运行training_performance.exe文件即可生成文件：计算结果.xlsx使用错误提示：1.海拔数据是输入数值，如“600”，而不是“0~2000”；
2.原始数据输入只有数值、时间两种格式，不要混合其它字符输入，比如“39（俯卧撑）”这样的输入是错误的，只输入数值“39”；
3.最后一行有效数据后面，不要有没有数据的有效行存在，会运行错误；
4.蛇形跑原始数据为精确到小数点后1位数据，如“19.8”，不要输入“19.76”，虽然Excel会自动四舍五入，但Excel自动处理后的19.8会造成运行错误。

豆瓣5万条影评原始数据集，机器学习，nlp，深度学习的宝宝赶快看过来，看过来哈。
数据集格式：title，star，comment，label是对应电影名称，评论星级（1-5星），评论内容，差评好评（星级大于3为好评）

根据飓风运动轨迹的特点,提出一种基于动态属性的飓风全时域轨迹模型,设计轨迹数据阈值估计更新策略。
将飓风运动轨迹组织成一系列时空连续的运动片段,在符合总体精度要求的前提下,实现数据压缩并支持全时域位置查询。
基于实际飓风数据的实例研究证明,该模型能够较为完整和精确地描述飓风运动过程,总体误差符合飓风预测的国际标准,模型的数据量较原始数据可减少24.71%,并支持飓风过去时刻和短暂未来位置的状态信息查询。

沉降观测纪录自动生成。
原始数据必须要自己有

最新汽车之家车型数据以及抓取方法包括原始的品牌数据和整理前的JSON数据特别注意：原始数据中不同层级编号可能是重复的，同一个层级不重复（估计汽车之家应该是各级别分别建表了）所以我又整理了一份新的数据出来，编号不重复在一个表就可以表达上一份车型数据我不能删除，不要下载了，需要的请下载这个吧

合成孔径雷达SAR成像实例，用CS算法对面目标原始数据进行成像

VisualizingData:ExploringandExplainingDatawiththeProcessingEnvironmentPaperbackbyBenFry这是一本关于计算信息设计的书籍。
从如何获取原始数据开始，到如何理解原始数据，本书都作了非常详尽的介绍。
书中使用由作者开发的开源编程环境Processing编程，它非常简单易用。
对于熟悉Java的程序员来说，本书后面的章节还介绍了如何将Processing和Java结合使用。
本书是写给那些拥有一个数据集合，好奇如何探索它，并且考虑如何交流这些数据的人们的。
随着我们处理越来越多的信息，需要可视化数据的人的数量增长非常迅速。
更重要的是，读者已经超越了某些可视化领域的专家。
通过让更大范围的人接触到可视化思想，在接下来的几十年中应该可以看到一些真正让人惊叹的成果。
BenFry在麻省理工多媒体实验室Aesthetics+ComputationGroup获得了博士学位。
他是卡内基•梅隆设计学院2006~2007年度NierenbergChairofDesign的客座教授。
他同CaseyReas共同开发了Processing，在2005年获得了PrixArsElectronica的GlodenNica奖项。
Ben的作品获得了Rockefeller基金会的NewMedia奖学金，并且展示在现代艺术博物馆，ArsElectronica，2002年的WhitneyBiennial，以及2003年的CooperHewittDesignTriennial中。

气象数据，中国地面气候资料日值数据集V3.0，2017年1月到2019年3月全部数据。
"中国地面气候资料日值数据集（V3.0）"包含了中国699个基准、基本气象站1951年1月以来本站气压、气温、降水量、蒸发量、相对湿度、风向风速、日照时数和0cm地温要素的日值数据。

可以保留原始数据的投影信息，本代码实验数据是MOD08M3

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。