国内下载，网速更快官网下载地址：http://grouplens.org/datasets/movielens/三个文件数据简介如下：MovieLens100k100,000ratingsfrom1000userson1700movies.MovieLens1M1millionratingsfrom6000userson4000movies.MovieLens10M10millionratingsand100,000tagapplicationsappliedto10,000moviesby72,000users.

异常异常检测标记工具，专门用于多个时间序列（每个类别一个时间序列）。
Taganomaly是用于为异常检测模型创建标记数据的工具。
它允许贴标机选择一个时间序列上的点，通过查看同一时间范围内其他时间序列的行为，或通过查看创建该时间序列的原始数据（假设时间序列是一个汇总指标，每个时间范围内的事件计数）:red_exclamation_mark:留意：此工具是作为与的一部分而构建的，并不定期维护。
单击此处使用在Azure上进行部署：目录使用应用程式该应用程序有四个主窗口：标签窗口时间序列标签选定点表视图查看窗口的原始数据（如果存在）将此类别与其他类别进行比较使用TwitterAnomalyDetecti

pagacoins-springbootPagaCoins应用程序的API。
只需在任何IDE上打开项目并运行即可。
独一的要求：端口27017上的MongoDB。
您可以在src/main/application.properties中检查数据库配置。
在

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

为了处理传统BP（BackPropagation）神经网络收敛较慢的问题，通过BP神经网络搭建火点预测模型，采用一种自适应学习率的方法改进BP神经网络，经比较该算法收敛较快，模型输出可达到预期效果.同时利用现场可编程逻辑门阵列（FPGA）的动态可重构技术实现了改进后的神经网络，通过仿真和结果测试，该设计在预测结果的基础上又大大减少了预测时间，为环保预测、检测轨迹规划提供了一定的理论基础.

这是自然言语处理（NLP）课程的课程项目NLP_stock_prediction.py：该项目旨在使用NLP技术从财务报告中提取信息来预测股票价格。
该项目基于论文：OntheImportanceofTextAnalysisforStockPricePredictionHLee、MSurdeanu、BMacCartney、DJurafskyLREC2014项目中用到的数据可以在下载Spell_correct.py：基于噪声通道模型的拼写校正程序的拼写校正器MDKernighan、KWChurch和WAGale，1990作者：姚璐&JussiJousimo

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。