这个是tensorflow官方文档中的实例数据集，包含60000行的训练数据集（mnist.train）和10000行的测试数据集（mnist.test）。
2023/11/3 18:56:36
11.06MB
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用C++编写。
里面有详细的插入排序，快速排序，合并排序和选择排序的代码。
排序算法测试实验通过设计测试数据集，编写测试程序，用于测试三种算法的正确性，三种算法在不同复杂性上的表现（最好情况、最差情况、平均情况），三种算法每次的的比较频率和腾挪频率。
使用说明：Sort_Test.cpp可以直接运行，输出结果可在本文件夹下的Result.txt中查看
里面有详细的插入排序，快速排序，合并排序和选择排序的代码。
排序算法测试实验通过设计测试数据集，编写测试程序，用于测试三种算法的正确性，三种算法在不同复杂性上的表现（最好情况、最差情况、平均情况），三种算法每次的的比较频率和腾挪频率。
使用说明：Sort_Test.cpp可以直接运行，输出结果可在本文件夹下的Result.txt中查看
2023/10/23 23:18:26
327KB
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ML项目：预测Dota2游戏结果这是我的个人机器学习项目。
该项目的目标是预测dota2游戏的结果。
介绍Dota2是世界上拥有大型电子竞技场景的著名视频游戏。
Dota2每年举办一次电子竞技世界冠军赛，最近的比赛奖池超过3400万美元。
预测特定游戏结果的能力不仅在体育比赛中而且在常规游戏酒吧中都至关重要。
了解游戏的获胜因素将有助于玩家分析游戏和策略。
数据资料总览数据集来自公开的。
这项比赛是由与合作组织的，是一家专门利用人工智能帮助球员提高技能和策略的公司。
发布者已经提供了train_features.csv和test_features.csv集作为训练和测试数据集。
但是，由于这是一场滑稽表演比赛，因此尚未发布test_features.csv设置的真实结果。
因此，我将根据train_features.csv集创建自己的测试集。
train_targes.c
该项目的目标是预测dota2游戏的结果。
介绍Dota2是世界上拥有大型电子竞技场景的著名视频游戏。
Dota2每年举办一次电子竞技世界冠军赛，最近的比赛奖池超过3400万美元。
预测特定游戏结果的能力不仅在体育比赛中而且在常规游戏酒吧中都至关重要。
了解游戏的获胜因素将有助于玩家分析游戏和策略。
数据资料总览数据集来自公开的。
这项比赛是由与合作组织的，是一家专门利用人工智能帮助球员提高技能和策略的公司。
发布者已经提供了train_features.csv和test_features.csv集作为训练和测试数据集。
但是，由于这是一场滑稽表演比赛，因此尚未发布test_features.csv设置的真实结果。
因此，我将根据train_features.csv集创建自己的测试集。
train_targes.c
2023/10/5 13:44:38
14.37MB
1
语音数据经过预处理，提取特征参数，训练VQ模型，建立码本库，然后对测试数据集进行说话人识别，输出识别结果。
2023/9/15 7:25:26
894KB
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上传的是txt文件,里面含有数据集的下载链接和密码，下载方式为百度网盘。
数据集文件是在清华实验室采集到的交通路口图片的基础上，使用labelme对其进行交通信号灯的标注，标注采用VOC格式，全部手工标注，标注图片一共9812张，耗时两个月左右，质量有保证。
标注类别共18类，包括红灯，绿灯，黄灯的各类箭头，以及行人，自行车的信号灯类别。
整体文件包括原始图片，对应标签，保存有文件名的txt文件以及含有具体类别名称的txt文件。
全部打包上传。
已经经过本人使用YOLOV3和fast-r-cnn模型亲自测试,数据集数据真实有效。
相关的模型的文件和训练文件也已经全部上传，可在我发布的其他资源里找到
数据集文件是在清华实验室采集到的交通路口图片的基础上，使用labelme对其进行交通信号灯的标注，标注采用VOC格式，全部手工标注，标注图片一共9812张，耗时两个月左右，质量有保证。
标注类别共18类，包括红灯，绿灯，黄灯的各类箭头，以及行人，自行车的信号灯类别。
整体文件包括原始图片，对应标签，保存有文件名的txt文件以及含有具体类别名称的txt文件。
全部打包上传。
已经经过本人使用YOLOV3和fast-r-cnn模型亲自测试,数据集数据真实有效。
相关的模型的文件和训练文件也已经全部上传，可在我发布的其他资源里找到
2023/6/2 11:19:37
147B
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交通标志数据集，共有62类交通标志。
其中熬炼集数占有4572张照片（每一个种别大概七十个），测试数据集有2520张照片（每一个种别大概40个）。
数据搜罗两个子目录分别train与test实战地址：https://blog.csdn.net/xiaosongshine
其中熬炼集数占有4572张照片（每一个种别大概七十个），测试数据集有2520张照片（每一个种别大概40个）。
数据搜罗两个子目录分别train与test实战地址：https://blog.csdn.net/xiaosongshine
2023/4/26 23:43:37
190.04MB
1
这是“获取和清洁数据Coursera”课程的课程项目。
R脚本run_analysis.R执行以下操作：如果工作目录中不存在该数据集，则下载该数据集。
加载活动和特征信息加载训练和测试数据集，仅保留那些反映均值或标准差的列加载每个数据集的活动和主题数据，并合并这些带无数据集的列合并两个数据集将活动和主题列转换为因子创建一个整洁的数据集，该数据集由每个主题和活动对的每个变量的平均值（平均值）组成。
最终结果显示在文件dydy.txt中。
R脚本run_analysis.R执行以下操作：如果工作目录中不存在该数据集，则下载该数据集。
加载活动和特征信息加载训练和测试数据集，仅保留那些反映均值或标准差的列加载每个数据集的活动和主题数据，并合并这些带无数据集的列合并两个数据集将活动和主题列转换为因子创建一个整洁的数据集，该数据集由每个主题和活动对的每个变量的平均值（平均值）组成。
最终结果显示在文件dydy.txt中。
2023/3/12 17:42:19
3KB
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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。
2024-04-09 15:03
15KB