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
2023/2/18 23:06:07 11.06MB MNIST数据
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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)。
2023/2/18 1:28:21 3.9MB Hadoop 文本分类 朴素贝叶斯 TF
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原始数据需要处理一下才能使用,这里曾经处理好了,分成了训练集、验证集和测试机,处理逻辑见代码。
2023/2/11 14:14:14 14.8MB 机器学习 手写 数据集 深度学习
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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.
2023/2/5 6:35:45 28.81MB minist 数据集 手写数字
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对jaffe人脸库进行辨认测试,将jaffe人脸库分为训练集和测试集两部分,首先对图片进行LBP+LPQ特征提取,然后svm分类辨认,统计辨认率
2023/1/27 22:14:12 2.66MB 表情识别 源码Matlab LBP+LPQ SVM
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视网膜眼底血管分割的STARE数据集,可作为深度进修的训练集。
2023/1/11 22:37:39 18.32MB 数据集
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Tesseract的中文言语包,中文训练集,下载后拷贝到C:\ProgramFiles(x86)\Tesseract-OCR\tessdata可直接使用
2018/3/11 20:44:19 26.89MB Tesseract
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这是一个人脸性别识别的数据库,里面分别有男性和女性的不同照片,分为训练集和测试集,需求的朋友可以下载哦
2021/1/8 11:52:09 15.98MB 人脸识别
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高斯过程(GP)模型是非参数贝叶斯回归的一种灵活方法。
然而,在大数据中使用GP模型的大多数现有工作都是为单变量输出时间序列定义的,称为单任务GPs(single-taskGPs,STGP)。
在此,利用GPs同时对多个相关单变量生理时间序列进行建模。
由此产生的多任务GP(MTGP)框架可以学习多个信号之间的相关性,即便它们可能以不同的频率采样,并具有针对不同间隔的训练集。
MTGPs可有效地学习了生理时间序列之间的相关性,从而提高了建模精度。
多任务高斯过程模型Matlab工具箱(包括多个例子)
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船只照片快要4000张(各类都有)可以用来做训练集!包含了轮船,帆船,游船,渔船等常见船只。
质量均有保证
2017/3/26 14:37:02 181.42MB date
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡