采用python进行特征归一化处理的kdd99数据集。
采用的是包含了百分之10的那个数据子集处理的

该资源为正在研究推荐系统的人们提供了FourSquare和Gowalla两大数据集，是经过处理过的，被用于RankGeoFM方法试验对比。
有需要的可以下载

XQGPS的一大特色就是可以快速定位问题基线。
原来大家GPS数据后处理的时候，都是使用TBC或LGO等软件进行基线解算，然后将基线文件导入科傻或其它平差软件，生成成果报告。
在这样一个处理流程中，TBC或LGO等基线解算软件的功能是“做”，科傻或其它平差软件的功能是“做的如何”。
但是，当数据计算的结果不理想，那么需要返回基线处理软件重新优化处理基线，原来一直认为这是一个很需要经验的工作，因为你可能不知道究竟是哪些基线造成的超限，因此需要摸着石头过河，尝试处理所有可能有问题的基线。
而XQGPS通过对异步环中超限基线次数的统计，可以快速定位问题基线，做到优化有的放矢，也就是说，它可以起到“如何做”这个功能。
基线类型：基线文件的类型，可选LGO、TBC、Gamit(o文件)、CosaGPS基线。

将KDD99数据集中的符号性变成数值化，编程语言是Python;KDD数据集的每条连接记录是有38个数字特征和3个符号型特征组成，要相对数据进行处理首先要进行数据的标准化。
符号型特征数值化。
采用属性映射的方法

决策树对于数据分类的Python实现，测试集和训练集分别给出，而且数据已经处理好的，

投影寻踪(projectionpursuit，PP)方法属于直接由样本数据驱动的探索性数据分析方法，是美国科学家Kruscal于20世纪70年代提出的，在高维性、非线性、非正态数据分析处理方面有独到之处，运用matlab编程，其计算步骤如下：(1)指标体系无量纲化；
（2）构造投影指标函数；
（3）构造投影目标函数；
(4)确定最佳投影方向；
(5)确定投影值

shp文件地图数据导入mysql，偏于数据openlayers数据调用处理

部分源程序如下：//=================测速计数处理===================================voidtimer1()interrupt3{time1++;}//+++++++++++++++++测速转换处理+++++++++++++++++++++++voidint1()interrupt2{longkA=0;uchartemp;TR1=0;if(SP_bit==0){TR1=1;SP_bit=1;}else{kA=time1*65536+TH1*256+TL1;temp=2500000/kA;SP_out=temp;TH1=0x00;TL1=0x00;time1=0x00;TR1=0;SP_bit=0;}}//================PWM处理与数据采集处理函数===================voidPWM_generator()interrupt1using0{if(flag==1){a--;if(a==0){flag=0;if(K_B_bit==1)a=UK;elsea=SP_in;}else{OUT_PWM=0;}}if(flag==0){b--;if(b==0){flag=1;if(K_B_bit==1)b=0xff-UK;elseb=0xff-SP_in;}else{OUT_PWM=1;}}m++;if(m==20){m=0;n++;if(n==40){n=0;EK0=SP_in-SP_out;PI_bit=1;}}}

开发过程中经常会遇到json数据的处理，而单独对json数据进行增删改并不方便，尤其是Geojson文件的处理，通过对网络资料的整理总结，下面介绍Java语言方法对json数据进行读取、添加、删除与修改操作。

flicrk8k数据集。
用于imagecaption等相关数据的处理

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。