MNIST数据集是一个手写阿拉伯数字图像识别数据集，图片分辨率为20x20灰度图图片，包含‘0-9’十组手写手写阿拉伯数字的图片。
其中，训练样本60000，测试样本10000，数据为图片的像素点值，作者曾经对数据集进行了压缩。

RSODDataset是用于遥感图像中物体检测的数据集，其包含飞机、操场、立交桥和油桶四类目的，数量分别为：446张图——4993架飞机，189张图——191个操场，176张图——180座立交桥，165张图——1586个油桶。
该数据集由武汉大学于2015年发布，相关论文有《EllipticFouriertransformation-basedhistogramsoforientedgradientsforrotationallyinvariantobjectdetectioninremote-sensingimages》和《AccurateObjectLocalizationinRemoteSensingImagesBasedonConvolutionalNeuralNetworks》。

LEVIR数据集由大量800×600像素和0.2m?1.0m/像素的高分辨率GoogleEarth图像和超过22k的图像组成。
LEVIR数据集涵盖了人类居住环境的大多数类型地面特征，例如城市，乡村，山区和海洋。
数据集中未考虑冰川，沙漠和戈壁等极端陆地环境。
数据集中有3种目标类型：飞机，轮船（包括近海轮船和向海轮船）和油罐。
一切图像总共标记了11k个独立边界框，包括4,724架飞机，3,025艘船和3,279个油罐。
每个图像的平均目标数量为0.5。

本文件包含有雾图像数据集生成代码和AOD-Net去雾，能直接运转

运用matlab实现蜂群SVM，粒子群SVM，遗传算法SVM，数据包含有公共数据集，公共图像数据集，图像特征提取用了词袋，保证可用（公共图像数据集太大，删除了）

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。