PD数据库由训练和测试文件组成。
培训数据属于20名PWP（6名女性，14名男性）和20名健康人（10名女性，10名男性），他们在伊斯坦布尔大学Cerrahpasa医学院神经系上诉。
从所有主题，采取多种类型的录音（26个声音样本，包括持续元音，数字，单词和短句）。
从每个语音样本中提取一组26个线性和时间-基于频率的特征。
由该专家医师确定的每个患者的UPDRS（（统一帕金森氏病评分量表）分数也可用于该数据集）因此，该数据集也可用于回归。
在收集由多种类型的录音组成的训练数据集并进行实验后，根据所获得的结果，我们继续在相同条件下通过同一医生的检查过程收集来自PWP的独立测试集。
在收集这个数据集的过程中，28名PD患者被要求分别只说出持续元音'a'和'o'三次，共计168次录音。
从该数据集的语音样本中提取相同的26个特征。
这个数据集可以作为一个独立的测试集来验证在训练集上获得的结果。
培训数据属于20名PWP（6名女性，14名男性）和20名健康人（10名女性，10名男性），他们在伊斯坦布尔大学Cerrahpasa医学院神经系上诉。
从所有主题，采取多种类型的录音（26个声音样本，包括持续元音，数字，单词和短句）。
从每个语音样本中提取一组26个线性和时间-基于频率的特征。
由该专家医师确定的每个患者的UPDRS（（统一帕金森氏病评分量表）分数也可用于该数据集）因此，该数据集也可用于回归。
在收集由多种类型的录音组成的训练数据集并进行实验后，根据所获得的结果，我们继续在相同条件下通过同一医生的检查过程收集来自PWP的独立测试集。
在收集这个数据集的过程中，28名PD患者被要求分别只说出持续元音'a'和'o'三次，共计168次录音。
从该数据集的语音样本中提取相同的26个特征。
这个数据集可以作为一个独立的测试集来验证在训练集上获得的结果。
2025/6/28 20:20:56
20.29MB
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opencv4.0现在支持调用TensorFlow，这是opencv4.0实现maskrcnn的训练数据集.
2025/6/28 18:29:27
169.59MB
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数据挖掘数据集leagues_NBA_2014_games_gamesleagues_NBA_2014_games_games
2025/6/27 5:54:19
10KB
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整个压缩文件有源码+数据集+运行环境+训练出的模型，项目讲解可以看下载后中的ppt，数据集是kaggle提供的数据集以及自己用爬虫爬取的数据集，去除了大部分老重复的图，就是做了一定筛选，有2400+抽烟图片，并全部标注。
2025/6/24 9:53:19
960.35MB
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该语料由电影评论组成，其中持肯定和否定态度的各1,000篇；
另外还有标注了褒贬极性的句子各5331句，标注了主客观标签的句子各5000句。
该语料可以被应用于各种粒度的，如词语、句子和篇章级情感分析研究中。
情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
另外还有标注了褒贬极性的句子各5331句，标注了主客观标签的句子各5000句。
该语料可以被应用于各种粒度的，如词语、句子和篇章级情感分析研究中。
情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
2025/6/24 8:26:31
101.19MB
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针对基于元数据或传统主题图的知识组织模式没有实现知识的多层次多粒度表示,以及知识融合过程中相似性算法准确性不高而影响融合质量的问题,结合全信息理论与扩展主题图结构特点及语义信息,提出了面向多源知识融合的扩展主题图相似性算法(ETMSC)和阈值选取的相关性、层次对应和实验确定三原则.该算法综合了语法、语义和语用的相似性,扩展了主题图元素间组成结构上的相似性,同时充分考虑了涵义及所处语境的相似性.主题图相似性的判别准则与阈值有关,阈值的确定与数据集相关.实验结果表明,ETMSC算法与单纯基于语法或语义的相似性算法相比,准确性提高了9.2%~11.1%.
2025/6/22 20:11:01
228KB
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天文笔记本iPython笔记本展示了NumPy，matplotlib和我们的宇宙入门简短版本：确保已安装所有适当的依赖项，然后为您的平台运行适当的安装脚本。
Linux安装/构建所需的依赖项。
除Python和virtualenv之外的大多数依赖项都是通过安装脚本自动安装的。
克隆或分叉此仓库。
运行setup.sh创建一个新的virtualenv，安装所有缺少的依赖项，并下载所需的数据集。
经过全面测试的Xubuntu12.10的说明位于INSTALL-xubuntu-12.10中。
视窗安装所需的依赖项。
有关详情，请参见下文。
克隆或分叉此仓库。
运行setup.bat以创建一个新的virtualenv，安装所有缺少的依赖项，并下载所需的数据集。
Windows依赖关系（简单方法）在Windows中获取所有依赖关系的最简单方法是使用专门用于科学计算的Pyt
Linux安装/构建所需的依赖项。
除Python和virtualenv之外的大多数依赖项都是通过安装脚本自动安装的。
克隆或分叉此仓库。
运行setup.sh创建一个新的virtualenv，安装所有缺少的依赖项，并下载所需的数据集。
经过全面测试的Xubuntu12.10的说明位于INSTALL-xubuntu-12.10中。
视窗安装所需的依赖项。
有关详情，请参见下文。
克隆或分叉此仓库。
运行setup.bat以创建一个新的virtualenv，安装所有缺少的依赖项，并下载所需的数据集。
Windows依赖关系（简单方法）在Windows中获取所有依赖关系的最简单方法是使用专门用于科学计算的Pyt
2025/6/22 12:19:47
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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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