本资源集成了MINIST+SVM+MATLAB，可用来进行手写体识别的训练和识别，并判断精确率，同时文档给出了使用说明和附带训练数据，happyhacking!
2017/8/22 20:40:10
11.36MB
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波士顿房价预测的BP神经网络实现1)训练数据housing.csv运用波士顿房价数据2)运用Python代码实现前向和后向传播3)损失函数运用方差
2021/3/18 16:51:04
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1.voc车辆检测数据集，可直接训练，数据已经处理2.2000张次要包括：轿车、卡车、公交车、摩托车、自行车3.需要更多数据集请私聊
2022/10/20 14:57:03
219.76MB
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matlab+BP神经网络手写体数字辨认训练程序（含训练数据）。
包含5000张手写字数字图片（20x20像素），以及matlab训练程序。
包含5000张手写字数字图片（20x20像素），以及matlab训练程序。
2020/8/24 7:45:52
19.47MB
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百度网盘链接：内有用于机械学习，测试猫狗的原始图片，包含训练数据25000，测试数据125000，可以为机械学习练习提供必要的数据集！
2021/6/14 3:30:36
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赛题引见：本赛题为新能源汽车充电桩的故障检测问题，赛题提供85500条训练数据（标签：0代表充电桩正常，1代表充电桩有故障），参赛者需对36644条测试数据进行预测。
评价标准：本赛题采用f1-Score评分
评价标准：本赛题采用f1-Score评分
2017/7/17 21:57:02
2.46MB
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titanic数据，包括tran.csv,test.csv,gender_submission.csv,train是编码为1-891共891名乘客的训练数据，test和gender_submission分别为测试数据和需求提交结果的格式以及正确答案。
2016/1/17 19:47:45
34KB
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深度噪声抑制（DNS）挑战-INTERSPEECH2021该存储库包含DNS质询所需的数据集和脚本。
有关挑战的更多详细信息，请参阅我们的和挑战。
有关测试框架的更多详细信息，请访问。
回购详情：数据集目录包含干净的语音，噪声和房间脉冲响应，用于为宽带场景创建训练数据。
它还包含参与者在开发阶段可以使用的测试集。
datasets_fullband目录包含干净的语音，噪声和房间脉冲响应，用于为全频段场景创建训练数据。
NSNet2-baseline目录包含推理脚本和用于宽带语音加强方法的ONNX模型。
dns_challenge_data_downloader-如果您无法克隆整个存储库或速度太慢，这是下载数据的脚本。
请给我们发送电子邮件，要求在脚本中使用SAS_URL。
noisyspeech_synthesizer_singleprocess.py-用于合成噪声干净
有关挑战的更多详细信息，请参阅我们的和挑战。
有关测试框架的更多详细信息，请访问。
回购详情：数据集目录包含干净的语音，噪声和房间脉冲响应，用于为宽带场景创建训练数据。
它还包含参与者在开发阶段可以使用的测试集。
datasets_fullband目录包含干净的语音，噪声和房间脉冲响应，用于为全频段场景创建训练数据。
NSNet2-baseline目录包含推理脚本和用于宽带语音加强方法的ONNX模型。
dns_challenge_data_downloader-如果您无法克隆整个存储库或速度太慢，这是下载数据的脚本。
请给我们发送电子邮件，要求在脚本中使用SAS_URL。
noisyspeech_synthesizer_singleprocess.py-用于合成噪声干净
2022/9/20 18:58:54
657.72MB
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中科院（亚洲人）人脸数据集[计算机视觉人脸辨认]该资源共有500组图片数据，每组数据有5份，共计2500份训练数据。
分别为part1(1-99)、part2(100-199)、part3(200-299)、part4(300-399)、part5(400-499)；
因数据量过大，分5次上传，欢迎大家下载。
分别为part1(1-99)、part2(100-199)、part3(200-299)、part4(300-399)、part5(400-499)；
因数据量过大，分5次上传，欢迎大家下载。
2015/7/8 15:20:25
187.82MB
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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。
2024-04-09 15:03
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