这个你懂的！！淘宝卖380RMB该火车时辰表数据从官方获取，包含当前开行的4143个车次的所有数据（车站，票价等），共44663条记录。
本站的时辰表数据库将不断更新，但由于数据量庞大，无法做到每次都及时更新，如需最新数据库请和本人联系。
近期受数据源变动的影响，数据库和数据处理程序重新开发，部分数据库字段有所调整，在此给您带来的不便表示歉意，敬请希望继续关注本站。
应广大网友的要求，调整后的数据库中增加了“里程”和“列车类型”字段，方便大家计算票价。
“票价”和“里程”字段改为数字类型，“历时”改为时间型，方便计算和统计。
数据库中车次和站序两个字段被设为联合主键，便于索引和查询。
对于动车和高铁来说，票价字段依次代表一等座、二等座和特等座，对于其他车次来说，票价字段依次代表硬座，硬卧，软座，软卧。
其中，详细的车次信息如下：C字头城际列车：160个车次D字头动车组：　958个车次G字头高速动车：523个车次Z字头直快列车：52个车次T字头特快列车：296个车次K字头快速列车：1220个车次普快列车：　　845个车次Y字头旅游专列：6个车次L字头临时列车：48个车次Q字头列车：　　3个车次S字头列车：　　32个车次为了使数据冗余量和查询速度最优，所有的列车时辰数据均为一张表。
表结构如下：表：Train字段及数据类型：ID文本列车车次Type文本列车类型（普快，空调快速，动车…）S_No数字站序Station文本车站Day数字日期（当天，第2天，第3天）A_Time时间到达时间D_Time时间离开时间Distance数字里程P1数字硬座/一等座票价P2数字硬卧/二等座票价P3数字软座/特等座票价P4数字软卧票价数据库查询示例/*站站查询：从枣庄站到北京站的所有列车（两种不同方式的SQL语句）*/SelectT1.*FromTrainT1,TrainT2,TrainT3WhereT2.Station='枣庄'andT3.Station='北京'andT2.S_No＜T3.S_NoandT2.ID=T3.IDandT1.ID=T2.IDSelect*FromTrainWhereIDin(SelectT1.IDFromTrainT1InnerJoinTrainT2onT1.ID=T2.IDWhereT1.Station='枣庄'andT2.Station='北京'andT1.S_No＜T2.S_No)来自zhaoqi.org解压密码：Zhaoqi.Org

由复旦大学李荣陆提供。
收集工作花费了不少人力和物力，所以请大家在使用时尽量注明来源（复旦大学计算机信息与技术系国际数据库中心自然言语处理小组）。
train.zip为训练语料，共9804篇文档，分为20个类别。
answer.zip为训练语料，共9833篇文档，同为20个类别。
训练语料与测试语料基本按照1:1的比例来划分

手写数字集MNIST运用matlab处理后得到的mnist_uint8.mat数据。
数据为uint8类型的图像像素数据，包含train_x,train_y,test_x,test_y,每项都是一行向量的方式存储的。

因为精力有限我预备的训练字库较少，你可以在压缩包train文件夹添加字库。
压缩包里面有个readme.txt里面有详细步骤。

线性回归餐厅情感分析目录表描述线性回归机器学习模型可预测评论是肯定的还能否定的。
它以86％的准确度正确预测正确的标签。
技术领域使用以下项目创建项目：python版本：3.9.1NumPy库版本：1.20.0熊猫库版本：1.2.2数据集制作数据集后，每个功能都是代表餐厅评论中所使用单词的存在或不存在的分类特征（0、1）。
常见词（例如“the”，“a”等）未分类。
每行代表一个点（餐厅评论），每列代表其特征（评论中能否使用单词）。
除了评论是肯定的（1）还能否定的（0），每列都是除包含标签的最后一列之外的单独功能。
设置下载.py文件，training_dataset，validation_dataset和权重文件。
将它们放在单个文件或项目文件中。
运行代码将以下内容添加到类文件中：x=logistic_regression("train_d

由复旦大学李荣陆提供。
answer.rar为测试语料，共9833篇文档；
train.rar为训练语料，共9804篇文档，分为20个类别。
训练语料和测试语料基本按照1:1的比例来划分。
收集工作花费了不少人力和物力，所以请大家在使用时尽量注明来源（复旦大学计算机信息与技术系国际数据库中心自然言语处理小组）。

MatlabReadMNIST是用来从train-labels-idx1-ubyte，train-images-idx3-ubyte，t10k-labels-idx1-ubyte，t10k-images-idx3-ubyte中获取数据的（已经获取好了），只需运行ceshi.m就可以了，修改ceshi.m读入的图片就可以识别不同的图片，自己提供输入图片也可以，不过要注意输入图片的大小要是28*28

本程序有三个cpp文件，main.cpp为测试文件；
prepare.cpp为预处理文件；
train_SVM为SVM的训练文件。
概况可参考博客：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/114362904

breastcancer数据集机械学习初学者最常用的数据集，

minst数据集哦,包括mnist-test-leveldb和mnist-train-leveldb，深度进修训练模型可用哦。

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。