此资源为第二代身份证度读卡器二次开辟借口、其信息包括：姓名、性别、出生年月、发证机关、户籍地址、相片、身份证号码等。

nsf-oce-genderNSF海洋科学奖中的性别差异分析在这一系列的Jupyter笔记本电脑中，我们：清理并预备1987年至2019年的NSF海洋科学奖数据以进行分析确定研究主题从PI和联合PI的名字中提取性别信息在以下方面检查NSF海洋科学奖中的性别差异：所有NSF-OCE奖项NSF-OCE计划中排名前10位的奖项最多奖项数量排名前10位的学术组织确定的研究主题奖励类型在NSF-OCE授予WHOI的奖项中检查性别差异：NSF-OCE计划中排名前10位的奖项最多确定的研究主题奖励类型伊万·利马-2020年11月5日星期四20:06:50-0500

微信小程序－人脸检测，实现人脸检测功能，包括年龄和性别。
使用微信小程序开发工具即可运转。

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

识别结果大概是这样{'result':{'face_num':1,'face_list':[{'quality':{'occlusion':{'right_eye':0,'left_cheek':0.1459853947,'right_cheek':0.05144193396,'left_eye':0.465408802,'mouth':0.02919708006,'chin_contour':0.01420217194,'nose':0},'illumination':116,'blur':7.266304692e-06,'completeness':1},'age':22,'face_token':'dc6f8f9df5d977ea476e2d04acdf5063','race':{'type':'white','probability':0.6173604727},'glasses':{'type':'common','probability':0.9834988713},'gender':{'type':'male','probability':0.655915916},'face_probability':0.9185044169,'beauty':51.21487427,'angle':{'roll':-2.750922441,'yaw':28.97134399,'pitch':5.202290535},'location':{'height':65,'top':112.0704803,'width':76,'left':76.20765686,'rotation':-4},'face_type':{'type':'human','probability':0.9992217422},'face_shape':{'type':'oval','probability':0.4419156313},'expression':{'type':'none','probability':0.9999142885}}]},'error_msg':'SUCCESS','timestamp':1537413754,'cached':0,'error_code':0,'log_id':9465840013520}年龄：22颜值：51.21487427表情-type(none:不笑；
smile:微笑；
laugh:大笑)：none表情-probability(表情置信度，范围【0~1】，0最小、1最大)：0.9999142885脸型-type(square:正方形triangle:三角形oval:椭圆heart:心形round:圆形)：oval脸型-probability(置信度，范围【0~1】，代表这是人脸形状判断正确的概率，0最小、1最大)：0.4419156313性别-type(male:男性female:女性)：male性别-probability(性别置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
)：0.655915916能否带眼镜-type(none:无眼镜，common:普通眼镜，sun:墨镜)：common能否带眼镜-probability(眼镜置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
)：0.9834988713人种-type(yellow:黄种人white:白种人black:黑种人arabs:阿拉伯人)：white人种-probability(人种置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
)：0.6173604727真实人脸/卡通人脸-type(human:真实人脸cartoon:卡通人脸)：human真实人脸/卡通人脸-probability(人脸类型判断正确的置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
)：0.9992217422

微博最新数据集，包含以下字段发表时间所用设备微博内容点赞数评论数转发数用户id用户名称vip等级关注数粉丝数性别微博认证（简介）等级阳光信誉注册时间

超市收银系统数据库课程设计，含源代码和详细的实验报告1、需求分析（1）、信息要求 顾客信息：顾客编号（会员卡号）、顾客姓名、顾客性别、注册时间、能否到期、消费金额。
 收银员信息：收银员编号、收银员姓名、收银员性别、登录名，密码。
 商品信息：商品编号、商品名称、单价、现有库存。
 收银信息：收银员编号、收银金额、登录时间，注销时间。
 交易信息：顾客编号，商品编号，交易时间，交易数量。

超市收银系统数据库课程设计，含源代码和详细的实验报告1、需求分析（1）、信息要求 顾客信息：顾客编号（会员卡号）、顾客姓名、顾客性别、注册时间、能否到期、消费金额。
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 商品信息：商品编号、商品名称、单价、现有库存。
 收银信息：收银员编号、收银金额、登录时间，注销时间。
 交易信息：顾客编号，商品编号，交易时间，交易数量。

1.1问题描述　　对单位的职工进行管理，包括插入、删除、查找、排序等功能。
1.2要求　　职工对象包括工号、姓名、性别、出生年月、工作年月、学历、职务、住址、电话等信息。
（1）新增一名职工：将新增职工对象按姓名以字典方式存入职工管理文件中。
（2）删除一名职工：从职工管理文件中删除一名职工对象。
（3）查询：从职工管理文件中查询符合某些条件的职工。
（4）修改：检索某个职工对象，对其某些属性进行修改。
（5）排序：按某种需要对职工对象文件进行排序。
1.3实现提示　　职工对象数不必很多，便于一次读入内存，所有操作不经过内外存交换。
（1）由键盘输入职工对象，以文件方式保存。
程序执行时先将文件读入内存。
（2）对职工对象中的"姓名"按字典顺序进行排序。
（3）对排序后的职工对象进行添加、删除、查询、修改、排序等操作。

1.1问题描述　　对单位的职工进行管理，包括插入、删除、查找、排序等功能。
1.2要求　　职工对象包括工号、姓名、性别、出生年月、工作年月、学历、职务、住址、电话等信息。
（1）新增一名职工：将新增职工对象按姓名以字典方式存入职工管理文件中。
（2）删除一名职工：从职工管理文件中删除一名职工对象。
（3）查询：从职工管理文件中查询符合某些条件的职工。
（4）修改：检索某个职工对象，对其某些属性进行修改。
（5）排序：按某种需要对职工对象文件进行排序。
1.3实现提示　　职工对象数不必很多，便于一次读入内存，所有操作不经过内外存交换。
（1）由键盘输入职工对象，以文件方式保存。
程序执行时先将文件读入内存。
（2）对职工对象中的"姓名"按字典顺序进行排序。
（3）对排序后的职工对象进行添加、删除、查询、修改、排序等操作。

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。