category_and_d3运用分类算法预测高血压，并运用d3对结果进行基本可视化####文件夹结构：3天包含用于创建d3条形图的.html文件和.csv数据文件。
*precision.html带有CSS和javascript的html文件。
运用“d3.js”（带有工具提示）库来生成图形，pure_accuracy.csv数据集，该数据集会由precision.html*callback.html带有CSS和javascript的html文件运用。
运用“d3.js”（带有工具提示）库来生成图*pivot_recall.csv数据集，该图*由css和javascript运用的callback.html*feature_importance.htmlhtml文件运用。
运用d3.js库，还运用过渡来生成图形sql包含.sql脚本以生成分类模型中运用的

matlabdir源代码Crop_DiseasesCropDiseasesDetection代码源于Google识别API，根据数据情况做了少许修改。
深度学习框架Tensorflow1.9密码:yq30生成TFrecords运行process.py将数据图像压缩生成TFRecords类型的数据文件，可以提高数据读取效率#修改process.py主函数路径，改为本人的下载后压缩的路径pythonprocess.py训练模型#配置train.sh参数#生成的TFrecords路劲(根据本人的实际修改，下同)DATASET_DIR=/media/zh/DATA/AgriculturalDisease20181023/tf_data#训练过程产生的模型，迭代保存的数据位置TRAIN_DIR=/media/zh/DATA/AgriculturalDisease20181023/check_save/resnetv1_101_finetune#定义预训练模型定义(预训练模型下载地址上面有给出)CHECKPOINT_PATH=/media/zh/DA

YUV420格局视频数据文件求帧差的源码

是用于字母A到J的字体glypyhs的图像识别数据集，可用于简单的神经网络。
它与手写数字0到9的经典非常相似。
不幸的是，notMNIST数据的提供格式与MNIST数据的格式不同，因而，您不能只交换notMNIST数据文件并在其上不更改地运行神经网络。
这个仓库解决了这个问题：这里的四个*.gz文件具有与MNIST数据集中的同名文件相同的数据格式和相同的条目数。
但是图像不是手写数字，而是从A到J的字母（标签仍然是0到9）。
（这些文件在这里获得了notMNIST数据集的原始作者的许可。
）如果您有使用MNIST的神经网络，则应该能够替换此存储库中的数据文件并运行程序，而无需进行任何更改。
请注意，notMNIST数据集比MNIST更难，更不干净。
使用这些notMNIST文件，在MNIST上获得98％的准确度的简单2隐藏层网络就可以得到93或94％的准确度。
notMNIST数

用c++所学初级言语知识编写的课程设计之图书管理系统结课作业，篇幅中等。
里面包含图书管理系统的源代码，以及数据文件，还有已经生成的EXE文件。
内容适合大一初学C++言语的人参考。

文件下载后文件如何上传？上传到什么位置？文件下载后解压，然后将解压后的整个目录可上传到Linux系统中的任意位置。
如何开始安装？①使用cd命令进入主目录【postgres-main】；
②执行【chmodu+x./run.sh】；
③执行【./run.sh】便会自动执行数据库安装脚本安装的逻辑是什么？①添加【postgres】用户，数据库安装在postgres用户目录【/home/postgres/disk_d/applications/service/postgresql】路径下，②给新用户授权③解压数据库文件④安装数据库依赖包⑤编译数据库⑥安装数据库⑦修改数据库配置文件⑧启动数据库⑨修改用户密码【p@ssw0rd】⑩开放数据库端口【5432】如何查看已经安装的数据部署安装位置？安装完成后，使用【postgres】用户执行【echo$PGHOME】查看主服务目录，使用【echo$PGDATA】查看数据库数据文件路径。
如何查看数据库已经运转？【lsof-i:5432】详细描述参考地址【http://t.csdn.cn/O1Mt0】

Hive大数据开发的重要工具。
Hive用于处理海量结构化日志的数据统计工具。
基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。

湖南省界县界矢量区划图地图矢量化是重要的地理数据获取方式之一。
所谓地图矢量化，就是把栅格数据转换成矢量数据的处理过程。
当纸质地图经过计算机图形、图像系统光—电转换量化为点阵数字图像，经图像处理和曲线矢量化，或者直接进行手扶跟踪数字化后，生成可以为地理信息系统显示、修正、标注、漫游、计算、管理和打印的矢量地图数据文件，这种与纸质地图相对应的计算机数据文件称为矢量化电子地图。

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。