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

第一章数据堆栈底子不雅点 11.1配景介绍 11.2OLTP与OLAP 21.3数据堆栈体系的盘问特色 31.4详尽数据与小结数据(DETAILDATA与SUMMARYDATA) 51.5数据堆栈与数据集市(DATAWAREHOUSE与DATAMART) 71.6TERADATA的涌现 101.7若何掂量数据堆栈引擎 111.7.1TPC-D 121.7.2TPC-H/R 201.8NCR可扩展数据堆栈方式论与实施框架 221.8.1NCR可扩展数据堆栈方式论 221.8.2NCR可扩展数据堆栈框架 261.8.3NCR可扩展数据堆栈相助同伴 28第二章TERADATA关连型数据库管理体系提要 302.1TERADATA数据库的方案脑子 302.2TERADATA数据库的体系结构 302.2.1TeradataV1/DBC体系结构 312.2.2TeradataV1/NCR3600体系结构 342.2.3凋谢的TeradataV2/SMP体系结构 402.2.4TeradataV2/MPP体系结构 452.3TERADATA的并行处置机制 512.4WINDOWS平台的TERADATA数据库 532.5TERADATA多媒体数据库 54第三章TERADATA数据库的数据调配机制 573.1哈希算法、主索引、与数据调配 573.2TERADATA数据调配示例 593.3主索引与表的建树 613.4哈希辩说与不仅有主索引 623.5TERADATA数据库体系的在线降级 64第四章TERADATA数据库的数据晤面机制 664.1基于主索引的数据晤面 664.2基于仅有次索引USI的数据晤面 674.3基于非仅有次索引NUSI的数据晤面 704.4全表扫描 744.5总结 75第五章若何遴选主索引 785.1TERADATA数据库中的AMP与PDISK 785.2数据记实的调配 795.3遴选主索引的底子原则 83第六章数据库的空间管理、用户管理、晤面权限 846.1TERADATA中的用户与数据库 846.1.1数据库 846.1.2用户 876.2TERADATA数据库的条理型结构 876.3具备者(OWNER)与建树者(CREATOR) 916.4TERADATA数据库的晤面权限 936.4.1晤面权限概述 936.4.2展现权限 1016.4.3监控权限 1016.4.4若何查验一个用户或者数据库的权限 1026.4.5GRANT召唤的操作 1056.4.6REVOKE召唤的操作 106第七章数据保护与规复 1087.1锁(LOCK) 1087.2优先权(PRIORITY) 1127.3买卖破产残缺性(TRANSACTIONINTEGRITY) 1137.4临时流水(TRANSIENTJOURNAL) 1147.5永世流水(PERMANENTJOURNAL) 1147.6FALLBACK保护 115第八章客户端晤面TERADATA数据库的方式 1198.1概述 1198.2TERADATA数据库的编程接口 1218.2.1挪用层接口CLI 1218.2.2嵌入式预处置器 1228.2.3ODBC 1228.3TERADATA使用货物 1238.3.1BTEQ 1238.3.2FastLoad 1248.3.3MultiLoad 1258.3.4FastExport 1268.3.5TPump 126第九章使用TERADATA的首要客户阐发 1279.1批发业 1289.2破费品制作与批发业供货商 1299.3货运业 1309.4客运业 1319.5电信业 1329.6康健保险业 1339.7金融业 1359.8共用奇迹类 1379.9此熟手业 138附录一CLIENT/SERVER结构下的TERADATA数据库 151附录二TERADATAODBC驱动法度圭表标准配置 153附录三QUERYMAN介绍 156附录四WINDDI介绍 162

法语OCR文字识别数据集，4879张熬炼集，766测试集

有一些泰坦尼克的数据集，外面的数据的特色搜罗了姓名、票的种别、存活、乘坐班、年岁、登录、目的地、房间、票、船以及性别。
咱们用遴选树来阐发该下场

编写matlab法度圭表标准举行鱼的分类以及识别，对于响应数据集举行熬炼抵达很高的准确率

用于自己留存VOT数据集的下场，将天生的.txt文件拷贝到vot-toolkit中就能够举行试验阐发。
本代码以csr-dcf为例。
使用参考博客：https://blog.csdn.net/qq_17783559/article/details/90485701

本资源是爬取自淘宝牛肉干商品的品评数据。
搜罗差评数据集以及洽评数据集，其中差评数据集最难集成，普通淘宝底子都是好评多少万条，差评惟独多少条，所以想凑齐一个数据集比力难，所以本数据集爬取了好多少款商品凑进去的。
能够用于淘宝品评的感情阐发使用。

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。