sonar数据集是初学机器学习常用的数据集之一，包括R、M两类，208个样本

计算机软件计算标准化降水指数和蒸散发指数，里面包含相关例子和数据样本，适合单点

分数阶灰色预测模型，用于小样本数据的预测拟合分数阶灰色预测模型，用于小样本数据的预测拟合

编写一个产生协方差函数为的平稳高斯过程的程序，产生若干样本函数。
估计所产生样本的时间自相关函数和功率谱密度，并求统计自相关函数和功率谱密度，最后将结果与理论值比较。

问题发现：本次案例为工作中遇到的实际问题，在语音识别中的语料准备部分，需要从网络中爬取相当数量的相关文本，其中发现爬取到了一些不相关的内容，如何把这些不相关的内容剔除掉成为笔者需要思考的问题。
初步思考：遇到此问题笔者第一时间考虑是将文本分词后向量化，使用聚类看一下分布情况，然而发现在不同训练集中，训练样本变化时，向量随之变化，在测试集中表现一般，在实测中几乎无用。
于是想到向量化的方法问题，使用sklearnCountVectorizer方法进行向量化，仅仅是将所有词频无序的向量化，看到另外博文时，发现应该先将目标主题的文本进行词频统计，将统计结果当做向量化模板，实测发现效果不错，现将此方法分享给大家

利用opencv做的人物姿态检测，采用了SVM训练样本

利用RBF网络（隐含层神经单元个数和学习率等参数可在内部修改，不作为输入参数）学习和训练，并对输入的测试样本做出响应。
输入和输出维数可以多维。
实际运行，逼近y=sin(t)函数效果不错。

非酒精性脂肪肝疾病（NAFLD）的特征是大量脂质滴（LDs）积聚。
这项研究的目的是确定17β-羟类固醇脱氢酶13（17beta-HSD13）在我们的肝脏组织学正常且具有简单脂肪变性的人类受试者中新近鉴定出的LD相关蛋白之一在NAFLD发育中的功能。
从21例人类肝脏活组织检查样本中分离出来，包括9例肝组织学正常的患者（第1组）和12例单纯脂肪变性的患者（第2组）。
通过2DLC-MS/MS测定了来自第1组或第2组的三个肝脏样品的LD相关蛋白的完整集合。
通过比较有或没有NAFLD的受试者之间的LD相关蛋白谱，在NAFLD患者中发现了54个上调的LD相关蛋白和35个下调的LD相关蛋白。
其中，17β-HSD13代表以前未鉴定的LD相关蛋白，在NAFLD中有明显的上调。
由于17β-HSD家族在脂质代谢中起着重要作用，因此选择17β-HSD13来验证蛋白质组学发现并探索其在NAFLD发病机理中的作用。
在db/db（糖尿病）和高脂饮食喂养的小鼠中证实了肝17β-HSD13的增加及其LD表面的位置。
腺病毒介导的人17β-HSD13肝过度表达在C57BL/6小鼠中诱导了脂肪肝

博文：http://blog.csdn.net/zhuangxiaobin/article/details/25476833这篇文章里所提供的工具和样本训练出来的分类器xml文件，可以使用文中的代码实践一下

版本介绍游戏发布站程序源码支持全天套黄连体广告会员发布系统Ver.401):游戏发布类型分全天套黄[24小时套黄]，全天精品，套黄，通宵固顶，通宵推荐，连体广告!2):游戏分类支持各种游戏类型，具体操作，基本设置→游戏类型上有说明自由设置；
不要问能不能做什么游戏，现在明确告诉你，发布站程序支持任何游戏的，只要你修改下文字和LOGO即可3):首页游戏显示天数支持今天，明天，后天，大后天几天时间，以及昨天，前天!4):套黄游戏跟随时间轮换显示，随机排序!(随机不影响多行重复连体广告的功能)5):通宵游戏在网站配置中自由设置时间段，只需选择通宵即可显示在套黄底部!6):只有通过审核但未套黄，未通宵，未精品的游戏将显示在免费游戏管理中!7):内带免费采集插件，支持传奇，天龙八部，奇迹，逐鹿，武易，传世，征途，完美，魔域，诛仙8):支持友情链接，与大站互换连接有助于你的发布站的发展哦!9):支持文章发布，文章没有点内容很难发展起来，每天多发几篇文章百度就常来了哦！10):支持战歌添加，支持下载管理，支持家族添加等11):支持图片广告，文字广告，代码样本也已经编写在内有助于你的修改!实力一.支持会员自助发布，不需要管理审核想发布就发布！实力二.支持全套套黄连体广告！实力三.后台一键智能发布开服信息，走在懒人时代让采集插件OUT去吧实力四.后台支持一条广告多条发布功能实力五.支持支付宝充值系统（效验码和ID不帮忙开通需要自己到支付宝开通）实力六.支持后台一键批量修改开服时间，以后不凑采集无效果了，批量修改下开服时间发布站每天都能广告满屏！还有其他功能就等您购买了自己了解吧O(∩_∩)O哈哈~！！本程序只有以上功能，其他没提示有的等**后更新在补上！本系统采用最新防攻击和搜索引辑而开发的新程序，全站采用HTML静态生成系统。
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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。