使用python-opencv进行人脸识别（图像识别）时需要用到的训练集文件haarcascade_eye.xmlhaarcascade_frontalface_alt.xmlhaarcascade_frontalface_alt2.xmlhaarcascade_frontalface_default.xml
2023/6/4 10:49:06
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coco2017数据集官网下载的被我上传到了百度云，约26G左右，包含训练集，测试集，验证集及标签。
个人建议百度云会员下载，速度会极度快！！！
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2023/3/14 22:50:16
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关于elm进行回归预测的分析，使用方法很简单，只需输入训练集和测试集就可以进行elm预测了，预测的结果会保存在相应的.mat文件里，详细操作请看代码里的操作说明。
资源里有调用函数ELM.m，执行函数guidence.m文件，作为调用实例，直接运行就可以了，简单易懂，汉语正文说明等。
运行结果会直接输出测试集的MAE,RMSE,MAPE,DISTAT这几个统计量
资源里有调用函数ELM.m，执行函数guidence.m文件，作为调用实例，直接运行就可以了，简单易懂，汉语正文说明等。
运行结果会直接输出测试集的MAE,RMSE,MAPE,DISTAT这几个统计量
2023/3/14 18:22:44
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可从该页面获得的MNIST手写数字数据库具有60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集。
它是NIST提供的更大集合的子集。
数字曾经过尺寸标准化，并以固定尺寸的图像为中心。
对于那些希望在实际数据上尝试学习技术和模式识别方法，同时在预处理和格式化方面花费最少的人来说，它是一个很好的数据库
它是NIST提供的更大集合的子集。
数字曾经过尺寸标准化，并以固定尺寸的图像为中心。
对于那些希望在实际数据上尝试学习技术和模式识别方法，同时在预处理和格式化方面花费最少的人来说，它是一个很好的数据库
2023/2/18 23:06:07
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基于Hadoop的文本分类算法系统，本系统实现了分词处理，停用词处理（IK）；
使用朴素贝叶斯分类算法来对文本进行训练和分类，在测试过程中使用词频特征选择作为特征词选择算法，分类精确率达到了78%，包含卡方特征选择算法（训练集特征选择）。
使用朴素贝叶斯分类算法来对文本进行训练和分类，在测试过程中使用词频特征选择作为特征词选择算法，分类精确率达到了78%，包含卡方特征选择算法（训练集特征选择）。
2023/2/18 1:28:21
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minist手写数字数据集(原始图片)；
42000张图片，0-9MNIST数据集来自美国国家标准与技术研讨所,NationalInstituteofStandardsandTechnology(NIST).训练集(trainingset)由来自250个不同人手写的数字构成,其中50%是高中学生,50%来自人口普查局(theCensusBureau)的工作人员.测试集(testset)也是同样比例的手写数字数据.
42000张图片，0-9MNIST数据集来自美国国家标准与技术研讨所,NationalInstituteofStandardsandTechnology(NIST).训练集(trainingset)由来自250个不同人手写的数字构成,其中50%是高中学生,50%来自人口普查局(theCensusBureau)的工作人员.测试集(testset)也是同样比例的手写数字数据.
2023/2/5 6:35:45
28.81MB
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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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