基于Kaggle竞赛数据，原始数据文件较大，故本数据集只选用了train.csv中的5万条样本作为模型训练集（train.csv.gzip），1万条样本作为模型测试集（test.csv.gzip）

利用机器学习方法（分类）实现静态场景下的测试车辆检测 利用C语言或者Open_CV库，或者是MATLAB软件编写实现静态场景下的测视车辆检测。
需使用机器学习方法。
代码可以通过一个主函数直接运行出实验结果。
 Data文件夹中包含train_34x94（训练集）和test（测试集）两个文件夹。
其中，train_34x94文件夹中的数据用于训练模型，包含pos文件夹（内有550个正例样本）和neg文件夹（内有500个负例样本）；
Test文件夹中的数据用于测试。
 在Test测试集中的总体检测性能的评价指标为Recall、Precision和F-measure，写出对算法的性能评价和对实现中遇到问题的理解。

DataCastle轴承故障预测数据集，可供下载使用的有2个文件：1.train.csv，训练集数据，1到6000为按时间序列连续采样的振动信号数值，每行数据是一个样本，共792条数据，第一列id字段为样本编号，最后一列label字段为标签数据，即轴承的工作状态，用数字0到9表示。
2.test_data.csv，测试集数据，共528条数据，除无label字段外，其他字段同训练集。
总的来说，每行数据除去id和label后是轴承一段时间的振动信号数据，选手需要用这些振动信号去判定轴承的工作状态label。

数据集目录：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.arfflung-cancer.arfflymph.arffmachine_cpu.arffmbagrade.arffmeta.arffmfeat-factors.arffmfeat-fourier.arffmfea

自己生成的mnist原本的ubyte格式转成的matlab的mat格式，包括train-image(train_x)60000*784，train-label(train_y)60000*1，test-image(test_x)10000*784，test-label(test_y)10000*1

参数估计function[mu,sigma]=Bayesian_parameter_est(train_patterns,train_targets,sigma)

这个是我参照网上的一些代码写的，可以训练和识别，但是没有做预处理，所以录音时要注意不要出现没声音的片段，识别率不是很高，可以做一下参考！code=train('train\',4)%训练test('test\',8,code)%识别

搜罗mnist-test-leveldb以及mnist-train-leveldb，用于在windows体系VS平台下配置配备枚举测试运行caffe。

残缺的FG-NET数据库，搜罗train图片，test图片以及points文件

cnn_utils.py、test_signs.h五、train_signs.h5，亲测！

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。