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GTSRB训练数据的png格式(0-30类)
将训练数据的ppm格式转换为png格式。
由于压缩后仍大于220MB,故先上传0-30类。
改成积分为5,不知道为什么它的积分总是在变化呢。
2023/11/10 23:45:51
172.45MB
GTSRB
训练数据
png
ppm
1
opencv的knn的训练数据
这是opencv附属程序的训练数据
2023/11/4 18:54:54
1.31MB
opencv
knn
训练数据
1
mnist_data数据集
这个是tensorflow官方文档中的实例数据集,包含60000行的训练数据集(mnist.train)和10000行的测试数据集(mnist.test)。
2023/11/3 18:56:36
11.06MB
mnist
1
NLPCC2013评估任务_中文微博观点要素抽取
该语料主要用于识别微博观点句中的评价对象和极性。
训练数据由两个微博主题组成,每个主题各一百条,内含标注及数据说明。
情感分析资源大全:http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
2023/10/4 17:14:13
1.01MB
情感分析
1
基于深度学习实现手写体识别项目
这里面包含整个基于神经网络深度学习实现手写体识别项目,包括原始数据训练数据训练模型测试数据等总共是三种方式实现这是第二种和模型
2023/9/25 15:31:13
11.13MB
深度学习
手写体识别
1
openCV+PYTHON实现的knn算法手写数字识别
机器学习入门KNN算法实现的手写数字识别基本上照搬了http://lib.csdn.net/article/opencv/30167的代码,只是改了一点bug和增加了一点功能输入就是直接在一个512*512大小的白色画布上画黑线,然后转化为01矩阵,用knn算法找训练数据中最相近的k个,现在应该是可以对所有字符进行训练和识别,只是训练数据中还只有数字而已,想识别更多更精确的话就需要自己多跑代码多写几百次,现在基本上一个数字写10次左右准确率就挺高了,并且每次识别的时候会将此次识别的数字和01矩阵存入训练数据文件夹中,增加以后识别的正确率,识别错了的话需要输入正确答案来扩充训练数据
2023/9/21 3:58:52
15KB
机器学习
KNN
1
舌头图像训练数据集舌头图像训练数据集
舌头图像训练数据集舌头图像训练数据集
2023/9/21 1:25:35
34.21MB
图像识别
python
1
matlabsvmMNIST手写数字识别
使用libsvm实现MNIST数据库手写数字识别,正确率98.14.包含matlab程序,libsvm库,以及60000张训练数据10000张测试数据
2023/9/6 18:14:25
36.37MB
matlab
svm
MNIST
1
MATLABComputerVisionLego
MATLABComputerVisionLegoDataSet乐高积木训练数据集
2023/9/6 3:17:35
3.4MB
dataSet
1
NSL-KDD数据集+KDD数据集
KDD99:该数据集是从一个模拟的美国空军局域网上采集来的9个星期的网络连接数据,分成具有标识的训练数据和未加标识的测试数据。
测试数据和训练数据有着不同的概率分布,测试数据包含了一些未出现在训练数据中的攻击类型,这使得入侵检测更具有现实性。
NSL-KDD:是KDD'99数据集的改进
2023/8/24 22:25:58
33.95MB
KDD99
NSL-KD
数据集
网络入侵
1
共 122 条记录
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
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
钉钉
钉钉打卡
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