管理员模块已更新使用说明1电脑上装JDK2电脑上装mysql数据库3在dos下打开mysql后，把mysql.txt里的代码（包括insert代码）复制到dos下运行，记得最后再按一下回车键，让最后一行也运行。
4在eclipse或myeclipse下新建java项目（注意不是jsp项目）后，复制src文件夹到替换项目里的src。
然后在复制train.pro，右击项目名粘贴（即把train.pro加到项目目录里）5把mysql-connector-java-5.1.13-bin.jar添加到项目里。
右键项目，点击BuildPath后再点击addExternalArchives后找到mysql-connector-java-5.1.13-bin.jar文件打开即可。
6在eclipse里打开wed包下MySqlH.java设置mysqlroot用户的密码，Stringpassword="mysql";我的密码是mysql，这里改成你自己的密码。
7运行client包下的Administrator.java，若没有错如则OK。
8运行后点击工具条里的‘工具’，后再点击‘生成所有列车表’，若成功，此时可看见列车表里增加了很多数据。
可能有点慢，稍等一会。
9若8成功，则点击工具条里的‘工具’，后再点击‘生成所有车票表’，若成功，此时可看见车票表里增加了很多数据。
可能有点慢，稍等一会。
关于工具条理的‘生成所有列车表’‘生成所有车票表’"生成列车表""生成车票表""设置天数"的介绍1‘生成所有列车表’是根据车次表和车站表的全部数据自动生成列车表里的数据，仅限于第一次时使用。
2‘生成所有车票表’是根据列车表里的全部数据自动生成车票表里的数据，仅限于第一次时使用。
3"生成列车表"是根据你输入的某一列车次（必须是车次表里的车次和车站表里有与之相关的数据时才能使用）自动生成列车表里的数据4"生成车票表"是根据你输入的某一ID（必须是列车表里的ID）自动生成车票表里的数据5"设置天数"是设置能够预订和销售的最多天数，默认是3天，即能预订和销售3天内的车票注意： 1订票记录表，销售记录表，退票记录表里的时间是系统自动生成，在任何情况下都不需填写也不能修改 2在管理员模块里添加，删除和修改后需更新一下才能显示，只需点一下别的表，在点刚修改的表即可，数据完全正确 3退票员和销售员登录时分别查询对应表的记录，因此需要在管理员模块里增加相应记录后才能登录 4此系统暂时已知还有多个缺陷，如如退票是可一张票可退多次，一个订票id可买多张车票。
由于时间因素，就不在修补了。
5train.pro是个配置文件，可用记事本打开，尽量在train下的Main_Config.java里修改其配置信息

更新于2014年9.9号的列车时刻表，下载前请注意：·本文件是一个数据库文件，可以使用Firefox的SQLite工具进行查看·文件包含一个train表和一个station表，前者存储了某个车次的信息，如车次名，始发站，终点站，沿途经过的各个站名以及到达与离开的时间等；
后者存储了某个车站的信息，如车站名，途径本站的所有车次名·本文件的数据来自58同城和www.ip138.com，仅供参考。

MNIST数据集!

二次开发labelImg-中文版热键Ctrl+u从目录加载所有图像Ctrl+r更改默认注释目标目录Ctrl+s保存Ctrl+d复制当前标签和矩形框Space将当前图像标记为已验证w创建一个矩形框d下一张图片a上一张图片del删除所选的矩形框Ctrl++放大Ctrl--缩小↑→↓←键盘箭头移动选定的矩形框工具说明生成Yolov3目录选择目录自动生成Yolov3目录结构data\backupdata\cfgdata\obj标注图片目录生成Yolov3标注选择自动生成的Yolov3自动读取data\obj目录生成data\train.txtdata\voc.datadata\voc.names注：生成标注目录请切换YOLO模式

构建CNNLayerBuilderbuilder=newLayerBuilder();builder.addLayer(Layer.buildInputLayer(newSize(28,28)));builder.addLayer(Layer.buildConvLayer(6,newSize(5,5)));builder.addLayer(Layer.buildSampLayer(newSize(2,2)));builder.addLayer(Layer.buildConvLayer(12,newSize(5,5)));builder.addLayer(Layer.buildSampLayer(newSize(2,2)));builder.addLayer(Layer.buildOutputLayer(10));CNNcnn=newCNN(builder,50);运行MNIST数据集StringfileName="data/train.format";Datasetdataset=Dataset.load(fileName,",",784);cnn.train(dataset,100);Datasettestset=Dataset.load("data/test.format",",",-1);cnn.predict(testset,"data/test.predict");计算精度可以达到97.8%。

20newsgroup数据集是机器学习中的一个标准数据集。
它包含18828个文档，来自于20个不同的新闻组。
该资源包含一个原信息文件和3个目录：test、train和raw。
测试和训练目录将整个数据集切分为60%的训练和40%的测试文档。

imdb.npz电影评论数据集当我们按照教程书籍里面的代码试验时，往往会出现数据集下载失败的问题.执行(train_data,train_labels),(test_data,test_labels)=imdb.load_data(num_words=10000)出现Downloadingdatafromhttps://s3.amazonaws.com/text-datasets/imdb.npz，网络连接失败。
此时，将下载好的imdb.npz文件放在主目录下的.keras/datasets文件夹下即可。

因matlab无法直接读取直接下载的MNIST数据格式，故写了一个matlab程序将数据读取后存储为.mat格式train_images-60000个训练集,大小为28*28*60000train_labels-60000个标签，大小为60000*1test_images-10000个训练集,大小为28*28*10000test_labels-10000个标签，大小为10000*1

Kaggle-House-Prices-Advanced-Regression-Techniques原始数据集，包括train.csv,test.csv,data_description.txt

里面包括肝脏分割数据集和整个工程所有文件，下载完之后直接运行就好，工程文件包括model.py,train.py和predict.py三个文件，数据集中训练集一共有400张肝脏图片及对应分割模板，验证集一共有20张肝脏图片及对应分割模板

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。