ORL人脸数据集，包括40个人，每个人10张照片，每张图片的格式为bmp灰色图，人脸识别的经典数据集。
格式和分类非常一目了然，方便训练。

在数据开掘中，最名贵的便是数据集。
sci14年宣告的一篇典型聚类算法《Clusteringbyfastsearchandfindofdensitypeaks》里，用到了人脸聚类的数据集，并且用该算法聚患上人脸的下场不错。
这里便是该论文中用到的10总体，100张人脸抽取的特色向量。
每一个文件展现一张人脸，从上到下，每一十张属于一个类。

FERET数据集中的，200个人，每人7幅图，每幅图是80x80,经过matlab处理的，分为特征维和类别标记，可用于模式辨认和机器学习算法。

中科院（亚洲人）人脸数据集[计算机视觉人脸辨认]该资源共有500组图片数据，每组数据有5份，共计2500份训练数据。
分别为part1(1-99)、part2(100-199)、part3(200-299)、part4(300-399)、part5(400-499)；
因数据量过大，分5次上传，欢迎大家下载。

TheCAS-PEALfacedatabasehasbeenconstructedunderthesponsorsofNationalHi-TechProgramandISVISIONbytheFaceRecognitionGroupofJDL,ICT,CAS.ThegoalstocreatethePEALfacedatabaseinclude:providingtheworldwideresearchersofFRcommunityalarge-scaleChinesefacedatabasefortrainingandevaluatingtheiralgorithms;facilitatingthedevelopmentofFRbyprovidinglarge-scalefaceimageswithdifferentsourcesofvariations,especiallyPose,Expression,Accessories,andLighting(PEAL);advancingthestate-of-the-artfacerecognitiontechnologiesaimingatpracticalapplicationsespeciallyfortheoriental.Currently,theCAS-PEALfacedatabasecontains99,594imagesof1040individuals(595malesand445females)withvaryingPose,Expression,Accessory,andLighting(PEAL).Foreachsubject,9camerasspacedequallyinahorizontalsemicircularshelfaresetuptosimultaneouslycaptureimagesacrossdifferentposesinoneshot.Eachsubjectisalsoaskedtolookupanddowntocapture18imagesinanothertwoshots.Wealsoconsidered5kindsofexpressions,6kindsaccessories(3glasses,and3caps),and15lightingdirections.Thisfacedatabaseisnowpartlymadeavailable(asubsetnamedbyCAS-PEAL-R1,contain30,900imagesof1040subjects)forresearchpurposeonlyonacase-by-casebasisonly.JDLisservingasthetechnicalagentfordistributionofthedatabaseandreservesthecopyrightofalltheimagesinthedatabase.

中科院（亚洲人）人脸数据集[计算机视觉人脸辨认]该资源共有500组图片数据，每组数据有5份，共计2500份训练数据。
分别为part1(1-99)、part2(100-199)、part3(200-299)、part4(300-399)、part5(400-499)；
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ExtendedYaleBDatabase，ThecroppedExtendedYaleBdatabaseconsistsof2414frontal-faceimagesof38subjectswithsize168×192,capturedunder64differentlightingconditions.EYaleB是耶鲁大学的人脸辨认数据库格式：.mat

ORL人脸数据集一共包含40个不同人的400张图像，是在1992年4月至1994年4月期间由英国剑桥的Olivetti研究实验室创建。
此数据集下包含40个目录，每个目录下有10张图像，每个目录表示一个不同的人。
所有的图像是以PGM格式存储，灰度图，图像大小宽度为92，高度为112。
对每一个目录下的图像，这些图像是在不同的时间、不同的光照、不同的面部表情（睁眼/闭眼，浅笑/不浅笑）和面部细节（戴眼镜/不戴眼镜）环境下采集的。
所有的图像是在较暗的均匀背景下拍摄的，拍摄的是正脸（有些带有略微的侧偏）。
每个目录分别命名为sx，其中x表示受试者编号（在1到40之间）。
在每一个目录所选受试者的10

中科院（亚洲人）人脸数据集[计算机视觉人脸辨认]该资源共有500组图片数据，每组数据有5份，共计2500份训练数据。
分别为part1(1-99)、part2(100-199)、part3(200-299)、part4(300-399)、part5(400-499)；
因数据量过大，分5次上传，欢迎大家下载。

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。