TheWikiTextlanguagemodelingdatasetisacollectionofover100milliontokensextractedfromthesetofverifiedGoodandFeaturedarticlesonWikipedia.
2024/6/9 10:51:16
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气象数据，中国地面气候资料日值数据集V3.0，2017年1月到2019年3月全部数据。
"中国地面气候资料日值数据集（V3.0）"包含了中国699个基准、基本气象站1951年1月以来本站气压、气温、降水量、蒸发量、相对湿度、风向风速、日照时数和0cm地温要素的日值数据。
"中国地面气候资料日值数据集（V3.0）"包含了中国699个基准、基本气象站1951年1月以来本站气压、气温、降水量、蒸发量、相对湿度、风向风速、日照时数和0cm地温要素的日值数据。
2024/6/8 20:55:49
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R_training_Project_1使用R项目1进行数据分析：使用NHTS2017数据集进行探索性数据分析调查名称：017全国家庭旅行调查-加利福尼亚附加项目资料来源：:团队Spreasheet数据说明包含CSV文件1.householddata2.locationdata3.persondata4.Tripsdata5.vehiclesdata贴标尝试使用thsc-nhts17-caltranscodebook.xlsx标记值使用字典tsdc-nhts17-caltrans-datadictionary.pdf了解数据缺失值缺少的值已编码为lile-9，-8，-7等。
检查标签是否正确指示1.Importingandunderstandingthedata2.Examplesofdataaggreg
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2024/6/7 11:30:07
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蛋白质的磷酸化是重要的翻译后修饰，可激活信号通路中包括的各种酶和受体。
为了减少通过费力的实验来鉴定磷酸化位点的成本，已经积极研究了其计算预测。
在这项研究中，通过采用一组新的特征，并在通过支持向量机进行训练之前，通过随机森林在网格搜索中应用特征选择，我们的方法对两个不同的数据集实现了更好或相当的磷酸化位点预测性能。
为了减少通过费力的实验来鉴定磷酸化位点的成本，已经积极研究了其计算预测。
在这项研究中，通过采用一组新的特征，并在通过支持向量机进行训练之前，通过随机森林在网格搜索中应用特征选择，我们的方法对两个不同的数据集实现了更好或相当的磷酸化位点预测性能。
2024/6/4 10:25:08
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基于selective_search源码对手写数字串进行过滤分割，并基于tensorflow在mnist训练好的模型进行识别。
环境：Windows10+tensorflow1.2+python3.5+cv2程序： example/demo.py---对手写数字图片的分割，并将每个数字做成28*28的黑底白字图片，保存在本地image_data.npy example/mnist_model.py---对手写体mnist数据集进行训练，训练好后读取数据进行识别 example/camera.py---是调用计算机摄像头获取图片用的，按q退出拍照 selectivesearch/selectivesearch.py---是选择性搜索的源代码注意：手写数字的图片尽量不要太大（太大会显得数字写的太细，调大数字粗细度），每个数字大小不要差太多，可以在画板上写的一个数字长宽在50像素左右效果不错，其他的没有测试过。
环境：Windows10+tensorflow1.2+python3.5+cv2程序： example/demo.py---对手写数字图片的分割，并将每个数字做成28*28的黑底白字图片，保存在本地image_data.npy example/mnist_model.py---对手写体mnist数据集进行训练，训练好后读取数据进行识别 example/camera.py---是调用计算机摄像头获取图片用的，按q退出拍照 selectivesearch/selectivesearch.py---是选择性搜索的源代码注意：手写数字的图片尽量不要太大（太大会显得数字写的太细，调大数字粗细度），每个数字大小不要差太多，可以在画板上写的一个数字长宽在50像素左右效果不错，其他的没有测试过。
2024/6/2 10:30:06
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完整可运行的python代码。
数据过滤，清洗，分割，特征选择，训练词向量模型，测试等等，每行都有注释，真实的数据集超过20w条，是个不错的nlp入门例子。
数据过滤，清洗，分割，特征选择，训练词向量模型，测试等等，每行都有注释，真实的数据集超过20w条，是个不错的nlp入门例子。
2024/6/2 1:43:38
79.61MB
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WS445.11-2013电子病历基本数据集第11部分：中医住院病案首页
2024/5/31 11:35:52
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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
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