共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向.数据集分为训练、验证、测试A与测试B四部分。
数据集中的评价对象按照粒度不同划分为两个层次，层次一为粗粒度的评价对象，例如评论文本中涉及的服务、位置等要素；
层次二为细粒度的情感对象，例如“服务”属性中的“服务人员态度”、“排队等候时间”等细粒度要素。
每个细粒度要素的情感倾向有四种状态：正向、中性、负向、未提及.
数据集中的评价对象按照粒度不同划分为两个层次，层次一为粗粒度的评价对象，例如评论文本中涉及的服务、位置等要素；
层次二为细粒度的情感对象，例如“服务”属性中的“服务人员态度”、“排队等候时间”等细粒度要素。
每个细粒度要素的情感倾向有四种状态：正向、中性、负向、未提及.
2024/3/30 17:07:08
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本资源问基于python的Airbnb的短租数据集分析，分析北京地区的短租房数据，分析了地区的短租房源情况，按照月评论数分析了房源的热门情况。
包含python分析项目和需要使用的库文件。
包含python分析项目和需要使用的库文件。
2024/3/29 17:11:58
81.35MB
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2D15isasyntheticdatasetcomposedof5000two-dimensionalpointswith15classes.自己做实验已经用过，没问题。
2024/3/29 8:01:20
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数据仓库介绍在这个项目中，我构建了一条ETL管道来帮助一家音乐流媒体启动公司Sparkify从AWSS3（数据存储）中提取其数据，将它们暂存到AWSRedshift中，并将数据转换为一组维度表，以便他们的分析团队可以分析用户正在收听的歌曲。
要求该项目需要以下内容：有权创建IAM角色并配置AWSRedshift的AWS账户数据集：两个公共S3存储桶。
一个存储桶包含有关歌曲和艺术家的信息，第二个存储桶包含有关用户的信息。
安装与设置对于数据库架构登台表staging_songs-存储歌曲和艺术家staging_events-存储用户执行的操作事实表songplays-与歌曲相关联的事件数据记录玩弄页NextSong即记录尺寸表用户-应用中的用户歌曲-音乐数据库中的歌曲artist-音乐数据库中的艺术家时间-歌曲播放记录的时间戳分为特定单位数据仓
要求该项目需要以下内容：有权创建IAM角色并配置AWSRedshift的AWS账户数据集：两个公共S3存储桶。
一个存储桶包含有关歌曲和艺术家的信息，第二个存储桶包含有关用户的信息。
安装与设置对于数据库架构登台表staging_songs-存储歌曲和艺术家staging_events-存储用户执行的操作事实表songplays-与歌曲相关联的事件数据记录玩弄页NextSong即记录尺寸表用户-应用中的用户歌曲-音乐数据库中的歌曲artist-音乐数据库中的艺术家时间-歌曲播放记录的时间戳分为特定单位数据仓
2024/3/28 6:14:19
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双目立体匹配用到的数据集MiddleburyStereoDatasets自己从官网上下载的包括01030506年的以及14年的测试集和训练集带参数应该算比较全的官网下载很慢分享给大家
2024/3/27 7:33:57
307.22MB
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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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