CIC IoT Dataset 2023是由加拿大网络安全研究所提供的一个数据集，旨在促进物联网（IoT）环境中大规模攻击的安全分析应用程序的开发。该数据集包含33种攻击，分为7类，包括DDoS、DoS、侦察、基于Web的攻击、暴力破解、欺骗和Mirai。 TON_IoT数据集是一种新型的物联网（IoT）网络测试平台架构，可以用来评估人工智能（AI）安全应用程序。该平台采用了NSX vCloud NFV来支持软件定义网络（SDN）、网络功能虚拟化（NFV）和服务编排（SO），它包含了从遥测数据集、Windows和Linux基础数据集以及网络流量数据集收集的异构数据源。 UNSW-NB15 Dataset是由澳大利亚新南威尔士大学堪培拉分校网络范围实验室的IXIA PerfectStorm工具创建的原始网络数据包，用于生成现代正常活动和合成当代攻击行为的混合体。该数据集包含九种类型的攻击，包括Fuzzers、Analysis、Backdoors、DoS、Exploits、Generic、Reconnaissance、Shellcode和Worms。总共49个带有类标签的特征。

网络数据集Route图层的建立 ArcGIS建立网络数据集详细步骤，包含使用Python和边界数据对路网进行裁切，完成数据裁切后，建立数据集详细设置等。 知识点1：ArcGIS中的网络数据集Route图层建立 网络数据集Route图层的建立是ArcGIS中的一个关键步骤，通过使用Python和边界数据对路网进行裁切，完成数据裁切后，建立数据集详细设置等。这一步骤主要包括数据准备工作、裁切市县数据、制作网络数据集Route图层数据等。 知识点2：数据准备工作 在ArcGIS中准备数据是非常重要的，包括新疆市县shape图层数据、新疆道路shape图层数据、其他新疆shape图层数据等。这些数据将用于裁切市县数据和制作网络数据集Route图层数据。 知识点3：裁切市县数据 裁切市县数据是使用Python脚本对图层进行批量裁切的过程，裁切脚本为clip文件夹下的clip.txt图层。裁切函数arcpy.Clip_analysis(a,b,c)为裁切图层的函数，其中参数a：待裁切的全区域图层路径，参数b：需要裁切的范围图层路径，参数c：裁切后生成的图层所在路径。 知识点4：制作网络数据集Route图层数据 制作网络数据集Route图层数据需要使用roadsection.shp制作，主要是利用Network Analyst扩展模块，自定义菜单下选择扩展模块选项。在扩展模块窗口中的Network Analyst前打钩。然后，新建网络数据集，选择连通性为任意节点，确定后下一步，设置完成后确定，下一步，选择是构建完成。 知识点5：验证构建的网络数据集 验证构建的网络数据集是否成功需要在ArcMap中进行网络分析验证。在ArcMap中，双击route打开ArcMap查看route文档，右键选择缩放至图层打开查找路径功能添加停靠点，点击添加停靠点后，在地图上点击添加停靠点。分析结果如下图，若没有分析结果则网络数据集可能制作失败，请重新检查数据是否符合标准或者制作网络数据集过程是否完整。 知识点6：ArcGIS中的Network Analyst扩展模块 Network Analyst扩展模块是ArcGIS中的一个重要组件，用于网络分析和建模。它提供了强大的网络分析功能，包括路网分析、交通分析、网络优化等。 知识点7：Python脚本在ArcGIS中的应用 Python脚本在ArcGIS中的应用非常广泛，可以用于自动化任务、数据处理、图形处理等。裁切市县数据就是使用Python脚本对图层进行批量裁切的过程。 知识点8：ArcGIS中的图层管理 图层管理是ArcGIS中的一个重要组件，用于管理和组织图层数据。在ArcGIS中，可以使用Catalog管理图层数据，将数据添加到Catalog中，并使用ArcMap中管理图层数据。 知识点9：ArcGIS中的数据裁切 数据裁切是ArcGIS中的一个重要步骤，通过裁切可以将大量数据裁切到所需的范围内。裁切函数arcpy.Clip_analysis(a,b,c)为裁切图层的函数，其中参数a：待裁切的全区域图层路径，参数b：需要裁切的范围图层路径，参数c：裁切后生成的图层所在路径。 知识点10：ArcGIS中的网络数据集应用 网络数据集的应用非常广泛，包括交通规划、城市规划、环境监测等领域。在ArcGIS中，可以使用Network Analyst扩展模块建立网络数据集，并对其进行分析和优化。

这些网络数据主要由nodes，link，OD等信息构成，并组织成一系列文件。

这是包含1000只猫（Cat）的数据集，均为图片格式（命名以.jpg结尾）

这是可以用于训练CNN或者RNN等人工智能网络结构的dog数据集。其中包含1000只dog的图片，命名均为.jpg结尾。

BP神经网络数据集（excel）

BP神经网络数据集（excel）

1) 数据内容 本数据集包含澜沧江-湄公河流域流向、汇流累积和矢量河网信息。 2) 数据来源及加工方法 本数据集采用了遥感蚀刻方法（Remote Sensing Stream Burning, Wang et. al, 2021），融合了高精度高程模型MERIT-DEM和哨兵2号光学影像。 3) 数据质量描述 经验证，本数据集具备较高的空间精度（Wang et. al, 2021）。 4) 数据应用成果及前景 本数据集提供了基础的河流网络及其汇流信息，可用于水文模型、陆面过程模型、地球系统模式等模拟用途，也可以用于制图和空间统计分析。

资源压缩后的文件目录： test test_labels train train_labels val val_labels class_dict.csv functional.py

由原始的点线数据集生成二维网络数据集，生成前对线数据集进行拓扑检查，用于网络分析。