高光谱遥感影像分类数据集，可用于高光谱遥感影像分类研究，尤其在深度学习中十分常用，包括Botswana、IndianPines、PaviaUniversity等。

火焰数据集图片以及xml文件，两者相互匹配，可以通过深度学习keras-yolo3框架直接训练成火焰模型。

著名的Netflix智能推荐百万美金大奖赛使用是数据集.因为竞赛关闭,Netflix官网上已无法下载.Netflixprovidedatrainingdatasetof100,480,507ratingsthat480,189usersgaveto17,770movies.Eachtrainingratingisaquadrupletoftheform.TheuserandmoviefieldsareintegerIDs,whilegradesarefrom1to5(integral)stars.[3]Thequalifyingdatasetcontainsover2,817,131tripletsoftheform,withgradesknownonlytothejury.Aparticipatingteam'salgorithmmustpredictgradesontheentirequalifyingset,buttheyareonlyinformedofthescoreforhalfofthedata,thequizsetof1,408,342ratings.Theotherhalfisthetestsetof1,408,789,andperformanceonthisisusedbythejurytodeterminepotentialprizewinners.Onlythejudgesknowwhichratingsareinthequizset,andwhichareinthetestset—thisarrangementisintendedtomakeitdifficulttohillclimbonthetestset.Submittedpredictionsarescoredagainstthetruegradesintermsofrootmeansquarederror(RMSE),andthegoalistoreducethiserrorasmuchaspossible.Notethatwhiletheactualgradesareintegersintherange1to5,submittedpredictionsneednotbe.Netflixalsoidentifiedaprobesubsetof1,408,395ratingswithinthetrainingdataset.Theprobe,quiz,andtestdatasetswerechosentohavesimilarstatisticalproperties.Insummary,thedatausedintheNetflixPrizelooksasfollows:Trainingset(99,072,112ratingsnotincludingtheprobeset,100,480,507includingtheprobeset)Probeset(1,408,395ratings)Qualifyingset(2,817,131ratings)consistingof:Testset(1,408,789ratings),usedtodeterminewinnersQuizset(1,408,342ratings),usedtocalculateleaderboardscoresForeachmovie,titleandyearofreleaseareprovidedinaseparatedataset.Noinformationatallisprovidedaboutusers.Inordertoprotecttheprivacyofcustomers,"someoftheratingdataforsomecustomersinthetrainingandqualifyin

完整YOLOv3TensorFlow实现，支持您自己的数据集培训

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执照该项目中的软件是开源的，并包含在文件中。
复制到该存储库中的各个数据集可能具有特定的版权和许可，否则，该存储库中的所有内容和数据均为并根据许可的条款提供。

[keras]如何解决MNIST数据集下载不了的问题-附件资源

基于高斯分布的改进版YOLOv3权重文件，基于BDD数据集训练而成。
摘要必须大于50个字!我也是醉了！！！

推荐算法研究人员必备数据集

matlabPCA的m文件。
数据集Iris是常用的分类实验数据集，由Fisher,1936收集整理。
CSDN上原来有一个arff格式的鸢尾花数据集，不方便matlab直接调用。
我的这个数据集是txt格式的，在matlab下可以直接一句命令“load('iris.txt')”加载。
iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。
该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。
其中的一个种类与另外两个种类是线性可分离的，后两个种类是非线性可分离的。
该数据集包含了5个属性：&Sepal.Length（花萼长度），单位是cm;&Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm;&Petal.Length（花瓣长度），单位是cm;&Petal.Width（花瓣宽度），单位是cm;&种类：IrisSetosa（山鸢尾）、IrisVersicolour（杂色鸢尾），以及IrisVirginica（维吉尼亚鸢尾

RBM-on-Classification，用RBM所做的分类，里面包含源码和数据集，独立于任何工具箱，整个就是一个工程，里面有仿真和图像，还有各种有用的数据函数

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。