数据集包含67个室内类别，总共15620个图像。
图像数量因类别而异，但每个类别至少有100张图像。
所有图像均为jpg格式。
TrainImages.txt：包含每个训练图像的文件名。
共67*80张图片；
TestImages.txt：包含每个测试图像的文件名。
共67*20张图片。

ZacharykarateclubZachary网络是学者通过对一个美国大学空手道俱乐部进行观测而构建出的一个真实的社会网络.网络中包含34个节点和78条边,其中个体表示俱乐部中的成员,而边表示成员之间存在的友谊关系。
是社会网络分析中较为常用的数据集。

博客需要用到的水果数据集。

WS373-2012医疗服务基本数据集第3部分：成人健康体检

基于Hive的项目实战视频原始数据集，格式为videoIdstring,uploaderstring,ageint,categoryarray,lengthint,viewsint,ratefloat,ratingsint,commentsint,relatedIdarray

汽车数据，可用来分类学习，和分类识别中，各种视角，各种车型，非常好的一个数据。

关于R语言的实践，描述了大型数据的处理趋势与方法，下载吧

构建CNNLayerBuilderbuilder=newLayerBuilder();builder.addLayer(Layer.buildInputLayer(newSize(28,28)));builder.addLayer(Layer.buildConvLayer(6,newSize(5,5)));builder.addLayer(Layer.buildSampLayer(newSize(2,2)));builder.addLayer(Layer.buildConvLayer(12,newSize(5,5)));builder.addLayer(Layer.buildSampLayer(newSize(2,2)));builder.addLayer(Layer.buildOutputLayer(10));CNNcnn=newCNN(builder,50);运行MNIST数据集StringfileName="data/train.format";Datasetdataset=Dataset.load(fileName,",",784);cnn.train(dataset,100);Datasettestset=Dataset.load("data/test.format",",",-1);cnn.predict(testset,"data/test.predict");计算精度可以达到97.8%。

freebase的实体id到真实实体的映射数据集

20newsgroup数据集是机器学习中的一个标准数据集。
它包含18828个文档，来自于20个不同的新闻组。
该资源包含一个原信息文件和3个目录：test、train和raw。
测试和训练目录将整个数据集切分为60%的训练和40%的测试文档。

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。