ID3算法及蘑菇数据集，幼儿园数据集ID3算法及蘑菇数据集，幼儿园数据集ID3算法及蘑菇数据集，幼儿园数据集

实现了回声状态网络，同时含有一维数据集和测试案例，代码运行在jupyternotebookpython3环境下

微软sqlserver2008将整个数据挖掘流程定义为挖掘结构、挖掘模型、挖掘模型查看器、挖掘准确性图表和挖掘模型预测五个步骤，本文将讨论如何在sqlserver2008中验证已经建好的数据挖掘模型。
1.为什么要对数据挖掘模型进行验证当我们建立好一个数据挖掘模型时，并不能保证所建模型能够直接的解决商业问题，我们要使用多种方法来评估和检验数据挖掘模型的质量和特征。
我们可以将将数据分为定型集和测试集来评估数据挖掘模型。
通过将数据集分区为定型集和测试集时，定型集是取大多数数据，小部分数据用于测试。
通过对全部数据的整体数据抽样，我们要保证定型集和测试集的相似。
通过使用相似的数据来进行定型和测试，可以更

里面有七百多照苹果的数据集，以及对应的标签xml文件，可以用于目标检测练习。
深度学习初学者希望能够给大家提供帮助（用来研究数据集可能不太好）

目录列表：2dplanes.arffabalone.arffailerons.arffAmazon_initial_50_30_10000.arffanneal.arffanneal.ORIG.arffarrhythmia.arffaudiology.arffaustralian.arffauto93.arffautoHorse.arffautoMpg.arffautoPrice.arffautos.arffauto_price.arffbalance-scale.arffbank.arffbank32nh.arffbank8FM.arffbaskball.arffbodyfat.arffbolts.arffbreast-cancer.arffbreast-w.arffbreastTumor.arffbridges_version1.arffbridges_version2.arffcal_housing.arffcar.arffcholesterol.arffcleveland.arffcloud.arffcmc.arffcolic.arffcolic.ORIG.arffcontact-lenses.arffcpu.arffcpu.with.vendor.arffcpu_act.arffcpu_small.arffcredit-a.arffcredit-g.arffcylinder-bands.arffdelta_ailerons.arffdelta_elevators.arffdermatology.arffdetroit.arffdiabetes.arffdiabetes_numeric.arffechoMonths.arffecoli.arffelevators.arffelusage.arffeucalyptus.arffeye_movements.arfffishcatch.arffflags.arfffried.arfffruitfly.arffgascons.arffglass.arffgrub-damage.arffheart-c.arffheart-h.arffheart-statlog.arffhepatitis.arffhouse_16H.arffhouse_8L.arffhousing.arffhungarian.arffhypothyroid.arffionosphere.arffiris.2D.arffiris.arffkdd_coil_test-1.arffkdd_coil_test-2.arffkdd_coil_test-3.arffkdd_coil_test-4.arffkdd_coil_test-5.arffkdd_coil_test-6.arffkdd_coil_test-7.arffkdd_coil_train-1.arffkdd_coil_train-3.arffkdd_coil_train-4.arffkdd_coil_train-5.arffkdd_coil_train-6.arffkdd_coil_train-7.arffkdd_el_nino-small.arffkdd_internet_usage.arffkdd_ipums_la_97-small.arffkdd_ipums_la_98-small.arffkdd_ipums_la_99-small.arffkdd_JapaneseVowels_test.arffkdd_JapaneseVowels_train.arffkdd_synthetic_control.arffkdd_SyskillWebert-Bands.arffkdd_SyskillWebert-BioMedical.arffkdd_SyskillWebert-Goats.arffkdd_SyskillWebert-Sheep.arffkdd_UNIX_user_data.arffkin8nm.arffkr-vs-kp.arfflabor.arfflandsat_test.arfflandsat_train.arffletter.arffliver-disorders.arfflongley.arfflowbwt.arfflu

这是中科院的亚洲人脸数据集CAS-PEAL，里边是百度云链接，本人用过的，数据很全很完整，需要的老铁们赶快下载吧

通过C#+emgucv建立的工程，可用做图像目标框的标注，把标注文件存成txt文件，可以用于VOC2007数据集的制作

鱼类图片用于进行图像分类研究，本数据集是为了研究那种深度学习图像分类方法创建的，已经进行分类好，打好了标签，可以直接进行使用了

林肯实验室darpa数据集_2000年(LincolnLaboratoryScenario(DD0S)2.0.2)

车牌识别数据集，在原基础上做了部分调整及增加了部分数据

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。