代码是利用pytorch框架实现的,识别过程是利用循环神经网络RNN进行训练。
2023/8/16 15:11:46 3KB pytorc MNIST RNN
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矩阵分解所需数据集,里面数据集有6个,ratings.csv,
2023/8/16 10:09:47 189.5MB 数据集
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机器学习金融数据分类(-1负面,1中性,2正面)数据已整理好,有测试集,验证集,训练集。
数据拿到可用,预处理已做好
2023/8/16 7:12:06 12.41MB 机器学习 金融数据 分类
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casiawebface数据集,4个G,百度云网盘直接下载,1万个人
2023/8/16 2:15:47 54B 数据集 人脸 2D
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Spark商业实战三部曲源码,包含书中所用到的代码以及用到的数据集
2023/8/14 21:53:18 10.22MB Spark 王家林 三部曲
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IMDB电影数据集train含有25000个电影评论,分为正反两类。
数据与标签进行了处理保存到了一个CSV文件中,影评数据datas["x"],标签为datas["y"]。
2023/8/14 1:45:20 32.36MB NLP
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pytorch中的基础预训练模型和数据集(MNIST,SVHN,CIFAR10,CIFAR100,STL10,AlexNet,VGG16,VGG19,ResNet,Inception,SqueezeNet)
2023/8/13 20:09:31 38KB Python开发-机器学习
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文件内有一个函数文件和CMFS.m文件,调用这两个即可。
另外还有几个标准数据集用来测试。
特征选择可以用来进行机器学习和数据挖掘,希望此资源可以帮助到大家,有不足之处,望指出并相互探讨。
2023/8/13 8:48:52 141KB CMFS
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NSL-KDD数据集是KDD99数据集的改进,可以作为有效地基准数据集,各机器学习算法可以在NSL-KDD数据集上进行入侵检测实验。
2023/8/13 4:26:44 6.29MB 数据集 NSL-KDD KDD99 入侵检测
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att48数据集常用于TSP问题,包括了48个城市的坐标及其编号
2023/8/11 16:22:37 651B 数据集
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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 钉钉 钉钉打卡