Iris数据集是罕用的分类试验数据集，由Fisher,1936凑集收拾。
Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量阐发的数据集。
数据集搜罗150个数据集，分为3类，每一类50个数据，每一个数据搜罗4个属性。
可经由花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性料想鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个品种中的哪一类。
iris以鸢尾花的特色作为数据来源，罕用在分类操作中。
该数据集由3种不合尺度的鸢尾花的50个样本数据组成。
其中的一个品种与另外两个品种是线性可离散的，后两个品种玄色线性可离散的。
该数据集搜罗了5个属性：&Sepal.Length（花萼长度），单元是cm;&Sepal.Width（花萼宽度），单元是cm;&Petal.Length（花瓣长度），单元是cm;&Petal.Width（花瓣宽度），单元是cm;&品种：IrisSetosa（山鸢尾）、IrisVersicolour（正色鸢尾），以及IrisVirginica（维吉尼亚鸢尾）。
Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量阐发的数据集。
数据集搜罗150个数据集，分为3类，每一类50个数据，每一个数据搜罗4个属性。
可经由花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性料想鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个品种中的哪一类。
iris以鸢尾花的特色作为数据来源，罕用在分类操作中。
该数据集由3种不合尺度的鸢尾花的50个样本数据组成。
其中的一个品种与另外两个品种是线性可离散的，后两个品种玄色线性可离散的。
该数据集搜罗了5个属性：&Sepal.Length（花萼长度），单元是cm;&Sepal.Width（花萼宽度），单元是cm;&Petal.Length（花瓣长度），单元是cm;&Petal.Width（花瓣宽度），单元是cm;&品种：IrisSetosa（山鸢尾）、IrisVersicolour（正色鸢尾），以及IrisVirginica（维吉尼亚鸢尾）。
2023/4/29 21:57:09
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使用java言语实现JDK1.6+、idea/MyEclipse10.7、Tomcat7.*、MySQL5.5、jQuery-1.12.4...
2023/2/22 6:05:04
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鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。
通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个品种中的哪一类。
是机器学习基础学习的典型案例。
通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个品种中的哪一类。
是机器学习基础学习的典型案例。
2018/10/24 2:15:09
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python应用c4.5决策树对鸢尾花卉数据集进行分类（iris），包含可视化的决策树表
2022/11/4 11:43:47
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植物分类是植物科学研究领域和农林业生产运营中重要的基础性工作，植物分类学是一项具有长远意义的基础性研究，其主要的分类依据是植物的外观特征，包括叶、花、枝干、树皮、果实等。
因此，花卉分类是植物分类学的重要部分，利用计算机进行花卉自动种类识别具有重要意义。
本文从常见的观赏花卉入手，探索了基于花朵数字图像对花卉进行种类识别的方法。
在己有研究的基础上，针对花朵的生长特点定义了颜色、纹理、形状等方面的特征，并使用分级SVM分类器对花卉图像进行了识别。
论文提出了分区域特征提取以及极坐标系下的灰度共生矩阵适于描述放射状生长的花朵纹理特征，对提高系统的识别准确率具有重要意义，此外，所设计的分级SVM分类器有效降低了分类器对样本种类数量的敏感性，克服了SVM分类器对大样本量识别准确率低的问题。
本文构建了基于数字图像的花卉种类识别系统，并用五十种花卉对系统进行了测试，达到了95.72%的识别准确率。
实验结果表明，本文所实现的花卉种类识别系统具有较高的识别准确率和稳定性。
因此，花卉分类是植物分类学的重要部分，利用计算机进行花卉自动种类识别具有重要意义。
本文从常见的观赏花卉入手，探索了基于花朵数字图像对花卉进行种类识别的方法。
在己有研究的基础上，针对花朵的生长特点定义了颜色、纹理、形状等方面的特征，并使用分级SVM分类器对花卉图像进行了识别。
论文提出了分区域特征提取以及极坐标系下的灰度共生矩阵适于描述放射状生长的花朵纹理特征，对提高系统的识别准确率具有重要意义，此外，所设计的分级SVM分类器有效降低了分类器对样本种类数量的敏感性，克服了SVM分类器对大样本量识别准确率低的问题。
本文构建了基于数字图像的花卉种类识别系统，并用五十种花卉对系统进行了测试，达到了95.72%的识别准确率。
实验结果表明，本文所实现的花卉种类识别系统具有较高的识别准确率和稳定性。
2022/9/4 7:01:48
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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
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