识别结果大概是这样{'result':{'face_num':1,'face_list':[{'quality':{'occlusion':{'right_eye':0,'left_cheek':0.1459853947,'right_cheek':0.05144193396,'left_eye':0.465408802,'mouth':0.02919708006,'chin_contour':0.01420217194,'nose':0},'illumination':116,'blur':7.266304692e-06,'completeness':1},'age':22,'face_token':'dc6f8f9df5d977ea476e2d04acdf5063','race':{'type':'white','probability':0.6173604727},'glasses':{'type':'common','probability':0.9834988713},'gender':{'type':'male','probability':0.655915916},'face_probability':0.9185044169,'beauty':51.21487427,'angle':{'roll':-2.750922441,'yaw':28.97134399,'pitch':5.202290535},'location':{'height':65,'top':112.0704803,'width':76,'left':76.20765686,'rotation':-4},'face_type':{'type':'human','probability':0.9992217422},'face_shape':{'type':'oval','probability':0.4419156313},'expression':{'type':'none','probability':0.9999142885}}]},'error_msg':'SUCCESS','timestamp':1537413754,'cached':0,'error_code':0,'log_id':9465840013520}年龄：22颜值：51.21487427表情-type(none:不笑；
smile:微笑；
laugh:大笑)：none表情-probability(表情置信度，范围【0~1】，0最小、1最大)：0.9999142885脸型-type(square:正方形triangle:三角形oval:椭圆heart:心形round:圆形)：oval脸型-probability(置信度，范围【0~1】，代表这是人脸形状判断正确的概率，0最小、1最大)：0.4419156313性别-type(male:男性female:女性)：male性别-probability(性别置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
)：0.655915916能否带眼镜-type(none:无眼镜，common:普通眼镜，sun:墨镜)：common能否带眼镜-probability(眼镜置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
)：0.9834988713人种-type(yellow:黄种人white:白种人black:黑种人arabs:阿拉伯人)：white人种-probability(人种置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
)：0.6173604727真实人脸/卡通人脸-type(human:真实人脸cartoon:卡通人脸)：human真实人脸/卡通人脸-probability(人脸类型判断正确的置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
)：0.9992217422

matlab型数据集heart_scale，用于在matlab中进修和预测实验。

尼诺NENO是一个笔记应用程序，可协助您创建个人知识图。
使用NENO，您可以完全控制数据，因为您可以决定数据的存储位置：在本地计算机上，在您选择的云存储上，甚至在您控制的服务器上。
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借助基于Chromium的浏览器（Chrome，Edge，Opera等）现在可以使

该数据库包含76个属性，但是所有已发布的实验都引用了其中14个属性的子集。
特别是，克利夫兰数据库是迄今为止ML研究人员使用的独一数据库。
“目标”字段是指患者中心脏病的存在。
heart.csv

乌鸦:pizza:一个人们可以在其中找到食谱并根据不同条件进行搜索的网站。
:smiling_face_with_3_hearts:安装:page_with_curl:克隆项目后，您需要运转npminstall。
该项目使用三个环境变量，一个用于URL，一个用于APIID和密钥:sparkling_heart:。
在根文件夹中创建一个.env.development.local和一个.env.test.local文件。
它应该具有两个环境变量：REACT_APP_API_URL=https://api.edamam.com/searchREACT_APP_API_KEY=YourApiKeyFromEdamamREACT_APP_API_ID=YourApiIdFromEdamam密

benchmark数据集主要有（全部为.mat格式可以直接使用，label已处理好）：jaffe50_uni,YaleData,ORLData,feret_data,UmistData,AR_ImData,XM2VTS50,MSRA50,MSRA25,Coil20Data,Coil100Data,USPSdata,MnistData，Mpeg7_uni，caltech101，PalmData25，poseData_32，australian，chess_uni，cleve_uni，balance_uni，breast_uni，heart_uni，diabetes，glass_uni，pima_uni。
等一共约100份数据集（不逐个罗列了!）

显示一些:red_heart_selector:并为回购加注星标以支持该项目该存储库包含所有示例使用程序的链接，这些链接演示了使用程序开发中的功能/功能/集成。
YouTube频道Facebook集团一些截图Flutter示例使用程序（源代码+YouTube链接）克隆/使用Web/桌面/响应式Flutter颤振设计初学者和中级先进的扑动画系列颤振库系列Flutter每周小工具系列pub

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支持向量机在matlab中的测试数据集,已转换成matlab格式，可直接在matlab中运用，会自动生成数据集。

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。