该数据于2017年夏季在美国亚利桑那州农村地区收集，利用录制设备(iphone7)在20个不同位置分别录制了18种枪支(Colt1911，M16，MP40等)的音频信息，每个文件的录制时间均为10秒，采样频率为44.1KHz。
整个数据集包含10000个单独的枪声音频文件。
整个数据集包含10000个单独的枪声音频文件。
2024/3/7 14:31:54
289.49MB
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压缩包中包括minist数据集，普通字符、字母数据集，每一类有几千张图片，拿来自己进行处理后。
完全可以胜任最后的识别。
完全可以胜任最后的识别。
2024/3/6 14:52:04
136.35MB
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火焰图集合和训练好的yolo_tiny火焰检测weights，经过处理成voc数据集，而且经过训练，可以实现yolo-tiny的图像检测。
2024/3/3 12:56:08
63.4MB
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用pytorch实现了AutoRec论文中的算法，将AutoEncoder用户推荐系统中的打分矩阵补全。
数据集是ml100k，可以在movielens的网站上下载。
数据集是ml100k，可以在movielens的网站上下载。
2024/3/1 16:28:20
3KB
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基于MATLAB2020atoolbox工具箱的时频图数据集(魏格纳威利分布,smoothpseudoWVD,SPWVD)。
数据集分布-3db训练集1000张，验证集250张，测试集250张；
-1db训练集1000张，验证集250张，测试集250张；
1db训练集1000张，验证集250张，测试集250张；
3db训练集1000张，验证集250张，测试集250张；
5db训练集1000张，验证集250张，测试集250张。
数据集分布-3db训练集1000张，验证集250张，测试集250张；
-1db训练集1000张，验证集250张，测试集250张；
1db训练集1000张，验证集250张，测试集250张；
3db训练集1000张，验证集250张，测试集250张；
5db训练集1000张，验证集250张，测试集250张。
2024/2/29 21:35:43
688.66MB
1
美国卡耐基大学垃圾邮件分类数据集，英文，已划分好正负样本。
总共有5000多条记录，适合数据挖掘，机器学习中贝叶斯分类模型等应用
总共有5000多条记录，适合数据挖掘，机器学习中贝叶斯分类模型等应用
2024/2/29 21:33:31
1.72MB
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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
15KB