mnist手写数字png-label测试和训练数据集；
将ubyte文件转存为png将label存入txt。
压缩包内有train和test两个文件夹。
里面的内容是手写数字的图片和最后有一个label的txt。
方便用matlab等做算法的人

基于NET2.0编写的类库在以下系统自带的控件中强化功能：【Button】开启自适应微软雅黑字体，如果可以将尝试使用微软雅黑字体而不是丑陋的宋体【CheckBox】开启自适应微软雅黑字体，如果可以将尝试使用微软雅黑字体而不是丑陋的宋体新增鼠标单击、移入、移出颜色变化功能，在属性表中可以找到【Label】开启自适应微软雅黑字体，如果可以将尝试使用微软雅黑字体而不是丑陋的宋体新增鼠标单击、移入、移出颜色变化功能，在属性表中可以找到【Panel】大幅减少控件移动、背景变换时的闪烁，重写OnPaint开启双缓冲【PictureBox】大幅减少控件移动、背景变换时的闪烁，重写OnPaint开启双缓冲新增鼠标单击、移入、移出图片改变功能，在属性表中可以找到【RadioButton】开启自适应微软雅黑字体，如果可以将尝试使用微软雅黑字体而不是丑陋的宋体新增鼠标单击、移入、移出颜色变化功能，在属性表中可以找到以上控件所有方法、用法与系统控件一至，完全继承自系统控件。
使用方法：工具箱右键选择DLL即可

利用Qt5.7自带的QChart实现极坐标绘图，同时实现封闭曲线内部填充颜色，实现角度坐标轴旋转，解决坐标旋转后，坐标Label显示多行的问题，实现多个R方向显示坐标Label。

豆瓣5万条影评原始数据集，机器学习，nlp，深度学习的宝宝赶快看过来，看过来哈。
数据集格式：title，star，comment，label是对应电影名称，评论星级（1-5星），评论内容，差评好评（星级大于3为好评）

letcityData={"RECORDS":[{"value":110000,"label":"北京","children":[{"value":110100,"label":"北京","children":[{"value":110101,"label":"东城"},{"value":110102,"label":"西城"},{"value":110105,"label":"朝阳"},{"value":110106,"label":"丰台"},{"value":110107,"label":"石景山"},{"value":110108,"label":"海淀"},{"value":110109,"label":"门头沟"},{"value":110111,"label":"房山"},{"value":110112,"label":"通州"},{"value":110113,"label":"顺义"},{"value":110114,"label":"昌平"},{"value":110115,"label":"大兴"},{"value":110116,"label":"怀柔"},{"value":110117,"label":"平谷"},{"value":110228,"label":"密云"},{"value":110229,"label":"延庆"}]}]}AntDesign组件三级联动资源库必备

人脸8种动态彩色表情数据集，包括123个subjects,593个imagesequence，每个imagesequence的最后一张Frame都有actionunits的label，而在这593个imagesequence中，有327个sequence有emotion的label。
这个数据集是人脸表情识别中比较流行的一个数据集，很多文章都会用到这个数据做测试。
资源包括数据集压缩文件和数据集介绍、公开论文文档

汇编写入工具(虚拟磁盘写入工具)类似于现实中计算机内部的一块硬盘，虚拟硬盘文件则是在虚拟机下模拟物理硬盘。
你可以利用汇编写入工具吧你的汇编程序放进虚拟硬盘，在汇编语言中，用助记符(Memoni)代替操作码，用地址符号(Symbol)或标号(Label)代替地址码。
这样用符号代替机器语言的二进制码，就把机器语言变成了汇编语言。
用汇编语言编写的程序，机器不能直接识别，要由一种程序将汇编语言翻译成机器

PascalVOC2012增强数据集Label文件，包含已经处理好的12031张灰度标注图像

毕业设计和课程设计全套资料，主程序代码clc;clearall;closeall;warningoffall;I=imread('images\\1.jpg');I1=Image_Normalize(I,0);%图像归一化hsize=[33];sigma=0.5;I2=Image_Smooth(I1,hsize,sigma,0);I3=Gray_Convert(I2,0);bw2=Image_Binary(I3,0);%二值化处理[~,~,xy_long]=Hough_Process(bw2,I1,0);%霍夫变换angle=Compute_Angle(xy_long);%计算角度[I4,bw3]=Image_Rotate(I1,bw2,angle*1.8,0);%图像旋转[bw4,Loc1]=Morph_Process(bw3,0);%形态处理[Len,XYn,xy_long]=Hough_Process(bw4,I4,0);[bw5,bw6]=Region_Segmation(XYn,bw4,I4,0);[stats1,stats2,Line]=Location_Label(bw5,bw6,I4,XYn,Loc1,1);[Dom,Aom,Answer,Bn]=Analysis(stats1,stats2,Line,I4);

已经标记号label的中文命名实体识别的语料库，采用BIM标志形式。
包括人名（PERSON）、地点（LOCATION）、时间（TIME）及机构名（ORGANIZATION）。

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。