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LK_HS(matlabopencv源代码及论文及数据集)MIT-CSAIL-TR-2010-024SIFTFlowDenseCorrespondenceacrossScenesandItsApplicationsBeyondPixelsExploringNewRepresentationsandpplicationsforMotionAnalysis搜罗matlab及OpenCV3.0源代码，对于视频中目的举行跟踪（自己已经调试经由）

Matlab高斯侈靡贝叶斯算法以及KNN分类算法的实现。
培训以及测试数据取自UCI机械学习数据存储库的“玻璃识别数据集”。
数据集在Data文件夹下留意：为了举行KNN的准确性盘算，使用了留一法交织验证。

3922张仅仅搜罗车牌的图片，从残缺图片上切割下来的，并且每一张图片的名字搜罗车牌号码，能够用作深度学习或者其余机械学习的数据集，自己是用来学习深度学习多标签分类

--------------------------------------------------------------------------------------TheExtendedCohn-Kanade(CK+)databasedistribution:PHASE1Initial:1stJuly2010Revised:28thSept2010---------------------------------------------------------------------------------------InthisPhasethereare4zippedupfiles.Theyrelateto:1)TheImages(cohn-kanade-images.zip)-thereare593sequencesacross123subjectswhichareFACScodedatthepeakframe.Allsequencesarefromtheneutralfacetothepeakexpression.2)TheLandmarks(Landmarks.zip)-AllsequencesareAAMtrackedwith68pointslandmarksforeachimage.3)TheFACScodedfiles(FACS_labels.zip)-foreachsequence(593)thereisonly1FACSfile,whichisthelastframe(thepeakframe).EachlineofthefilecorrespondstoaspecificAUandthentheintensity.Anexampleisgivenbelow.4)TheEmotioncodedfiles(Emotion_labels.zip)-ONLY327ofthe593sequenceshaveemotionsequences.Thisisbecausethesearetheonlyonesthefittheprototypicdefinition.LiketheFACSfiles,thereisonly1Emotionfileforeachsequencewhichisthelastframe(thepeakframe).Thereshouldbeonlyoneentryandthenumberwillrangefrom0-7(i.e.0=neutral,1=anger,2=contempt,3=disgust,4=fear,5=happy,6=sadness,7=surprise).N.Bthereisonly327files-IFTHEREISNOFILEITMEANSTHATTHEREISNOEMOTIONLABEL(sorrytobeexplicitbutthiswillavoidconfusion).Examples:-----------------------------------------------------------------------------------Allfilenameandstructureshouldbethesame.Forexample,animageat:cohn-kanade-images/S005/001/S005_001_00000011.png------------------------------------------------------------------------------------willhavethecorrespondinglandmarkat:Landmarks/S005/001/S005_001_00000011_landmarks.txt------------------------------------------------------------------------------------FACScodeat:FACS/S005/001/S0005_001_00000

良\恶性乳腺癌肿瘤料想数据集，已经分为熬炼集以及测试集。
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高光谱图像数据集，搜罗Indian,Pavia。
每一类数据集里搜罗图像原始信息，以及相对于应的groundtruth。

WS374-2012卫生管理底子数据集第2部份：卫生把守行政应承与注销

数学建模算法与法度圭表标准（司守奎）算法+数据集+源代码电子版

普通最小二乘法回归_源码数据搜罗数据集Cal_housing.csv，源码ExistData.py，SimulateData.py

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。