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

词库的各分类数据（已去重）来源于搜狗，考虑到各行各业需要的分词规则不同，故没有合并，需要的可以下载下来自行合并

依据这里提供的下载资源阿里巴巴行业分类数据外面的文本天生的阿里巴巴行业分类SQLSERVER数据

基于LSTM的EEG脑电信号分类，数据集来自于BCI竞赛IV-2b下载方式见我的博客https://blog.csdn.net/fzf1996/article/details/88031737

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。