人脸多种属性、关键点标注数据集，包含了10000张脸，其中7500用于训练，2500张用于测试，共98个关键点。
除了关键点之外，还有遮挡，姿态，妆容，光照，模糊和表情等多种属性信息的标注。

在本文中，我们将深入探讨如何使用MFC（MicrosoftFoundationClasses）中的链表类来构建一个学生管理系统。
MFC是微软提供的一套C++类库，它简化了Windows应用程序的开发，特别是用户界面部分。
链表作为一种高效的数据结构，非常适合用于管理动态数据集合，如学生的个人信息。
我们要了解MFC中的CList类，它是实现链表功能的基础。
CList类提供了添加、删除、遍历元素等操作，可以存储任意类型的对象，包括自定义的学生结构体。
在学生管理系统中，每个学生的信息可能包括姓名、学号、年龄、成绩等字段，这些信息可以封装在一个名为`Student`的结构体或类中。
创建`Student`类或结构体：```cppstructStudent{CStringname;//学生姓名intid;//学号intage;//年龄floatscore;//成绩};```接下来，我们需要利用CList类来管理`Student`对象。
需要包含MFC头文件`#include`，然后创建一个CList实例，并声明其存储类型为`Student`指针：```cppCListstudentList;```添加学生信息到链表中：```cppvoidAddStudent(CStudent*pStudent){studentList.AddHead(pStudent);}```遍历链表显示所有学生信息：```cppvoidDisplayAllStudents(){CList::POSITIONpos=studentList.GetHeadPosition();while(pos!=NULL){CStudent*pStudent=studentList.GetNext(pos);//打印或处理学生信息}}```此外，还可以实现查找、删除特定学生等功能。
例如，根据学号查找学生：```cppCStudent*FindStudentById(intid){CList::POSITIONpos=studentList.GetHeadPosition();while(pos!=NULL){CStudent*pStudent=studentList.GetNext(pos);if(pStudent-＞id==id){returnpStudent;}}returnNULL;//如果未找到返回NULL}voidRemoveStudentById(intid){CStudent*pToRemove=FindStudentById(id);if(pToRemove!=NULL){studentList.Remove(pToRemove);}}```为了与用户交互，我们通常会结合MFC的对话框类（CDialog）创建一个用户界面，用户可以通过输入框输入学生信息，通过按钮触发上述函数。
在MFC应用中，通常会继承CDialog类创建一个自定义对话框，并在其中处理按钮事件。
考虑到文件I/O，我们可以将学生数据保存到文件中，以便下次启动程序时恢复。
这可以通过序列化（Serialization）机制实现。
MFC提供了CObject类的Serialize成员函数，使得派生类（如`Student`）可以轻松地进行序列化和反序列化操作。
创建一个.CPP文件来处理文件操作：```cppvoidSaveToFile(CFile&file){studentList.Serialize(file);}voidLoadFromFile(CFile&file){studentList.Serialize(file);}```在对话框的OnOpen或OnSave事件中，打开文件对话框，获取文件路径，然后调用这些函数进行读写操作。
通过以上步骤，我们已经构建了一个基于MFC链表类的学生管理系统，实现了学生信息的增删查改以及文件操作。
MFC的CList类为我们提供了一种灵活且高效的管理动态数据集的方式，使得开发这样的系统变得相对简单。
在实际项目中，还可以根据需求增加更多的功能，如排序、过滤等。

用于基于地理位置的推荐系统数据集。
Afterpreprocessing,thedatasetcontains30,887users,18,995POIsand860,888reviews.

TSP问题数据测试集,关于所有TSP问题的数据集

3dcnn行为识别网络架构并使用softmax层用于ucf101数据集

EnglishHnd.tgz这个文件中（EnglishHandwriting），图像主要在Img这个文件夹下，按照Samples001-Samples062的命名方式存储在62个子文件夹下，每个子文件夹有55张图像，都为PNG格式，分辨率为1200*900，三通道RGB图像。

里面包含三组网络流量数据，一组公共数据集，还有回声状态网络的matlab代码，主要包括2个方面，一个是对数据进行处理，另外一个是预测，提供给大家学习，希望有所帮助

2007年上海出租车7月20日数据集，数据内容，出租车编号，时间，经纬度，夹角，瞬时速度，载客状态

视觉跟踪技术作为计算机视觉领域的热门课题之一，是对连续的图像序列进行运动目标检测、提取特征、分类识别、跟踪滤波、行为识别，以获得目标准确的运动信息参数（如位置、速度等），并对其进行相应的处理分析，实现对目标的行为理解。
视觉跟踪是指对图像序列中的运动目标进行检测、提取、识别和跟踪，获得运动目标的运动参数，如位置、速度、加速度和运动轨迹等，从而进行下一步的处理与分析，实现对运动目标的行为理解，以完成更高一级的检测任务。

代码使用matlab编写，压缩包中包含MNIST数据集及其读取函数、KNN算法实现和ReadMe.txt。
KNN算法中使用了PCA降维处理数据减少运行时间，正确率可达95%，有部分注释。
请结合ReadMe文件使用。

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。