TUM的一个SLAM数据集，太大了所以拆成了三部分，每部分都是1积分，在国内下载实在是太慢了，我下了两天才下好。
数据集是https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download的fr1/xyz
数据集是https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download的fr1/xyz
2023/12/9 23:38:02
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VB.NET通过语句读写ACCESS数据库不是通过向导建的连接ADO.NET语句建立数据连接更加程序化参数化读包括读dataset的表某行某列的数据
2023/11/18 10:10:53
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通过这个简单的DataGrid数据绑定实例，可有效帮助新手学会C#最基本的数据库操作，这些操作主要有使用DBConnection连接数据源或数据库，使用DataSet设定数据对象，使用DataGrid绑定数据并显示，这些都是基础的知识，但是与数据库编程联系很紧密。
2023/10/1 22:20:24
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XE7安卓手机开发框架1、主菜单与主界面的切换2、StyleBook的设计3、界面布局4、显示数据界面框架5、编辑界面框架，包括输入框输入的时候键盘问题6、WSDL接口调用，实现数据同步服务器7、DataSet转JSON，JSON转DataSet功能8、报表框架9、查询框架10、单选择框、多选择框、日期选择框11、本地数据库SQLITE的访问及操作、及数据库图片操作12、获取本版号13、提示框、提示汉化14、百度定位15、扫描二维码和条码16、拔电话，（安卓、IOS通用）17、通讯录（ABC滑动）18、汉字拼音码19、版本更新日志20、通知提醒21、分享界面22、安卓版本升级23、PHP的接口调用，实现数据同步服务器24、等待进度条框、等待框25、DATASNAP服务通讯（有电脑测试端）26、多图片之间的切换27、HTTPServer服务器接口（有HTTP电脑测试端）28、选择文件对话框29、图片上传、图片下载30、通知提醒指定到那个窗体31、二维码在线生成32、手机截屏
2023/9/8 7:11:05
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项目概况这是一个使用Python复查和分析电影数据集的优秀程序
2023/8/29 17:46:38
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肋骨挑战赛评估脚本。
“主”分支是当前用于在线评估的评估代码，包括检测，分类和细分指标。
“旧版”分支用于2020年10月4日之前的MICCAI2020正式挑战评估，其中可用的评估指标较少。
内容RibFrac-Challenge/requirements.txtRequiredpackagesforevaluationribfrac/evaluation.pyFunctionsformodelevaluationnii_dataset.pyThedatasetclassfor.niireading设定安装所需的软件包在命令行中运行以下命令以安装所需的软件包。
首先创建一个特定的Anaconda环境并激活它：condacreate-nribfracpython=3.7condaactivateribfrac然后使用pip安装所需的软件包：pipinstall-rrequir
“主”分支是当前用于在线评估的评估代码，包括检测，分类和细分指标。
“旧版”分支用于2020年10月4日之前的MICCAI2020正式挑战评估，其中可用的评估指标较少。
内容RibFrac-Challenge/requirements.txtRequiredpackagesforevaluationribfrac/evaluation.pyFunctionsformodelevaluationnii_dataset.pyThedatasetclassfor.niireading设定安装所需的软件包在命令行中运行以下命令以安装所需的软件包。
首先创建一个特定的Anaconda环境并激活它：condacreate-nribfracpython=3.7condaactivateribfrac然后使用pip安装所需的软件包：pipinstall-rrequir
2023/8/10 23:06:57
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StructuredStreaming是一个可拓展，容错的，基于SparkSQL执行引擎的流处理引擎。
使用小量的静态数据模拟流处理。
伴随流数据的到来，SparkSQL引擎会逐渐连续处理数据并且更新结果到最终的Table中。
你可以在SparkSQL上引擎上使用DataSet/DataFrameAPI处理流数据的聚集，事件窗口，和流与批次的连接操作等。
最后StructuredStreaming系统快速，稳定，端到端的恰好一次保证，支持容错的处理。
使用小量的静态数据模拟流处理。
伴随流数据的到来，SparkSQL引擎会逐渐连续处理数据并且更新结果到最终的Table中。
你可以在SparkSQL上引擎上使用DataSet/DataFrameAPI处理流数据的聚集，事件窗口，和流与批次的连接操作等。
最后StructuredStreaming系统快速，稳定，端到端的恰好一次保证，支持容错的处理。
2023/8/6 3:19:22
6.64MB
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Q769692Office-home数据集OfficeHomeDataset_10072016.part2.rar(2of2)https://ask.csdn.net/questions/769692http://hemanthdv.org/OfficeHome-Dataset/
2023/7/24 0:48:12
148.53MB
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为segnet的tensorflow实现以及CamVid数据集（包含training、val、test)的下载。
2023/7/2 4:23:44
177.83MB
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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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