纹理图像分类数据集,KTH-TIPS数据集,包含orange-peel、bread等10类纹理图像
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6万张训练图,1万张测试图,没有单独的标签文件,需要从文件名解析。
2024/7/2 9:10:45 15.71MB mnist
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机器学习(10)-NLP自然语言处理大量餐馆评论:数据集与源码机器学习(10)-NLP自然语言处理大量餐馆评论:数据集与源码机器学习(10)-NLP自然语言处理大量餐馆评论:数据集与源码
2024/6/30 22:48:37 25KB 机器学习 NLP 自然语言处理
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高光谱解混数据集(Urban),matlab的mat格式文件,Urban是高光谱分离研究中使用最广泛的高光谱数据之一。
有307x307像素,每个像素对应一个2x2平方米的区域。
在该图像中,存在210nm波长,范围从400nm到2500nm,光谱分辨率10nm。
在通道1--4,76,87,101-111,136--153和198-210被移除后(由于密集的水蒸气和大气效应),仍保留162个通道
2024/6/30 17:06:08 16.92MB 高光谱解混数
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条件随机场crf马尔可夫随机场mrf的编程实现,包含代码和数据集,求解算法BFGS等
2024/6/30 17:20:04 106.2MB crf 、mrf 、BFGS
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mnist数据集,一共是四个,下载以后要一起使用,里面包含了训练集和测试集
2024/6/29 19:01:44 11.06MB 深度学习 mnist
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Python3实现KNN的三个例子(包含数据集),水果分类,识别手写数字,找相似的朋友
2024/6/29 17:25:27 1MB 水果分类 机器学习
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two_cluster、three_cluster、five_cluster为不同簇数的点集,适用于Kmeans聚类spiral、Twomoons、ThreeCircles分别为螺旋分布、月牙分布、环形分布数据集。
2024/6/28 11:56:02 355KB 聚类、数据
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谷歌研究该存储库包含发布的代码。
此存储库中的所有数据集均根据CCBY4.0International许可发布,可以在以下位置找到::。
此存储库中的所有源文件都是根据Apache2.0许可发布的,其文本可以在LICENSE文件中找到。
由于存储库很大,因此建议您仅下载感兴趣的子目录:SUBDIR=foosvnexporthttps://github.com/google-research/google-research/trunk/$SUBDIR如果您想提交拉取请求,则需要克隆存储库;
我们建议进行浅表克隆(无历史记录)。
gitclonegit@github.com:google-research/google-research.git--depth=1免责声明:这不是Google的官方产品。
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该部分为总数据集,该部分为总数据集,该部分为总数据集,该部分为总数据集。
2024/6/27 21:03:18 48.47MB 音乐流派分类 数据集
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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 钉钉 钉钉打卡