此文件主要是利用YOLOv3来训练自己的数据集，最后得到权重，然后可以利用权重来对交通路标进行识别，识别效果较为明显，内含训练权重。
2024/7/27 19:46:52
335.4MB
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文章《Keras入门课6--使用InceptionV3模型进行迁移学习》https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/78889838使用的数据集
2024/7/24 21:50:44
51.31MB
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内部包含orl人脸数据库；
朴素贝叶斯分类数值型数据、取点测比例距、训练数据集特征向量化、（PCA+adaboostPCA+SVM人脸识别(可用，全面)）四种人脸识别相关的功能，经过测试均可用，4者代码相互之间没有关系，且第四个“测试成功@（PCA+adaboostPCA+SVM(可用，全面)）”可以完整进行人脸识别，下载者根据功能需要选择使用
朴素贝叶斯分类数值型数据、取点测比例距、训练数据集特征向量化、（PCA+adaboostPCA+SVM人脸识别(可用，全面)）四种人脸识别相关的功能，经过测试均可用，4者代码相互之间没有关系，且第四个“测试成功@（PCA+adaboostPCA+SVM(可用，全面)）”可以完整进行人脸识别，下载者根据功能需要选择使用
2024/7/24 12:37:36
22.43MB
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本数据集包含MNIST数据集的四个文件：train-images-idx3-ubyte.gz，train-labels-idx1-ubyte.gz，t10k-images-idx3-ubyte.gz，t10k-labels-idx1-ubyte.gz；
和一张图片mnist_10k_sprite.png
和一张图片mnist_10k_sprite.png
2024/7/24 4:40:14
24.09MB
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ClimateDataStore，TheClimateDataStoreApplicationProgramInterfaceisaserviceprovidingprogrammaticaccesstoCDSdata.https://cds.climate.copernicus.eu/api-how-to
2024/7/23 16:21:31
16KB
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全部为txt文档数据，数据挖掘聚类分析技术，算法实验过程中，经常用到的经典UCI、UPSP等真实数据集，常用于算法的实验验证。
文档中注有相应的数据量、属性等信息，可直接进行使用。
文档中注有相应的数据量、属性等信息，可直接进行使用。
2024/7/23 3:14:25
98KB
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德语句子的自动复杂度评估团队成员里奥·阮·拉乌尔·贝格·康拉德·斯特劳布·蒂尔·诺彻邮件地址现有代码片段利用的图书馆运行代码（稍后将设置主入口点）下载数据集：pythondownload_data.py项目状态数据分析我们的主要数据源是TextComplexityDE19数据集（），其中包含1000个德语句子，由外语学习者在7点Likert量表上标记为A级和B级，其中1表示低复杂度，高可读性句子，而7则相反。
其中900个句子来自23篇德国Wikipedia文章，其余100则来自LeichteSprache。
数据集中的每个句子至少由5个人标记，数据集中提供了它们的平均评分。
除了复杂性/可读性之外，还收集了句子的可理解性和词汇难度得分。
图：饼图显示（四舍五入的）评级分布。
评级不是平均分配的，因为平均没有句子收到7，而很少有人得到6。
在句子的
其中900个句子来自23篇德国Wikipedia文章，其余100则来自LeichteSprache。
数据集中的每个句子至少由5个人标记，数据集中提供了它们的平均评分。
除了复杂性/可读性之外，还收集了句子的可理解性和词汇难度得分。
图：饼图显示（四舍五入的）评级分布。
评级不是平均分配的，因为平均没有句子收到7，而很少有人得到6。
在句子的
2024/7/20 18:14:15
148KB
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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
15KB