基于tensorflow的卷积神经网络数字手写体识别，包括手写体数据集、模型训练和测试代码、训练好的模型，可以直接识别自己制作预处理后的手写体数字。

使用KNN最近邻算法对文本的情感进行分类和回归预测的数据集

裂纹检测数据集光伏电池片详细的理解参照：https://mp.csdn.net/postedit/79782375

根据算法原理自己编写的基本算法的代码，包括自己挑选的数据集，对算法准确率的测试

里面包含随机森林的matlab实现代码，并且有简单的训练数据集和测试数据集

数据介绍：Apre-classifieddatasetcontaining11,000webpagesfrom11differentcategories.Althoughthisdatasetwasdesignedforunsupervisedclusteringexperimentsitcanbeusedforanytypewebpagemachine-learningtechnique.FormoreinformationseeBankSearchDatasetPage.Submittedbym.p.sinka@rdg.ac.uk.关键词：预先分类的数据集,网页,种类,聚类实验,pre-classifieddataset,webpage,category,clusteringexperiment,数据格式：TEXT数据详细介绍：bankresearchdatasetAbstractApre-classifieddatasetcontaining11,000webpagesfrom11differentcategories.Althoughthisdatasetwasdesignedforunsupervisedclusteringexperimentsitcanbeusedforanytypewebpagemachine-learningtechnique.FormoreinformationseeBankSearchDatasetPage.Submittedbym.p.sinka@rdg.ac.uk.Copyright

数据集已经预处理并含有整体10000个不同的词，包括结束句子的标记和用于罕见词语的特殊符号（\）。
数据量小，适用于RNN的训练。
积分莫名增加了，无积分可以私信我。

Keras内置的互联网电影数据库（IMDB）数据集，包含50000条评论。

这是斯坦福的著名小兔子模型的点云数据（有ply和PCD格式），里面一共有6个模型。
原数据下载地址http://www.cc.gatech.edu/projects/large_models/

TMDB电影数据分析，包括Kaggle上的原始数据集，以及代码，实现电影类型和票房，利润等的关系，对比两个公司的电影类型收入，拍摄集中年份，画出饼图，条形图，折线图，并进行关键词的提取，做出词云图。

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。