图像分类数据集：17个类别的花朵数据集，训练集800张，验证集和测试集260张

GrandChallenge乳腺癌分类数据集。
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二分类数据集，乳腺癌数据集，568条记录，30类特征，可以用分类算法如xgboost，svm等分类算法

深度学习资料，编程实战猫和狗二分类数据集，dogvscat数据集

数据堂已经打不开了,以前备份留下来的网易文本分类数据,dataid=602151

新闻栏目中文文本分类，新闻栏目一共有：体育5000时政5000房产5000家居5000财经5000时尚5000科技5000教育5000娱乐5000游戏5000每个新闻栏目拥有5000条新闻，通过对新闻内容作为样本训练模型，使得该模型能够预测出该条新闻所属的栏目。

R语言，自然分类数据包，适合低版本R语言使用。

该数据集包含了1,600,000条从推特爬取的推文，可用于情感分析相关的训练。
该数据集包含两个数据文件：测试集（test）和训练集（training）数据文件没有包含heading，从左到右分别是：（1）推文标注（polarity）：0=负面，2=中立，4=正面（2）推文的id（3）时间：SatMay1623:58:44UTC2009（4）Query(lyx)，如果没有query，数值为NO_QUERY.（5）发推的用户：robotickilldozr（6）推文内容

包含两个图像分类的资源1.bp算法用matlab实现图像分类已调试可以运行2.基于神经网络的图像分类，数据资源是基于CIFAR-10，内含训练测试数据（batch），是唐宇迪深度学习入门课程的修改代码，python3版本源码公开，仅供学习使用。

1.目录1.目录22.绘图函数Plottingfunctions42.1.可视化的统计关系Visualizingstatisticalrelationships42.1.1.用散点图联系变量Relatingvariableswithscatterplots42.1.2.强调线条图的连续性Emphasizingcontinuitywithlineplots102.1.3.显示与切面的多个关系Showingmultiplerelationshipswithfacets212.2.分类数据绘图Plottingwithcategoricaldata242.2.1.分类散点图Categoricalscatterplots262.2.2.分类观测值分布Distributionsofobservationswithincategories312.2.3.分类统计估计Statisticalestimationwithincategories372.2.4.对“wide-form”数据作图Plotting“wide-form”data412.2.5.显示与facet的多个关系Showingmultiplerelationshipswithfacets432.3.可视化数据集的分布Visualizingthedistributionofadataset442.3.1.绘制单变量分布Plottingunivariatedistributions452.3.2.绘制二元分布Plottingbivariatedistributions512.3.3.在数据集中可视化成对关系Visualizingpairwiserelationshipsinadataset552.4.可视化线性关系Visualizinglinearrelationships572.4.1.函数绘制线性模型Functionstodrawlinearregressionmodels582.4.2.拟合不同种类的模型Fittingdifferentkindsofmodels612.4.3.在其他变量上的情况Conditioningonothervariables682.4.4.控制图表的大小和形状Controllingthesizeandshapeoftheplot712.4.5.在其他上下文中绘制回归图Plottingaregressioninothercontexts733.多图网格Multi-plotgrids763.1.构建结构化的多图网格Buildingstructuredmulti-plotgrids763.2.有条件的小倍数Conditionalsmallmultiples773.3.使用定制函数Usingcustomfunctions863.4.绘制成对的数据关系Plottingpairwisedatarelationships904.绘图美学Plotaesthetics994.1.控制图表美学Controllingfigureaesthetics994.1.1.Seaborn图表风格Seabornfigurestyles1014.1.2.删除轴上的小凸起Removingaxesspines1044.1.3.临时设置图表样式Temporarilysettingfigurestyle1054.1.4.覆盖Seaborn样式的元素Overridingelementsoftheseabornstyles1064.1.5.缩放图表元素Scalingplotelements1084.2.选择调色板Choosingcolorpalettes1114.2.1.创建颜色调色板Buildingcolorpalettes1114.2.2.定性调色板Qualitativecolorpalettes1124.2.3.连续调色板Sequentialcolorpalettes1164.2.4.不同颜色的调色板Divergingcolorpalettes1224.2.5.设置默认调色板Settingthedefaultcolorpalette1245.教程中的数据集125

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。