datasauRus：R包:package:包含DatasaurusDozen数据集

该数据集为博主所整理的花卉数据集的第二部分，由于上传空间的限制共分为三部分上传，该部分共有玫瑰、梅花、茉莉花、牡丹、蒲公英、牵牛花、桃花共7个分类，每个类别有1000张图片集合，详情见https://blog.csdn.net/qq_37972530/article/details/81363934

图像分类-卷积神经网络：使用MNIST时尚数据集，构建了卷积神经网络将图像分类为10个类别之一。
使用TensorFlowFramework和Keras库实现了CNN。
在GoogleColab上以60,000张图像训练模型

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

情感分析中的英文数据集，document-level。
包含yelp-large及electronics-large两类数据集。

 该GPS轨迹数据集记录了四川省成都市从2014年8月1日到2014年9月1日的一个月的15000量出租车GPS轨迹数据。
约14亿条数据。
强调一下这是付费数据。

解析出的图片，是.jpg格式，不是.gz格式的资源

纯文本URL列表（仅限URL）在纯文本的URL列表是已知URLhaus所有恶意软件URL的转储。
除了每行一个URL之外，它不包含任何其他内容，如果您想将URLhaus数据集用作IOC（Compromise指标），这将非常有用。
您可以将它们与安全性过滤器的某些日志文件进行匹配，例如Web代理日志。
您也可以将其用作具有低误报率的阻止列表。
纯文本URL列表每5分钟生成一次。
请不要每隔5分钟取一次。

本标准规定了个人信息基本数据集的数据集元数据属性和数据元属性。
本标准适用于指导个人基本信息的采集、存储、共享以及信息系统的开发。

第10章讨论了Hadoop安全性以及Hadoop中用于提供安全控制的机制。
当构建企业级安全解决方案(它可能会围绕着与Hadoop数据集交互的许多应用程序和企业级服务)时，保证Hadoop自身的安全仅仅是安全解决方案的一个方面。
各种组织努力对数据采用一致的安全机制，而数据是从采用了不同安全策略的异构数据源中提取的。
当这些组织从多个源获取数据，接着提取、转换并将数据加载到Hadoop时，随着结果数据集被导入到企业级应用中，安全挑战甚至变得更加复杂。
例如，当从Hadoop作业中产生的数据集代表着多个数据集的组合时，应该如何对初始数据集实施访问控制策略？更为复杂的是，许多组织发现Hadoop提供的安全

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。